Amazon Timestream untuk perubahan ketersediaan LiveAnalytics - Amazon Timestream
Evaluasi layanan alternatif

Amazon Timestream for LiveAnalytics tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru mulai 20 Juni 2025. Jika Anda ingin menggunakan Amazon Timestream untuk LiveAnalytics, daftar sebelum tanggal tersebut. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. Untuk informasi selengkapnya, lihat Amazon Timestream untuk perubahan LiveAnalytics ketersediaan.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Amazon Timestream untuk perubahan ketersediaan LiveAnalytics

Karena aplikasi deret waktu memiliki persyaratan dan karakteristik unik, kami menawarkan kerangka kerja yang luas untuk membantu Anda mengevaluasi berbagai alternatif sebelum menyelami detail implementasi tertentu. Panduan tingkat tinggi ini berfungsi sebagai dasar untuk proses pengambilan keputusan Anda, dengan langkah-langkah yang lebih rinci dan implementasi praktis yang akan dibahas dalam bagian selanjutnya.

Evaluasi layanan alternatif

Kasus penggunaan cocok dengan Amazon Timestream untuk InfluxDB

Kami merekomendasikan Timestream untuk InfluxDB, jika Timestream Anda untuk LiveAnalytics tabel memiliki kurang dari 10 juta kardinalitas (kunci seri), yang berarti kombinasi unik dari Amazon Timestream untuk konsep LiveAnalytics atau jika Anda dapat mengurangi kardinalitas tabel Anda di bawah 10 juta. Timestream untuk InfluxDB memberi Anda akses ke kemampuan versi open source InfluxDB. Memilih jalur ini menyediakan fungsionalitas deret waktu yang ada seperti fungsi analitik deret waktu yang disediakan oleh Flux, tugas (setara denganPertanyaan terjadwal) dan fungsi serupa lainnya yang ditawarkan oleh Timestream untuk. LiveAnalytics Timestream untuk InfluxDB juga menyediakan InfluxQL (bahasa kueri mirip SQL) untuk berinteraksi dengan InfluxDB untuk kueri dan analisis data deret waktu Anda.

Lebih suka menggunakan SQL daripada InfluxQL

Kami merekomendasikan menerapkan Amazon Aurora atau RDS PostgreSQL. Database ini menawarkan fungsionalitas SQL penuh sambil menyediakan kemampuan manajemen data deret waktu yang efektif. Analitik deret waktu dapat diimplementasikan menggunakan fungsi database bawaan jika tersedia, atau dikelola di lapisan aplikasi.

Memerlukan konsumsi data skala tinggi (melebihi 1 juta catatan per detik)

Sebaiknya gunakan Amazon DynamoDB atau database NoSQL lainnya AWS . Database ini dapat dipilih berdasarkan kebutuhan aplikasi spesifik Anda. Analitik deret waktu dapat diimplementasikan menggunakan fungsi database bawaan jika tersedia, atau dikelola di lapisan aplikasi.

Sebelum memulai migrasi data Anda ke AWS layanan alternatif yang dipilih, penting untuk menilai beberapa faktor kunci yang secara signifikan akan memengaruhi strategi migrasi Anda dan keberhasilan utamanya. Evaluasi ini akan membantu membentuk pendekatan Anda, mengidentifikasi tantangan potensial, dan memastikan transisi yang lebih lancar selama proses migrasi.

Pemilihan data dan pertimbangan retensi

Menilai cakupan migrasi data Anda dengan menentukan persyaratan retensi yang tepat. Pertimbangkan apakah Anda perlu memigrasikan kumpulan data historis lengkap, hanya data terbaru (seperti 30, 60, atau 90 hari terakhir), atau segmen data deret waktu tertentu. Keputusan ini harus dipandu oleh tiga faktor utama: persyaratan kepatuhan terhadap peraturan, kebutuhan analitis bisnis Anda, dan pertimbangan praktis seputar kompleksitas dan biaya migrasi.

Analisis kompatibilitas pola kueri

Kompatibilitas kueri antara sumber Anda (Timestream for LiveAnalytics) dan layanan target memerlukan evaluasi menyeluruh, karena database deret waktu menangani bahasa dan fitur kueri secara berbeda. Melakukan pengujian komprehensif untuk mengidentifikasi perbedaan sintaks, kesenjangan fungsional, dan variasi kinerja antar sistem. Uji semua kueri penting bisnis atau jika mungkin semua kueri yang diandalkan aplikasi Anda untuk memastikan kueri tersebut akan berfungsi dengan benar setelah migrasi dan berkinerja baik.

Perencanaan transformasi data

Sebelum bermigrasi, perhatikan baik-baik pemetaan skema untuk memastikan penyelarasan data yang tepat dan konsistensi struktural antara sistem sumber dan target, dan konversi tipe data akurat yang secara khusus disesuaikan untuk data deret waktu. Komponen-komponen ini bekerja sama untuk memastikan kualitas data, mengoptimalkan kinerja, dan mempertahankan fungsionalitas di berbagai arsitektur sistem. Selain itu, pertimbangkan pola pengindeksan khusus dan pengoptimalan khusus sistem untuk menjamin akses dan pengambilan data yang efisien.

Manajemen kontinuitas dan downtime

Karena migrasi data secara inheren menyebabkan gangguan operasional, mengembangkan strategi peralihan yang komprehensif sangat penting untuk keberhasilan. Beberapa praktik terbaik yang perlu dipertimbangkan dalam rencana migrasi untuk meminimalkan waktu henti adalah:

  • Menerapkan sistem pemrosesan paralel sementara jika memungkinkan untuk menjaga kelangsungan bisnis.

  • Jadwalkan migrasi selama periode lalu lintas rendah seperti akhir pekan atau jam semalam.

  • Tetapkan prosedur rollback yang teruji dengan baik untuk pemulihan cepat jika terjadi masalah yang tidak terduga.