Utilizzo di UNLOAD per esportare i risultati delle query su S3 da Timestream per LiveAnalytics - Amazon Timestream
VantaggiCasi d'uso

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Utilizzo di UNLOAD per esportare i risultati delle query su S3 da Timestream per LiveAnalytics

Amazon Timestream LiveAnalytics per ora ti consente di esportare i risultati delle tue query su Amazon S3 in modo economico e sicuro utilizzando l'istruzione. UNLOAD Utilizzando l'UNLOADistruzione, ora puoi esportare i dati delle serie temporali in bucket S3 selezionati in formato Apache Parquet o Comma Separated Values (CSV), il che offre la flessibilità necessaria per archiviare, combinare e analizzare i dati delle serie temporali con altri servizi. L'UNLOADistruzione consente di esportare i dati in modo compresso, il che riduce i dati trasferiti e lo spazio di archiviazione richiesto. UNLOADsupporta anche il partizionamento basato su attributi selezionati durante l'esportazione dei dati, migliorando le prestazioni e riducendo i tempi di elaborazione dei servizi a valle che accedono ai dati. Inoltre, puoi utilizzare chiavi gestite Amazon S3 (SSE-S3) o AWS chiavi gestite da Amazon S3 (AWS SSE-KMS) per crittografare i dati esportati.

Vantaggi di UNLOAD di Timestream per LiveAnalytics

I vantaggi principali dell'utilizzo della UNLOAD dichiarazione sono i seguenti.

  • Facilità operativa: con l'UNLOADistruzione, è possibile esportare gigabyte di dati in un'unica richiesta di query in formato Apache Parquet o CSV, offrendo la flessibilità necessaria per selezionare il formato più adatto alle esigenze di elaborazione a valle e semplificando la creazione di data lake.

  • Sicuro ed economico: UNLOAD statement offre la possibilità di esportare i dati in un bucket S3 in modo compresso e di crittografare (SSE-KMS o SSE_S3) i dati utilizzando chiavi gestite dal cliente, riducendo i costi di archiviazione dei dati e proteggendo dall'accesso non autorizzato.

  • Prestazioni: utilizzando l'UNLOADistruzione, puoi partizionare i dati durante l'esportazione in un bucket S3. Il partizionamento dei dati consente ai servizi a valle di elaborare i dati in parallelo, riducendone i tempi di elaborazione. Inoltre, i servizi a valle possono elaborare solo i dati di cui hanno bisogno, riducendo le risorse di elaborazione necessarie e quindi i costi associati.

Casi d'uso di UNLOAD from Timestream per LiveAnalytics

Puoi utilizzare l'UNLOADistruzione per scrivere dati nel tuo bucket S3 nei seguenti modi.

  • Crea un data warehouse: puoi esportare gigabyte di risultati delle query nel bucket S3 e aggiungere più facilmente dati di serie temporali al tuo data lake. Puoi utilizzare servizi come Amazon Athena e Amazon Redshift per combinare i dati delle tue serie temporali con altri dati pertinenti per ricavare informazioni aziendali complesse.

  • Crea pipeline di dati AI e ML: la UNLOAD dichiarazione ti consente di creare facilmente pipeline di dati per i tuoi modelli di machine learning che accedono ai dati delle serie temporali, semplificando l'utilizzo dei dati delle serie temporali con servizi come Amazon e SageMaker Amazon EMR.

  • Semplifica l'elaborazione ETL: l'esportazione dei dati in bucket S3 può semplificare il processo di esecuzione delle operazioni di estrazione, trasformazione, caricamento (ETL) sui dati, consentendoti di utilizzare senza problemi strumenti o servizi di terze parti AWS come AWS Glue per elaborare e trasformare i dati.