Autoscale Settings - Create Or Update

Service:

Monitor

API Version:

2022-10-01

Automatikus skálázási beállítást hoz létre vagy frissít.

PUT https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourcegroups/{resourceGroupName}/providers/Microsoft.Insights/autoscalesettings/{autoscaleSettingName}?api-version=2022-10-01

URI-paraméterek

Name	In	Kötelező	Típus	Description
autoscaleSettingName	path	True	string	Az automatikus skálázási beállítás neve.
resourceGroupName	path	True	string	Az erőforráscsoport neve. A név megkülönbözteti a kis- és nagybetűket.
subscriptionId	path	True	string	A cél-előfizetés azonosítója.
api-version	query	True	string	A művelethez használandó API-verzió.

Kérelem törzse

Name	Kötelező	Típus	Description
location	True	string	Erőforrás helye
properties.profiles	True	AutoscaleProfile[]	automatikus méretezési profilok gyűjteménye, amelyek különböző skálázási paramétereket ad meg különböző időszakokra. Legfeljebb 20 profil adható meg.
properties.enabled		boolean	az engedélyezett jelzőt. Meghatározza, hogy az automatikus skálázás engedélyezve van-e az erőforráshoz. Az alapértelmezett érték a "false".
properties.name		string	az automatikus skálázási beállítás neve.
properties.notifications		AutoscaleNotification[]	az értesítések gyűjtését.
properties.predictiveAutoscalePolicy		PredictiveAutoscalePolicy	a prediktív automatikus skálázási szabályzatmódot.
properties.targetResourceLocation		string	annak az erőforrásnak a helye, ahová az automatikus skálázási beállítást hozzá kell adni.
properties.targetResourceUri		string	annak az erőforrásnak az erőforrás-azonosítója, amelyhez az automatikus skálázási beállítást hozzá kell adni.
tags		object	Lekéri vagy beállítja az erőforrást leíró kulcsértékpárok listáját. Ezek a címkék használhatók az erőforrás megtekintéséhez és csoportosításához (erőforráscsoportok között). Egy erőforráshoz legfeljebb 15 címke adható meg. Minden címkének legalább 128 karakter hosszúságú kulccsal és 256 karakternél nem hosszabb értékkel kell rendelkeznie.

Válaszok

Name	Típus	Description
200 OK	AutoscaleSettingResource	Sikeres kérés automatikus skálázási beállítás létrehozásához vagy frissítéséhez
201 Created	AutoscaleSettingResource	Automatikus skálázási beállítás létrehozása
Other Status Codes	AutoscaleErrorResponse	Hibaválasz, amely leírja, hogy a művelet miért hiúsult meg.

Biztonság

azure_auth

Azure Active Directory OAuth2 Flow

Type: oauth2
Flow: implicit
Authorization URL: https://login.microsoftonline.com/common/oauth2/authorize

Scopes

Name	Description
user_impersonation	felhasználói fiók megszemélyesítése

Példák

Create or update an autoscale setting

Sample Request

HTTP

PUT https://management.azure.com/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourcegroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Insights/autoscalesettings/MySetting?api-version=2022-10-01

{
  "location": "West US",
  "tags": {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
  },
  "properties": {
    "profiles": [
      {
        "name": "adios",
        "capacity": {
          "minimum": "1",
          "maximum": "10",
          "default": "1"
        },
        "rules": [
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT1M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 10,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Increase",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "1",
              "cooldown": "PT5M"
            }
          },
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT2M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 15,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Decrease",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "2",
              "cooldown": "PT6M"
            }
          }
        ],
        "fixedDate": {
          "timeZone": "UTC",
          "start": "2015-03-05T14:00:00Z",
          "end": "2015-03-05T14:30:00Z"
        }
      },
      {
        "name": "saludos",
        "capacity": {
          "minimum": "1",
          "maximum": "10",
          "default": "1"
        },
        "rules": [
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT1M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 10,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Increase",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "1",
              "cooldown": "PT5M"
            }
          },
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT2M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 15,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Decrease",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "2",
              "cooldown": "PT6M"
            }
          }
        ],
        "recurrence": {
          "frequency": "Week",
          "schedule": {
            "timeZone": "UTC",
            "days": [
              "1"
            ],
            "hours": [
              5
            ],
            "minutes": [
              15
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "enabled": true,
    "predictiveAutoscalePolicy": {
      "scaleMode": "Enabled"
    },
    "targetResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
    "notifications": [
      {
        "operation": "Scale",
        "email": {
          "sendToSubscriptionAdministrator": true,
          "sendToSubscriptionCoAdministrators": true,
          "customEmails": [
            "gu@ms.com",
            "ge@ns.net"
          ]
        },
        "webhooks": [
          {
            "serviceUri": "http://myservice.com",
            "properties": {}
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Java

import com.azure.resourcemanager.monitor.fluent.models.AutoscaleProfileInner;
import com.azure.resourcemanager.monitor.fluent.models.AutoscaleSettingResourceInner;
import com.azure.resourcemanager.monitor.fluent.models.ScaleRuleInner;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.AutoscaleNotification;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.ComparisonOperationType;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.EmailNotification;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.MetricStatisticType;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.MetricTrigger;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.PredictiveAutoscalePolicy;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.PredictiveAutoscalePolicyScaleMode;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.Recurrence;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.RecurrenceFrequency;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.RecurrentSchedule;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.ScaleAction;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.ScaleCapacity;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.ScaleDirection;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.ScaleType;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.TimeAggregationType;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.TimeWindow;
import com.azure.resourcemanager.monitor.models.WebhookNotification;
import java.time.Duration;
import java.time.OffsetDateTime;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

