LiveAnalytics 概念の Amazon Timestream

時系列データは、時間間隔で記録された一連のデータポイントです。このタイプのデータは、時間の経過とともに変化するイベントを測定するために使用されます。次に例を示します。

• 経時的な株価

• 経時的な温度測定値

• CPU 時間の経過に伴うEC2インスタンスの使用率

時系列データでは、各データポイントはタイムスタンプ、1 つ以上の属性、および時間の経過とともに変化するイベントで構成されます。このデータを使用して、アプリケーションのパフォーマンスとヘルスに関するインサイトを取得し、異常を検出し、最適化の機会を特定できます。例えば、 DevOps エンジニアは、インフラストラクチャのパフォーマンスメトリクスの変化を測定するデータを表示したい場合があります。メーカーは、施設全体の機器の変化を測定する IoT センサーデータを追跡したい場合があります。オンラインマーケターは、ユーザーが時間の経過とともにウェブサイトをナビゲートする方法をキャプチャするクリックストリームデータを分析したい場合があります。時系列データは非常に大量の複数のソースから生成されるため、ほぼリアルタイムでコスト効率の高い方法で収集する必要があるため、データの整理と分析に役立つ効率的なストレージが必要です。

以下は、 の Timestream の主要な概念です LiveAnalytics。

• 時系列 - 時間間隔で記録された 1 つ以上のデータポイント (またはレコード) のシーケンス。 例としては、時間の経過に伴う株式の価格、時間の経過に伴うEC2インスタンスの CPUまたはメモリ使用率、時間の経過に伴う IoT センサーの温度/圧力の読み取りなどがあります。

• レコード - 時系列内の単一のデータポイント。

• ディメンション - 時系列のメタデータを記述する属性。ディメンションには、そのディメンションの名前と値を含みます。次の例を考えます。

  • 証券取引所をディメンションと見なす場合、ディメンション名は「株式取引」、ディメンション値は「」ですNYSE。

  • AWS リージョンをディメンションと見なす場合、ディメンション名は「region」で、ディメンション値は「us-east-1」です。

  • IoT センサーの場合、ディメンション名は「デバイス ID」、ディメンション値は「12345」です。

• 測定 - レコードによって測定される実際の値。 例としては、株価、 CPUまたは メモリ使用率、温度または湿度の読み取りなどがあります。メジャーは、メジャー名とメジャー値で構成されます。次の例を考えます。

  • 株価の場合、メジャー名は「株価」で、メジャー値はある時点での実際の株価です。

  • CPU 使用率の場合、測定値名はCPU「使用率」で、測定値は実際のCPU使用率です。

  メジャーは、マルチメジャーレコードまたは単一メジャーレコード LiveAnalytics として Timestream でモデル化できます。詳細については、「マルチメジャーレコードと単一メジャーレコードの比較」を参照してください。

• タイムスタンプ - 特定のレコードの測定値が収集された日時を示します。のタイムストリームは、ナノ秒の粒度でタイムスタンプ LiveAnalytics をサポートします。

• 表 - 関連する一連の時系列のコンテナ。

• データベース - テーブルの最上位コンテナ。

LiveAnalytics 概念の Timestream の概要

データベースには 0 つ以上のテーブル が含まれています。各テーブルには、0 つ以上の時系列 が含まれます。各時系列は、指定された粒度 の特定の時間間隔の一連のレコードで構成されます。各時系列は、そのメタデータまたはディメンション 、そのデータまたは測定値 、およびそのタイムスタンプ を使用して記述できます。