使用Azure-监视库-for python监视Azure-Monitor中的资源并获取以下指标

Question

我们将从Azure Monitor获得一些指标。

我安装了库并编写了一个脚本来完成这个任务。

脚本如下。

#! /usr/bin/env python
 
import datetime
from azure.mgmt.monitor import MonitorManagementClient
from azure.identity import ClientSecretCredential

subscription_id = 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx'
resource_group_name = 'xxxx-xxxxx'
vm_name = 'xxxxxxxxxx'
 
resource_id = (
    "subscriptions/{}/"
    "resourceGroups/{}/"
    "providers/Microsoft.Compute/virtualMachines/{}"
).format(subscription_id, resource_group_name, vm_name)
 
TENANT_ID = 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx'
CLIENT = 'xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx'
KEY = 'xxxxxxxxx'
credentials = ServicePrincipalCredentials(
    client_id = CLIENT,
    secret = KEY,
    tenant = TENANT_ID
)
 
client = MonitorManagementClient(
    credentials,
    subscription_id
)
 
today = datetime.datetime.now()
nexttime = today - datetime.timedelta(minutes=1)
 
metrics_data = client.metrics.list(
    resource_id,
    timespan="{}/{}".format(nexttime, today),
    interval='PT1M',
    metricnames='Percentage CPU',
    aggregation='average'
)
for item in metrics_data.value:
    for timeserie in item.timeseries:
        for data in timeserie.data:
            print("{}".format(data.average))

当我运行这个脚本时，结果有时会显示“无”，尽管我可以在Azure-Monitor上看到正确的值。

当我运行从Azure Load Balancer获取度量的脚本时，脚本返回正确的值。

这个URL (https://learn.microsoft.com/en-us/azure/azure-monitor/essentials/metrics-supported#microsoftcomputevirtualmachines)表示百分比CPU的聚合类型是平均的，所以脚本看起来是正确的。

我不知道为什么这个获得CPU百分比的脚本不返回与Azure-Monitor相同的值。

有人知道解决办法吗？

Answer 1

Azure监视器根据UTC时间记录度量指标，因此您应该使用today = datetime.datetime.utcnow()来定义timespan。

根据您的代码，您正在查询最新的1分钟VM CPU百分比，Azure将监视日志度量的一些延迟，因此您可能由于延迟而无法获得此值，因此您可以尝试获得i，e最后5分钟的CPU百分比。

只需尝试下面的代码片段：

today = datetime.datetime.utcnow()
nexttime = today - datetime.timedelta(minutes=5)

query_timespan = "{}/{}".format(nexttime, today - datetime.timedelta(minutes=4))

print(query_timespan)

metrics_data = client.metrics.list(
    resource_id,
    timespan=query_timespan,
    interval='PT1M',
    metricnames='Percentage CPU',
    aggregation='average'
)
for item in metrics_data.value:
    for timeserie in item.timeseries:
        for data in timeserie.data:
            print("{}".format(data.average))

我这边的结果：

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门户显示(我的时区是UTC+8)：

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