/**
 * Samples for AutoscaleSettings CreateOrUpdate.
 */
public final class Main {
    /*
     * x-ms-original-file: specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/
     * createOrUpdateAutoscaleSetting.json
     */
    /**
     * Sample code: Create or update an autoscale setting.
     * 
     * @param azure The entry point for accessing resource management APIs in Azure.
     */
    public static void createOrUpdateAnAutoscaleSetting(com.azure.resourcemanager.AzureResourceManager azure) {
        azure.diagnosticSettings().manager().serviceClient().getAutoscaleSettings()
            .createOrUpdateWithResponse("TestingMetricsScaleSet", "MySetting", new AutoscaleSettingResourceInner()
                .withLocation("West US").withTags(mapOf("key1", "fakeTokenPlaceholder", "key2", "fakeTokenPlaceholder"))
                .withProfiles(Arrays.asList(new AutoscaleProfileInner().withName("adios")
                    .withCapacity(new ScaleCapacity().withMinimum("1").withMaximum("10").withDefaultProperty("1"))
                    .withRules(Arrays.asList(new ScaleRuleInner().withMetricTrigger(new MetricTrigger()
                        .withMetricName("Percentage CPU")
                        .withMetricResourceUri(
                            "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc")
                        .withTimeGrain(Duration.parse("PT1M")).withStatistic(MetricStatisticType.AVERAGE)
                        .withTimeWindow(Duration.parse("PT5M")).withTimeAggregation(TimeAggregationType.AVERAGE)
                        .withOperator(ComparisonOperationType.GREATER_THAN).withThreshold(10.0)
                        .withDividePerInstance(false))
                        .withScaleAction(new ScaleAction().withDirection(ScaleDirection.INCREASE)
                            .withType(ScaleType.CHANGE_COUNT).withValue("1").withCooldown(Duration.parse("PT5M"))),
                        new ScaleRuleInner().withMetricTrigger(new MetricTrigger().withMetricName("Percentage CPU")
                            .withMetricResourceUri(
                                "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc")
                            .withTimeGrain(Duration.parse("PT2M")).withStatistic(MetricStatisticType.AVERAGE)
                            .withTimeWindow(Duration.parse("PT5M")).withTimeAggregation(TimeAggregationType.AVERAGE)
                            .withOperator(ComparisonOperationType.GREATER_THAN).withThreshold(15.0)
                            .withDividePerInstance(false))
                            .withScaleAction(new ScaleAction().withDirection(ScaleDirection.DECREASE)
                                .withType(ScaleType.CHANGE_COUNT).withValue("2").withCooldown(Duration.parse("PT6M")))))
                    .withFixedDate(
                        new TimeWindow().withTimeZone("UTC").withStart(OffsetDateTime.parse("2015-03-05T14:00:00Z"))
                            .withEnd(OffsetDateTime.parse("2015-03-05T14:30:00Z"))),
                    new AutoscaleProfileInner().withName("saludos")
                        .withCapacity(new ScaleCapacity().withMinimum("1").withMaximum("10").withDefaultProperty("1"))
                        .withRules(Arrays.asList(new ScaleRuleInner().withMetricTrigger(new MetricTrigger()
                            .withMetricName("Percentage CPU")
                            .withMetricResourceUri(
                                "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc")
                            .withTimeGrain(Duration.parse("PT1M")).withStatistic(MetricStatisticType.AVERAGE)
                            .withTimeWindow(Duration.parse("PT5M")).withTimeAggregation(TimeAggregationType.AVERAGE)
                            .withOperator(ComparisonOperationType.GREATER_THAN).withThreshold(10.0)
                            .withDividePerInstance(false))
                            .withScaleAction(new ScaleAction().withDirection(ScaleDirection.INCREASE)
                                .withType(ScaleType.CHANGE_COUNT).withValue("1").withCooldown(Duration.parse("PT5M"))),
                            new ScaleRuleInner().withMetricTrigger(new MetricTrigger().withMetricName("Percentage CPU")
                                .withMetricResourceUri(
                                    "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc")
                                .withTimeGrain(Duration.parse("PT2M")).withStatistic(MetricStatisticType.AVERAGE)
                                .withTimeWindow(Duration.parse("PT5M")).withTimeAggregation(TimeAggregationType.AVERAGE)
                                .withOperator(ComparisonOperationType.GREATER_THAN).withThreshold(15.0)
                                .withDividePerInstance(false))
                                .withScaleAction(new ScaleAction().withDirection(ScaleDirection.DECREASE)
                                    .withType(ScaleType.CHANGE_COUNT).withValue("2")
                                    .withCooldown(Duration.parse("PT6M")))))
                        .withRecurrence(new Recurrence().withFrequency(RecurrenceFrequency.WEEK)
                            .withSchedule(new RecurrentSchedule().withTimeZone("UTC").withDays(Arrays.asList("1"))
                                .withHours(Arrays.asList(5)).withMinutes(Arrays.asList(15))))))
                .withNotifications(Arrays.asList(new AutoscaleNotification()
                    .withEmail(new EmailNotification().withSendToSubscriptionAdministrator(true)
                        .withSendToSubscriptionCoAdministrators(true)
                        .withCustomEmails(Arrays.asList("gu@ms.com", "ge@ns.net")))
                    .withWebhooks(Arrays.asList(
                        new WebhookNotification().withServiceUri("http://myservice.com").withProperties(mapOf())))))
                .withEnabled(true)
                .withPredictiveAutoscalePolicy(
                    new PredictiveAutoscalePolicy().withScaleMode(PredictiveAutoscalePolicyScaleMode.ENABLED))
                .withTargetResourceUri(
                    "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
                com.azure.core.util.Context.NONE);
    }

    // Use "Map.of" if available
    @SuppressWarnings("unchecked")
    private static <T> Map<String, T> mapOf(Object... inputs) {
        Map<String, T> map = new HashMap<>();
        for (int i = 0; i < inputs.length; i += 2) {
            String key = (String) inputs[i];
            T value = (T) inputs[i + 1];
            map.put(key, value);
        }
        return map;
    }
}

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

Go

package armmonitor_test

import (
	"context"
	"log"

	"time"

	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azcore/to"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/azidentity"
	"github.com/Azure/azure-sdk-for-go/sdk/resourcemanager/monitor/armmonitor"
)

