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指標 60 秒

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您可以通过在Python 用户自定义函数的 open 方法中调用 function_context.get_metric_group() 来访问指标系统。 get_metric_group() 方法返回一个 MetricGroup 对象，您可以在该对象上创建和注册新指标。

PyFlink 支持计数器 Counters ，量表 Gauges ，分布 Distribution 和仪表 Meters 。

计数器 Counter #

Counter 用于计算某个东西的出现次数。可以通过 inc()/inc(n: int) 或 dec()/dec(n: int) 增加或减少当前值。您可以通过在 MetricGroup 上调用 counter(name: str) 来创建和注册 Counter 。

Gauge 可按需返回数值。您可以通过在 MetricGroup 上调用 gauge(name: str, obj: Callable[[], int]) 来注册一个量表。Callable 对象将用于汇报数值。量表指标(Gauge metrics)只能用于汇报整数值。

分布（Distribution） #

Distribution 用于报告关于所报告值分布的信息（总和，计数，最小，最大和平均值）的指标。可以通过 update(n: int) 来更新当前值。您可以通过在 MetricGroup 上调用 distribution(name: str) 指標 60 秒来注册该指标。分布指标(Distribution metrics)只能用于汇报整数指标。

仪表用于汇报平均吞吐量。可以使用 mark_event() 函数来注册事件的发生，使用 mark_event(n: int) 函数来注册同时发生的多个事件。您可以通过在 MetricGroup 上调用 meter(self, name: str, time_span_in_seconds: int = 60) 来注册仪表。time_span_in_seconds的默认值为60。

范围（Scope） #

您可以参考 Java 指标文档以获取有关范围定义的更多详细信息。

用户范围（User Scope） #

您可以通过调用 MetricGroup.add_group(key: str, value: str = None) 来定义用户范围。如果 value 不为 None ，则创建一个新的键值 MetricGroup 对。其中，键组被添加到该组的子组中，而值组又被添加到键组的子组中。在这种情况下，值组将作为结果返回，与此同时，创建一个用户变量。

系统范围（System Scope） #

您可以参考 Java 指标文档以获取有关系统范围的更多详细信息。

所有变量列表 #

您可以参考 Java 指标文档以获取有关“所有变量列表”的更多详细信息。

用户变量（User Variables） #

您可以通过调用 MetricGroup.addGroup(key: str, value: str = None) 并指定 value 参数来定义用户变量。

指標 60 秒

最近更新时间: 2022-01-20 09:01:00

指标是云监控的核心概念，表示一个向云监控发送的按时间排序的数据点集合，您可以按时间序列来检索关于这些数据点的统计数据。指标作为监控的变量，指标数据代表该变量随时间变化的值。例如，云服务器的 CPU 利用率是一个指标，云数据库的空间占用率则是另一个指标。

维度是对监控对象进行唯一标识的 Key/Value 对，指标在确定维度值后才有意义。维度有助于设计统计数据聚合结构。例：机器IP、进程名proc_name，两个维度值确定后，即可确定一个监控对象：监控对象A（IP=1.1.1.1&proc_name=test）。您需要在将云产品指标数据放入云监控时指定相应维度（系统预设的指标均已预设了相应的维度），在检索时使用没有定义的维度会出现错误。

在云监控中每个指标数据点必须有一个时间标记，表示此原始数据采集的时间。在请求中使用的时间戳必须为 dateTime 对象，并包含完整的日期及小时、分钟和秒，例如：2000-01-31 23:59:59。云监控控制台和告警默认以东八区时间进行数据展示和告警判断。

秒（时间单位）
Byte（字节，常表示数据大小。 1 Byte=8 bit ）
bit（比特，数据的最小单位。）
%（百分比）
次（计数单位）
Bps（每秒字节数）
bps（每秒比特数）

用户调用云监控 API 时，可以通过 period 参数指定数据粒度。调用 GetMonitorData 接口获取监控数据时，period、startTime 和 endTime 参数的值决定了将会返回的数据数量。例如，以所有参数的默认值调用时会返回前一小时内每300秒的统计数据，即总共 12 个数据点。