Amazon Timestream LiveAnalytics for non sarà più aperto a nuovi clienti a partire dal 20 giugno 2025. Se desideri utilizzare Amazon Timestream LiveAnalytics per, registrati prima di tale data. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. Per ulteriori informazioni, consulta Amazon Timestream LiveAnalytics per la modifica della disponibilità.
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Amazon Timestream LiveAnalytics per la modifica della disponibilità
Poiché le applicazioni in serie temporali hanno requisiti e caratteristiche unici, offriamo un ampio framework per aiutarti a valutare varie alternative prima di approfondire dettagli di implementazione specifici. Queste linee guida di alto livello fungono da base per il processo decisionale, con passaggi più dettagliati e implementazioni pratiche che verranno trattati nelle sezioni successive.
Valutazione di servizi alternativi
- Il caso d'uso si adatta ad Amazon Timestream per InfluxDB
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Ti consigliamo Timestream for InfluxDB, se il tuo Timestream for LiveAnalytics table ha meno di 10 milioni di cardinalità (chiavi di serie
), ovvero le combinazioni uniche di o se puoi ridurre la cardinalità della tabella a meno di Amazon LiveAnalytics Timestream per concetti 10 milioni. Timestream for InfluxDB ti dà accesso alle funzionalità della versione open source di InfluxDB. La scelta di questo percorso fornisce funzionalità di serie temporali esistenti come le funzioni di analisi delle serie temporali fornite da Flux , le attività (equivalenti aInterrogazioni pianificate) e altre funzioni simili offerte da Timestream for. LiveAnalytics Timestream for InfluxDB fornisce anche InfluxQL (un linguaggio di query simile a SQL) per interagire con InfluxDB per interrogare e analizzare i dati delle serie temporali. - Preferisci usare SQL anziché InfluxQL
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Consigliamo di implementare Amazon Aurora o RDS PostgreSQL. Questi database offrono funzionalità SQL complete, fornendo al contempo efficaci funzionalità di gestione dei dati di serie temporali. L'analisi delle serie temporali può essere implementata utilizzando le funzioni di database integrate, ove disponibili, oppure gestita a livello di applicazione.
- Richiedono l'inserimento di dati su larga scala (oltre 1 milione di record al secondo)
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Consigliamo di utilizzare Amazon DynamoDB o altri AWS database NoSQL.
Questi database possono essere selezionati in base alle esigenze applicative specifiche. L'analisi delle serie temporali può essere implementata utilizzando le funzioni di database integrate, ove disponibili, oppure gestita a livello di applicazione.
Prima di iniziare la migrazione dei dati verso il AWS servizio alternativo scelto, è fondamentale valutare diversi fattori chiave che influenzeranno in modo significativo la strategia di migrazione e il suo successo finale. Queste valutazioni contribuiranno a definire il vostro approccio, a identificare le potenziali sfide e a garantire una transizione più fluida durante il processo di migrazione.
Considerazioni sulla selezione e la conservazione dei dati
Valuta l'ambito della migrazione dei dati definendo requisiti di conservazione esatti. Valuta se devi migrare l'intero set di dati storici, solo i dati recenti (ad esempio gli ultimi 30, 60 o 90 giorni) o segmenti di dati di serie temporali specifici. Questa decisione deve essere guidata da tre fattori chiave: requisiti di conformità normativa, esigenze analitiche dell'azienda e considerazioni pratiche sulla complessità e sui costi della migrazione.
Analisi della compatibilità dei modelli di interrogazione
La compatibilità delle query tra il servizio di origine (Timestream for LiveAnalytics) e quello di destinazione richiede una valutazione approfondita, poiché i database delle serie temporali gestiscono i linguaggi e le funzionalità di interrogazione in modo diverso. Conduci test completi per identificare differenze di sintassi, lacune funzionali e variazioni di prestazioni tra i sistemi. Testa tutte le query aziendali critiche o, se possibile, tutte le query su cui si basano le applicazioni per assicurarti che funzionino correttamente dopo la migrazione e che siano performanti.
Pianificazione della trasformazione dei dati
Prima della migrazione, presta molta attenzione alla mappatura degli schemi per garantire il corretto allineamento dei dati e la coerenza strutturale tra i sistemi di origine e di destinazione e conversioni accurate dei tipi di dati, specificamente adattate per i dati delle serie temporali. Questi componenti interagiscono per garantire la qualità dei dati, ottimizzare le prestazioni e mantenere la funzionalità tra diverse architetture di sistema. Inoltre, prendi in considerazione eventuali modelli di indicizzazione specializzati e ottimizzazioni specifiche del sistema per garantire un accesso e un recupero efficienti dei dati.
Gestione della continuità e dei tempi di inattività
Poiché la migrazione dei dati causa intrinsecamente interruzioni operative, lo sviluppo di una strategia completa di switchover è fondamentale per il successo. Alcune best practice da considerare nel piano di migrazione per ridurre al minimo i tempi di inattività sono:
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Implementa sistemi di elaborazione parallela temporanei, ove possibile, per mantenere la continuità aziendale.
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Pianifica le migrazioni durante i periodi di traffico ridotto, come i fine settimana o le ore notturne.
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Stabilisci procedure di rollback collaudate per un ripristino rapido in caso di problemi imprevisti.
