Predictive Metric - Get

Služba:

Monitor

Verze rozhraní API:

2022-10-01

získání budoucích dat metrik prediktivního automatického škálování

GET https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourcegroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Insights/autoscalesettings/{autoscaleSettingName}/predictiveMetrics?timespan={timespan}&interval={interval}&metricNamespace={metricNamespace}&metricName={metricName}&aggregation={aggregation}&api-version=2022-10-01

Parametry identifikátoru URI

Name	V	Vyžadováno	Typ	Description
autoscaleSettingName	path	True	string	Název nastavení automatického škálování
resourceGroupName	path	True	string	Název skupiny prostředků. V názvu se rozlišují malá a velká písmena.
subscriptionId	path	True	string	ID cílového předplatného.
aggregation	query	True	string	Seznam typů agregace (oddělených čárkami), které se mají načíst.
api-version	query	True	string	Verze rozhraní API, která se má použít pro tuto operaci.
interval	query	True	string duration	Interval (tj. časový interval) dotazu.
metricName	query	True	string	Názvy metrik (oddělených čárkami), které se mají načíst. Zvláštní případ: Pokud má samotný název metriky čárku, označte ji pomocí %2. Příklad: Metrika, Název1 by měla být Metrika%2Name1.
metricNamespace	query	True	string	Obor názvů metrik, pro který se má dotazovat na definice metrik.
timespan	query	True	string	Časový rozsah dotazu. Jedná se o řetězec s následujícím formátem "startDateTime_ISO/endDateTime_ISO".

Odpovědi

Name	Typ	Description
200 OK	PredictiveResponse	Úspěšný požadavek na získání seznamu hodnot metrik.
Other Status Codes	AutoscaleErrorResponse	Chybová odpověď popisující, proč operace selhala.

Zabezpečení

azure_auth

Tok Azure Active Directory OAuth2

Typ: oauth2
Tok: implicit
URL autorizace: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize

Rozsahy

Name	Description
user_impersonation	zosobnění uživatelského účtu

Příklady

Get Metric for data

Ukázkový požadavek

HTTP

GET https://management.azure.com/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourcegroups/myRG/providers/Microsoft.Insights/autoscalesettings/vmss1-Autoscale-775/predictiveMetrics?timespan=2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z&interval=PT1H&metricNamespace=Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets&metricName=PercentageCPU&aggregation=Total&api-version=2022-10-01

Java

import java.time.Duration;

/**
 * Samples for PredictiveMetric Get.
 */
public final class Main {
    /*
     * x-ms-original-file:
     * specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/GetPredictiveMetric.json
     */
    /**
     * Sample code: Get Metric for data.
     * 
     * @param azure The entry point for accessing resource management APIs in Azure.
     */
    public static void getMetricForData(com.azure.resourcemanager.AzureResourceManager azure) {
        azure.diagnosticSettings().manager().serviceClient().getPredictiveMetrics().getWithResponse("myRG",
            "vmss1-Autoscale-775", "2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z", Duration.parse("PT1H"),
            "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets", "PercentageCPU", "Total", com.azure.core.util.Context.NONE);
    }
}

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

Go

package armmonitor_test

import (
	"context"
	"log"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/resourcemanager/monitor/armmonitor"
)

// Generated from example definition: https://github.com/Azure/azure-rest-api-specs/blob/969fd0c2634fbcc1975d7abe3749330a5145a97c/specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/GetPredictiveMetric.json
func ExamplePredictiveMetricClient_Get() {
	cred, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to obtain a credential: %v", err)
	}
	ctx := context.Background()
	clientFactory, err := armmonitor.NewClientFactory("<subscription-id>", cred, nil)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to create client: %v", err)
	}
	res, err := clientFactory.NewPredictiveMetricClient().Get(ctx, "myRG", "vmss1-Autoscale-775", "2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z", "PT1H", "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets", "PercentageCPU", "Total", nil)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to finish the request: %v", err)
	}
	// You could use response here. We use blank identifier for just demo purposes.
	_ = res
	// If the HTTP response code is 200 as defined in example definition, your response structure would look as follows. Please pay attention that all the values in the output are fake values for just demo purposes.
	// res.PredictiveResponse = armmonitor.PredictiveResponse{
	// 	Data: []*armmonitor.PredictiveValue{
	// 		{
	// 			TimeStamp: to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2021-10-14T22:00:00.000Z"); return t}()),
	// 			Value: to.Ptr[float64](123),
	// 		},
	// 		{
	// 			TimeStamp: to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2021-10-14T22:02:00.000Z"); return t}()),
	// 			Value: to.Ptr[float64](120),
	// 		},
	// 		{
	// 			TimeStamp: to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2021-10-14T22:02:00.000Z"); return t}()),
	// 			Value: to.Ptr[float64](88),
	// 		},
	// 		{
	// 			TimeStamp: to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2021-10-14T22:03:00.000Z"); return t}()),
	// 			Value: to.Ptr[float64](100),
	// 	}},
	// 	Interval: to.Ptr("PT1H"),
	// 	MetricName: to.Ptr("PercentageCPU"),
	// 	TargetResourceID: to.Ptr("/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/myRG/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/vmss1"),
	// 	Timespan: to.Ptr("2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z"),
	// }
}

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

JavaScript

const { MonitorClient } = require("@azure/arm-monitor");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");

