Zeitreihendaten abrufen

In diesem Dokument wird erläutert, wie Sie Messwertdaten, auch Zeitachsendaten genannt, mit der Methode timeSeries.list in der Monitoring API lesen. Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Methode timeSeries.list aufzurufen:

  • Über die Tabs Protokoll auf dieser Seite können Sie den formularbasierten APIs Explorer verwenden.
  • Sie können eine sprachspezifische Clientbibliothek verwenden.
  • Sie können den Metrics Explorer verwenden.

Sie können Messwertdaten auch lesen, indem Sie einen Befehl an die Methode timeSeries.query senden. Dazu ist die Monitoring Query Language (MQL) erforderlich. In diesem Dokument werden MQL und die Methode timeSeries.query nicht beschrieben. Weitere Informationen zu diesen Themen finden Sie unter Daten mit timeSeries.query abrufen.

Übersicht

Bei jedem Aufruf der timeSeries.list-Methode kann eine beliebige Anzahl von Zeitachsen eines einzelnen Messwerttyps zurückgegeben werden. Wenn Sie beispielsweise Compute Engine verwenden, gibt der Messwerttyp compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time für jede Ihrer VM-Instanzen eine separate Zeitachse aus. Eine Einführung zu Messwerten und Zeitachsen finden Sie unter Messwerte, Zeitachsen und Ressourcen.

Sie geben die gewünschten Zeitreihendaten an, indem Sie der Methode timeSeries.list die folgenden Informationen zur Verfügung stellen:

  • Einen Filterausdruck, der den Messwerttyp festlegt. Mit dem Filter können Sie optional eine Teilmenge der Zeitachsen des Messwerts auswählen. Geben Sie hierfür die zum Erstellen der Zeitachsen verwendeten Ressourcen oder Werte für bestimmte Labels der Zeitachsen an.
  • Ein Zeitintervall, das den Umfang der zurückgegebenen Daten einschränkt.
  • Eine optionale Spezifikation dazu, wie mehrere Zeitachsen für eine aggregierte Zusammenfassung der Daten kombiniert werden sollen. Weitere Informationen und Beispiele finden Sie unter Daten aggregieren.

Zeitachsenfilter

Durch die Übergabe eines Zeitachsenfilters an die Methode timeSeries.list geben Sie an, welche Zeitachsen abgerufen werden sollen. Im Folgenden sind die gängigen Filterkomponenten aufgeführt:

  • Der Filter muss einen einzelnen Messwerttyp angeben. Beispiel:

    metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time"
    

    Ändern Sie zum Abrufen benutzerdefinierter Messwerte das Präfix „metric.type“ im Filter in custom.googleapis.com oder ggf. in ein anderes Präfix. Häufig wird external.googleapis.com verwendet.

  • Der Filter kann Werte für die Dimensionslabels des Messwerts angeben. Welche Labels verfügbar sind, richtet sich nach dem Messwerttyp. Beispiel:

    (metric.label.instance_name = "your-instance-id" OR
    metric.label.instance_name = "your-other-instance-id")
    

    Im vorherigen Ausdruck ist label korrekt, obwohl das tatsächliche Messwertobjekt labels als Schlüssel verwendet.

  • Mit dem Filter können nur Zeitachsen ausgewählt werden, die einen bestimmten Typ überwachter Ressource enthalten:

    resource.type = "gce_instance"
    

Die Filterkomponenten lassen sich zu einem einzigen Zeitachsenfilter zusammenfassen. Beispiel:

metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/usage_time" AND
(metric.label.instance_name = "your-instance-id" OR
metric.label.instance_name = "your-other-instance-id")

Wenn Sie nicht für alle Messwertlabels Werte festlegen, gibt die Methode list für jede Kombination von Werten in den nicht festgelegten Labels eine Zeitachse zurück. Die Methode gibt nur Zeitachsen zurück, die Daten enthalten.

Zeitintervalle

Wenn Sie Daten mit der API lesen, geben Sie das Zeitintervall an, für das Sie Daten abrufen möchten, indem Sie Start- und Endzeit festlegen. Die API ruft Daten aus dem Intervall (start, end] ab, also ab der Startzeit bis zur Endzeit.

Die Startzeit darf nicht nach dem Enddatum liegen. Wenn Sie eine Startzeit angeben, die später als die Endzeit liegt, gibt die API einen Fehler zurück.

