文档Experience PlatformObservability Insights 指南

量度端点

Last update: Fri Apr 04 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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可观察性量度可为Adobe Experience Platform中的各种功能提供使用统计信息、历史趋势和绩效指标见解。 Observability Insights API中的/metrics端点允许您以编程方式检索Experience Platform中组织活动的量度数据。

NOTE
已弃用量度端点(V1)的先前版本。 本文档仅侧重于当前版本(V2)。 有关旧版实施的V1端点的详细信息，请参阅API引用。

快速入门

本指南中使用的API端点是Observability Insights API的一部分。 在继续之前，请查看快速入门指南，以获取相关文档的链接、此文档中示例API调用的阅读指南，以及有关成功调用任何Experience Platform API所需的所需标头的重要信息。

检索可观察性指标

您可以通过向/metrics端点发出POST请求，指定要在有效负载中检索的量度来检索量度数据。

API格式

POST /metrics

请求

curl -X POST \
  https://platform.adobe.io/data/infrastructure/observability/insights/metrics \
  -H 'Authorization: Bearer {ACCESS_TOKEN}' \
  -H 'x-api-key: {API_KEY}' \
  -H 'x-gw-ims-org-id: {ORG_ID}' \
  -H 'x-sandbox-name: {SANDBOX_NAME}' \
  -H 'x-sandbox-id: {SANDBOX_ID}'
  -d '{
        "start": "2020-07-14T00:00:00.000Z",
        "end": "2020-07-22T00:00:00.000Z",
        "granularity": "day",
        "metrics": [
          {
            "name": "timeseries.ingestion.dataset.recordsuccess.count",
            "filters": [
              {
                "name": "dataSetId",
                "value": "5edcfb2fbb642119194c7d94|5eddb21420f516191b7a8dad",
                "groupBy": true
              }
            ],
            "aggregator": "sum"
          },
          {
            "name": "timeseries.ingestion.dataset.dailysize",
            "filters": [
              {
                "name": "dataSetId",
                "value": "5eddb21420f516191b7a8dad",
                "groupBy": false
              }
            ],
            "aggregator": "sum",
          }
        ]
      }'
属性
描述
start
检索量度数据的最早日期/时间。
end
从中检索量度数据的最新日期/时间。
granularity
一个可选字段，它指明将度量数据除以的时间间隔。 例如，值DAY返回start到end日期之间每天的量度，而值MONTH将改为按月分组量度结果。
metrics
一个对象数组，您要检索的每个量度对应一个对象。
name
可观察性分析识别的指标的名称。 有关接受的量度名称的完整列表，请参阅附录。
filters

一个可选字段，允许您按特定数据集筛选量度。 字段是一个对象数组（每个过滤器对应一个对象），每个对象包含以下属性：

  • name：要筛选量度的实体类型。 当前仅支持dataSets。
  • value：一个或多个数据集的标识。 可以将多个数据集ID作为单个字符串提供，每个ID都用竖条字符(|)分隔。
  • groupBy：当设置为true时，指示相应的value表示多个数据集，这些数据集的度量结果应单独返回。 如果设置为false，则将这些数据集的度量结果分组在一起。
aggregator
指定应将多个时间序列记录分组为单个结果的聚合函数。 当前支持的聚合器包括最小值、最大值、总和以及平均值，具体取决于量度的定义。

