CloudWatch メトリクスでの数式の使用

算術演算子: + - * / ^

S, S

S, TS

TS, TS

S, TS[]

TS, TS[]

PERIOD(m1)/60

5 * m1

m1 - m2

SUM(100/[m1, m2])

AVG(METRICS())

METRICS()*100

単項減算 -

S

TS

TS[]

-5*m1

-m1

SUM(-[m1, m2])

ABS

TS

TS[]

TS

TS[]

各データポイントの絶対値を返します。

ABS(m1-m2)

MIN(ABS([m1, m2]))

ABS(METRICS())

ANOMALY_DETECTION_BAND

TS

TS、S

TS[]

指定されたメトリクスの異常検出バンドを返します。バンドは 2 つの時系列で構成されます。1 つはメトリクスの「通常」の想定値の上限を表し、もう 1 つは下限を表します。この関数は 2 つの引数を受け取ることができます。1 つ目は、バンドを作成するメトリクスの ID です。2 つ目の引数は、バンドに使用する標準偏差の数です。この引数を指定しない場合、デフォルト値の 2 が使用されます。詳細については、「CloudWatch 異常検出の使用」を参照してください。

ANOMALY_DETECTION_BAND(m1)

ANOMALY_DETECTION_BAND(m1,4)

AVG

TS

TS[]

S

TS

単一の時系列の AVG は、メトリクス内のすべてのデータポイントの平均を表すスカラーを返します。時系列の配列の AVG は単一の時系列を返します。欠落した値は 0 として処理されます。

SUM([m1,m2])/AVG(m2)

AVG(METRICS())

CEIL

TS

TS[]

TS

TS[]

各メトリクスの上限を返します。上限は、各値以上の最小の整数です。

CEIL(m1)

CEIL(METRICS())

SUM(CEIL(METRICS()))

DATAPOINT_COUNT

TS

TS[]

S

TS

値を報告したデータポイントの数を返します。これは、スパースメトリクスの平均を計算する場合に便利です。

SUM(m1) / DATAPOINT_COUNT(m1)

DATAPOINT_COUNT(METRICS())

DB_PERF_INSIGHTS

文字列、文字列、文字列

文字列、文字列、文字列[]

TS (単一の文字列が与えられた場合)

TS [] (文字列の配列を指定した場合)

Amazon RDB Service や Amazon DocumentDB (MongoDB 互換性あり) などのデータベースの Performance Insights Counter メトリクスを返します。この関数は、Performance Insights API を直接クエリして取得できるのと同じ量のデータを返します。CloudWatch でこれらのメトリックスを使用して、グラフを作成し、アラームを作成できます。

また、DB_PERF_INSIGHTS は 1 分未満の間隔で DBLoad メトリクスを取り込みます。

この関数で取得した Performance Insights メトリクスは CloudWatch には保存されません。したがって、クロスアカウントオブザーバビリティ、異常検出、メトリクスストリーム、メトリクスエクスプローラー、Metric Insights など一部の CloudWatch 機能は、DB_PERF_INSIGHTS で取得する Performance Insights メトリクスでは動作しません。

DB_PERF_INSIGHTS 関数を使用した 1 回のリクエストで、次の数のデータポイントを取得できます。

DB_PERF_INSIGHTS 関数は、以下の期間のみをサポートします

Amazon RDS Performance Insights カウンターメトリクス詳細については、「Performance Insights カウンターメトリクス」を参照してください。

Amazon DocumentDB Performance Insights カウンターメトリクスの詳細については、「Performance Insights for counter metrics」を参照してください。

DB_PERF_INSIGHTS(‘RDS’, ‘db-ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXY1’, ‘os.cpuUtilization.user.avg’)

DB_PERF_INSIGHTS(‘DOCDB, ‘db-ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXY1’, [‘os.cpuUtilization.idle.avg’, ‘os.cpuUtilization.user.max’])

DIFF

TS

TS[]

TS

TS[]

時系列の各値と、その時系列の前の値との差を返します。

DIFF(m1)

DIFF_TIME

TS

TS[]

TS

TS[]

時系列の各値のタイムスタンプと、その時系列の前の値のタイムスタンプとの差を秒単位で返します。

DIFF_TIME(METRICS())

FILL

TS, [S | REPEAT | LINEAR]

TS[], [TS | S | REPEAT | LINEAR]

TS

TS[]

時系列で欠けているを埋めます。欠けている値の予備として使用する値には、いくつかのオプションがあります。

FILL(m1,10)

FILL(METRICS(), 0)

FILL(METRICS(), m1)

