monitor-api-operations

name	monitor-api-operations
description	数据服务 API 运维监控。查看 API 调用汇总、趋势分析、调用日志明细和异常影响分析，支持日常运维和问题排查。 触发场景：API 监控 / 调用日志 / 运维分析 / 异常分析 / 调用趋势 / 调用统计。

数据服务 API 运维监控

1. Scenario Description

运维工程师通过阿里云 CLI 查看数据服务 API 的调用统计与日志，用于日常运维和问题排查。

业务流程：

查看调用汇总 → 分析调用趋势 → 查看调用日志 → 异常分析（可选）

资源拓扑：

数据服务项目
├── API
│   ├── 调用汇总（总次数、成功率、平均耗时）
│   ├── 调用趋势（时间维度调用量、成功/失败走势）
│   ├── 调用日志（单次调用详情：时间、调用者、状态、耗时）
│   └── 异常影响（错误影响范围、受影响调用明细）

前置条件：

• 数据服务项目已存在，当前用户为项目成员
• 目标 API 已创建（来自 S1 create-and-publish-api）

特别说明：本 Skill 所有操作均为只读，不涉及任何写操作。

2. Installation

# 安装 aliyun CLI（>= 3.4.8）：https://github.com/aliyun/aliyun-cli
# 各操作系统一键安装脚本见 ./references/cli-installation-guide.md

# 安装 dataphin-public 插件
aliyun plugin install --names aliyun-cli-dataphin-public

# 验证
aliyun dataphin-public --help

详见 CLI 安装指南。

3. Environment Variables

凭证与环境变量由父 skill alibabacloud-dataphin-skills 统一声明并预检（父 §3 + §4 Authentication + §8 Step 0，先于路由到本 skill 执行）；本 skill 不重复声明。

4. Authentication

Pre-check: Credentials Required

# 检查凭证配置
aliyun configure list

# 检查 CLI 版本
aliyun version
# 要求 >= 3.4.8

# 检查插件可用
aliyun dataphin-public --help

凭证不可打印：任何时候不得将 AccessKey ID/Secret 输出到终端或日志。

5. RAM Policy

本 Skill 涉及的最小 RAM 权限（全部只读）：

{
  "Effect": "Allow",
  "Action": [
    "dataphin:GetDataServiceApiCallSummary",
    "dataphin:GetDataServiceApiCallTrend",
    "dataphin:ListDataServiceApiCalls",
    "dataphin:ListDataServiceApiCallStatistics",
    "dataphin:GetDataServiceApiErrorImpact",
    "dataphin:ListDataServiceApiImpacts"
  ],
  "Resource": "*"
}

Permission Failure Handling

若遇到权限错误（HTTP 403 或 ErrorCode 含 Forbidden/NoPermission），请：

1. 确认 RAM 用户已附加上述策略
2. 确认策略中 Resource 范围覆盖目标租户
3. 联系租户管理员授权

详见 RAM 策略参考。

6. Parameter Confirmation

IMPORTANT: Parameter Confirmation 执行前必须确认以下业务参数：

参数	CLI 参数名	含义	获取方式	必填
OpTenantId	--op-tenant-id	租户 ID	profile 或询问用户	是
ProjectId	--project-id	项目 ID	用户提供或查询	是
StartTime	--start-time 或 --list-query StartTime=	查询开始时间，格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss	用户指定	是
EndTime	--end-time 或 --list-query EndTime=	查询结束时间，格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss	用户指定	是
ApiId	--list-query ApiId=	目标 API ID	用户提供（来自 S1）	list-data-service-api-impacts 必填；list-data-service-api-calls 可选（过滤）
PageNo	--list-query PageNo=	分页页码（list-* 命令用 PageNo，非 PageNum）	默认 1	否
PageSize	--list-query PageSize=	每页条数	默认 20	否

参数传入规则：

• get-* 系命令：--start-time、--end-time 为独立参数（yyyy-MM-dd HH:mm:ss 格式）
• list-* 系命令：时间、分页、过滤条件均通过 --list-query JSON 对象传入，例：

  --list-query '{"StartTime":"2026-06-01 00:00:00","EndTime":"2026-06-30 23:59:59","PageNo":1,"PageSize":20}'
  

时间参数格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss（例：2026-06-01 00:00:00），6 个命令均使用此格式。

API ID 获取说明：

ApiId 可通过 S1 create-and-publish-api 创建后获得，或通过 list-data-service-published-apis 查询。

7. Observability

本子 Skill 的 session-id 继承自父 Skill alibabacloud-dataphin-skills，不重新生成。

所有 CLI 命令携带：

--user-agent AlibabaCloud-Agent-Skills/monitor-api-operations/{SESSION_ID}

其中 {SESSION_ID} 为父 Skill 生成的 32 字符小写十六进制字符串。

8. Core Workflow

步骤 1：查看 API 调用汇总

获取指定项目下 API 的整体调用统计（总调用次数、成功率、平均耗时）。

aliyun dataphin-public get-data-service-api-call-summary \
  --op-tenant-id "{OpTenantId}" \
  --project-id "{ProjectId}" \
  --start-time "2026-06-01 00:00:00" \
  --end-time "2026-06-30 23:59:59" \
  --endpoint <YOUR_DATAPHIN_ENDPOINT> \
  --user-agent "AlibabaCloud-Agent-Skills/monitor-api-operations/{SESSION_ID}"

响应处理：

• 确认 Code 为 OK、Success 为 true
• 关注 Data 中：CallCount（总调用次数）、ErrorCount（失败次数）、ErrorRate（失败率）

