Amazon Timestream for LiveAnalytics の概念

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時系列データは、時間間隔で記録されたデータポイントのシーケンスです。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

• 時間の経過に伴う EC2 インスタンスの CPU 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正常性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。オンラインマーケティング担当者は、ユーザーがウェブサイトを経時的に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、Timestream for LiveAnalytics の主要な概念です。

• 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、経時的な株式の価格、経時的な EC2 インスタンスの CPU またはメモリ使用率、経時的な 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。

  • 株式交換をディメンションと見なす場合、ディメンション名は「株式交換」で、ディメンション値は「NYSE」です。

  • 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」で、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 またはメモリの使用率、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、メジャー名は「CPU 使用率」で、メジャー値は実際の CPU 使用率です。

  メジャーは、Timestream for LiveAnalytics で複数メジャーレコードまたは単一メジャーレコードとしてモデル化できます。詳細については、「複数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 - 特定のレコードに対してメジャーが収集された日時を示します。LiveAnalytics の Timestream は、ナノ秒単位の粒度のタイムスタンプをサポートしています。

• 表 - 一連の関連する時系列のコンテナ。

• データベース - テーブルの最上位コンテナ。

Timestream for LiveAnalytics の概念の概要

データベースには 0 個以上のテーブルが含まれています。各テーブルには 0 個以上の時系列が含まれています。各時系列は、指定された詳細度で特定の時間間隔における一連のレコードで構成されます。各時系列は、メタデータまたはディメンション、データまたはメジャー、およびタイムスタンプを使用して記述できます。