FILL(m1, MIN(m1))

FILL(m1, REPEAT)

FILL(METRICS(), LINEAR)

FIRST

LAST

TS[]

TS

時系列の配列から最初または最後の時系列を返します。これは、SORT 関数と共に使用する場合に便利です。また、ANOMALY_DETECTION_BAND 関数から高いしきい値と低いしきい値を取得するために使用することもできます。

IF(FIRST(SORT(METRICS(), AVG, DESC))>100, 1, 0) AVG でソートされた配列の上位メトリクスを確認します。その後、データポイント値が 100 より大きいかどうかに応じて、それぞれのデータポイントに対して 1 または 0 を返します。

LAST(ANOMALY_DETECTION_BAND(m1)) は、異常予測バンドの上限を返します。

FLOOR

TS

TS[]

TS

TS[]

各メトリクスの下限を返します。下限は、各値以下の最大の整数です。

FLOOR(m1)

FLOOR(METRICS())

IF

IF expression

TS

IF を比較演算子と共に使用して、時系列からデータポイントをフィルタリングしたり、複数の照合時系列で構成される混合時系列を作成したりします。詳細については、「IF 式の使用」を参照してください。

例については、「IF 式の使用」を参照してください。

INSIGHT_RULE_METRIC

INSIGHT_RULE_METRIC(ruleName, metricName)

TS

INSIGHT_RULE_METRIC を使用して、Contributor Insights のルールから統計を抽出します。詳細については、「CloudWatch のルールによって生成されたメトリクスのグラフ化」を参照してください。

LAMBDA

LAMBDA(LambdaFunctionName [, optional-arg]*)

TS

TS[]

Lambda 関数を呼び出すと、CloudWatch 以外のデータソースにあるメトリクスをクエリできます。詳細については、「 Lambda 関数に引数を渡す方法」を参照してください。

LOG

TS

TS[]

TS

TS[]

時系列の LOG は、時系列の各値の自然対数値を返します。

LOG(METRICS())

LOG10

TS

TS[]

TS

TS[]

時系列の LOG10 は、時系列の各値の 10 を底とする対数値を返します。

LOG10(m1)

MAX

TS

TS[]

S

TS

単一の時系列の MAX は、メトリクス内のすべてのデータポイントの最大値を表すスカラーを返します。

時系列の配列を入力すると、MAX 関数は、入力として使用された時系列の中で、各データポイントの最大値で構成される時系列を作成して返します。

MAX(m1)/m1

MAX(METRICS())

METRIC_COUNT

TS[]

S

時系列の配列でメトリクスの数を返します。

m1/METRIC_COUNT(METRICS())

METRICS

null

文字列

TS[]

METRICS() 関数は、リクエストのすべての CloudWatch メトリクスを返します。数式は含まれません。

より大きな式の中で METRICS() を使用することができ、最終的には単一の時系列または時系列の配列が生成されます。

[METRICS()] 関数を文字列と使用して、[Id] フィールドにその文字列を含むグラフ化されたメトリクスのみを返すことができます。たとえば、SUM(METRICS("errors")) 式は、[Id] フィールドに「errors」のあるグラフ化されたすべてのメトリクスの値の合計である時系列を返します。また、[SUM([METRICS(“4xx”), METRICS(“5xx”)])] を使用して、複数の文字列を一致させることができます。

AVG(METRICS())

SUM(METRICS("errors"))

MIN

TS

TS[]

S

TS

単一の時系列の MIN は、メトリクス内のすべてのデータポイントの最小値を表すスカラーを返します。

時系列の配列を入力すると、MIN 関数は、入力として使用された時系列の中で、各データポイントの最小値で構成される時系列を作成して返します。

時系列の配列を入力すると、MIN 関数は、入力として使用された時系列の中で、各データポイントの最小値で構成される時系列を作成して返します。

m1-MIN(m1)

MIN(METRICS())

MINUTE

HOUR

DAY

DATE

MONTH

YEAR

EPOCH

TS

TS

これらの関数は、時系列の期間と範囲を取り、各値がそのタイムスタンプに基づいている新しい非スパース時系列を返します。

MINUTE(m1)

IF(DAY(m1)<6,m1) は、月曜日から金曜日の平日のメトリクスのみを返します。

IF(MONTH(m1) == 4,m1) は、4 月に公開されたメトリクスのみを返します。

PERIOD

TS

S

メトリクスの期間を秒単位で返します。有効な入力は、他の式の結果ではなくメトリクスです。

m1/PERIOD(m1)

RATE

TS

TS[]

TS

TS[]