Wenn Sie nur Daten mit einem bestimmten Zeitstempel abrufen möchten, legen Sie die Startzeit auf die Endzeit fest oder geben keine Startzeit an.

Zeitformat

Die Start- und Endzeit muss als Zeichenfolge im Format RFC 3339 angegeben werden. Beispiel:

2024-03-01T12:34:56+04:00
2024-03-01T12:34:56.992Z

Mit dem Befehl date -Iseconds kann man unter Linux Zeitstempel erzeugen lassen.

Grundlegende Listenoperationen

Mit der Methode timeSeries.list lassen sich sowohl einfache Rohdaten als auch stark verarbeitete Daten abrufen. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie die verfügbaren Zeitreihen auflisten und die Werte in einer bestimmten Zeitreihe abrufen.

Beispiel: Verfügbare Zeitachsen auflisten

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie man nur die Namen und Beschreibungen der Zeitachsen auflisten kann, die einer Filterbedingung entsprechen, statt alle verfügbaren Daten zurückzugeben:

Protokoll

  1. Öffnen Sie die Referenzseite timeSeries.list.

  2. Geben Sie im Bereich Methode testen Folgendes ein:

    • name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

      projects/PROJECT_ID
      
    • filter: Geben Sie den Messwerttyp an.

      metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      
    • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.
    • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein. Sie muss 20 Minuten vor der Endzeit liegen.
    • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie unter Felder Folgendes ein:

      timeSeries.metric
      
  3. Klicken Sie auf Ausführen.

Das Ausgabebeispiel zeigt Zeitachsen für zwei verschiedene VM-Instanzen:

{
  "timeSeries": [
    {
      "metric": {
        "labels": {
          "instance_name": "your-first-instance"
        },
        "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      },
    },
    {
      "metric": {
        "labels": {
          "instance_name": "your-second-instance"
        },
        "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      },
    }
  ]
}

Klicken Sie im APIs Explorer auf Vollbild, um die Anfrage als curl-Befehl, als HTTP-Anfrage oder in JavaScript aufzurufen.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesFields(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    Console.WriteLine($"metricType{ metricType}");
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
        View = ListTimeSeriesRequest.Types.TimeSeriesView.Headers,
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    Console.Write("Found data points for the following instances:");
    foreach (var item in response)
    {
        Console.WriteLine(JObject.Parse($"{item}").ToString());
    }
    return 0;
}

Go

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	monitoring "cloud.google.com/go/monitoring/apiv3"
	"cloud.google.com/go/monitoring/apiv3/v2/monitoringpb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/timestamp"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// readTimeSeriesFields reads the last 20 minutes of the given metric, aligns
// everything on 10 minute intervals, and combines values from different
// instances.
func readTimeSeriesFields(w io.Writer, projectID string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewMetricClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20)
	endTime := time.Now().UTC()
	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: `metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"`,
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: startTime.Unix(),
			},
			EndTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: endTime.Unix(),
			},
		},
		View: monitoringpb.ListTimeSeriesRequest_HEADERS,
	}
	fmt.Fprintln(w, "Found data points for the following instances:")
	it := client.ListTimeSeries(ctx, req)
	for {
		resp, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value: %w", err)
		}
		fmt.Fprintf(w, "\t%v\n", resp.GetMetric().GetLabels()["instance_name"])
	}
	fmt.Fprintln(w, "Done")
	return nil
}

Java

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String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter("metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"")
        .setInterval(interval)
        .setView(ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.HEADERS);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);
  System.out.println("Got timeseries headers: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

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// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesFields() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
    // Don't return time series data, instead just return information about
    // the metrics that match the filter
    view: 'HEADERS',
  };

  // Writes time series data
  const [timeSeries] = await client.listTimeSeries(request);
  console.log('Found data points for the following instances:');
  timeSeries.forEach(data => {
    console.log(data.metric.labels.instance_name);
  });
}
readTimeSeriesFields();

PHP

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use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_fields($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_fields(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $view = TimeSeriesView::HEADERS;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('Found data points for the following instances:' . PHP_EOL);
    foreach ($result->iterateAllElements() as $timeSeries) {
        printf($timeSeries->getMetric()->getLabels()['instance_name'] . PHP_EOL);
    }
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"
now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 1200), "nanos": nanos},
    }
)
results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.HEADERS,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::HEADERS

results = client.list_time_series name:     project_name,
                                  filter:   filter,
                                  interval: interval,
                                  view:     view
results.each do |result|
  p result
end

Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

Beispiel: Zeitachsendaten abrufen

In diesem Beispiel werden die CPU-Auslastungsmessungen zurückgegeben, die für eine bestimmte Compute Engine-Instanz in einem 20-Minuten-Intervall erfasst wurden. Die Anzahl der zurückgegebenen Daten hängt von der Stichprobenrate des Messwerts ab. Da die CPU-Auslastung jede Minute erfasst wird, enthalten die Ergebnisse dieser Abfrage etwa 20 Datenpunkte. Wenn für eine Zeitreihe mehrere Datenpunkte zurückgegeben werden, liefert die API die Datenpunkte in jeder Zeitreihe in umgekehrter Zeitreihenfolge. Diese Einstellung kann nicht geändert werden.

Protokoll

Im Protokollbeispiel wird die Ausgabe weiter eingeschränkt, um die zurückgegebenen Daten im Antwortfeld übersichtlicher zu gestalten:

  • Der Wert filter begrenzt die Zeitachse auf eine einzelne VM-Instanz.
  • Der Wert fields gibt nur die Zeit und den Wert der Messwerte an.

Die Menge der im Ergebnis zurückgegebenen Zeitachsendaten wird durch diese Einstellungen begrenzt

  1. Öffnen Sie die Referenzseite timeSeries.list.

  2. Geben Sie im Bereich Methode testen Folgendes ein:

    • name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

      projects/PROJECT_ID
      
    • filter: Geben Sie den Messwerttyp an.

      metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization" AND metric.label.instance_name = "INSTANCE_NAME"
      
    • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.

    • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein. Sie muss 20 Minuten vor der Endzeit liegen.

    • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie unter Felder Folgendes ein:

      timeSeries.points.interval.endTime,timeSeries.points.value
      
  3. Klicken Sie auf Ausführen.

Die Anfrage liefert ein Ergebnis wie dieses:

{
 "timeSeries": [
  {
   "points": [
    {
     "interval": {
      "endTime": "2024-03-01T00:19:01Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.06763074536575005
     }
    },
    {
     "interval": {
      "endTime": "2024-03-01T00:18:01Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.06886174467702706
     }
    },
    ...
    {
     "interval": {
      "endTime": "2024-03-01T00:17:01Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.06929610064253211
     }
    }
   ]
  }
 ]
}

Klicken Sie im APIs Explorer auf Vollbild, um die Anfrage als curl-Befehl, als HTTP-Anfrage oder in JavaScript aufzurufen.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesData(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
        View = ListTimeSeriesRequest.Types.TimeSeriesView.Full,
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    foreach (TimeSeries item in response)
    {
        Console.WriteLine(JObject.Parse($"{item}").ToString());
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


// readTimeSeriesValue reads the TimeSeries for the value specified by metric type in a time window from the last 20 minutes.
func readTimeSeriesValue(projectID, metricType string) error {
	ctx := context.Background()
	c, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return err
	}
	defer c.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20).Unix()
	endTime := time.Now().UTC().Unix()

	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: fmt.Sprintf("metric.type=\"%s\"", metricType),
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{Seconds: startTime},
			EndTime:   &timestamp.Timestamp{Seconds: endTime},
		},
	}
	iter := c.ListTimeSeries(ctx, req)

	for {
		resp, err := iter.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value, %w ", err)
		}
		log.Printf("%+v\n", resp)
	}

	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter(filter)
        .setInterval(interval);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);

  System.out.println("Got timeseries: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesData() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
  // const filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: filter,
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
  };

  // Writes time series data
  const [timeSeries] = await client.listTimeSeries(request);
  timeSeries.forEach(data => {
    console.log(`${data.metric.labels.instance_name}:`);
    data.points.forEach(point => {
      console.log(JSON.stringify(point.value));
    });
  });
}
readTimeSeriesData();

PHP

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_simple($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_simple(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    // Limit results to the last 20 minutes
    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $view = TimeSeriesView::FULL;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('CPU utilization:' . PHP_EOL);
    foreach ($result->iterateAllElements() as $timeSeries) {
        $instanceName = $timeSeries->getMetric()->getLabels()['instance_name'];
        printf($instanceName . ':' . PHP_EOL);
        foreach ($timeSeries->getPoints() as $point) {
            printf('  ' . $point->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 1200), "nanos": nanos},
    }
)

results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::FULL

results = client.list_time_series name:     project_name,
                                  filter:   filter,
                                  interval: interval,
                                  view:     view
results.each do |result|
  p result
end

Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

Daten aggregieren

Die Methode timeSeries.list kann statistische Aggregationen und Reduzierungen der zurückgegebenen Zeitachsendaten liefern. In den folgenden Abschnitten werden zwei Beispiele veranschaulicht. Weitere Informationen finden Sie unter Filtern und Aggregation: Zeitachsen bearbeiten.

