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Grâce au fonctionnement de l' WriteRecords API, vous pouvez écrire les données de vos séries chronologiques de streaming dans Timestream LiveAnalytics telles qu'elles sont générées par votre système. En utilisant WriteRecords, vous pouvez ingérer en continu un seul point de données ou de petits lots de données en temps réel. Timestream for vous LiveAnalytics propose un schéma flexible qui détecte automatiquement les noms de colonnes et les types de données de votre Timestream pour les LiveAnalytics tables, en fonction des noms des dimensions et des types de données des points de données que vous spécifiez lorsque vous appelez des écritures dans la base de données.
En revanche, le chargement par lots permet l'ingestion robuste de séries chronologiques par lots provenant de fichiers source (fichiers CSV) dans Timestream for LiveAnalytics, à l'aide d'un modèle de données que vous définissez. Voici quelques exemples d'utilisation du chargement par lots avec un fichier source : l'importation de données de séries chronologiques en masse pour l'évaluation de Timestream par le LiveAnalytics biais d'une preuve de concept, l'importation de données de séries chronologiques en masse depuis un appareil IoT resté hors ligne pendant un certain temps et la migration de données de séries chronologiques historiques d'Amazon S3 vers Timestream pour. LiveAnalytics Pour plus d'informations sur le chargement par lots, consultezUtilisation du chargement par lots dans Timestream pour LiveAnalytics.
Les deux solutions sont sécurisées, fiables et performantes.
À utiliser WriteRecords lorsque :
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Diffusion en continu de petites quantités (moins de 10 Mo) de données par demande.
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Remplissage de tables existantes.
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Ingestion de données à partir d'un flux de log.
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Réalisation d'analyses en temps réel.
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Nécessitant une latence plus faible.
Utilisez le chargement par lots lorsque :
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Ingestion de volumes plus importants de données provenant d'Amazon S3 dans des fichiers CSV. Pour en savoir plus sur les limites, consultez Quotas.
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Remplissage de nouvelles tables, par exemple dans le cas d'une migration de données.
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Enrichissement des bases de données avec des données historiques (ingestion dans de nouvelles tables).
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Vous avez des données sources qui changent lentement ou pas du tout.
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Les temps d'attente sont flexibles car une tâche de chargement par lots peut être en attente jusqu'à ce que les ressources soient disponibles, en particulier si vous chargez une très grande quantité de données. Le chargement par lots convient aux données qui n'ont pas besoin d'être facilement accessibles pour les requêtes ou les analyses afin d'apporter plus de clarté.