// Generated from example definition: https://github.com/Azure/azure-rest-api-specs/blob/969fd0c2634fbcc1975d7abe3749330a5145a97c/specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/createOrUpdateAutoscaleSetting.json
func ExampleAutoscaleSettingsClient_CreateOrUpdate() {
	cred, err := azidentity.NewDefaultAzureCredential(nil)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to obtain a credential: %v", err)
	}
	ctx := context.Background()
	clientFactory, err := armmonitor.NewClientFactory("<subscription-id>", cred, nil)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to create client: %v", err)
	}
	res, err := clientFactory.NewAutoscaleSettingsClient().CreateOrUpdate(ctx, "TestingMetricsScaleSet", "MySetting", armmonitor.AutoscaleSettingResource{
		Location: to.Ptr("West US"),
		Tags: map[string]*string{
			"key1": to.Ptr("value1"),
			"key2": to.Ptr("value2"),
		},
		Properties: &armmonitor.AutoscaleSetting{
			Enabled: to.Ptr(true),
			Notifications: []*armmonitor.AutoscaleNotification{
				{
					Email: &armmonitor.EmailNotification{
						CustomEmails: []*string{
							to.Ptr("gu@ms.com"),
							to.Ptr("ge@ns.net")},
						SendToSubscriptionAdministrator:    to.Ptr(true),
						SendToSubscriptionCoAdministrators: to.Ptr(true),
					},
					Operation: to.Ptr("Scale"),
					Webhooks: []*armmonitor.WebhookNotification{
						{
							Properties: map[string]*string{},
							ServiceURI: to.Ptr("http://myservice.com"),
						}},
				}},
			PredictiveAutoscalePolicy: &armmonitor.PredictiveAutoscalePolicy{
				ScaleMode: to.Ptr(armmonitor.PredictiveAutoscalePolicyScaleModeEnabled),
			},
			Profiles: []*armmonitor.AutoscaleProfile{
				{
					Name: to.Ptr("adios"),
					Capacity: &armmonitor.ScaleCapacity{
						Default: to.Ptr("1"),
						Maximum: to.Ptr("10"),
						Minimum: to.Ptr("1"),
					},
					FixedDate: &armmonitor.TimeWindow{
						End:      to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2015-03-05T14:30:00.000Z"); return t }()),
						Start:    to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2015-03-05T14:00:00.000Z"); return t }()),
						TimeZone: to.Ptr("UTC"),
					},
					Rules: []*armmonitor.ScaleRule{
						{
							MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
								DividePerInstance: to.Ptr(false),
								MetricName:        to.Ptr("Percentage CPU"),
								MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
								Operator:          to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
								Statistic:         to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
								Threshold:         to.Ptr[float64](10),
								TimeAggregation:   to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
								TimeGrain:         to.Ptr("PT1M"),
								TimeWindow:        to.Ptr("PT5M"),
							},
							ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
								Type:      to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
								Cooldown:  to.Ptr("PT5M"),
								Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionIncrease),
								Value:     to.Ptr("1"),
							},
						},
						{
							MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
								DividePerInstance: to.Ptr(false),
								MetricName:        to.Ptr("Percentage CPU"),
								MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
								Operator:          to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
								Statistic:         to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
								Threshold:         to.Ptr[float64](15),
								TimeAggregation:   to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
								TimeGrain:         to.Ptr("PT2M"),
								TimeWindow:        to.Ptr("PT5M"),
							},
							ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
								Type:      to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
								Cooldown:  to.Ptr("PT6M"),
								Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionDecrease),
								Value:     to.Ptr("2"),
							},
						}},
				},
				{
					Name: to.Ptr("saludos"),
					Capacity: &armmonitor.ScaleCapacity{
						Default: to.Ptr("1"),
						Maximum: to.Ptr("10"),
						Minimum: to.Ptr("1"),
					},
					Recurrence: &armmonitor.Recurrence{
						Frequency: to.Ptr(armmonitor.RecurrenceFrequencyWeek),
						Schedule: &armmonitor.RecurrentSchedule{
							Days: []*string{
								to.Ptr("1")},
							Hours: []*int32{
								to.Ptr[int32](5)},
							Minutes: []*int32{
								to.Ptr[int32](15)},
							TimeZone: to.Ptr("UTC"),
						},
					},
					Rules: []*armmonitor.ScaleRule{
						{
							MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
								DividePerInstance: to.Ptr(false),
								MetricName:        to.Ptr("Percentage CPU"),
								MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
								Operator:          to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
								Statistic:         to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
								Threshold:         to.Ptr[float64](10),
								TimeAggregation:   to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
								TimeGrain:         to.Ptr("PT1M"),
								TimeWindow:        to.Ptr("PT5M"),
							},
							ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
								Type:      to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
								Cooldown:  to.Ptr("PT5M"),
								Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionIncrease),
								Value:     to.Ptr("1"),
							},
						},
						{
							MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
								DividePerInstance: to.Ptr(false),
								MetricName:        to.Ptr("Percentage CPU"),
								MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
								Operator:          to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
								Statistic:         to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
								Threshold:         to.Ptr[float64](15),
								TimeAggregation:   to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
								TimeGrain:         to.Ptr("PT2M"),
								TimeWindow:        to.Ptr("PT5M"),
							},
							ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
								Type:      to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
								Cooldown:  to.Ptr("PT6M"),
								Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionDecrease),
								Value:     to.Ptr("2"),
							},
						}},
				}},
			TargetResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
		},
	}, nil)
	if err != nil {
		log.Fatalf("failed to finish the request: %v", err)
	}
	// You could use response here. We use blank identifier for just demo purposes.
	_ = res
	// If the HTTP response code is 200 as defined in example definition, your response structure would look as follows. Please pay attention that all the values in the output are fake values for just demo purposes.
	// res.AutoscaleSettingResource = armmonitor.AutoscaleSettingResource{
	// 	Name: to.Ptr("MySetting"),
	// 	Type: to.Ptr("Microsoft.Insights/autoscaleSettings"),
	// 	ID: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/microsoft.insights/autoscalesettings/MySetting"),
	// 	Location: to.Ptr("West US"),
	// 	Tags: map[string]*string{
	// 		"key1": to.Ptr("value1"),
	// 		"key2": to.Ptr("value2"),
	// 	},
	// 	Properties: &armmonitor.AutoscaleSetting{
	// 		Name: to.Ptr("MySetting"),
	// 		Enabled: to.Ptr(true),
	// 		Notifications: []*armmonitor.AutoscaleNotification{
	// 			{
	// 				Email: &armmonitor.EmailNotification{
	// 					CustomEmails: []*string{
	// 						to.Ptr("gu@ms.com"),
	// 						to.Ptr("ge@ns.net")},
	// 						SendToSubscriptionAdministrator: to.Ptr(true),
	// 						SendToSubscriptionCoAdministrators: to.Ptr(true),
	// 					},
	// 					Operation: to.Ptr("Scale"),
	// 					Webhooks: []*armmonitor.WebhookNotification{
	// 						{
	// 							Properties: map[string]*string{
	// 							},
	// 							ServiceURI: to.Ptr("http://myservice.com"),
	// 					}},
	// 			}},
	// 			PredictiveAutoscalePolicy: &armmonitor.PredictiveAutoscalePolicy{
	// 				ScaleMode: to.Ptr(armmonitor.PredictiveAutoscalePolicyScaleModeEnabled),
	// 			},
	// 			Profiles: []*armmonitor.AutoscaleProfile{
	// 				{
	// 					Name: to.Ptr("adios"),
	// 					Capacity: &armmonitor.ScaleCapacity{
	// 						Default: to.Ptr("1"),
	// 						Maximum: to.Ptr("10"),
	// 						Minimum: to.Ptr("1"),
	// 					},
	// 					FixedDate: &armmonitor.TimeWindow{
	// 						End: to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2015-03-05T14:30:00.000Z"); return t}()),
	// 						Start: to.Ptr(func() time.Time { t, _ := time.Parse(time.RFC3339Nano, "2015-03-05T14:00:00.000Z"); return t}()),
	// 						TimeZone: to.Ptr("UTC"),
	// 					},
	// 					Rules: []*armmonitor.ScaleRule{
	// 						{
	// 							MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
	// 								DividePerInstance: to.Ptr(false),
	// 								MetricName: to.Ptr("Percentage CPU"),
	// 								MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
	// 								Operator: to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
	// 								Statistic: to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
	// 								Threshold: to.Ptr[float64](10),
	// 								TimeAggregation: to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
	// 								TimeGrain: to.Ptr("PT1M"),
	// 								TimeWindow: to.Ptr("PT5M"),
	// 							},
	// 							ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
	// 								Type: to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
	// 								Cooldown: to.Ptr("PT5M"),
	// 								Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionIncrease),
	// 								Value: to.Ptr("1"),
	// 							},
	// 						},
	// 						{
	// 							MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
	// 								DividePerInstance: to.Ptr(false),
	// 								MetricName: to.Ptr("Percentage CPU"),
	// 								MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
	// 								Operator: to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
	// 								Statistic: to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
	// 								Threshold: to.Ptr[float64](15),
	// 								TimeAggregation: to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
	// 								TimeGrain: to.Ptr("PT2M"),
	// 								TimeWindow: to.Ptr("PT5M"),
	// 							},
	// 							ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
	// 								Type: to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
	// 								Cooldown: to.Ptr("PT6M"),
	// 								Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionDecrease),
	// 								Value: to.Ptr("2"),
	// 							},
	// 					}},
	// 				},
	// 				{
	// 					Name: to.Ptr("saludos"),
	// 					Capacity: &armmonitor.ScaleCapacity{
	// 						Default: to.Ptr("1"),
	// 						Maximum: to.Ptr("10"),
	// 						Minimum: to.Ptr("1"),
	// 					},
	// 					Recurrence: &armmonitor.Recurrence{
	// 						Frequency: to.Ptr(armmonitor.RecurrenceFrequencyWeek),
	// 						Schedule: &armmonitor.RecurrentSchedule{
	// 							Days: []*string{
	// 								to.Ptr("1")},
	// 								Hours: []*int32{
	// 									to.Ptr[int32](5)},
	// 									Minutes: []*int32{
	// 										to.Ptr[int32](15)},
	// 										TimeZone: to.Ptr("UTC"),
	// 									},
	// 								},
	// 								Rules: []*armmonitor.ScaleRule{
	// 									{
	// 										MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
	// 											DividePerInstance: to.Ptr(false),
	// 											MetricName: to.Ptr("Percentage CPU"),
	// 											MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
	// 											Operator: to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
	// 											Statistic: to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
	// 											Threshold: to.Ptr[float64](10),
	// 											TimeAggregation: to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
	// 											TimeGrain: to.Ptr("PT1M"),
	// 											TimeWindow: to.Ptr("PT5M"),
	// 										},
	// 										ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
	// 											Type: to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
	// 											Cooldown: to.Ptr("PT5M"),
	// 											Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionIncrease),
	// 											Value: to.Ptr("1"),
	// 										},
	// 									},
	// 									{
	// 										MetricTrigger: &armmonitor.MetricTrigger{
	// 											DividePerInstance: to.Ptr(false),
	// 											MetricName: to.Ptr("Percentage CPU"),
	// 											MetricResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
	// 											Operator: to.Ptr(armmonitor.ComparisonOperationTypeGreaterThan),
	// 											Statistic: to.Ptr(armmonitor.MetricStatisticTypeAverage),
	// 											Threshold: to.Ptr[float64](15),
	// 											TimeAggregation: to.Ptr(armmonitor.TimeAggregationTypeAverage),
	// 											TimeGrain: to.Ptr("PT2M"),
	// 											TimeWindow: to.Ptr("PT5M"),
	// 										},
	// 										ScaleAction: &armmonitor.ScaleAction{
	// 											Type: to.Ptr(armmonitor.ScaleTypeChangeCount),
	// 											Cooldown: to.Ptr("PT6M"),
	// 											Direction: to.Ptr(armmonitor.ScaleDirectionDecrease),
	// 											Value: to.Ptr("2"),
	// 										},
	// 								}},
	// 						}},
	// 						TargetResourceURI: to.Ptr("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
	// 					},
	// 				}
}

