调用DescribeMetricData接口查询指定时间段内的云产品时序指标监控数据-阿里云帮助中心

各云产品的Namespace、Project、Metric、Period、Dimensions等参数的取值，请参见DescribeMetricMetaList或云监控主要监控项。

说明该参数与DescribeMetricList不同，这个接口带有统计功能，即Dimension={"userId:"xxxx"}，把该用户下的所有数据进行聚合计算。

调试

您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。

请求参数


名称	类型	是否必选	示例值	描述
Action	String	是	DescribeMetricData	系统规定参数。取值：DescribeMetricData。
MetricName	String	是	cpu_idle	监控项名称。
Namespace	String	是	acs_ecs_dashboard	产品的数据命名空间，用于区分不同的产品。命名方式：acs_产品名。
Dimensions	String	否	[{"instanceId": "i-abcdefgh12****"}]	维度map，用于查询指定资源的监控数据。格式为`key-value`键值对形式的集合，常用的`key-value`集合为`instanceId：XXXXXX`。 `key`和`value`的长度为1~64个字节，超过64个字节时截取前64字节。`key`和`value`的取值可包含字母、数字、点号（.）、短横线（-）、下划线（_）、正斜线（/）和反斜线（\）。说明 `Dimensions`传入时需要使用JSON字符串表示该Map对象，必须按顺序传入。
EndTime	String	否	2019-01-30 00:10:00	结束时间。支持的格式： Unix时间戳：从1970年1月1日开始所经过的秒数。 Format格式：YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ。
Express	String	否	“{"groupby":["userId","instanceId"]}”	对查询出的现有结果进行实时计算的表达式。目前仅支持`groupby`（类似数据库的`groupby`语句）。
Length	String	否	1000	每页显示的记录条数，用于分页查询，默认值为1000。
Period	String	否	60	时间间隔，单位为秒。取值一般为60（1分钟）、300（5分钟）、900（15分钟）。说明请根据需要设置此参数。例如查询一天范围时设置Period为60，则返回1000条数据（实际存在1440，因为最大返回值不超过1000，则只返回前1000条）。如果使用Period为300，则返回288条数据。
StartTime	String	否	2019-01-30 00:00:00	开始时间。支持的格式： Unix时间戳：从1970年1月1日开始所经过的秒数。 Format格式：YYYY-MM-DDThh:mm:ssZ。说明开始和结束时间执行的是左开右闭的模式，startTime不能等于或大于endTime。

返回数据


名称	类型	示例值	描述
Code	String	200	状态码。说明状态码为200表示成功。
Datapoints	String	[{"timestamp":1548777660000,"userId":"123**","instanceId":"i-abc**","Minimum":9.92,"Average":9.92,"Maximum":9.92}]	监控数据列表。
Message	String	Success	错误信息。
Period	String	60	时间间隔，单位为秒。取值为60、300、900。
RequestId	String	6A5F022D-AC7C-460E-94AE-B9E75083D027	请求ID。

示例

请求示例


http(s)://[Endpoint]/?Action=DescribeMetricData
&MetricName=cpu_idle
&Namespace=acs_ecs_dashboard
&<公共请求参数>

正常返回示例

XML 格式

<Period>60</Period>
<Datapoints>
    <timestamp>1490152860000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>93.1</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.52</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490152920000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>92.59</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.49</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490152980000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>92.86</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.44</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153040000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>91.43</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.36</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153100000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>93.55</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.51</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153160000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>93.1</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.52</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153220000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>92.59</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.42</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153280000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>91.18</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.34</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153340000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>92.86</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.46</Average>
</Datapoints>
<Datapoints>
    <timestamp>1490153400000</timestamp>
    <Maximum>100</Maximum>
    <userId>123456789876****</userId>
    <Minimum>91.18</Minimum>
    <instanceId>i-abcdefgh12****</instanceId>
    <Average>99.35</Average>
</Datapoints>
<RequestId>6A5F022D-AC7C-460E-94AE-B9E75083D027</RequestId>
<Success>true</Success>
<Code>200</Code>

JSON 格式

{
	"Period":"60",
	"Datapoints":[
		{
			"timestamp":1490152860000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":93.1,
			"Average":99.52
		},
		{
			"timestamp":1490152920000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":92.59,
			"Average":99.49
		},
		{
			"timestamp":1490152980000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":92.86,
			"Average":99.44
		},
		{
			"timestamp":1490153040000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":91.43,
			"Average":99.36
		},
		{
			"timestamp":1490153100000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":93.55,
			"Average":99.51
		},
		{
			"timestamp":1490153160000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":93.1,
			"Average":99.52
		},
		{
			"timestamp":1490153220000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":92.59,
			"Average":99.42
		},
		{
			"timestamp":1490153280000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":91.18,
			"Average":99.34
		},
		{
			"timestamp":1490153340000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":92.86,
			"Average":99.46
		},
		{
			"timestamp":1490153400000,
			"Maximum":100,
			"userId":"123456789876****",
			"instanceId":"i-abcdefgh12****",
			"Minimum":91.18,
			"Average":99.35
		}
	],
	"RequestId":"6A5F022D-AC7C-460E-94AE-B9E75083D027",
	"Success":true,
	"Code":"200"
}

错误码

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