步骤 2：分析调用趋势

按时间维度查看 API 的调用量、成功/失败趋势，用于发现异常波动。

aliyun dataphin-public get-data-service-api-call-trend \
  --op-tenant-id "{OpTenantId}" \
  --project-id "{ProjectId}" \
  --start-time "2026-06-01 00:00:00" \
  --end-time "2026-06-30 23:59:59" \
  --endpoint <YOUR_DATAPHIN_ENDPOINT> \
  --user-agent "AlibabaCloud-Agent-Skills/monitor-api-operations/{SESSION_ID}"

注意：get-data-service-api-call-trend 无 --api-id 参数，返回项目下全量趋势数据。

响应处理：

• 确认 Code 为 OK、Success 为 true
• 关注 Data 中：CallErrorTrendList（调用错误趋势）、CallErrorImpactTrendList（错误影响趋势）
• 若发现异常波动（如失败率突增），继续步骤 3 和 4 排查

步骤 3：查看调用日志明细

获取 API 的单次调用详情，包括调用时间、调用者、状态码、耗时、请求/响应内容。

aliyun dataphin-public list-data-service-api-calls \
  --op-tenant-id "{OpTenantId}" \
  --project-id "{ProjectId}" \
  --list-query '{"ApiId":{ApiId},"StartTime":"2026-06-01 00:00:00","EndTime":"2026-06-30 23:59:59","PageNo":1,"PageSize":20}' \
  --endpoint <YOUR_DATAPHIN_ENDPOINT> \
  --user-agent "AlibabaCloud-Agent-Skills/monitor-api-operations/{SESSION_ID}"

list-* 系命令的时间、分页、过滤条件均通过 --list-query JSON 对象传入，而非独立参数。

响应处理：

• 确认 Code 为 OK、Success 为 true
• 关注 PageResult.CallLogList（调用日志列表）和 PageResult.TotalCount（总条数）
• 翻页：增大 PageNo 获取更多记录

步骤 4：异常影响分析（问题排查时使用）

当发现异常调用时，分析错误的影响范围和受影响调用明细。

4a. 获取异常影响汇总：

aliyun dataphin-public get-data-service-api-error-impact \
  --op-tenant-id "{OpTenantId}" \
  --project-id "{ProjectId}" \
  --start-time "2026-06-01 00:00:00" \
  --end-time "2026-06-30 23:59:59" \
  --endpoint <YOUR_DATAPHIN_ENDPOINT> \
  --user-agent "AlibabaCloud-Agent-Skills/monitor-api-operations/{SESSION_ID}"

注意：get-data-service-api-error-impact 无 --api-id 参数，返回项目下所有 API 的异常汇总。

4b. 获取异常调用明细：

⚠️ 本命令 ApiId 必填（实测不传直接返回 DPN.Oltp.MgmtSys.ParamError：参数错误：apiId 不能为空），与步骤 3 的 list-data-service-api-calls（ApiId 可选）不同。

aliyun dataphin-public list-data-service-api-impacts \
  --op-tenant-id "{OpTenantId}" \
  --project-id "{ProjectId}" \
  --list-query '{"ApiId":{ApiId},"StartTime":"2026-06-01 00:00:00","EndTime":"2026-06-30 23:59:59","PageNo":1,"PageSize":20}' \
  --endpoint <YOUR_DATAPHIN_ENDPOINT> \
  --user-agent "AlibabaCloud-Agent-Skills/monitor-api-operations/{SESSION_ID}"

响应处理：

• 先看 4a 汇总中 Data.ErrorApiList（受影响 API）和 Data.ErrorAppList（受影响应用）
• 再看 4b 明细中 PageResult.ImpactList（异常调用明细列表），定位具体异常调用

9. Success Verification

采用两步验证法：

1. 返回码检查：命令返回 Code 为成功
2. 数据完整性：返回数据含预期统计字段（如调用次数 > 0、成功率在合理范围等）

注意：调用次数为 0 可能表示时间范围内无调用，不一定是错误。

10. Cleanup

纯只读操作，无资源需清理。

11. Command Tables

命令	用途	类型
get-data-service-api-call-summary	查看 API 调用汇总	读
get-data-service-api-call-trend	分析调用趋势	读
list-data-service-api-calls	查看调用日志明细	读
list-data-service-api-call-statistics	调用统计列表	读
get-data-service-api-error-impact	异常影响汇总	读
list-data-service-api-impacts	异常调用明细	读

详见 相关命令索引。

12. Best Practices

• 时间范围：建议不超过 7 天，避免返回数据过多导致分析困难
• 排查顺序：先看汇总（步骤 1）→ 趋势（步骤 2）→ 日志（步骤 3）→ 异常分析（步骤 4），逐步缩小范围
• 异常分析：先看 get-data-service-api-error-impact 汇总再查看明细，快速定位问题
• 调用日志联动：可配合 S3 call-data-service-api 的 session-id 过滤定位特定请求
• 大整数 ID：ApiId、ProjectId 等 19 位 snowflake ID 在 --list-query JSON 中传整数即可，独立参数也无需引号
• list-query JSON 格式：list-* 系命令时间含空格，必须用 JSON 字符串传入（'{"StartTime":"2026-06-01 00:00:00",...}'），不可用 key=value 形式
• get- 命令无 ApiId 参数*：get-data-service-api-call-summary、get-data-service-api-call-trend、get-data-service-api-error-impact 均无 --api-id 参数，返回项目维度聚合数据
• 无写操作：本 Skill 不涉及任何写操作，所有步骤均为只读查询
• 空数据正常：无调用记录时返回空列表（TotalCount: 0），不代表命令出错