Para obtener capacidades similares a las de Amazon Timestream, considere Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ofrece una ingesta de datos simplificada y tiempos de respuesta a las consultas en milisegundos de un solo dígito para realizar análisis en tiempo real. Obtenga más información aquí.

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Uso de consultas programadas en Timestream para LiveAnalytics

La característica de consultas programadas de Amazon Timestream para LiveAnalytics es una solución escalable, sin servidor y completamente administrada que se utiliza para calcular y almacenar agregaciones, acumulaciones y otros tipos de datos preprocesados que se suelen utilizar para paneles operativos, informes empresariales, análisis ad hoc y otras aplicaciones. Las consultas programadas permiten que los análisis en tiempo real sean más eficaces y rentables. Esto hará posible obtener información adicional a partir de los datos y seguir tomando mejores decisiones empresariales.

Con las consultas programadas, usted define las consultas de análisis en tiempo real que calculan las agregaciones, las acumulaciones y otras operaciones de computación en los datos. Luego, Amazon Timestream para LiveAnalytics ejecuta estas consultas de forma periódica y automática y escribe de forma fiable los resultados en una tabla independiente. Por lo general, los datos se calculan y actualizan en estas tablas en cuestión de minutos.

A continuación, puede establecer que sus paneles e informes consulten las tablas que contienen datos agregados en lugar de consultar las tablas de origen, que son considerablemente más grandes. Esto se traduce en ganancias de rendimiento y costes que pueden superar varios órdenes de magnitud. Esto se debe a que las tablas con datos agregados contienen muchos menos datos que las tablas de origen, por lo que ofrecen consultas más rápidas y un almacenamiento de datos más barato.

Además, las tablas con consultas programadas ofrecen todas las funciones existentes de una tabla de Timestream para LiveAnalytics. Por ejemplo, puede consultar las tablas con SQL. Puede visualizar los datos almacenados en las tablas con Grafana. También puede ingerir datos en la tabla mediante Amazon Kinesis, Amazon MSK, AWS IoT Core y Telegraf. Puede configurar las políticas de retención de datos en estas tablas para administrar automáticamente el ciclo de vida de los datos.

Como la retención de datos de las tablas que contienen datos agregados está totalmente disociada de la de las tablas de origen, también puede optar por reducir la retención de datos de las tablas de origen y conservar los datos agregados durante mucho más tiempo, a una fracción del coste del almacenamiento de datos. Las consultas programadas permiten que el análisis en tiempo real sea más rápido, económico y, por lo tanto, más accesible para muchos más clientes, de modo que puedan supervisar sus aplicaciones y tomar mejores decisiones empresariales basadas en los datos.

Ventajas de las consultas programadas

Casos de uso de consultas programadas

Puede utilizar consultas programadas para elaborar informes empresariales que resuman la actividad de los usuarios finales en sus aplicaciones, de forma que pueda entrenar los modelos de machine learning para su personalización. También puede utilizar las consultas programadas para crear alarmas que detecten anomalías, intrusiones en la red o actividades fraudulentas, para poder tomar medidas correctivas de inmediato.

Además, puede utilizar consultas programadas para una gobernanza de datos más eficaz. Puede hacerlo permitiendo que la tabla de origen acceda exclusivamente a las consultas programadas y proporcionando a sus desarrolladores acceso únicamente a las tablas rellenadas por las consultas programadas. Esto minimiza el impacto de las consultas involuntarias y de larga ejecución.

Ejemplo: usar análisis en tiempo real para detectar pagos fraudulentos y tomar mejores decisiones empresariales

Considere un sistema de pagos que procesa las transacciones enviadas desde múltiples terminales de puntos de venta distribuidas en las principales ciudades metropolitanas de los Estados Unidos. Desea utilizar Amazon Timestream para LiveAnalytics para almacenar y analizar los datos de las transacciones, de forma que pueda detectar transacciones fraudulentas y ejecutar consultas de análisis en tiempo real. Estas consultas pueden ayudarle a responder preguntas empresariales, como identificar las terminales de punto de venta con mayor y menor uso por hora, la hora de mayor actividad del día en cada ciudad y la ciudad con más transacciones por hora.

El sistema procesa aproximadamente 100 000 transacciones por minuto. Cada transacción almacenada en Amazon Timestream para LiveAnalytics es de 100 bytes. Ha configurado 10 consultas que se ejecutan cada minuto para detectar varios tipos de pagos fraudulentos. También ha creado 25 consultas que agrupan y dividen los datos en varias dimensiones que le ayudarán a responder sus preguntas empresariales. Cada una de estas consultas procesa los datos de la última hora.

Ha creado un panel para mostrar los datos generados por estas consultas. El panel contiene 25 widgets, se actualiza cada hora y, por lo general, 10 usuarios acceden a él en un momento dado. Por último, el almacén de memoria está configurado con un período de retención de datos de 2 horas y el almacenamiento magnético está configurado para tener un período de retención de datos de 6 meses.

En este caso, puede utilizar consultas de análisis en tiempo real para volver a calcular los datos cada vez que se accede al panel y se actualiza, o bien utilizar tablas derivadas para el panel. El coste de las consultas de los paneles basados en consultas de análisis en tiempo real será de 120,70 USD al mes. Por el contrario, el coste de las consultas de paneles impulsadas por tablas derivadas será de 12,27 USD al mes (consulte Precios de Amazon Timestream para LiveAnalytics). En este caso, el uso de tablas derivadas reduce el coste de la consulta unas 10 veces.