← Analytics / analytics / graphql-api / tutorials

Dotazování metrik Containers pomocí GraphQL

Tento příklad používá rozhraní GraphQL Analytics API k dotazování na metriky pro vaše Containers. K dispozici jsou dva endpointy:

containersMetricsAdaptiveGroups vrací metriky pro kód spuštěný uvnitř vašeho kontejneru, včetně všech procesů uvnitř něj. Pomocí tohoto endpointu můžete sledovat chování CPU, paměti, disku, sítě a doby provozu vaší vlastní zátěže.
containersUsageAdaptiveGroups vrací prostředky spotřebované vaším kontejnerem společně s micro VM sandboxem potřebným k jeho spuštění. Jde o hodnoty, které se zobrazují v odhadech využití na dashboardu Cloudflare a které byste měli použít při odhadování nákladů na fakturaci.

Oba koncové body sdílejí stejnou datovou sadu, ale zpřístupňují její odlišné výřezy.

Nahraďte <CLOUDFLARE_ACCOUNT_TAG> a <API_TOKEN>¹ svým ID účtu a API tokenem a upravte datetimeStart a datetimeEnd hodnoty pro časové rozmezí, které chcete dotazovat.

Dotazování metrik zátěže kontejnerů

Použijte containersMetricsAdaptiveGroups k pochopení chování vašeho kontejneru a jeho podprocesů. Vrácená čísla odrážejí využití prostředků vaším vlastním kódem a nezahrnují žádnou režii platformy.

Dimenze

Výsledky můžete seskupit podle libovolné z následujících dimenzí:

Dimenze	Popis
`instanceId`	ID instance kontejneru. Jde o stejné ID, jaké se zobrazuje v Cloudflare dashboardu a v Wrangler.
`placementId`	Jedna instance kontejneru může být v průběhu své životnosti umístěna na různých místech (například při přesunu mezi datovými centry). Seskupit podle `placementId` k rozdělení metrik podle jednotlivých umístění.
`applicationId`	Aplikace Containers, ke které instance patří.
`location`	Datové centrum Cloudflare, ve kterém kontejner běží.
`region`	Region, ve kterém kontejner běží.
`label(name: "...")`	Hodnota konkrétního štítku kontejneru. Viz Filtrování a seskupování podle štítků.
`date`, `datetime`, `datetimeMinute`, `datetimeFiveMinutes`, `datetimeFifteenMinutes`, `datetimeHour`, `datetimeSixHours`	Časové intervaly s různou granularitou.

Metriky

K dispozici jsou následující skupiny metrik. Každá skupina zpřístupňuje více polí: použijte introspekci GraphQL nebo GraphQL API Explorer a zobrazte si celý seznam.

Skupina	Příklady	Popis
`count`	,	Počet přijatých vzorků metrik.
`avg`	`memory`, `cpuUtilization`, `rxBandwidthBps`, `txBandwidthBps`, `gpuMemory`, `containerUptime`	Průměr metriky za vybrané časové období.
`sum`	`cpuTimeSec`, `allocatedMemory`, `allocatedDisk`, `allocatedCpu`, `rxBytes`, `txBytes`, `containerUptime`	Celková hodnota metriky za vybrané časové období.
`max`	`memory`, `cpuUtilization`, `diskUsage`, `diskUsagePercentage`, `rxBandwidthBps`, `txBandwidthBps`, `containerUptime`	Maximální pozorovaná hodnota metriky.
`quantiles`	`memory`, `cpuUtilization`, `rxBandwidthBps`, `txBandwidthBps`, `diskUsage`, `diskUsagePercentage`, `gpuMemory`, `containerUptime`	Vážené kvantily. Každá metrika je k dispozici s `P50`, `P95`, nebo `P99` příponu (například `memoryP95`).

