Predictive Metric - Get

Service:

Monitor

API-versie:

2022-10-01

toekomstige metrische gegevens voor voorspellende automatische schaalaanpassing ophalen

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

URI-parameters

Name	In	Vereist	Type	Description
autoscaleSettingName	path	True	string	De naam van de instelling voor automatische schaalaanpassing.
resourceGroupName	path	True	string minLength: 1 maxLength: 90	De naam van de resourcegroep. De naam is niet hoofdlettergevoelig.
subscriptionId	path	True	string minLength: 1	De id van het doelabonnement.
aggregation	query	True	string	De lijst met aggregatietypen (door komma's gescheiden) die moeten worden opgehaald.
api-version	query	True	string minLength: 1	De API-versie die voor deze bewerking moet worden gebruikt.
interval	query	True	string (duration)	Het interval (bijvoorbeeld timegrain) van de query.
metricName	query	True	string	De namen van de metrische gegevens (door komma's gescheiden) die moeten worden opgehaald. Speciaal geval: Als een metrische naam zelf een komma bevat, gebruikt u %2 om deze aan te geven. Bijvoorbeeld: 'Metriek,Naam1' moet worden 'Metrische%2Name1'
metricNamespace	query	True	string	Metrische naamruimte voor het opvragen van metrische definities voor.
timespan	query	True	string	De tijdsduur van de query. Het is een tekenreeks met de volgende notatie 'startDateTime_ISO/endDateTime_ISO'.

Antwoorden

Name	Type	Description
200 OK	PredictiveResponse	Geslaagde aanvraag om de lijst met metrische waarden op te halen.
Other Status Codes	AutoscaleErrorResponse	Foutreactie waarin wordt beschreven waarom de bewerking is mislukt.

Beveiliging

azure_auth

Azure Active Directory OAuth2-stroom

Type: oauth2
Stroom: implicit
Autorisatie-URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize

Bereiken

Name	Description
user_impersonation	Uw gebruikersaccount imiteren

Voorbeelden

Get Metric for data

Voorbeeldaanvraag

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

Python

import isodate

from azure.identity import DefaultAzureCredential

from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient

"""
# PREREQUISITES
    pip install azure-identity
    pip install azure-mgmt-monitor
# USAGE
    python get_predictive_metric.py

    Before run the sample, please set the values of the client ID, tenant ID and client secret
    of the AAD application as environment variables: AZURE_CLIENT_ID, AZURE_TENANT_ID,
    AZURE_CLIENT_SECRET. For more info about how to get the value, please see:
    https://docs.microsoft.com/azure/active-directory/develop/howto-create-service-principal-portal
"""


def main():
    client = MonitorManagementClient(
        credential=DefaultAzureCredential(),
        subscription_id="00000000-0000-0000-0000-000000000000",
    )

    response = client.predictive_metric.get(
        resource_group_name="myRG",
        autoscale_setting_name="vmss1-Autoscale-775",
        timespan="2021-10-14T22:00:00.000Z/2021-10-16T22:00:00.000Z",
        interval=isodate.parse_duration("PT1H"),
        metric_namespace="Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets",
        metric_name="PercentageCPU",
        aggregation="Total",
    )
    print(response)


# x-ms-original-file: specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/GetPredictiveMetric.json
if __name__ == "__main__":
    main()

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.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

Voorbeeldrespons

Statuscode:

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
    }
  ]
}

Definities

Name	Description
AutoscaleErrorResponse	Beschrijft de indeling van foutreactie.
createdByType	Het type identiteit waarmee de resource is gemaakt.
Error	Het foutobject.
PredictiveResponse	Het antwoord op een metrische query.
PredictiveValue	Vertegenwoordigt een voorspellende metrische waarde in de opgegeven bucket.
systemData	Metagegevens met betrekking tot het maken en de laatste wijziging van de resource.

AutoscaleErrorResponse

Object

Beschrijft de indeling van foutreactie.

Name	Type	Description
error	Error	Het foutobject.
systemData	systemData	De systeemmetagegevens die betrekking hebben op het antwoord.

createdByType

Inventarisatie

Het type identiteit waarmee de resource is gemaakt.

Waarde	Description
Application
Key
ManagedIdentity
User

Error

Object

Het foutobject.

Name	Type	Description
code	string	Een van een door de server gedefinieerde set foutcodes.
details	string	Een leesbare weergave van de details van de fout.
message	string	Een leesbare weergave van de fout.
target	string	Het doel van de specifieke fout.

PredictiveResponse

Object

Het antwoord op een metrische query.

Name	Type	Description
data	PredictiveValue[]	de waarde van de verzameling.
interval	string (duration)	Het interval (venstergrootte) waarin de metrische gegevens zijn geretourneerd. Dit kan in de toekomst worden aangepast en geretourneerd van wat oorspronkelijk is aangevraagd. Dit is niet aanwezig als er een metagegevensaanvraag is ingediend.
metricName	string	De metrische gegevens die worden opgevraagd
targetResourceId	string	resource van de voorspellende metrische waarde.
timespan	string	De periode waarvoor de gegevens zijn opgehaald. De waarde bestaat uit twee datum/tijd-samenvoeging, gescheiden door '/'. Dit kan in de toekomst worden aangepast en geretourneerd van wat oorspronkelijk is aangevraagd.

PredictiveValue

Object

Vertegenwoordigt een voorspellende metrische waarde in de opgegeven bucket.

Name	Type	Description
timeStamp	string (date-time)	de tijdstempel voor de metrische waarde in ISO 8601-indeling.
value	number (double)	Voorspellende waarde in deze tijdsbucket.

systemData

Object

Metagegevens met betrekking tot het maken en de laatste wijziging van de resource.

Name	Type	Description
createdAt	string (date-time)	De tijdstempel van het maken van resources (UTC).
createdBy	string	De identiteit waarmee de resource is gemaakt.
createdByType	createdByType	Het type identiteit waarmee de resource is gemaakt.
lastModifiedAt	string (date-time)	De tijdstempel van de laatste wijziging van de resource (UTC)
lastModifiedBy	string	De identiteit die de resource voor het laatst heeft gewijzigd.
lastModifiedByType	createdByType	Het type identiteit dat de resource voor het laatst heeft gewijzigd.