Beispiel: Zeitreihen ausrichten

In diesem Beispiel werden die 20 individuellen Auslastungsmesswerte in jeder Zeitachse auf zwei Messwerte reduziert, nämlich die durchschnittliche Auslastung in den beiden 10-Minuten-Zeiträumen des 20-Minuten-Intervalls. Die Daten aus jeder Zeitreihe werden zuerst in Perioden von 10 Minuten angeordnet und dann werden die Werte in jedem 10-Minuten-Zeitraum gemittelt.

Die Ausrichtung hat zwei Vorteile: Neben der Glättung der Daten aus allen Zeitachsen werden diese auch auf exakte 10-Minuten-Grenzen ausgerichtet. Die ausgerichteten Daten können dann weiterverarbeitet werden.

Protokoll

  1. Öffnen Sie die Referenzseite timeSeries.list.

  2. Geben Sie im Bereich Methode testen Folgendes ein:

    • name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

      projects/PROJECT_ID
      
    • aggregation.alignmentPeriod: Geben Sie 600s ein.
    • aggregation.perSeriesAligner: Wählen Sie ALIGN_MEAN aus.
    • filter: Hier geben Sie den Messwerttyp an.

      metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      
    • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.
    • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein. Sie muss 20 Minuten vor der Endzeit liegen.
    • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie unter Felder Folgendes ein:

      timeSeries.metric,timeSeries.points
      
  3. Klicken Sie auf Ausführen.

Der Filter für eine einzelne Instanz aus dem vorherigen Beispiel wird entfernt. Diese Abfrage gibt viel weniger Daten zurück, sodass weniger die Notwendigkeit besteht, sie auf eine VM-Instanz einzuschränken.

Das folgende Beispielergebnis enthält für jede der drei VM-Instanzen eine Zeitachse. Jede Zeitachse besitzt zwei Datenpunkte, nämlich die durchschnittliche Auslastung für die 10-Minuten-Zeiträume:

{
 "timeSeries": [
  {
   "metric": {
    "labels": {"instance_name": "your-first-instance"},
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.06688481346044381 }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": {"doubleValue": 0.06786652821310177 }
    }
   ]
  },
  {
   "metric": {
    "labels": { "instance_name": "your-second-instance" },
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.04144239874207415 }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.04045793689050091 }
    }
   ]
  },
  {
   "metric": {
    "labels": { "instance_name": "your-third-instance" },
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.029650046587339607 }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": { "doubleValue": 0.03053874224715402 }
    }
   ]
  }
 ]
}

Klicken Sie im APIs Explorer auf Vollbild, um die Anfrage als curl-Befehl, als HTTP-Anfrage oder in JavaScript aufzurufen.

