要获得与亚马逊 Timestream 类似的功能 LiveAnalytics，可以考虑适用于 InfluxDB 的亚马逊 Timestream。适用于 InfluxDB 的 Amazon Timestream 提供简化的数据摄取和个位数毫秒级的查询响应时间，以实现实时分析。点击[此处](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)了解更多信息。

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# 概念 Amazon Timestream LiveAnalytics
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 时间序列数据是在某个时间间隔内记录的一系列数据点。这类数据用于测量随时间变化的事件。示例包括以下内容。
+ 随时间变化的股价
+ 随时间变化的温度测量值
+ 一段时间内 EC2 实例的 CPU 使用率

 对于时间序列数据，每个数据点包含一个时间戳、一个或多个属性，以及随时间变化的事件。这些数据可用于深入了解应用程序的性能和运行状况，检测异常情况，以及识别优化机会。例如， DevOps 工程师可能希望查看衡量基础设施性能指标变化的数据。制造商可能需要跟踪物联网传感器数据，以测量整个设施内设备的变化。在线营销人员可能需要分析点击流数据，以捕捉用户在特定时间内浏览网站的方式。由于时间序列数据由多个来源产生且数据量极其庞大，需要以经济高效的方式近乎实时地收集这些数据，因此需要高效的存储以帮助组织和分析数据。

 以下是 Timestream 的 LiveAnalytics关键概念。
+ **时间序列**：*在某个时间间隔内记录的一个或多个数据点（或记录）的序列。*例如，一段时间内的股票价格、一段时间内 EC2 实例的 CPU 或内存使用率，以及一段时间内物联网传感器的 temperature/pressure 读数。
+ **记录**：*时间序列中的单个数据点。*
+ **维度**：*描述时间序列元数据的属性*。维度由维度名称和维度值组成。考虑以下示例：
  + 将证券交易所视作维度时，维度名称为“证券交易所”，维度值为“NYSE”
  + 将 AWS 区域视为维度时，维度名称为 “区域”，维度值为 “us-east-1”
  + 对于 IoT 传感器，维度名称为“设备 ID”，维度值为“12345”
+ **度量**：*记录所测量的实际值。*例如股价、CPU 或内存利用率，以及温度或湿度读数。度量由度量名称和度量值组成。考虑以下示例：
  + 对于股价，度量名称为“股价”，衡量值是某个时间点的实际股价。
  + 对于 CPU 利用率，度量名称为“CPU 利用率”，度量值为实际 CPU 利用率。

  可以在 Timestream 中将度量建模 LiveAnalytics 为多度量或单度量记录。有关更多信息，请参阅 [多度量记录与单度量记录](data-modeling.md#data-modeling-multiVsinglerecords)。
+ **时间戳**：*表示度量在给定记录中的采集时间*。的 Timestream LiveAnalytics 支持纳秒粒度的时间戳。
+ **表**：*一组相关时间序列的容器。*
+ **数据库**：*表的顶级容器。*

## 概念时间流摘要 LiveAnalytics
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 **数据库**包含 0 个或多个**表**。每个**表**包含 0 个或多个**时间序列**。每个**时间序列**均由给定时间间隔内按指定**粒度**排列的一系列**记录**组成。每个**时间序列**均可使用其元数据或**维度**、其数据或**度量**，以及其**时间戳**加以描述。

![\[Database structure showing tables, time series, and records with sample CPU measure values.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/timestream/latest/developerguide/images/concepts_simple.png)