メトリクスの変更のレートを秒単位で返します。これは、最新のデータポイントの値と、前のデータポイントの値の差を、2 つ値の間の時間 (秒単位) で除算して計算されます。

RATE(m1)

RATE(METRICS())

REMOVE_EMPTY

TS[]

TS[]

時系列の配列から、データポイントを持たない時系列を削除します。この結果は、各時系列に少なくとも 1 つのデータポイントが含まれている時系列の配列となります。

REMOVE_EMPTY(METRICS())

RUNNING_SUM

TS

TS[]

TS

TS[]

元の時系列の値から現在の合計を持つ時系列を返します。

RUNNING_SUM([m1,m2])

SEARCH

Search 式

1 つ以上の TS

指定した検索条件に一致する 1 つ以上の時系列を返します。[SEARCH] 関数を使用することで、1 つの式で複数の関連する時系列をグラフに追加できます。グラフは、後に追加され、検索基準に一致する新しいメトリクスが含まれるように、動的に更新されます。詳細については、「グラフで検索式を使用する」を参照してください。

検索式に基づくアラームを作成することはできません。これは、検索式が複数の時系列を返し、数式に基づくアラームは 1 つの時系列しか監視できないためです。

CloudWatch クロスアカウントオブザーバビリティでモニターリングアカウントにサインインしている場合、SEARCH 関数はソースアカウントとモニターリングアカウントのメトリクスを検索します。

SERVICE_QUOTA

使用状況メトリクスである TS

TS

特定の使用状況メトリクスのサービスクォータを返します。これを使用して、現在の使用状況とクォータの比較を可視化し、クォータに近づいたときに警告するアラームを設定できます。詳細については、「AWS 使用状況メトリクス」を参照してください。

SLICE

(TS[], S, S) または (TS[], S)

TS[]

TS

時系列の配列の一部を取得します。これは、SORT と組み合わせた場合に特に便利です。たとえば、時系列の配列から最上位の結果を除外できます。

2 つのスカラー引数を使用して、返される時系列のセットを定義できます。2 つのスカラーは、返す配列の先頭 (その値を含む) と末尾 (その値を含まない) を定義します。配列はゼロから始まるため、配列の最初の時系列は時系列 0 です。または、値を 1 つだけ指定すると、その値で始まるすべての時系列が CloudWatch により返されます。

SLICE(SORT(METRICS(), SUM, DESC), 0, 10) は、SUM 値が最も大きいリクエスト内のメトリクスの配列から 10 個のメトリクスを返します。

SLICE(SORT(METRICS(), AVG, ASC), 5) は、AVG 統計でメトリクスの配列をソートし、AVG が最も低い 5 以外のすべての時系列を返します。

SORT

(TS[], FUNCTION, SORT_ORDER)

(TS[], FUNCTION, SORT_ORDER, S)

TS[]

指定した関数に従って時系列の配列をソートします。使用する関数は、AVG、MIN、MAX、SUM のいずれかです。ソート順は、昇順の場合は ASC (最小値が先頭)、または大きい値を最初にソートする場合は DESC です。必要に応じて、制限として機能するソート順の後に数値を指定できます。たとえば、制限を 5 に指定すると、ソートから上位 5 個の時系列のみが返されます。

この数学関数をグラフに表示すると、グラフ内の各メトリクスのラベルもソートされ、番号が付けられます。

SORT(METRICS(), AVG, DESC, 10) は、各時系列の平均値を計算して、ソートの開始時に最大値を持つ時系列をソートし、平均値が最も高い 10 個の時系列のみを返します。

SORT(METRICS(), MAX, ASC) は、メトリクスの配列を MAX 統計でソートし、そのすべてを昇順で返します。

STDDEV

TS

TS[]

S

TS

単一の時系列の STDDEV は、メトリクス内のすべてのデータポイントの標準偏差を表すスカラーを返します。時系列の配列の STDDEV は単一の時系列を返します。

m1/STDDEV(m1)

STDDEV(METRICS())

SUM

TS

TS[]

S

TS

単一の時系列の SUM は、メトリクス内のすべてのデータポイントの合計値を表すスカラーを返します。時系列の配列の SUM は単一の時系列を返します。

SUM(METRICS())/SUM(m1)

SUM([m1,m2])

SUM(METRICS("errors"))/SUM(METRICS("requests"))*100

TIME_SERIES

S

TS

すべての値がスカラー引数に設定されている非スパース時系列を返します。

TIME_SERIES(MAX(m1))

TIME_SERIES(5*AVG(m1))

TIME_SERIES(10)