C#

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public static object ReadTimeSeriesAggregate(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Aggregate results per matching instance
    Aggregation aggregation = new Aggregation();
    Duration alignmentPeriod = new Duration();
    alignmentPeriod.Seconds = 600;
    aggregation.AlignmentPeriod = alignmentPeriod;
    aggregation.PerSeriesAligner = Aggregation.Types.Aligner.AlignMean;
    // Add the aggregation to the request.
    request.Aggregation = aggregation;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    Console.WriteLine($"{projectId} CPU utilization:");
    foreach (var item in response)
    {
        var points = item.Points;
        var labels = item.Metric.Labels;
        Console.WriteLine($"{labels.Values.FirstOrDefault()}");
        if (points.Count > 0)
        {
            Console.WriteLine($"  Now: {points[0].Value.DoubleValue}");
        }
        if (points.Count > 1)
        {
            Console.WriteLine($"  10 min ago: {points[1].Value.DoubleValue}");
        }
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	monitoring "cloud.google.com/go/monitoring/apiv3"
	"cloud.google.com/go/monitoring/apiv3/v2/monitoringpb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/duration"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/timestamp"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// readTimeSeriesAlign reads the last 20 minutes of the given metric and aligns
// everything on 10 minute intervals.
func readTimeSeriesAlign(w io.Writer, projectID string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewMetricClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20)
	endTime := time.Now().UTC()
	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: `metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"`,
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: startTime.Unix(),
			},
			EndTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: endTime.Unix(),
			},
		},
		Aggregation: &monitoringpb.Aggregation{
			PerSeriesAligner: monitoringpb.Aggregation_ALIGN_MEAN,
			AlignmentPeriod: &duration.Duration{
				Seconds: 600,
			},
		},
	}
	it := client.ListTimeSeries(ctx, req)
	for {
		resp, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value: %w", err)
		}
		fmt.Fprintln(w, resp.GetMetric().GetLabels()["instance_name"])
		fmt.Fprintf(w, "\tNow: %.4f\n", resp.GetPoints()[0].GetValue().GetDoubleValue())
		if len(resp.GetPoints()) > 1 {
			fmt.Fprintf(w, "\t10 minutes ago: %.4f\n", resp.GetPoints()[1].GetValue().GetDoubleValue())
		}
	}
	fmt.Fprintln(w, "Done")
	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

Aggregation aggregation =
    Aggregation.newBuilder()
        .setAlignmentPeriod(Duration.newBuilder().setSeconds(600).build())
        .setPerSeriesAligner(Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN)
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter("metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"")
        .setInterval(interval)
        .setAggregation(aggregation);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);

  System.out.println("Got timeseries: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesAggregate() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
    // Aggregate results per matching instance
    aggregation: {
      alignmentPeriod: {
        seconds: 600,
      },
      perSeriesAligner: 'ALIGN_MEAN',
    },
  };

  // Writes time series data
  const [timeSeries] = await client.listTimeSeries(request);
  console.log('CPU utilization:');
  timeSeries.forEach(data => {
    console.log(data.metric.labels.instance_name);
    console.log(`  Now: ${data.points[0].value.doubleValue}`);
    if (data.points.length > 1) {
      console.log(`  10 min ago: ${data.points[1].value.doubleValue}`);
    }
    console.log('=====');
  });
}
readTimeSeriesAggregate();

PHP

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

use Google\Cloud\Monitoring\V3\Aggregation;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\Aggregation\Aligner;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Duration;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_align($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_align(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $alignmentPeriod = new Duration();
    $alignmentPeriod->setSeconds(600);
    $aggregation = new Aggregation();
    $aggregation->setAlignmentPeriod($alignmentPeriod);
    $aggregation->setPerSeriesAligner(Aligner::ALIGN_MEAN);

    $view = TimeSeriesView::FULL;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view)
        ->setAggregation($aggregation);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('CPU utilization:' . PHP_EOL);
    foreach ($result->iterateAllElements() as $timeSeries) {
        printf($timeSeries->getMetric()->getLabels()['instance_name'] . PHP_EOL);
        printf('  Now: ');
        printf($timeSeries->getPoints()[0]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        if (count($timeSeries->getPoints()) > 1) {
            printf('  10 minutes ago: ');
            printf($timeSeries->getPoints()[1]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 3600), "nanos": nanos},
    }
)
aggregation = monitoring_v3.Aggregation(
    {
        "alignment_period": {"seconds": 1200},  # 20 minutes
        "per_series_aligner": monitoring_v3.Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN,
    }
)

results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
        "aggregation": aggregation,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::FULL
aggregation = Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation.new(
  alignment_period:   { seconds: 1200 },
  per_series_aligner: Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation::Aligner::ALIGN_MEAN
)

results = client.list_time_series name:        project_name,
                                  filter:      filter,
                                  interval:    interval,
                                  view:        view,
                                  aggregation: aggregation
results.each do |result|
  p result
end

Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

Beispiel: Zeitachsen reduzieren

Dieses Beispiel ist eine Erweiterung des vorangegangenen Beispiels. Darin werden die ausgerichteten Zeitachsen der drei VM-Instanzen zu einer einzigen Zeitachse zusammengefasst. Diese gibt die durchschnittliche Auslastung aller Instanzen an.

Protokoll

  1. Öffnen Sie die Referenzseite timeSeries.list.

