Lap Amazon Cloudwatch — 监控 Amazon Cloudwatch
v1.0.0Amazon CloudWatch API 技能。用于与 Amazon CloudWatch 交互的根级别,涵盖 38 个端点。
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Amazon CloudWatch API 版本:2010-08-01 Auth AWS SigV4 Base URL 未指定。 Setup 配置 Auth:AWS SigV4 POST / -- 创建第一个资源 Endpoints 38 个端点跨 1 组。 请参阅 references/api-spec.lap 以获取详细信息。 根方法路径描述 POST / 删除指定的报警。你可以在一个操作中删除多达 100 个报警。 但是,这个总数不能包含超过一个复合报警。 例如,你可以删除 99 个指标报警和一个复合报警,但你不能删除两个复合报警。 如果你指定了错误的报警名称或在操作中出现其他错误,则不会删除任何报警。 要确认报警是否删除成功,你可以在使用 DeleteAlarms 后使用 DescribeAlarms 操作。 可能会创建复合报警的循环或周期,其中复合报警 A 依赖于复合报警 B,复合报警 B 也依赖于复合报警 A。 在这种情况下,你不能删除循环中的任何复合报警,因为总是有一个复合报警依赖于你要删除的报警。 要摆脱这种情况,你必须通过更改循环中一个复合报警的规则来删除创建循环的依赖。 更改 AlarmRule 为 false 是打破循环的最简单方法。 此外,如果 CloudWatch 检测到评估路径中的循环,则复合报警的评估将停止。 POST / 从你的账户中删除指定的异常检测模型。 有关如何删除异常检测模型的更多信息,请参阅 CloudWatch 用户指南中的“删除异常检测模型”。 POST / 删除你指定的所有仪表盘。 你可以指定最多 100 个仪表盘来删除。 如果在此调用期间发生错误,则不会删除任何仪表盘。 POST / 永久删除指定的 Contributor Insights 规则。 如果你创建一个规则,删除它,然后使用相同的名称重新创建它,则第一次创建规则时的历史数据可能不可用。 POST / 永久删除你指定的指标流。 POST / 检索指定报警的历史记录。 你可以按日期范围或项目类型筛选结果。 如果未指定报警名称,则返回所有指标报警或所有复合报警的历史记录。 即使你删除报警,CloudWatch 也会保留报警的历史记录。 要使用此操作并返回关于复合报警的信息,你必须使用 cloudwatch:DescribeAlarmHistory 权限登录,该权限的范围为 。 如果你的 cloudwatch:DescribeAlarmHistory 权限具有更窄的范围,则你不能返回关于复合报警的信息。 POST / 检索指定的报警。 你可以通过指定报警名称的前缀、报警状态或任何操作的前缀来筛选结果。 要使用此操作并返回关于复合报警的信息,你必须使用 cloudwatch:DescribeAlarms 权限登录,该权限的范围为 。 如果你的 cloudwatch:DescribeAlarms 权限具有更窄的范围,则你不能返回关于复合报警的信息。 POST / 检索指定指标的报警。 要筛选结果,请指定统计信息、周期或单位。 此操作仅检索基于指定指标的标准报警。 它不返回基于使用指定指标的数学表达式的报警或使用指定指标的复合报警。 POST / 列出你在账户中创建的异常检测模型。 对于单指标异常检测器,你可以列出账户中的所有模型或仅筛选与某个命名空间、指标名称或指标维度相关的模型。 对于指标数学异常检测器,你可以通过将 METRIC_MATH 添加到 AnomalyDetectorTypes 数组来列出它们。 这将返回账户中的所有指标数学异常检测器。 POST / 返回你账户中的所有 Contributor Insights 规则列表。 有关 Contributor Insights 的更多信息,请参阅“使用 Contributor Insights 分析高基数数据”。 POST / 禁用指定报警的操作。 当报警的操作被禁用时,报警状态更改时不会执行报警操作。 POST / 禁用指定的 Contributor Insights 规则。 当规则被禁用时,它们不会分析日志组,也不会产生费用。 POST / 启用指定报警的操作。 POST / 启用指定的 Contributor Insights 规则。 当规则被启用时,它们会立即开始分析日志数据。 POST / 显示你指定的仪表盘的详细信息。 要复制现有的仪表盘,请使用 GetDashboard,然后使用返回的 DashboardBody 数据作为创建新仪表盘时调用 PutDashboard 的模板。 POST / 此操作返回由 Contributor Insights 收集的时间序列数据。