volání API

Následující dotaz vrací dobu využití CPU a špičkové využití paměti pro jednu instanci kontejneru, rozdělené po hodinách:

echo '{ "query":
  "query ContainersMetrics($accountTag: String, $datetimeStart: Time, $datetimeEnd: Time, $instanceId: String) {
    viewer {
      accounts(filter: {accountTag: $accountTag}) {
        containersMetricsAdaptiveGroups(
          limit: 100
          filter: {
            datetime_geq: $datetimeStart,
            datetime_leq: $datetimeEnd,
            instanceId: $instanceId
          }
          orderBy: [datetimeHour_ASC]
        ) {
          dimensions {
            datetimeHour
            instanceId
          }
          sum {
            cpuTimeSec
          }
          max {
            memory
          }
          quantiles {
            cpuUtilizationP95
            memoryP95
          }
        }
      }
    }
  }",
  "variables": {
    "accountTag": "<CLOUDFLARE_ACCOUNT_TAG>",
    "datetimeStart": "2026-04-15T00:00:00Z",
    "datetimeEnd": "2026-04-16T00:00:00Z",
    "instanceId": "4c9b1b3c-8e8d-4a2d-9a3f-7f2b1c0a0e55"
  }
}' | tr -d '\n' | curl --silent \
https://api.cloudflare.com/client/v4/graphql \
--header "Authorization: Bearer <API_TOKEN>" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data @- | jq .

Odpověď

{
	"data": {
		"viewer": {
			"accounts": [
				{
					"containersMetricsAdaptiveGroups": [
						{
							"dimensions": {
								"datetimeHour": "2026-04-15T00:00:00Z",
								"instanceId": "4c9b1b3c-8e8d-4a2d-9a3f-7f2b1c0a0e55"
							},
							"max": {
								"memory": 312475648
							},
							"quantiles": {
								"cpuUtilizationP95": 0.4821,
								"memoryP95": 298123264
							},
							"sum": {
								"cpuTimeSec": 128.47
							}
						},
						{
							"dimensions": {
								"datetimeHour": "2026-04-15T01:00:00Z",
								"instanceId": "4c9b1b3c-8e8d-4a2d-9a3f-7f2b1c0a0e55"
							},
							"max": {
								"memory": 305135616
							},
							"quantiles": {
								"cpuUtilizationP95": 0.3914,
								"memoryP95": 291454976
							},
							"sum": {
								"cpuTimeSec": 104.91
							}
						}
					]
				}
			]
		}
	},
	"errors": null
}

Dotazování fakturačního využití kontejnerů

Použijte containersUsageAdaptiveGroups k odhadu nákladů na fakturaci. Výsledky zahrnují jak využití prostředků vaším kontejnerem, tak sandbox micro VM potřebný k jeho spuštění, a odpovídají hodnotám využití zobrazeným v dashboardu Cloudflare.

Dimenze

Výsledky můžete seskupit podle libovolné z následujících dimenzí:

Dimenze	Popis
`instanceId`	ID instance kontejneru. Jde o stejné ID, jaké se zobrazuje v Cloudflare dashboardu a v Wrangler.
`placementId`	Jedna instance kontejneru může být v průběhu své životnosti umístěna na různých místech (například při přesunu mezi datovými centry). Seskupit podle `placementId` k rozdělení metrik podle jednotlivých umístění.
`applicationId`	Aplikace Containers, ke které instance patří.
`location`	Datové centrum Cloudflare, ve kterém kontejner běží.
`region`	Region, ve kterém kontejner běží.
`label(name: "...")`	Hodnota konkrétního štítku kontejneru. Viz Filtrování a seskupování podle štítků.
`date`, `datetime`, `datetimeMinute`, `datetimeFiveMinutes`, `datetimeFifteenMinutes`, `datetimeHour`, `datetimeSixHours`	Časové intervaly s různou granularitou.