  2. Geben Sie im Bereich Methode testen Folgendes ein:

    • name: Geben Sie den Pfad zu Ihrem Projekt ein.

      projects/PROJECT_ID
      
    • aggregation.alignmentPeriod: Geben Sie 600s ein.
    • aggregation.perSeriesAligner: Wählen Sie ALIGN_MEAN aus.
    • aggregation.crossSeriesReducer: Wählen Sie REDUCE_MEAN aus.
    • filter: Hier geben Sie den Messwerttyp an.

      metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
      
    • interval.endTime: Geben Sie die Endzeit ein.
    • interval.startTime: Geben Sie die Startzeit ein. Sie muss 20 Minuten vor der Endzeit liegen.
    • Klicken Sie auf Standardparameter anzeigen und geben Sie unter Felder Folgendes ein:

      timeSeries.metric,timeSeries.points
      
  3. Klicken Sie auf Ausführen.

Das folgende Beispiel enthält nur eine einzige Zeitachse und zwei Datenpunkte. Jeder Punkt gibt die durchschnittliche Auslastung aller drei VM-Instanzen innerhalb des Zeitraums an:

{
 "timeSeries": [
  {
   "metric": {
    "type": "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"
   },
   "points": [
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:20:00.000Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.045992419596619184
     }
    },
    {
     "interval": {
      "startTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z",
      "endTime": "2024-03-01T00:10:00.000Z"
     },
     "value": {
      "doubleValue": 0.04628773578358556
     }
    }
   ]
  }
 ]
}

Klicken Sie im APIs Explorer auf Vollbild, um die Anfrage als curl-Befehl, als HTTP-Anfrage oder in JavaScript aufzurufen.

C#

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

public static object ReadTimeSeriesReduce(string projectId,
    string metricType = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization")
{
    // Create client.
    MetricServiceClient metricServiceClient = MetricServiceClient.Create();
    // Initialize request argument(s).
    string filter = $"metric.type=\"{metricType}\"";
    ListTimeSeriesRequest request = new ListTimeSeriesRequest
    {
        ProjectName = new ProjectName(projectId),
        Filter = filter,
        Interval = new TimeInterval(),
    };
    // Create timestamp for current time formatted in seconds.
    long timeStamp = (long)(DateTime.UtcNow - s_unixEpoch).TotalSeconds;
    Timestamp startTimeStamp = new Timestamp();
    // Set startTime to limit results to the last 20 minutes.
    startTimeStamp.Seconds = timeStamp - (60 * 20);
    Timestamp endTimeStamp = new Timestamp();
    // Set endTime to current time.
    endTimeStamp.Seconds = timeStamp;
    TimeInterval interval = new TimeInterval();
    interval.StartTime = startTimeStamp;
    interval.EndTime = endTimeStamp;
    request.Interval = interval;
    // Aggregate results per matching instance.
    Aggregation aggregation = new Aggregation();
    Duration alignmentPeriod = new Duration();
    alignmentPeriod.Seconds = 600;
    aggregation.AlignmentPeriod = alignmentPeriod;
    aggregation.CrossSeriesReducer = Aggregation.Types.Reducer.ReduceMean;
    aggregation.PerSeriesAligner = Aggregation.Types.Aligner.AlignMean;
    // Add the aggregation to the request.
    request.Aggregation = aggregation;
    // Make the request.
    PagedEnumerable<ListTimeSeriesResponse, TimeSeries> response =
        metricServiceClient.ListTimeSeries(request);
    // Iterate over all response items, lazily performing RPCs as required.
    Console.WriteLine("CPU utilization:");
    foreach (var item in response)
    {
        var points = item.Points;
        Console.WriteLine("Average CPU utilization across all GCE instances:");
        Console.WriteLine($"  Last 10 min: {points[0].Value.DoubleValue}");
        Console.WriteLine($"  Last 10-20 min ago: {points[1].Value.DoubleValue}");
    }
    return 0;
}