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

JavaScript

const { MonitorClient } = require("@azure/arm-monitor");
const { DefaultAzureCredential } = require("@azure/identity");

/**
 * This sample demonstrates how to Creates or updates an autoscale setting.
 *
 * @summary Creates or updates an autoscale setting.
 * x-ms-original-file: specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/createOrUpdateAutoscaleSetting.json
 */
async function createOrUpdateAnAutoscaleSetting() {
  const subscriptionId =
    process.env["MONITOR_SUBSCRIPTION_ID"] || "b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3";
  const resourceGroupName = process.env["MONITOR_RESOURCE_GROUP"] || "TestingMetricsScaleSet";
  const autoscaleSettingName = "MySetting";
  const parameters = {
    enabled: true,
    location: "West US",
    notifications: [
      {
        email: {
          customEmails: ["gu@ms.com", "ge@ns.net"],
          sendToSubscriptionAdministrator: true,
          sendToSubscriptionCoAdministrators: true,
        },
        operation: "Scale",
        webhooks: [{ properties: {}, serviceUri: "http://myservice.com" }],
      },
    ],
    predictiveAutoscalePolicy: { scaleMode: "Enabled" },
    profiles: [
      {
        name: "adios",
        capacity: { default: "1", maximum: "10", minimum: "1" },
        fixedDate: {
          end: new Date("2015-03-05T14:30:00Z"),
          start: new Date("2015-03-05T14:00:00Z"),
          timeZone: "UTC",
        },
        rules: [
          {
            metricTrigger: {
              dividePerInstance: false,
              metricName: "Percentage CPU",
              metricResourceUri:
                "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              operator: "GreaterThan",
              statistic: "Average",
              threshold: 10,
              timeAggregation: "Average",
              timeGrain: "PT1M",
              timeWindow: "PT5M",
            },
            scaleAction: {
              type: "ChangeCount",
              cooldown: "PT5M",
              direction: "Increase",
              value: "1",
            },
          },
          {
            metricTrigger: {
              dividePerInstance: false,
              metricName: "Percentage CPU",
              metricResourceUri:
                "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              operator: "GreaterThan",
              statistic: "Average",
              threshold: 15,
              timeAggregation: "Average",
              timeGrain: "PT2M",
              timeWindow: "PT5M",
            },
            scaleAction: {
              type: "ChangeCount",
              cooldown: "PT6M",
              direction: "Decrease",
              value: "2",
            },
          },
        ],
      },
      {
        name: "saludos",
        capacity: { default: "1", maximum: "10", minimum: "1" },
        recurrence: {
          frequency: "Week",
          schedule: { days: ["1"], hours: [5], minutes: [15], timeZone: "UTC" },
        },
        rules: [
          {
            metricTrigger: {
              dividePerInstance: false,
              metricName: "Percentage CPU",
              metricResourceUri:
                "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              operator: "GreaterThan",
              statistic: "Average",
              threshold: 10,
              timeAggregation: "Average",
              timeGrain: "PT1M",
              timeWindow: "PT5M",
            },
            scaleAction: {
              type: "ChangeCount",
              cooldown: "PT5M",
              direction: "Increase",
              value: "1",
            },
          },
          {
            metricTrigger: {
              dividePerInstance: false,
              metricName: "Percentage CPU",
              metricResourceUri:
                "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              operator: "GreaterThan",
              statistic: "Average",
              threshold: 15,
              timeAggregation: "Average",
              timeGrain: "PT2M",
              timeWindow: "PT5M",
            },
            scaleAction: {
              type: "ChangeCount",
              cooldown: "PT6M",
              direction: "Decrease",
              value: "2",
            },
          },
        ],
      },
    ],
    tags: { key1: "value1", key2: "value2" },
    targetResourceUri:
      "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
  };
  const credential = new DefaultAzureCredential();
  const client = new MonitorClient(credential, subscriptionId);
  const result = await client.autoscaleSettings.createOrUpdate(
    resourceGroupName,
    autoscaleSettingName,
    parameters,
  );
  console.log(result);
}

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

dotnet

using System;
using System.Threading.Tasks;
using System.Xml;
using Azure;
using Azure.Core;
using Azure.Identity;
using Azure.ResourceManager;
using Azure.ResourceManager.Monitor;
using Azure.ResourceManager.Monitor.Models;
using Azure.ResourceManager.Resources;

// Generated from example definition: specification/monitor/resource-manager/Microsoft.Insights/stable/2022-10-01/examples/createOrUpdateAutoscaleSetting.json
// this example is just showing the usage of "AutoscaleSettings_CreateOrUpdate" operation, for the dependent resources, they will have to be created separately.

// get your azure access token, for more details of how Azure SDK get your access token, please refer to https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/azure/sdk/authentication?tabs=command-line
TokenCredential cred = new DefaultAzureCredential();
// authenticate your client
ArmClient client = new ArmClient(cred);

// this example assumes you already have this ResourceGroupResource created on azure
// for more information of creating ResourceGroupResource, please refer to the document of ResourceGroupResource
string subscriptionId = "b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3";
string resourceGroupName = "TestingMetricsScaleSet";
ResourceIdentifier resourceGroupResourceId = ResourceGroupResource.CreateResourceIdentifier(subscriptionId, resourceGroupName);
ResourceGroupResource resourceGroupResource = client.GetResourceGroupResource(resourceGroupResourceId);

// get the collection of this AutoscaleSettingResource
AutoscaleSettingCollection collection = resourceGroupResource.GetAutoscaleSettings();

