Déclencheur

Chaque jour, je vérifie l'état du serveur sur le tableau de bord CloudWatch. Quand vous venez travailler, vérifiez d'abord les tableaux de bord dans l'ordre ... c'est ennuyeux! : persévérer: Je veux avoir des informations sur le tableau de bord à la fois! D'accord, écrivons en Python!

Obtenez des informations CloudWatch avec Python

Ce serait bien d'utiliser get_metric_statistics () de Boto3. Conformément aux Documents officiels, préparez-vous d'abord à charger CloudWatch avec Boto3.


import boto3
client = boto3.client('cloudwatch')

Il semble que get_metric_statistics () soit utilisé comme suit.

response = client.get_metric_statistics(
           Namespace = 'string',
           MetricName = 'string',
           Dimensions = [
             {
               'Name': 'string',
               'Value': 'string'
             },
           ],
           StartTime = datetime(2020, 2, 11),
           EndTime = datetime(2020, 2, 11),
           Period = 123,
           Statistics = [
             'SampleCount'|'Average'|'Sum'|'Minimum'|'Maximum',
           ])

Namespace ʻAWS / EC2 ou ʻAWS / ElastiCache ou ʻAWS / RDS. Il est écrit en haut des informations affichées lorsque le curseur de la souris est placé sur les informations détaillées de l'onglet Métriques graphiques` de CloudWatch.

MetricName CPUUtilization, MemoryUtilization, DiskSpaceAvailable, etc. Il est écrit au-dessus de la ligne de séparation, la seconde à partir du haut des informations affichées lorsque le curseur de la souris est placé sur les informations détaillées de l'onglet Métriques graphiques de CloudWatch.

Dimensions ʻInstanceId, CacheClusterId, DBInstanceIdentifier, etc. Il est écrit sous le séparateur d'informations qui apparaît lorsque vous passez le curseur de votre souris sur les informations détaillées de l'onglet Métriques graphiquesde CloudWatch. (Toutes les informations sur les dimensions sous la ligne de séparation) Comme dans l'exemple ci-dessus, Dimensions est écrit sous la forme suivante.Dimensions=[{'Name': 'string', 'Value': 'string'}] Donc spécifiquement Dimensions = [{'Nom': 'InstanceId', 'Valeur': 'i-xxxxxxxxxxx'}] Dimensions=[{'Name': 'Role', 'Value': 'WRITER'}, {'Name': 'DBClusterIdentifier', 'Value': 'xxxxxxxxxxx'}]` Il aura la forme.

Period Écrivez la période en secondes. Alors 1 minute → 60 5 minutes → 300 24 heures → 86400

Statistics Écrivez des statistiques.

réponse

La réponse de «get_metric_statistics ()» est la suivante.

{'Label': 'CPUUtilization', 'Datapoints': [{'Timestamp': datetime.datetime(2020, 2, 10, 19, 8, tzinfo=tzutc()), 'Maximum': 6.66666666666667, 'Unit': 'Percent'}], 'ResponseMetadata': {'RequestId': 'xxxxxxxxxxx', 'HTTPStatusCode': 200, ...(réduction)

Alors La valeur est response ['Datapoints'] [0] [valeur spécifiée dans Statistics (Maximum dans la réponse ci-dessus)] L'unité de la valeur est response ['Datapoints'] [0] ['Unit'] Il semble que vous puissiez vous sentir bien si vous utilisez autour.

Ce que j'ai réellement écrit (en partie)

Comme j'ai vérifié visuellement avec CloudWatch tous les jours, dans ce script, j'obtiendrai les dernières 24 heures à partir de la date et de l'heure d'exécution du script. Une fois que vous avez un script, vous pouvez l'exécuter régulièrement avec cron.

import boto3
from datetime import datetime, timedelta

client = boto3.client('cloudwatch')

def get_metric_statistics(name_space, metric_name, dimensions_values, statistic):
    #Obtenir des informations CloudWatch
    response = client.get_metric_statistics(
               #Pour l'utilisation du processeur`AWS/EC2`Entrer
               Namespace = name_space,
               #Pour l'utilisation du processeur`CPUUtilization`Entrer
               MetricName = metric_name,
               # `[{'Name': 'InstanceId', 'Value': instance_id}]`Entrer
               Dimensions = dimensions_values,
               #Date et heure de début`Date et heure d'exécution du script-Un jour`Spécifié par
               StartTime = datetime.now() + timedelta(days = -1),
               #Date et heure de fin`Date et heure d'exécution du script`Spécifié par
               EndTime = datetime.now(),
               #Précisez 24 heures
               Period = 86400,
               # `Maximum`Entrer
               Statistics = [statistic]
               )

    #Création de l'instruction de sortie
    response_text = name_space + ' ' + metric_name + statistic + ': ' + str(response['Datapoints'][0][statistic]) + ' ' + response['Datapoints'][0]['Unit']
    print(response_text)

#Métrique cible de sortie
instance_id = 'i-xxxxxxxxxxx'
#l'utilisation du processeur
get_metric_statistics('AWS/EC2', 'CPUUtilization', [{'Name': 'InstanceId', 'Value': instance_id}], 'Maximum')
#Utilisation de la mémoire
get_metric_statistics('System/Linux', 'MemoryUtilization', [{'Name': 'InstanceId', 'Value': instance_id}], 'Maximum')

Résultat de sortie

AWS/EC2 CPUUtilizationMaximum: 6.66666666666667 Percent
System/Linux MemoryUtilizationMaximum: 18.1909615159559 Percent

Résumé

J'ai essayé d'obtenir des informations CloudWatch à partir d'un script Python. Cette fois, j'ai utilisé un modèle avec un seul Datapoints, mais selon la période spécifiée, il y aura plusieurs sorties. Dans ce cas, utilisez le traitement en boucle pour viser les données nécessaires.

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Article de référence

Boto3 Docs CloudWatch