← Аналитика / analytics / graphql-api / tutorials

Запрос метрик Containers с помощью GraphQL

В этом примере GraphQL Analytics API используется для запроса метрик по вашим Containers. Доступны две конечные точки:

containersMetricsAdaptiveGroups возвращает метрики кода, выполняющегося внутри вашего контейнера, включая все процессы внутри него. Используйте эту конечную точку, чтобы отслеживать поведение CPU, памяти, диска, сети и время работы вашей нагрузки.
containersUsageAdaptiveGroups возвращает ресурсы, потребляемые вашим контейнером вместе с песочницей micro VM, необходимой для его запуска. Это те значения, которые отображаются в оценках использования на дашборде Cloudflare и которые следует использовать при оценке расходов на оплату.

Обе конечные точки используют один и тот же набор данных, но показывают разные его срезы.

Замените <CLOUDFLARE_ACCOUNT_TAG> и <API_TOKEN>¹ на свой ID аккаунта и API-токен, а затем настройте datetimeStart и datetimeEnd значения для временного диапазона, который вы хотите запросить.

Запрос метрик нагрузки контейнеров

Используйте containersMetricsAdaptiveGroups чтобы понять поведение вашего контейнера и его подпроцессов. Возвращаемые значения отражают использование ресурсов вашим собственным кодом и не включают накладные расходы платформы.

Измерения

Результаты можно сгруппировать по любому из следующих измерений:

Измерение	Описание
`instanceId`	ID экземпляра контейнера. Это тот же ID, который отображается в дашборде Cloudflare и в Wrangler.
`placementId`	Один и тот же экземпляр контейнера может в течение своего жизненного цикла находиться в разных местах (например, при переносе между дата-центрами). Группировка по `placementId` чтобы разделить метрики по каждому размещению.
`applicationId`	Приложение Containers, к которому относится инстанс.
`location`	Дата-центр Cloudflare, в котором выполняется контейнер.
`region`	Регион, в котором работает контейнер.
`label(name: "...")`	Значение конкретной метки контейнера. См. Фильтрация и группировка по меткам.
`date`, `datetime`, `datetimeMinute`, `datetimeFiveMinutes`, `datetimeFifteenMinutes`, `datetimeHour`, `datetimeSixHours`	Временные интервалы разной степени детализации.

Метрики

Доступны следующие группы метрик. Каждая группа предоставляет несколько полей: используйте интроспекцию GraphQL или GraphQL API Explorer чтобы увидеть полный список.

Группа	Примеры	Описание
`count`	,	Количество полученных образцов метрик.
`avg`	`memory`, `cpuUtilization`, `rxBandwidthBps`, `txBandwidthBps`, `gpuMemory`, `containerUptime`	Среднее значение метрики за выбранный временной диапазон.
`sum`	`cpuTimeSec`, `allocatedMemory`, `allocatedDisk`, `allocatedCpu`, `rxBytes`, `txBytes`, `containerUptime`	Общее значение метрики за выбранный период времени.
`max`	`memory`, `cpuUtilization`, `diskUsage`, `diskUsagePercentage`, `rxBandwidthBps`, `txBandwidthBps`, `containerUptime`	Максимальное наблюдаемое значение метрики.
`quantiles`	`memory`, `cpuUtilization`, `rxBandwidthBps`, `txBandwidthBps`, `diskUsage`, `diskUsagePercentage`, `gpuMemory`, `containerUptime`	Взвешенные квантили. Для каждой метрики доступен `P50`, `P95`, или `P99` суффикс (например, `memoryP95`).

Вызов API

Следующий запрос возвращает время использования CPU и пиковое использование памяти для одного экземпляра контейнера с разбивкой по часам:

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 .

Ответ

{
	"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
}

Запрос данных о биллинге контейнеров

Используйте containersUsageAdaptiveGroups для оценки расходов на оплату. Результаты включают как использование ресурсов вашим контейнером, так и sandbox micro VM, необходимый для его запуска, и соответствуют значениям использования, отображаемым в дашборде Cloudflare.

Измерения

Результаты можно сгруппировать по любому из следующих измерений:

Измерение	Описание
`instanceId`	ID экземпляра контейнера. Это тот же ID, который отображается в дашборде Cloudflare и в Wrangler.
`placementId`	Один и тот же экземпляр контейнера может в течение своего жизненного цикла находиться в разных местах (например, при переносе между дата-центрами). Группировка по `placementId` чтобы разделить метрики по каждому размещению.
`applicationId`	Приложение Containers, к которому относится инстанс.
`location`	Дата-центр Cloudflare, в котором выполняется контейнер.
`region`	Регион, в котором работает контейнер.
`label(name: "...")`	Значение конкретной метки контейнера. См. Фильтрация и группировка по меткам.
`date`, `datetime`, `datetimeMinute`, `datetimeFiveMinutes`, `datetimeFifteenMinutes`, `datetimeHour`, `datetimeSixHours`	Временные интервалы разной степени детализации.

Метрики

Только sum доступны следующие метрики:

Поле	Описание
`cpuTimeSec`	Общее время ЦП, в секундах.
`allocatedMemory`	Общий объём выделенной памяти, в байт-секундах.
`allocatedDisk`	Общий объём выделенного дискового пространства, в байт-секундах.
`txBytes`	Общее количество переданных байт.

Вызов API

Следующий запрос возвращает ежедневное использование CPU и памяти за последние 30 дней:

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 .

Ответ

{
	"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
}

Фильтрация и группировка по меткам

Обе конечные точки предоставляют метки контейнеров через два поля:

labels является массивом key=value строк и предназначен для фильтрации. Используйте _has оператор соответствующее определённой метке.
label(name: "...") является группирующим измерением, которое возвращает значение именованной метки. Присвойте ему псевдоним в виде удобного имени поля в вашем ответе.

Например, следующий запрос возвращает время CPU и использование памяти для продакшен-контейнеров, сгруппированных по окружению:

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
				}
			}
		}
	}
}

Измерения с псевдонимами отображаются непосредственно в каждом результате:

{
	"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
}

Сноски

См. Настройте токен Analytics API , где приведены дополнительные сведения о настройке и разрешениях. ↩