// invoke the operation
string autoscaleSettingName = "MySetting";
AutoscaleSettingData data = new AutoscaleSettingData(new AzureLocation("West US"), new AutoscaleProfile[]
{
new AutoscaleProfile("adios",new MonitorScaleCapacity(1,10,1),new AutoscaleRule[]
{
new AutoscaleRule(new MetricTrigger("Percentage CPU",new ResourceIdentifier("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),XmlConvert.ToTimeSpan("PT1M"),MetricStatisticType.Average,XmlConvert.ToTimeSpan("PT5M"),MetricTriggerTimeAggregationType.Average,MetricTriggerComparisonOperation.GreaterThan,10)
{
IsDividedPerInstance = false,
},new MonitorScaleAction(MonitorScaleDirection.Increase,MonitorScaleType.ChangeCount,XmlConvert.ToTimeSpan("PT5M"))
{
Value = "1",
}),new AutoscaleRule(new MetricTrigger("Percentage CPU",new ResourceIdentifier("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),XmlConvert.ToTimeSpan("PT2M"),MetricStatisticType.Average,XmlConvert.ToTimeSpan("PT5M"),MetricTriggerTimeAggregationType.Average,MetricTriggerComparisonOperation.GreaterThan,15)
{
IsDividedPerInstance = false,
},new MonitorScaleAction(MonitorScaleDirection.Decrease,MonitorScaleType.ChangeCount,XmlConvert.ToTimeSpan("PT6M"))
{
Value = "2",
})
})
{
FixedDate = new MonitorTimeWindow(DateTimeOffset.Parse("2015-03-05T14:00:00Z"),DateTimeOffset.Parse("2015-03-05T14:30:00Z"))
{
TimeZone = "UTC",
},
},new AutoscaleProfile("saludos",new MonitorScaleCapacity(1,10,1),new AutoscaleRule[]
{
new AutoscaleRule(new MetricTrigger("Percentage CPU",new ResourceIdentifier("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),XmlConvert.ToTimeSpan("PT1M"),MetricStatisticType.Average,XmlConvert.ToTimeSpan("PT5M"),MetricTriggerTimeAggregationType.Average,MetricTriggerComparisonOperation.GreaterThan,10)
{
IsDividedPerInstance = false,
},new MonitorScaleAction(MonitorScaleDirection.Increase,MonitorScaleType.ChangeCount,XmlConvert.ToTimeSpan("PT5M"))
{
Value = "1",
}),new AutoscaleRule(new MetricTrigger("Percentage CPU",new ResourceIdentifier("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),XmlConvert.ToTimeSpan("PT2M"),MetricStatisticType.Average,XmlConvert.ToTimeSpan("PT5M"),MetricTriggerTimeAggregationType.Average,MetricTriggerComparisonOperation.GreaterThan,15)
{
IsDividedPerInstance = false,
},new MonitorScaleAction(MonitorScaleDirection.Decrease,MonitorScaleType.ChangeCount,XmlConvert.ToTimeSpan("PT6M"))
{
Value = "2",
})
})
{
Recurrence = new MonitorRecurrence(RecurrenceFrequency.Week,new RecurrentSchedule("UTC",new MonitorDayOfWeek[]
{
new MonitorDayOfWeek("1")
},new int[]
{
5
},new int[]
{
15
})),
}
})
{
    Notifications =
    {
    new AutoscaleNotification()
    {
    Email = new EmailNotification()
    {
    SendToSubscriptionAdministrator = true,
    SendToSubscriptionCoAdministrators = true,
    CustomEmails =
    {
    "gu@ms.com","ge@ns.net"
    },
    },
    Webhooks =
    {
    new WebhookNotification()
    {
    ServiceUri = new Uri("http://myservice.com"),
    Properties =
    {
    },
    }
    },
    }
    },
    IsEnabled = true,
    PredictiveAutoscalePolicy = new PredictiveAutoscalePolicy(PredictiveAutoscalePolicyScaleMode.Enabled),
    TargetResourceId = new ResourceIdentifier("/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc"),
    Tags =
    {
    ["key1"] = "value1",
    ["key2"] = "value2",
    },
};
ArmOperation<AutoscaleSettingResource> lro = await collection.CreateOrUpdateAsync(WaitUntil.Completed, autoscaleSettingName, data);
AutoscaleSettingResource result = lro.Value;

// the variable result is a resource, you could call other operations on this instance as well
// but just for demo, we get its data from this resource instance
AutoscaleSettingData resourceData = result.Data;
// for demo we just print out the id
Console.WriteLine($"Succeeded on id: {resourceData.Id}");

To use the Azure SDK library in your project, see this documentation. To provide feedback on this code sample, open a GitHub issue

Sample Response

Status code:

200

{
  "id": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/microsoft.insights/autoscalesettings/MySetting",
  "name": "MySetting",
  "type": "Microsoft.Insights/autoscaleSettings",
  "location": "West US",
  "tags": {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
  },
  "properties": {
    "profiles": [
      {
        "name": "adios",
        "capacity": {
          "minimum": "1",
          "maximum": "10",
          "default": "1"
        },
        "rules": [
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT1M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 10,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Increase",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "1",
              "cooldown": "PT5M"
            }
          },
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT2M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 15,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Decrease",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "2",
              "cooldown": "PT6M"
            }
          }
        ],
        "fixedDate": {
          "timeZone": "UTC",
          "start": "2015-03-05T14:00:00Z",
          "end": "2015-03-05T14:30:00Z"
        }
      },
      {
        "name": "saludos",
        "capacity": {
          "minimum": "1",
          "maximum": "10",
          "default": "1"
        },
        "rules": [
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT1M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 10,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Increase",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "1",
              "cooldown": "PT5M"
            }
          },
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT2M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 15,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Decrease",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "2",
              "cooldown": "PT6M"
            }
          }
        ],
        "recurrence": {
          "frequency": "Week",
          "schedule": {
            "timeZone": "UTC",
            "days": [
              "1"
            ],
            "hours": [
              5
            ],
            "minutes": [
              15
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "enabled": true,
    "name": "MySetting",
    "targetResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
    "predictiveAutoscalePolicy": {
      "scaleMode": "Enabled",
      "scaleLookAheadTime": null
    },
    "notifications": [
      {
        "operation": "Scale",
        "email": {
          "sendToSubscriptionAdministrator": true,
          "sendToSubscriptionCoAdministrators": true,
          "customEmails": [
            "gu@ms.com",
            "ge@ns.net"
          ]
        },
        "webhooks": [
          {
            "serviceUri": "http://myservice.com",
            "properties": {}
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Status code:

201

{
  "id": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/microsoft.insights/autoscalesettings/MySetting",
  "name": "MySetting",
  "type": "Microsoft.Insights/autoscaleSettings",
  "location": "West US",
  "tags": {
    "key1": "value1",
    "key2": "value2"
  },
  "properties": {
    "profiles": [
      {
        "name": "adios",
        "capacity": {
          "minimum": "1",
          "maximum": "10",
          "default": "1"
        },
        "rules": [
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT1M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 10,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Increase",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "1",
              "cooldown": "PT5M"
            }
          },
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT2M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 15,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Decrease",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "2",
              "cooldown": "PT6M"
            }
          }
        ],
        "fixedDate": {
          "timeZone": "UTC",
          "start": "2015-03-05T14:00:00Z",
          "end": "2015-03-05T14:30:00Z"
        }
      },
      {
        "name": "saludos",
        "capacity": {
          "minimum": "1",
          "maximum": "10",
          "default": "1"
        },
        "rules": [
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT1M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 10,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Increase",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "1",
              "cooldown": "PT5M"
            }
          },
          {
            "metricTrigger": {
              "metricName": "Percentage CPU",
              "metricResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
              "timeGrain": "PT2M",
              "statistic": "Average",
              "timeWindow": "PT5M",
              "timeAggregation": "Average",
              "operator": "GreaterThan",
              "threshold": 15,
              "dividePerInstance": false
            },
            "scaleAction": {
              "direction": "Decrease",
              "type": "ChangeCount",
              "value": "2",
              "cooldown": "PT6M"
            }
          }
        ],
        "recurrence": {
          "frequency": "Week",
          "schedule": {
            "timeZone": "UTC",
            "days": [
              "1"
            ],
            "hours": [
              5
            ],
            "minutes": [
              15
            ]
          }
        }
      }
    ],
    "enabled": true,
    "name": "MySetting",
    "targetResourceUri": "/subscriptions/b67f7fec-69fc-4974-9099-a26bd6ffeda3/resourceGroups/TestingMetricsScaleSet/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/testingsc",
    "predictiveAutoscalePolicy": {
      "scaleMode": "Enabled",
      "scaleLookAheadTime": null
    },
    "notifications": [
      {
        "operation": "Scale",
        "email": {
          "sendToSubscriptionAdministrator": true,
          "sendToSubscriptionCoAdministrators": true,
          "customEmails": [
            "gu@ms.com",
            "ge@ns.net"
          ]
        },
        "webhooks": [
          {
            "serviceUri": "http://myservice.com",
            "properties": {}
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

