Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

AWS CloudWatch GetMetricStatistics возвращает 0 точек данных

Я стремлюсь получить некоторые показатели из определенного экземпляра, однако кажется, что каждый раз, когда я настраиваю запрос, ответ всегда будет возвращать 0 точек данных.

Я настраиваю запрос так

public object GetMetric(string metricName, string instanceId)
    {
        var dimension = new Dimension
        {
            Name = "InstanceId",
            Value = instanceId
        };

        var getMetricRequest = new GetMetricStatisticsRequest
        {
            Dimensions = new List<Dimension>() { dimension },
            EndTime = DateTime.Today,
            MetricName = metricName,
            Namespace = "AWS/EC2",
            Period = (int)TimeSpan.FromDays(1).TotalSeconds,
            StartTime = DateTime.Today.Subtract(TimeSpan.FromDays(7)),
            Statistics = new List<string> { "Maximum" },
            Unit = StandardUnit.Percent
        };

        var getMetricResponse = client2.GetMetricStatistics(getMetricRequest);
        return getMetricResponse; 
    }

Где instanceId установлен на мой относительный идентификатор экземпляра, а metricName установлен на CPUUtilization. Я запускаю сценарий powershell на экземпляре, чтобы генерировать небольшие всплески процессора, поэтому я знаю, что данные есть.

Согласно документации свойства в запросе действительны http://docs.aws.amazon.com/sdkfornet/v3/apidocs/Index.html

Я упускаю что-то очевидное? Я не понимаю, как я не получаю никаких данных обратно. Я дважды проверил параметры, и они также верны.

РЕДАКТИРОВАТЬ: введите здесь описание изображения


  • Некоторые проверки работоспособности: можете ли вы показать нам, как вы инициализируете клиент? Кроме того, как выглядит ответ? Вы уверены, что учетные данные, которые вы предоставили клиенту, имеют достаточные разрешения для выполнения этого действия? 16.05.2016
  • AmazonCloudWatchClient client2 = new AmazonCloudWatchClient(); Сейчас я добавлю снимок экрана с ответом на вопрос, и я только что дважды проверил, что учетные данные имеют достаточные привилегии. 16.05.2016
  • Правильный ли регион (соответствующий региону, к которому принадлежит ваш экземпляр ec2) указан в конфигурации вашего клиента? 16.05.2016
  • Я установил ключ для клиента EC2 как <add key="AWSRegion" value="eu-west-1"/> в конфигурации. Отличается ли это для облачных часов? 16.05.2016

Ответы:


1

Я получаю данные сейчас. Я предполагаю, что для отправки статистики в Cloud Watch требуется некоторое время.

17.05.2016
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..