响应

成功的响应会返回请求中指定的量度和过滤器的结果数据点。

{
  "metricResponses": [
    {
      "metric": "timeseries.ingestion.dataset.recordsuccess.count",
      "filters": [
        {
          "name": "dataSetId",
          "value": "5edcfb2fbb642119194c7d94|5eddb21420f516191b7a8dad",
          "groupBy": true
        }
      ],
      "datapoints": [
        {
          "groupBy": {
            "dataSetId": "5edcfb2fbb642119194c7d94"
          },
          "dps": {
            "2020-07-14T00:00:00Z": 44.0,
            "2020-07-15T00:00:00Z": 46.0,
            "2020-07-16T00:00:00Z": 36.0,
            "2020-07-17T00:00:00Z": 50.0,
            "2020-07-18T00:00:00Z": 38.0,
            "2020-07-19T00:00:00Z": 40.0,
            "2020-07-20T00:00:00Z": 42.0,
            "2020-07-21T00:00:00Z": 42.0,
            "2020-07-22T00:00:00Z": 50.0
          }
        },
        {
          "groupBy": {
            "dataSetId": "5eddb21420f516191b7a8dad"
          },
          "dps": {
            "2020-07-14T00:00:00Z": 44.0,
            "2020-07-15T00:00:00Z": 46.0,
            "2020-07-16T00:00:00Z": 36.0,
            "2020-07-17T00:00:00Z": 50.0,
            "2020-07-18T00:00:00Z": 38.0,
            "2020-07-19T00:00:00Z": 40.0,
            "2020-07-20T00:00:00Z": 42.0,
            "2020-07-21T00:00:00Z": 42.0,
            "2020-07-22T00:00:00Z": 50.0
          }
        }
      ],
      "granularity": "DAY"
    },
    {
      "metric": "timeseries.ingestion.dataset.dailysize",
      "filters": [
        {
          "name": "dataSetId",
          "value": "5eddb21420f516191b7a8dad",
          "groupBy": false
        }
      ],
      "datapoints": [
        {
          "groupBy": {},
          "dps": {
            "2020-07-14T00:00:00Z": 38455.0,
            "2020-07-15T00:00:00Z": 40213.0,
            "2020-07-16T00:00:00Z": 31476.0,
            "2020-07-17T00:00:00Z": 43705.0,
            "2020-07-18T00:00:00Z": 33227.0,
            "2020-07-19T00:00:00Z": 34977.0,
            "2020-07-20T00:00:00Z": 36735.0,
            "2020-07-21T00:00:00Z": 36737.0,
            "2020-07-22T00:00:00Z": 43715.0
          }
        }
      ],
      "granularity": "DAY"
    }
  ]
}
属性
描述
metricResponses
一个数组，其对象表示请求中指定的每个度量。 每个对象都包含有关过滤器配置和返回的量度数据的信息。
metric
请求中提供的某个指标的名称。
filters
指定度量的过滤器配置。
datapoints
一个数组，其对象表示指定量度和过滤器的结果。 数组中的对象数取决于请求中提供的过滤器选项。 如果未提供筛选器，则数组将仅包含表示所有数据集的单个对象。
groupBy
如果在一个量度的filter属性中指定了多个数据集，并且在请求中将groupBy选项设置为true，则此对象将包含对应dps属性应用于的数据集的ID。

如果此对象在响应中显示为空，则相应的dps属性适用于filters数组中提供的所有数据集（如果未提供筛选器，则适用于Experience Platform中的所有数据集）。
dps
为给定的量度、过滤器和时间范围返回的数据。 此对象中的每个键都表示一个时间戳，该时间戳具有指定度量的相应值。 每个数据点之间的时间段取决于请求中指定的granularity值。

附录

以下部分包含有关使用/metrics终结点的其他信息。

可用量度 available-metrics

下表列出了Observability Insights公开的所有指标，按Experience Platform服务进行划分。 每个量度都包括一个描述和接受的ID查询参数。

NOTE
除非另有说明，否则列出的所有ID查询参数都是可选的。

Data Ingestion ingestion

下表概述了Adobe Experience Platform Data Ingestion的指标。 bold ​中的量度是流式摄取量度。

分析量度
描述
ID查询参数
timeseries.ingestion.dataset.size
针对一个数据集或所有数据集摄取的所有数据的累积大小。
数据集 ID
timeseries.ingestion.dataset.dailysize
针对一个数据集或所有数据集按每日使用情况摄取的数据大小。
数据集 ID
timeseries.ingestion.dataset.batchfailed.count
一个数据集或所有数据集失败的批次数。
数据集 ID
timeseries.ingestion.dataset.batchsuccess.count
为一个数据集或所有数据集摄取的批次数。
数据集 ID
timeseries.ingestion.dataset.recordsuccess.count
为一个数据集或所有数据集摄取的记录数。
数据集 ID
timeseries.data.collection.validation.category.presence.count
一个数据集或所有数据集的无效“存在”消息总数。
数据集 ID
timeseries.data.collection.inlet.total.messages.received
为一个数据入口或所有数据入口接收的消息总数。
入口标识
timeseries.data.collection.inlet.total.messages.size.received
为一个数据入口或所有数据入口接收的数据总大小。
入口标识
timeseries.data.collection.inlet.success
成功调用一个数据入口或所有数据入口的HTTP总数。
入口标识
timeseries.data.collection.inlet.failure
对一个数据入口或所有数据入口失败的HTTP调用总数。
入口标识