Definíciók

Name	Description
AutoscaleErrorResponse	A hibaválasz formátumát ismerteti.
AutoscaleNotification	Automatikus skálázási értesítés.
AutoscaleProfile	Automatikus skálázási profil.
AutoscaleSettingResource	Az automatikus skálázási beállítás erőforrása.
ComparisonOperationType	a metrikaadatok és a küszöbérték összehasonlítására használt operátor.
createdByType	Az erőforrást létrehozó identitás típusa.
EmailNotification	Email automatikus skálázási eseményről szóló értesítés.
Error	A hibaobjektum.
MetricStatisticType	a metrikastatisztika típusát. A több példányból származó metrikák kombinálása.
MetricTrigger	Az eseményindító, amely skálázási műveletet eredményez.
OperationType	az értesítéshez társított műveletnek és értékének "skálázásnak" kell lennie
PredictiveAutoscalePolicy	A prediktív automatikus skálázás engedélyezésének paraméterei.
PredictiveAutoscalePolicyScaleMode	a prediktív automatikus skálázási mód
Recurrence	Az ismétlődő időpontok, amikor ez a profil megkezdődik. Ezt az elemet nem használja a rendszer, ha a FixedDate elemet használja.
RecurrenceFrequency	az ismétlődés gyakorisága. Milyen gyakran lép érvénybe az ütemezési profil. Ennek az értéknek Hétnek kell lennie, ami azt jelenti, hogy minden héten ugyanazzal a profilkészlettel fog rendelkezni. Ha például napi ütemezést szeretne beállítani, állítsa az ütemezést a hét minden napjára. A frequency tulajdonság azt adja meg, hogy az ütemezés hetente ismétlődik.
RecurrentSchedule	A profil kezdetének ütemezési korlátozásai.
ScaleAction	A skálázási művelet paraméterei.
ScaleCapacity	A profil során használható példányok száma.
ScaleDirection	a skálázás irányát. Azt jelzi, hogy a skálázási művelet növeli vagy csökkenti-e a példányok számát.
ScaleRule	A skálázási művelet eseményindítóit és paramétereit biztosító szabály.
ScaleRuleMetricDimension	Automatikus skálázási szabály metrikadimenziót ad meg.
ScaleRuleMetricDimensionOperationType	a dimenzióoperátort. Csak az "Egyenlő" és a "NotEquals" támogatott. Az "Egyenlő" érték bármely értékkel egyenlő. A "NotEquals" nem egyenlő az összes értékkel
ScaleType	a skálázási szabály aktiválásakor végrehajtandó művelet típusa.
systemData	Az erőforrás létrehozásával és utolsó módosításával kapcsolatos metaadatok.
TimeAggregationType	időösszesítés típusa. Az összegyűjtött adatok időbeli összevonásának módját. Az alapértelmezett érték az Átlag.
TimeWindow	A profil adott dátum-ideje.
WebhookNotification	Webhook-értesítés egy automatikus skálázási eseményről.

AutoscaleErrorResponse

A hibaválasz formátumát ismerteti.

Name	Típus	Description
error	Error	A hibaobjektum.
systemData	systemData	A válaszhoz kapcsolódó rendszer metaadatai.

AutoscaleNotification

Automatikus skálázási értesítés.

Name	Típus	Description
email	EmailNotification	az e-mailes értesítés.
operation	OperationType	az értesítéshez társított műveletnek és értékének "skálázásnak" kell lennie
webhooks	WebhookNotification[]	webhook-értesítések gyűjteménye.

AutoscaleProfile

Automatikus skálázási profil.

Name	Típus	Description
capacity	ScaleCapacity	a profil során használható példányok száma.
fixedDate	TimeWindow	a profil konkrét dátum-ideje. Ezt az elemet nem használja a rendszer, ha az Ismétlődés elemet használja.
name	string	a profil neve.
recurrence	Recurrence	az ismétlődő időpontok, amikor ez a profil megkezdődik. Ezt az elemet nem használja a rendszer, ha a FixedDate elemet használja.
rules	ScaleRule[]	a skálázási művelet eseményindítóit és paramétereit biztosító szabályok gyűjteménye. Legfeljebb 10 szabály adható meg.

AutoscaleSettingResource

Az automatikus skálázási beállítás erőforrása.

Name	Típus	Alapértelmezett érték	Description
id	string		Azure-erőforrás azonosítója
location	string		Erőforrás helye
name	string		Azure-erőforrás neve
properties.enabled	boolean	False	az engedélyezett jelzőt. Meghatározza, hogy az automatikus skálázás engedélyezve van-e az erőforráshoz. Az alapértelmezett érték a "false".
properties.name	string		az automatikus skálázási beállítás neve.
properties.notifications	AutoscaleNotification[]		az értesítések gyűjtését.
properties.predictiveAutoscalePolicy	PredictiveAutoscalePolicy		a prediktív automatikus skálázási szabályzatmódot.
properties.profiles	AutoscaleProfile[]		automatikus méretezési profilok gyűjteménye, amelyek különböző skálázási paramétereket ad meg különböző időszakokra. Legfeljebb 20 profil adható meg.
properties.targetResourceLocation	string		annak az erőforrásnak a helye, ahová az automatikus skálázási beállítást hozzá kell adni.
properties.targetResourceUri	string		annak az erőforrásnak az erőforrás-azonosítója, amelyhez az automatikus skálázási beállítást hozzá kell adni.
systemData	systemData		A válaszhoz kapcsolódó rendszer metaadatai.
tags	object		Lekéri vagy beállítja az erőforrást leíró kulcsértékpárok listáját. Ezek a címkék használhatók az erőforrás megtekintéséhez és csoportosításához (erőforráscsoportok között). Egy erőforráshoz legfeljebb 15 címke adható meg. Minden címkének legalább 128 karakter hosszúságú kulccsal és 256 karakternél nem hosszabb értékkel kell rendelkeznie.
type	string		Azure-erőforrástípus

ComparisonOperationType

a metrikaadatok és a küszöbérték összehasonlítására használt operátor.

Name	Típus	Description
Equals	string
GreaterThan	string
GreaterThanOrEqual	string
LessThan	string
LessThanOrEqual	string
NotEquals	string

createdByType

Az erőforrást létrehozó identitás típusa.

Name	Típus	Description
Application	string
Key	string
ManagedIdentity	string
User	string

EmailNotification

Email automatikus skálázási eseményről szóló értesítés.

Name	Típus	Alapértelmezett érték	Description
customEmails	string[]		az egyéni e-mail-lista. Ez az érték null értékű vagy üres lehet, ebben az esetben a rendszer figyelmen kívül hagyja ezt az attribútumot.
sendToSubscriptionAdministrator	boolean	False	egy érték, amely jelzi, hogy e-mailt szeretne-e küldeni az előfizetés rendszergazdájának.
sendToSubscriptionCoAdministrators	boolean	False	egy érték, amely azt jelzi, hogy szeretne-e e-mailt küldeni az előfizetés társ-rendszergazdáinak.