/**
 * This sample demonstrates how to get predictive autoscale metric future data
 *
 * @summary get predictive autoscale metric future data
 * x-ms-original-file: specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/GetPredictiveMetric.json
 */
async function getMetricForData() {
  const subscriptionId =
    process.env["MONITOR_SUBSCRIPTION_ID"] || "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
  const resourceGroupName = process.env["MONITOR_RESOURCE_GROUP"] || "myRG";
  const autoscaleSettingName = "vmss1-Autoscale-775";
  const timespan = "2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z";
  const interval = "PT1H";
  const metricNamespace = "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets";
  const metricName = "PercentageCPU";
  const aggregation = "Total";
  const credential = new DefaultAzureCredential();
  const client = new MonitorClient(credential, subscriptionId);
  const result = await client.predictiveMetric.get(
    resourceGroupName,
    autoscaleSettingName,
    timespan,
    interval,
    metricNamespace,
    metricName,
    aggregation,
  );
  console.log(result);
}

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

dotnet

using Azure;
using Azure.ResourceManager;
using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Xml;
using Azure.Core;
using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager.Monitor.Models;
using Azure.ResourceManager.Resources;
using Azure.ResourceManager.Monitor;

// Generated from example definition: specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/GetPredictiveMetric.json
// this example is just showing the usage of "PredictiveMetric_Get" operation, for the dependent resources, they will have to be created separately.

// get your azure access token, for more details of how Azure SDK get your access token, please refer to https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/azure/sdk/authentication?tabs=command-line
TokenCredential cred = new DefaultAzureCredential();
// authenticate your client
ArmClient client = new ArmClient(cred);

// this example assumes you already have this AutoscaleSettingResource created on azure
// for more information of creating AutoscaleSettingResource, please refer to the document of AutoscaleSettingResource
string subscriptionId = "00000000-0000-0000-0000-000000000000";
string resourceGroupName = "myRG";
string autoscaleSettingName = "vmss1-Autoscale-775";
ResourceIdentifier autoscaleSettingResourceId = AutoscaleSettingResource.CreateResourceIdentifier(subscriptionId, resourceGroupName, autoscaleSettingName);
AutoscaleSettingResource autoscaleSetting = client.GetAutoscaleSettingResource(autoscaleSettingResourceId);

// invoke the operation
string timespan = "2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z";
TimeSpan interval = XmlConvert.ToTimeSpan("PT1H");
string metricNamespace = "Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets";
string metricName = "PercentageCPU";
string aggregation = "Total";
AutoscaleSettingPredicativeResult result = await autoscaleSetting.GetPredictiveMetricAsync(timespan, interval, metricNamespace, metricName, aggregation);

Console.WriteLine($"Succeeded: {result}");

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

Ukázková odpověď

Stavový kód:

200

{
  "timespan": "2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z",
  "interval": "PT1H",
  "metricName": "PercentageCPU",
  "targetResourceId": "/subscriptions/00000000-0000-0000-0000-000000000000/resourceGroups/myRG/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/vmss1",
  "data": [
    {
      "timeStamp": "2021-10-14T22:00:00Z",
      "value": 123
    },
    {
      "timeStamp": "2021-10-14T22:02:00Z",
      "value": 120
    },
    {
      "timeStamp": "2021-10-14T22:02:00Z",
      "value": 88
    },
    {
      "timeStamp": "2021-10-14T22:03:00Z",
      "value": 100
    }
  ]
}

Definice

Name	Description
AutoscaleErrorResponse	Popisuje formát chybové odpovědi.
createdByType	Typ identity, která vytvořila prostředek.
Error	Objekt chyby.
PredictiveResponse	Odpověď na dotaz na metriky.
PredictiveValue	Představuje hodnotu prediktivní metriky v daném kbelíku.
systemData	Metadata týkající se vytvoření a poslední změny prostředku

AutoscaleErrorResponse

Popisuje formát chybové odpovědi.

Name	Typ	Description
error	Error	Objekt chyby.
systemData	systemData	Systémová metadata související s odpovědí.

createdByType

Typ identity, která vytvořila prostředek.

Name	Typ	Description
Application	string
Key	string
ManagedIdentity	string
User	string

Error

Objekt chyby.

Name	Typ	Description
code	string	Jeden ze serverem definované sady kódů chyb.
details	string	Lidsky čitelná reprezentace podrobností o chybě.
message	string	Lidsky čitelná reprezentace chyby.
target	string	Cíl konkrétní chyby.

PredictiveResponse

Odpověď na dotaz na metriky.

Name	Typ	Description
data	PredictiveValue[]	hodnota kolekce.
interval	string	Interval (velikost okna), ve kterém byla vrácena data metriky. To se může v budoucnu upravit a vrátit zpět z původního požadavku. Pokud byl proveden požadavek na metadata, není k dispozici.
metricName	string	Metriky, které se dotazují
targetResourceId	string	prostředek prediktivní metriky.
timespan	string	Časový rozsah, pro který byla data načtena. Jeho hodnota se skládá ze dvou zřetězených hodnot datetime oddělených parametrem '/'. To se může v budoucnu upravit a vrátit zpět z původního požadavku.

PredictiveValue

Představuje hodnotu prediktivní metriky v daném kbelíku.

Name	Typ	Description
timeStamp	string	časové razítko pro hodnotu metriky ve formátu ISO 8601.
value	number	Prediktivní hodnota v tomto časovém intervalu.

systemData

Metadata týkající se vytvoření a poslední změny prostředku

Name	Typ	Description
createdAt	string	Časové razítko vytvoření prostředku (UTC)
createdBy	string	Identita, která prostředek vytvořila.
createdByType	createdByType	Typ identity, která vytvořila prostředek.
lastModifiedAt	string	Časové razítko poslední změny prostředku (UTC)
lastModifiedBy	string	Identita, která naposledy změnila prostředek.
lastModifiedByType	createdByType	Typ identity, která naposledy změnila prostředek.