Identity Service identity

下表概述了Adobe Experience Platform Identity Service的指标。

分析量度
描述
ID查询参数
timeseries.identity.dataset.recordsuccess.count
一个数据集或所有数据集的Identity Service写入其数据源的记录数。
数据集 ID
timeseries.identity.dataset.recordfailed.count
Identity Service失败的记录数（针对一个数据集或所有数据集）。
数据集 ID
timeseries.identity.dataset.namespacecode.recordskipped.count
跳过的身份记录数。
组织 ID
timeseries.identity.graph.imsorg.uniqueidentities.count
存储在贵组织的身份图中的唯一身份数。
不适用
timeseries.identity.graph.imsorg.namespacecode.uniqueidentities.count
存储在命名空间的身份图中的唯一身份数。
命名空间ID （必需）
timeseries.identity.graph.imsorg.graphstrength.uniqueidentities.count
组织中针对特定图形强度（“未知”、“弱”或“强”）存储在身份图中的唯一身份数。
图形强度（必需）

Real-Time Customer Profile profile

下表概述了Real-Time Customer Profile的量度。

分析量度
描述
ID查询参数
timeseries.profiles.dataset.recordread.count
Profile从Data Lake读取的记录数（针对一个数据集或所有数据集）。
数据集 ID
timeseries.profiles.dataset.recordsuccess.count
Profile写入其数据源的记录数（针对一个数据集或所有数据集）。
数据集 ID
timeseries.profiles.dataset.batchsuccess.count
为数据集或所有数据集摄取的Profile批次数。
数据集 ID

错误消息

在某些条件下，来自/metrics终结点的响应可能会返回错误消息。 以下列格式返回这些错误消息：

{
    "type": "http://ns.adobe.com/aep/errors/INSGHT-1000-400",
    "title": "Bad Request - Start date cannot be after end date.",
    "status": 400,
    "report": {
        "tenantInfo": {
            "sandboxName": "prod",
            "sandboxId": "49f58060-5d47-34rd-aawf-a5384333ff12",
            "imsOrgId": "{ORG_ID}"
        },
        "additionalContext": null
    },
    "error-chain": [
        {
            "serviceId": "INSGHT",
            "errorCode": "INSGHT-1000-400",
            "invokingServiceId": "INSGHT",
            "unixTimeStampMs": 1602095177129
        }
    ]
}
属性
描述
title
一个字符串，其中包含错误消息及其可能发生的潜在原因。
report
包含有关错误的上下文信息，包括触发该错误的操作中使用的沙盒和组织。

下表列出了API可返回的不同错误代码：

错误代码
标题
描述
INSGHT-1000-400
请求有效负载无效

请求有效负载出错。 请确保与上面显示的有效负载格式完全匹配。 触发此错误的可能原因有：

  • 缺少必填字段，如aggregator
  • 量度无效
  • 请求包含无效汇总
  • 开始日期发生在结束日期之后
  • The request has a time range (between start and end date) of more than 32 days
INSGHT-1001-400
量度查询失败
尝试查询量度数据库时出错，因为请求不正确或查询本身无法分析。 在重试之前，请确保您的请求格式正确。
INSGHT-1001-500
量度查询失败
由于服务器错误，尝试查询量度数据库时出错。 请重试该请求，如果问题依然存在，请联系Adobe支持部门。
INSGHT-1002-500
服务错误
由于内部错误，无法处理该请求。 请重试该请求，如果问题依然存在，请联系Adobe支持部门。
INSGHT-1003-401
沙盒验证错误
由于沙盒验证错误，无法处理请求。 在重试请求之前，请确保您在x-sandbox-name标头中提供的沙盒名称表示您的组织启用的有效沙盒。
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