通过 DataKit 向观测云写入数据

本文档主要介绍如何使用本系统向 DataKit 写入数据。（即：将 DataFlux Func 作为采集器对接 DataKit）

本文中采用的示例数据为随机数，因此为了文档整体观感，部分截图存在一定演义成分，不保证每次操作都能取得完全相同的结果

本文示例只有在 DataKit, DataWay 等观测云各组件正确配置/运行，网络正常的情况下才能获得预期效果

请始终使用最新版 DataFlux Func 进行操作

1. 背景

某些情况下，观测云提供的采集器无法满足数据上报的需求。此时，可以使用 DataFlux Func 作为 DataKit 的采集器进行数据上报。

本文假设用户已经在 DataFlux Func 中正确连接了 DataKit。有关如何在 DataFlux Func 中连接 DataKit，请参考：

连接并操作 DataKit

2. 编写数据写入函数

进入编辑器，创建脚本并输入以下示例脚本：

Python
import time
import random

@DFF.API('DataKit Demo')
def datakit_demo():
    # 获取 DataKit 操作对象
    datakit = DFF.CONN('datakit')

    # 从过去 30 分钟到当前时间，每分钟产生一个 90 ~ 110 的随机数
    now = time.time()
    for i in range(30):
        value     = random.randint(95, 105)
        timestamp = now - i * 60

        # 将数据作为指标写入 DataKit
        _measurement = 'datakit_demo'             # 指标集
        _tags        = { 'type': 'some_integer' } # 标签
        _fields      = { 'value': value }         # 字段
        datakit.write_metric(measurement=_measurement, tags=_tags, fields=_fields, timestamp=timestamp)

        # 将数据作为日志写入 DataKit
        _measurement = 'datakit_demo'                           # 指标集（即日志中的来源）
        _tags        = { 'type': 'some_log' }                   # 标签
        _fields      = { 'message': 'value is: ' + str(value) } # 字段
        datakit.write_logging(measurement=_measurement, tags=_tags, fields=_fields, timestamp=timestamp)

    print('OK')