Per funzionalità simili a Amazon Timestream for, prendi in considerazione Amazon Timestream LiveAnalytics per InfluxDB. Offre un'acquisizione semplificata dei dati e tempi di risposta alle query di una sola cifra di millisecondi per analisi in tempo reale. [Scopri](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html) di più qui.

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# Utilizzo di UNLOAD per esportare i risultati delle query su S3 da Timestream per LiveAnalytics
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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'`UNLOAD`istruzione, 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'`UNLOAD`istruzione consente di esportare i dati in modo compresso, il che riduce i dati trasferiti e lo spazio di archiviazione richiesto. `UNLOAD`supporta 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
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I vantaggi principali dell'utilizzo della `UNLOAD` dichiarazione sono i seguenti.
+ **Facilità operativa**: con l'`UNLOAD`istruzione, 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'`UNLOAD`istruzione, 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
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Puoi utilizzare l'`UNLOAD`istruzione 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.