Error

A hibaobjektum.

Name	Típus	Description
code	string	A kiszolgáló által definiált hibakódok egyike.
details	string	A hiba részleteinek emberi olvasásra alkalmas ábrázolása.
message	string	A hiba emberi olvasásra alkalmas ábrázolása.
target	string	Az adott hiba célja.

MetricStatisticType

a metrikastatisztika típusát. A több példányból származó metrikák kombinálása.

Name	Típus	Description
Average	string
Count	string
Max	string
Min	string
Sum	string

MetricTrigger

Az eseményindító, amely skálázási műveletet eredményez.

Name	Típus	Description
dimensions	ScaleRuleMetricDimension[]	A dimenziófeltételek listája. Például: [{"DimensionName":"AppName","Operator":"Equals","Values":["App1"]},{"DimensionName":"Deployment","Operator":"Equals","Values":["default"]}].
dividePerInstance	boolean	egy érték, amely azt jelzi, hogy a metrika példányonként el legyen-e osztva.
metricName	string	a szabály által figyelt metrika neve.
metricNamespace	string	a szabály által figyelt metrika névtere.
metricResourceLocation	string	a szabály által figyelt erőforrás helye.
metricResourceUri	string	a szabály által figyelt erőforrás erőforrás-azonosítója.
operator	ComparisonOperationType	a metrikaadatok és a küszöbérték összehasonlítására használt operátor.
statistic	MetricStatisticType	a metrikastatisztika típusát. A több példányból származó metrikák kombinálása.
threshold	number	a skálázási műveletet kiváltó metrika küszöbértéke.
timeAggregation	TimeAggregationType	időösszesítés típusa. Az összegyűjtött adatok időbeli összevonásának módját. Az alapértelmezett érték az Átlag.
timeGrain	string	a szabály által figyelt metrikák részletessége. A metrika metrikadefinícióiból visszaadott előre definiált értékek egyikének kell lennie. 12 óra és 1 perc között kell lennie.
timeWindow	string	a példányadatok gyűjtésének időtartama. Ennek az értéknek nagyobbnak kell lennie, mint a metrikagyűjtés késése, amely erőforrásról erőforrásra változhat. 12 óra és 5 perc között kell lennie.

OperationType

az értesítéshez társított műveletnek és értékének "skálázásnak" kell lennie

Name	Típus	Description
Scale	string

PredictiveAutoscalePolicy

A prediktív automatikus skálázás engedélyezésének paraméterei.

Name	Típus	Description
scaleLookAheadTime	string	a példányok előzetes indításának időtartamát. Iso 8601 formátumban 1 perc és 60 perc közé kell esnie.
scaleMode	PredictiveAutoscalePolicyScaleMode	a prediktív automatikus skálázási mód

PredictiveAutoscalePolicyScaleMode

a prediktív automatikus skálázási mód

Name	Típus	Description
Disabled	string
Enabled	string
ForecastOnly	string

Recurrence

Az ismétlődő időpontok, amikor ez a profil megkezdődik. Ezt az elemet nem használja a rendszer, ha a FixedDate elemet használja.

Name	Típus	Description
frequency	RecurrenceFrequency	az ismétlődés gyakorisága. Milyen gyakran lép érvénybe az ütemezési profil. Ennek az értéknek Hétnek kell lennie, ami azt jelenti, hogy minden héten ugyanazzal a profilkészlettel fog rendelkezni. Ha például napi ütemezést szeretne beállítani, állítsa az ütemezést a hét minden napjára. A frequency tulajdonság azt adja meg, hogy az ütemezés hetente ismétlődik.
schedule	RecurrentSchedule	a profil kezdetének ütemezési korlátozásai.

RecurrenceFrequency

az ismétlődés gyakorisága. Milyen gyakran lép érvénybe az ütemezési profil. Ennek az értéknek Hétnek kell lennie, ami azt jelenti, hogy minden héten ugyanazzal a profilkészlettel fog rendelkezni. Ha például napi ütemezést szeretne beállítani, állítsa az ütemezést a hét minden napjára. A frequency tulajdonság azt adja meg, hogy az ütemezés hetente ismétlődik.

Name	Típus	Description
Day	string
Hour	string
Minute	string
Month	string
None	string
Second	string
Week	string
Year	string

RecurrentSchedule

A profil kezdetének ütemezési korlátozásai.

Name	Típus	Description
days	string[]	azon napok gyűjteménye, amelyeken a profil érvénybe lép. A lehetséges értékek vasárnaptól szombatig.
hours	integer[]	Órák gyűjteménye, amelyen a profil érvénybe lép. A támogatott értékek 0 és 23 óra között vannak a 24 órás időszakban (az AM/PM időpontok nem támogatottak).
minutes	integer[]	Percek gyűjteménye, amikor a profil érvénybe lép.
timeZone	string	a profil órákra vonatkozó időzónája. Néhány példa az érvényes időzónákra: Dátumvonali téli idő, UTC-11, hawaii téli idő, alaszkai téli idő, csendes-óceáni téli idő (Mexikó), csendes-óceáni téli idő, amerikai hegyi téli idő, hegyi téli idő (Mexikó), hegyi téli idő, közép-amerikai téli idő, közép-amerikai téli idő, közép-amerikai téli idő (Mexikó), Közép-Kanada téli idő, CSENDES-óceáni téli idő, keleti téli idő, USA keleti téli idő, venezuelai téli idő, paraguayi téli idő, atlanti-óceáni téli idő, közép-brazíliai téli idő, sa nyugati téli idő, csendes-óceáni téli idő, új-fundlandi téli idő, E. Dél-Amerika téli idő, Argentína téli idő, SA keleti téli idő, grönlandi téli idő, Montevideo téli idő, Bahia téli idő, UTC-02, Mid-Atlantic téli idő, Azori-szigeteki téli idő, Zöld-foki-szigeteki téli idő, Marokkói téli idő, UTC, GMT téli idő, Greenwichi téli idő, W. Európa téli idő, Közép-Európa téli idő, újlatin téli idő, közép-európai téli idő, közép-afrikai téli idő, namíbiai téli idő, jordán téli idő, GTB téli idő, közel-keleti téli idő, egyiptomi téli idő, szíriai téli idő, e. Európai téli idő, Dél-afrikai téli idő, FLE téli idő, törökországi téli idő, izraeli téli idő, kalinyingrádi téli idő, líbiai téli idő, arab téli idő, arab téli idő, belarusz téli idő, orosz téli idő, E. Afrika téli idő, iráni téli idő, arab téli idő, azerbajdzsáni téli idő, oroszországi időzóna 3, Mauritiusi téli idő, grúz téli idő, kaukázusi téli idő, Afganisztáni téli idő, nyugat-ázsiai téli idő, jekatyerinburgi téli idő, pakisztáni téli idő, indiai téli idő, Srí Lanka-i téli idő, nepáli téli idő, közép-ázsiai téli idő, bangladesi téli idő, n. közép-ázsiai téli idő, mianmari téli idő, SE ázsiai téli idő, észak-ázsiai téli idő, kínai téli idő, észak-ázsiai keleti téli idő, szingapúri téli idő, W. Ausztráliai téli idő, Tajpej téli idő, Ulaanbaatar téli idő, tokiói téli idő, koreai téli idő, jakutszki téli idő, Cen. Ausztráliai téli idő, AUS központi téli idő, E. Ausztráliai téli idő, AUS keleti téli idő, nyugat-csendes-óceáni téli idő, tasmániai téli idő, magadai téli idő, vlagyivosztoki téli idő, oroszországi időzóna 10, közép-csendes-óceáni téli idő, oroszországi időzóna 11, új-zélandi téli idő, UTC+12, Fidzsi-szigeteki téli idő, kamcsatkai téli idő, tongai téli idő, szamoai téli idő, Vonal-szigeteki téli idő

ScaleAction

A skálázási művelet paraméterei.