Go

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	monitoring "cloud.google.com/go/monitoring/apiv3"
	"cloud.google.com/go/monitoring/apiv3/v2/monitoringpb"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/duration"
	"github.com/golang/protobuf/ptypes/timestamp"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// readTimeSeriesReduce reads the last 20 minutes of the given metric, aligns
// everything on 10 minute intervals, and combines values from different
// instances.
func readTimeSeriesReduce(w io.Writer, projectID string) error {
	ctx := context.Background()
	client, err := monitoring.NewMetricClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewMetricClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()
	startTime := time.Now().UTC().Add(time.Minute * -20)
	endTime := time.Now().UTC()
	req := &monitoringpb.ListTimeSeriesRequest{
		Name:   "projects/" + projectID,
		Filter: `metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"`,
		Interval: &monitoringpb.TimeInterval{
			StartTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: startTime.Unix(),
			},
			EndTime: &timestamp.Timestamp{
				Seconds: endTime.Unix(),
			},
		},
		Aggregation: &monitoringpb.Aggregation{
			CrossSeriesReducer: monitoringpb.Aggregation_REDUCE_MEAN,
			PerSeriesAligner:   monitoringpb.Aggregation_ALIGN_MEAN,
			AlignmentPeriod: &duration.Duration{
				Seconds: 600,
			},
		},
	}
	it := client.ListTimeSeries(ctx, req)
	for {
		resp, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("could not read time series value: %w", err)
		}
		fmt.Fprintln(w, "Average CPU utilization across all GCE instances:")
		fmt.Fprintf(w, "\tNow: %.4f\n", resp.GetPoints()[0].GetValue().GetDoubleValue())
		if len(resp.GetPoints()) > 1 {
			fmt.Fprintf(w, "\t10 minutes ago: %.4f\n", resp.GetPoints()[1].GetValue().GetDoubleValue())
		}
	}
	fmt.Fprintln(w, "Done")
	return nil
}

Java

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

String projectId = System.getProperty("projectId");
ProjectName name = ProjectName.of(projectId);

// Restrict time to last 20 minutes
long startMillis = System.currentTimeMillis() - ((60 * 20) * 1000);
TimeInterval interval =
    TimeInterval.newBuilder()
        .setStartTime(Timestamps.fromMillis(startMillis))
        .setEndTime(Timestamps.fromMillis(System.currentTimeMillis()))
        .build();

Aggregation aggregation =
    Aggregation.newBuilder()
        .setAlignmentPeriod(Duration.newBuilder().setSeconds(600).build())
        .setPerSeriesAligner(Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN)
        .setCrossSeriesReducer(Aggregation.Reducer.REDUCE_MEAN)
        .build();

ListTimeSeriesRequest.Builder requestBuilder =
    ListTimeSeriesRequest.newBuilder()
        .setName(name.toString())
        .setFilter("metric.type=\"compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization\"")
        .setInterval(interval)
        .setAggregation(aggregation);

ListTimeSeriesRequest request = requestBuilder.build();

try (final MetricServiceClient client = MetricServiceClient.create();) {
  ListTimeSeriesPagedResponse response = client.listTimeSeries(request);

  System.out.println("Got timeseries: ");
  for (TimeSeries ts : response.iterateAll()) {
    System.out.println(ts);
  }
}

Node.js

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// Imports the Google Cloud client library
const monitoring = require('@google-cloud/monitoring');

// Creates a client
const client = new monitoring.MetricServiceClient();

async function readTimeSeriesReduce() {
  /**
   * TODO(developer): Uncomment and edit the following lines of code.
   */
  // const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';

  const request = {
    name: client.projectPath(projectId),
    filter: 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
    interval: {
      startTime: {
        // Limit results to the last 20 minutes
        seconds: Date.now() / 1000 - 60 * 20,
      },
      endTime: {
        seconds: Date.now() / 1000,
      },
    },
    // Aggregate results per matching instance
    aggregation: {
      alignmentPeriod: {
        seconds: 600,
      },
      crossSeriesReducer: 'REDUCE_MEAN',
      perSeriesAligner: 'ALIGN_MEAN',
    },
  };

  // Writes time series data
  const [result] = await client.listTimeSeries(request);
  if (result.length === 0) {
    console.log('No data');
    return;
  }
  const reductions = result[0].points;

  console.log('Average CPU utilization across all GCE instances:');
  console.log(`  Last 10 min: ${reductions[0].value.doubleValue}`);
  console.log(`  10-20 min ago: ${reductions[0].value.doubleValue}`);
}
readTimeSeriesReduce();

PHP

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use Google\Cloud\Monitoring\V3\Aggregation;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\Client\MetricServiceClient;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\ListTimeSeriesRequest\TimeSeriesView;
use Google\Cloud\Monitoring\V3\TimeInterval;
use Google\Protobuf\Duration;
use Google\Protobuf\Timestamp;

