前言
在 Web 开发过程中,集成第三方工具和 API 是常见的做法。在前端开发中,通常可以通过 NPM 包管理工具来获取和安装需要的包。本文将介绍 npm 包 mozaik-ext-dynatrace-api,它是一个可以帮助前端开发者在 Dynatrace 上获取和展示性能数据的工具包。
安装
在使用 mozaik-ext-dynatrace-api 前,需要先安装它。可以通过以下命令在项目中获取它:
--- ------- ------------------------ ------
其中,--save
参数表明将该包加入到项目的依赖中,并将依赖信息保存在 package.json
文件中。
配置
安装完成后,需要对 mozaik-ext-dynatrace-api
进行配置,以便它可以正常获取和展示 Dynatrace 上的性能数据。
首先,在项目根目录下新建一个 .env
文件,用于存放配置信息。在其中添加以下信息:
--------------------------------------------------------- -------------------------------------------------------------------------------------------------------
其中,<your-dynatrace-api-token>
和 <your-dynatrace-url>
分别代表你的 Dynatrace API 认证令牌和 Dynatrace API URL。<your-dynatrace-environment-id>
则是你的 Dynatrace 环境 ID。这些信息可以通过 Dynatrace 门户网站获取。
此外,还需要在项目的 mozaik
配置文件中加入以下内容:
-------------- - - -- --- ---- - ---------- - --------- ------------------------------------------- -------- --------------------------------------------- - -- -- --- --
这样配置完成后,就可以开始使用 mozaik-ext-dynatrace-api 了。
下面,我们将分别介绍该包中提供的两个模块的使用方法。
应用模块
在通过 npm 安装了 mozaik-ext-dynatrace-api 后,可以在项目中引入它。首先需要在需要使用性能数据的页面中,使用以下代码引入 DynatraceApplication
模块:
------ - -------------------- - ---- ---------------------------
然后可以根据需要,使用以下方法获取应用程序的性能数据:
----------------------------------------- ---------- ---------- -- - ------------------ ---
其中,applicationId
和 timeframe
分别代表应用的 ID 和时间范围。例如:
------------------------------------------------ -------------- ---------- -- - ------------------ ---
以上代码将输出 webshop-production 应用在过去 7 天内的性能数据。
服务模块
在使用服务模块前,需要先导入 DynatraceService
模块:
------ - ---------------- - ---- ---------------------------
然后使用以下方法获取服务性能数据:
--------------------------------- ---------- ------- ---------- -- - ------------------ ---
其中,serviceId
和 timeframe
分别代表服务的 ID 和时间范围。type
参数可选,用于指定性能数据类型,包括响应时间、吞吐量和错误率。例如:
----------------------------------------- -------------- ---------------- ---------- -- - ------------------ ---
以上代码将输出 webshop-backend 服务在过去 7 天内的响应时间性能数据。
结语
本文简要介绍了 npm 包 mozaik-ext-dynatrace-api 的使用方法。通过使用该包,我们可以轻松获取和展示 Dynatrace 上的性能数据,从而优化我们的网站和应用程序。
示例代码:
------ - --------------------- ---------------- - ---- --------------------------- ------------------------------------------------ -------------- ---------- -- - ------------------ --- ----------------------------------------- -------------- ---------------- ---------- -- - ------------------ ---
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