Name	Típus	Alapértelmezett érték	Description
cooldown	string		a művelet előtti utolsó skálázási művelet óta eltelt várakozási idő. Iso 8601 formátumban 1 hét és 1 perc közé kell esnie.
direction	ScaleDirection		a skálázás irányát. Azt jelzi, hogy a skálázási művelet növeli vagy csökkenti-e a példányok számát.
type	ScaleType		a skálázási szabály aktiválásakor végrehajtandó művelet típusa.
value	string	1	a skálázási műveletben részt vevő példányok száma. Ennek az értéknek legalább 1-nek kell lennie. Az alapértelmezett érték az 1.

ScaleCapacity

A profil során használható példányok száma.

Name	Típus	Description
default	string	azon példányok száma, amelyek akkor lesznek beállítva, ha a metrikák nem érhetők el kiértékeléshez. Az alapértelmezett értéket csak akkor használja a rendszer, ha az aktuális példányok száma alacsonyabb az alapértelmezettnél.
maximum	string	az erőforrás példányainak maximális száma. A példányok tényleges maximális számát az előfizetésben elérhető magok korlátozzák.
minimum	string	az erőforrás példányainak minimális száma.

ScaleDirection

a skálázás irányát. Azt jelzi, hogy a skálázási művelet növeli vagy csökkenti-e a példányok számát.

Name	Típus	Description
Decrease	string
Increase	string
None	string

ScaleRule

A skálázási művelet eseményindítóit és paramétereit biztosító szabály.

Name	Típus	Description
metricTrigger	MetricTrigger	az eseményindító, amely skálázási műveletet eredményez.
scaleAction	ScaleAction	a skálázási művelet paraméterei.

ScaleRuleMetricDimension

Automatikus skálázási szabály metrikadimenziót ad meg.

Name	Típus	Description
DimensionName	string	A dimenzió neve.
Operator	ScaleRuleMetricDimensionOperationType	a dimenzióoperátort. Csak az "Egyenlő" és a "NotEquals" támogatott. Az "Egyenlő" érték bármely értékkel egyenlő. A "NotEquals" nem egyenlő az összes értékkel
Values	string[]	dimenzióértékek listája. Például: ["App1","App2"].

ScaleRuleMetricDimensionOperationType

a dimenzióoperátort. Csak az "Egyenlő" és a "NotEquals" támogatott. Az "Egyenlő" érték bármely értékkel egyenlő. A "NotEquals" nem egyenlő az összes értékkel

Name	Típus	Description
Equals	string
NotEquals	string

ScaleType

a skálázási szabály aktiválásakor végrehajtandó művelet típusa.

Name	Típus	Description
ChangeCount	string
ExactCount	string
PercentChangeCount	string
ServiceAllowedNextValue	string

systemData

Az erőforrás létrehozásával és utolsó módosításával kapcsolatos metaadatok.

Name	Típus	Description
createdAt	string	Az erőforrás-létrehozás időbélyege (UTC).
createdBy	string	Az erőforrást létrehozó identitás.
createdByType	createdByType	Az erőforrást létrehozó identitás típusa.
lastModifiedAt	string	Az erőforrás utolsó módosításának időbélyege (UTC)
lastModifiedBy	string	Az erőforrást utoljára módosító identitás.
lastModifiedByType	createdByType	Az erőforrást legutóbb módosító identitás típusa.

TimeAggregationType

időösszesítés típusa. Az összegyűjtött adatok időbeli összevonásának módját. Az alapértelmezett érték az Átlag.

Name	Típus	Description
Average	string
Count	string
Last	string
Maximum	string
Minimum	string
Total	string

TimeWindow

A profil adott dátum-ideje.

Name	Típus	Description
end	string	a profil záró időpontja ISO 8601 formátumban.
start	string	a profil kezdő időpontja ISO 8601 formátumban.
timeZone	string	a profil kezdési és befejezési idejének időzónája. Néhány példa az érvényes időzónákra: Dátumvonali téli idő, UTC-11, hawaii téli idő, alaszkai téli idő, csendes-óceáni téli idő (Mexikó), csendes-óceáni téli idő, amerikai hegyi téli idő, hegyi téli idő (Mexikó), hegyi téli idő, közép-amerikai téli idő, közép-amerikai téli idő, közép-amerikai téli idő (Mexikó), Közép-Kanada téli idő, CSENDES-óceáni téli idő, keleti téli idő, USA keleti téli idő, venezuelai téli idő, paraguayi téli idő, atlanti-óceáni téli idő, közép-brazíliai téli idő, sa nyugati téli idő, csendes-óceáni téli idő, új-fundlandi téli idő, E. Dél-Amerika téli idő, Argentína téli idő, SA keleti téli idő, grönlandi téli idő, Montevideo téli idő, Bahia téli idő, UTC-02, Mid-Atlantic téli idő, Azori-szigeteki téli idő, Zöld-foki-szigeteki téli idő, Marokkói téli idő, UTC, GMT téli idő, Greenwichi téli idő, W. Európa téli idő, Közép-Európa téli idő, újlatin téli idő, közép-európai téli idő, közép-afrikai téli idő, namíbiai téli idő, jordán téli idő, GTB téli idő, közel-keleti téli idő, egyiptomi téli idő, szíriai téli idő, e. Európai téli idő, Dél-afrikai téli idő, FLE téli idő, törökországi téli idő, izraeli téli idő, kalinyingrádi téli idő, líbiai téli idő, arab téli idő, arab téli idő, belarusz téli idő, orosz téli idő, E. Afrika téli idő, iráni téli idő, arab téli idő, azerbajdzsáni téli idő, oroszországi időzóna 3, Mauritiusi téli idő, grúz téli idő, kaukázusi téli idő, Afganisztáni téli idő, nyugat-ázsiai téli idő, jekatyerinburgi téli idő, pakisztáni téli idő, indiai téli idő, Srí Lanka-i téli idő, nepáli téli idő, közép-ázsiai téli idő, bangladesi téli idő, n. közép-ázsiai téli idő, mianmari téli idő, SE ázsiai téli idő, észak-ázsiai téli idő, kínai téli idő, észak-ázsiai keleti téli idő, szingapúri téli idő, W. Ausztráliai téli idő, Tajpej téli idő, Ulaanbaatar téli idő, tokiói téli idő, koreai téli idő, jakutszki téli idő, Cen. Ausztráliai téli idő, AUS központi téli idő, E. Ausztráliai téli idő, AUS keleti téli idő, nyugat-csendes-óceáni téli idő, tasmániai téli idő, magadai téli idő, vlagyivosztoki téli idő, oroszországi időzóna 10, közép-csendes-óceáni téli idő, oroszországi időzóna 11, új-zélandi téli idő, UTC+12, Fidzsi-szigeteki téli idő, kamcsatkai téli idő, tongai téli idő, szamoai téli idő, Vonal-szigeteki téli idő

WebhookNotification

Webhook-értesítés egy automatikus skálázási eseményről.

Name	Típus	Description
properties	object	egy tulajdonságcsomag beállításokat. Ez az érték üres is lehet.
serviceUri	string	a szolgáltatás címét az értesítés fogadásához.