Metriky

Pouze sum jsou k dispozici tyto metriky:

Pole	Popis
`cpuTimeSec`	Celkový čas CPU v sekundách.
`allocatedMemory`	Celková přidělená paměť, v byte-sekundách.
`allocatedDisk`	Celkový přidělený diskový prostor, v byte-sekundách.
`txBytes`	Celkový počet přenesených bajtů.

volání API

Následující dotaz vrací denní využití CPU a paměti za posledních 30 dní:

echo '{ "query":
  "query ContainersUsage($accountTag: String, $datetimeStart: Time, $datetimeEnd: Time) {
    viewer {
      accounts(filter: {accountTag: $accountTag}) {
        containersUsageAdaptiveGroups(
          limit: 100
          filter: {
            date_geq: $datetimeStart,
            date_leq: $datetimeEnd
          }
          orderBy: [date_ASC]
        ) {
          dimensions {
            date
          }
          sum {
            cpuTimeSec
            allocatedMemory
            allocatedDisk
            txBytes
          }
        }
      }
    }
  }",
  "variables": {
    "accountTag": "<CLOUDFLARE_ACCOUNT_TAG>",
    "datetimeStart": "2026-03-23",
    "datetimeEnd": "2026-04-22"
  }
}' | tr -d '\n' | curl --silent \
https://api.cloudflare.com/client/v4/graphql \
--header "Authorization: Bearer <API_TOKEN>" \
--header "Accept: application/json" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data @- | jq .

Odpověď

{
	"data": {
		"viewer": {
			"accounts": [
				{
					"containersUsageAdaptiveGroups": [
						{
							"dimensions": {
								"date": "2026-04-20"
							},
							"sum": {
								"allocatedDisk": 172800000000000,
								"allocatedMemory": 22118400000000,
								"cpuTimeSec": 3742.18,
								"txBytes": 8471239
							}
						},
						{
							"dimensions": {
								"date": "2026-04-21"
							},
							"sum": {
								"allocatedDisk": 172800000000000,
								"allocatedMemory": 22118400000000,
								"cpuTimeSec": 3955.02,
								"txBytes": 9023841
							}
						}
					]
				}
			]
		}
	},
	"errors": null
}

Filtrování a seskupování podle štítků

Oba koncové body zpřístupňují štítky kontejnerů prostřednictvím dvou polí:

labels je pole key=value řetězce a je určen k filtrování. Použijte _has operátor odpovídající konkrétnímu štítku.
label(name: "...") je seskupovací dimenze, která vrací hodnotu pojmenovaného štítku. Přiřaďte jí alias podle vhodného názvu pole ve své odpovědi.

Následující dotaz například vrací čas CPU a využití paměti u produkčních kontejnerů seskupených podle prostředí:

query ContainersByLabel(
	$accountTag: String
	$datetimeStart: Time
	$datetimeEnd: Time
) {
	viewer {
		accounts(filter: { accountTag: $accountTag }) {
			containersMetricsAdaptiveGroups(
				limit: 100
				filter: {
					datetime_geq: $datetimeStart
					datetime_leq: $datetimeEnd
					labels_has: "env=production"
				}
			) {
				dimensions {
					env: label(name: "env")
					region: label(name: "region")
				}
				sum {
					cpuTimeSec
				}
				max {
					memory
				}
			}
		}
	}
}

Aliasované dimenze se zobrazují přímo u každého výsledku:

{
	"data": {
		"viewer": {
			"accounts": [
				{
					"containersMetricsAdaptiveGroups": [
						{
							"dimensions": {
								"env": "production",
								"region": "enam"
							},
							"max": { "memory": 412316672 },
							"sum": { "cpuTimeSec": 9812.41 }
						},
						{
							"dimensions": {
								"env": "production",
								"region": "weur"
							},
							"max": { "memory": 398458880 },
							"sum": { "cpuTimeSec": 7421.08 }
						}
					]
				}
			]
		}
	},
	"errors": null
}

Poznámky pod čarou

Viz Nakonfigurujte token Analytics API kde najdete další informace o konfiguraci a oprávněních. ↩