Cloud Intelligence™
新API「reports.query()」でクラウド分析の真価を引き出す
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About Vadim Solovey
Founded DoiT in 2011 and have been here ever since — in every flavor of CTO, co-CEO, and now CEO. I started my career in 1999 building data centers before anyone called it "the cloud," and I've spent the two decades since trying to deliver on what the cloud was actually supposed to be. I still write code most weeks.
My personal pageDoiTは進化と成長を続けていますが、開発者の作業をもっと楽にしたいという想いは変わりません。クラウドサービス管理の複雑さを誰よりも理解しているからこそ、分析機能の新たな仲間として reports.query() APIをリリースできることを大変うれしく思います。
この新機能を使えば、Cloud Analyticsのレポートをプログラムから生成し、わずか1回のAPI呼び出しでデータを取得・分析できます。まるで専属アナリストをポケットに忍ばせているような感覚です。
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reports.query() がもたらす価値
たとえば、Google Cloud Platform (GCP) と Amazon Web Services (AWS) の両方でアプリケーションを運用しているとします。直近1週間のAWS EC2やGCP BigQueryなど、特定サービスの利用料金を把握したい——通常であれば、別々のダッシュボードや管理画面を行き来し、データをまとめるのにかなりの時間がかかるでしょう。
しかし reports.query() APIを使えば、この作業は驚くほどシンプルになります。実際の呼び出し例を見てみましょう。
curl --request POST \
--url https://api.doit.com/analytics/v1/reports/query \
--header 'Authorization: Bearer {{your-api-key}}' \
--header 'accept: application/json' \
--header 'content-type: application/json' \
--data '
{
"group": [\
{\
"id": "service_description",\
"type": "fixed"\
}\
],
"timeRange": {
"unit": "day",
"amount": 7,
"includeCurrent": false,
"mode": "last"
},
"timeInterval": "day"
}
'
このシンプルなリクエストひとつで、過去1週間にわたる複数サービスの包括的なコストレポートを生成できます。
リクエスト内容を簡単に解説します。
group: レポートデータのグルーピング方法を指定します。この例ではservice_descriptionで分類しています。利用可能なディメンションの一覧は dimensions.list() APIメソッド を使ってプログラムから取得できます。timeRange: レポートの対象期間を指定します。この例では直近7日間のデータをリクエストしています。timeInterval: 時系列集計の粒度を設定します。ここでは日次集計に設定しています。
APIから返ってくるデータのイメージは以下のとおりです。便宜上、レスポンスの一部のみを掲載しています。
{
"Result": {
"schema": [\
{\
"name": "service_description",\
"type": "string"\
},\
{\
"name": "year",\
"type": "string"\
},\
{\
"name": "month",\
"type": "string"\
},\
{\
"name": "day",\
"type": "string"\
},\
{\
"name": "cost",\
"type": "float"\
},\
{\
"name": "timestamp",\
"type": "timestamp"\
}\
],
"rows": [\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"06",\
1.5757174094000006,\
1688601600\
],\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"07",\
1.3773117481,\
1688688000\
],\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"08",\
1.3947479550999997,\
1688774400\
],\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"09",\
1.4486706111999998,\
1688860800\
],\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"10",\
1.3961570165000001,\
1688947200\
],\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"11",\
1.4235074821999998,\
1689033600\
],\
[\
"AWS CloudTrail",\
"2023",\
"07",\
"12",\
1.4268483946000001,\
1689120000\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"06",\
0.07,\
1688601600\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"07",\
0.07,\
1688688000\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"08",\
0.07,\
1688774400\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"09",\
0.08,\
1688860800\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"10",\
0.07,\
1688947200\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"11",\
0.06999999999999999,\
1689033600\
],\
[\
"AWS Cost Explorer",\
"2023",\
"07",\
"12",\
0.07,\
1689120000\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"06",\
0.09677419200000002,\
1688601600\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"07",\
0.09677419200000002,\
1688688000\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"08",\
0.09677419200000002,\
1688774400\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"09",\
0.09677419200000002,\
1688860800\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"10",\
0.09677419200000004,\
1688947200\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"11",\
0.09677419200000002,\
1689033600\
],\
[\
"AWS Data Pipeline",\
"2023",\
"07",\
"12",\
0.09677419200000002,\
1689120000\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"06",\
1.4365837167000002,\
1688601600\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"07",\
1.4837915334,\
1688688000\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"08",\
1.4360271,\
1688774400\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"09",\
1.4397221999,\
1688860800\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"10",\
1.4407052167000003,\
1688947200\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"11",\
1.4418464164,\
1689033600\
],\
[\
"AWS Directory Service",\
"2023",\
"07",\
"12",\
1.4447365167000001,\
1689120000\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"06",\
0,\
1688601600\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"07",\
0,\
1688688000\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"08",\
0,\
1688774400\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"09",\
0,\
1688860800\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"10",\
0,\
1688947200\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"11",\
0,\
1689033600\
],\
[\
"AWS Glue",\
"2023",\
"07",\
"12",\
0,\
1689120000\
],\
[\
"AWS Key Management Service",\
"2023",\
"07",\
"06",\
0.09687619200000003,\
1688601600\
],\
[\
"AWS Key Management Service",\
"2023",\
"07",\
"07",\
0.09687619200000003,\
1688688000\
],\
[\
"AWS Key Management Service",\
"2023",\
"07",\
"08",\
0.09687619200000003,\
1688774400\
],\
[\
"2023",\
"07",\
"12",\
0,\
1689120000\
]\
]
}
}
もちろん、実際のレポートはこの例よりもはるかに複雑に組み立てられます。たとえば、コストや使用量、独自のカスタムメトリクスを複数のディメンション(「cloud」「service」「labels」、さらには「team」「app」といった独自属性)で分類しつつ、特定のデータをフィルターで除外することも可能です。
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この新機能に私たちと同じくワクワクしていただけたなら、ぜひ APIキーを取得 して今日から試してみてください。気軽に触ってみていただき、ご質問やフィードバックがあればいつでもお寄せください。皆さまが reports.query() APIを駆使してクラウド戦略をどのように最適化・進化させていくのか、私たちも楽しみにしています。