/**
 * Example:
 * ```
 * read_timeseries_reduce($projectId);
 * ```
 *
 * @param string $projectId Your project ID
 */
function read_timeseries_reduce(string $projectId, int $minutesAgo = 20): void
{
    $metrics = new MetricServiceClient([
        'projectId' => $projectId,
    ]);

    $projectName = 'projects/' . $projectId;
    $filter = 'metric.type="compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"';

    $startTime = new Timestamp();
    $startTime->setSeconds(time() - (60 * $minutesAgo));
    $endTime = new Timestamp();
    $endTime->setSeconds(time());

    $interval = new TimeInterval();
    $interval->setStartTime($startTime);
    $interval->setEndTime($endTime);

    $alignmentPeriod = new Duration();
    $alignmentPeriod->setSeconds(600);
    $aggregation = new Aggregation();
    $aggregation->setAlignmentPeriod($alignmentPeriod);
    $aggregation->setCrossSeriesReducer(Aggregation\Reducer::REDUCE_MEAN);
    $aggregation->setPerSeriesAligner(Aggregation\Aligner::ALIGN_MEAN);

    $view = TimeSeriesView::FULL;
    $listTimeSeriesRequest = (new ListTimeSeriesRequest())
        ->setName($projectName)
        ->setFilter($filter)
        ->setInterval($interval)
        ->setView($view)
        ->setAggregation($aggregation);

    $result = $metrics->listTimeSeries($listTimeSeriesRequest);

    printf('Average CPU utilization across all GCE instances:' . PHP_EOL);
    if ($timeSeries = $result->iterateAllElements()->current()) {
        $reductions = $timeSeries->getPoints();
        printf('  Last 10 minutes: ');
        printf($reductions[0]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        if (count($reductions) > 1) {
            printf('  10-20 minutes ago: ');
            printf($reductions[1]->getValue()->getDoubleValue() . PHP_EOL);
        }
    }
}

Python

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from google.cloud import monitoring_v3

client = monitoring_v3.MetricServiceClient()
project_name = f"projects/{project_id}"

now = time.time()
seconds = int(now)
nanos = int((now - seconds) * 10**9)
interval = monitoring_v3.TimeInterval(
    {
        "end_time": {"seconds": seconds, "nanos": nanos},
        "start_time": {"seconds": (seconds - 3600), "nanos": nanos},
    }
)
aggregation = monitoring_v3.Aggregation(
    {
        "alignment_period": {"seconds": 1200},  # 20 minutes
        "per_series_aligner": monitoring_v3.Aggregation.Aligner.ALIGN_MEAN,
        "cross_series_reducer": monitoring_v3.Aggregation.Reducer.REDUCE_MEAN,
        "group_by_fields": ["resource.zone"],
    }
)

results = client.list_time_series(
    request={
        "name": project_name,
        "filter": 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"',
        "interval": interval,
        "view": monitoring_v3.ListTimeSeriesRequest.TimeSeriesView.FULL,
        "aggregation": aggregation,
    }
)
for result in results:
    print(result)

Ruby

Richten Sie zur Authentifizierung bei Monitoring Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

# Your Google Cloud Platform project ID
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = Google::Cloud::Monitoring.metric_service
project_name = client.project_path project: project_id

interval = Google::Cloud::Monitoring::V3::TimeInterval.new
now = Time.now
interval.end_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i,
                                                    nanos:   now.nsec
interval.start_time = Google::Protobuf::Timestamp.new seconds: now.to_i - 1200,
                                                      nanos:   now.nsec
filter = 'metric.type = "compute.googleapis.com/instance/cpu/utilization"'
view = Google::Cloud::Monitoring::V3::ListTimeSeriesRequest::TimeSeriesView::FULL
aggregation = Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation.new(
  alignment_period:     { seconds: 1200 },
  per_series_aligner:   Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation::Aligner::ALIGN_MEAN,
  cross_series_reducer: Google::Cloud::Monitoring::V3::Aggregation::Reducer::REDUCE_MEAN,
  group_by_fields:      ["resource.zone"]
)

results = client.list_time_series name:        project_name,
                                  filter:      filter,
                                  interval:    interval,
                                  view:        view,
                                  aggregation: aggregation
results.each do |result|
  p result
end

Wenn Probleme auftreten, lesen Sie den Abschnitt Fehlerbehebung bei der Monitoring API.

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