Amazon Timestream for LiveAnalytics に類似した機能をご希望の場合は Amazon Timestream for InfluxDB をご検討ください。リアルタイム分析に適した、シンプルなデータインジェストと 1 桁ミリ秒のクエリ応答時間を特徴としています。詳細については、こちらを参照してください。

AWS CLI を使用した Amazon Timestream for LiveAnalytics へのアクセス

AWS Command Line Interface (AWS CLI) を使用すると、複数の AWS のサービスをコマンドラインから制御したり、スクリプトで自動化したりできます。AWS CLI はアドホックオペレーションに使用できます。また、ユーティリティスクリプト内に Amazon Timestream for LiveAnalytics オペレーションを埋め込むときにも使用できます。

Timestream for LiveAnalytics で AWS CLI を使用する前に、プログラムによるアクセスを設定する必要があります。詳細については、「プログラム的なアクセス権を付与する」を参照してください。

AWS CLI で Timestream for LiveAnalytics Query API 向けに使用できるすべてのコマンドのリストについては、「AWS CLI Command Reference」を参照してください。

AWS CLI で Timestream for LiveAnalytics Write API 向けに使用できるすべてのコマンドのリストについては、「AWS CLI コマンドリファレンス」を参照してください。

AWS CLI のダウンロードと設定

AWS CLI は、Windows、macOS または Linux 上で作動します。ダウンロード、インストールおよび設定するには次の手順に従います。

Timestream for LiveAnalytics での AWS CLI の使用

コマンドラインの形式は、Amazon Timestream for LiveAnalytics オペレーション名の後に、そのオペレーション用のパラメータが続く形式です。AWS CLI は、JSON に加え、パラメータ値の短縮構文もサポートしています。

Timestream for LiveAnalytics で使用可能なすべてのコマンドを一覧表示するには、help を使用します。例えば、次のようになります。

aws timestream-write help

aws timestream-query help

また help を使用して、特定コマンドを記述したり、その用法の詳細を確認したりすることもできます。

aws timestream-write create-database help

例えば、データベースを作成するには:

aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase

マグネティックストアの書き込みを有効にしてテーブルを作成するには:

aws timestream-write create-table \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}" 

単一メジャーレコードを使用してデータを書き込むには:

aws timestream-write write-records \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--common-attributes "{\"Dimensions\":[{\"Name\":\"asset_id\", \"Value\":\"100\"}], \"Time\":\"1631051324000\",\"TimeUnit\":\"MILLISECONDS\"}" \
--records "[{\"MeasureName\":\"temperature\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"30\"},{\"MeasureName\":\"windspeed\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"7\"},{\"MeasureName\":\"humidity\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"15\"},{\"MeasureName\":\"brightness\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"17\"}]"

マルチメジャーレコードを使用してデータを書き込むには:

# wide model helper method to create Multi-measure records
function ingest_multi_measure_records {
  epoch=`date +%s`
  epoch+=$i

  # multi-measure records
  aws timestream-write write-records \
  --database-name $src_db_wide \
  --table-name $src_tbl_wide \
  --common-attributes "{\"Dimensions\":[{\"Name\":\"device_id\", \
              \"Value\":\"12345678\"},\
            {\"Name\":\"device_type\", \"Value\":\"iPhone\"}, \
            {\"Name\":\"os_version\", \"Value\":\"14.8\"}, \
            {\"Name\":\"region\", \"Value\":\"us-east-1\"} ], \
            \"Time\":\"$epoch\",\"TimeUnit\":\"MILLISECONDS\"}" \
--records "[{\"MeasureName\":\"video_metrics\", \"MeasureValueType\":\"MULTI\", \
  \"MeasureValues\": \
  [{\"Name\":\"video_startup_time\",\"Value\":\"0\",\"Type\":\"BIGINT\"}, \
  {\"Name\":\"rebuffering_ratio\",\"Value\":\"0.5\",\"Type\":\"DOUBLE\"}, \
  {\"Name\":\"video_playback_failures\",\"Value\":\"0\",\"Type\":\"BIGINT\"}, \
  {\"Name\":\"average_frame_rate\",\"Value\":\"0.5\",\"Type\":\"DOUBLE\"}]}]" \
--endpoint-url $ingest_endpoint \
  --region  $region
}

# create 5 records
for i in {100..105};
  do ingest_multi_measure_records $i;
done

テーブルに対してクエリを実行するには:

aws timestream-query query \
--query-string "SELECT time, device_id, device_type, os_version, 
region, video_startup_time, rebuffering_ratio, video_playback_failures, \
average_frame_rate \
FROM metricsdb.metrics \
where time >= ago (15m)"

スケジュールされたクエリを作成するには:

aws timestream-query create-scheduled-query \
  --name scheduled_query_name \
  --query-string "select bin(time, 1m) as time, \
          avg(measure_value::double) as avg_cpu, min(measure_value::double) as min_cpu, region \
          from $src_db.$src_tbl where measure_name = 'cpu' \
          and time BETWEEN @scheduled_runtime - (interval '5' minute)  AND @scheduled_runtime \
          group by region, bin(time, 1m)" \
  --schedule-configuration "{\"ScheduleExpression\":\"$cron_exp\"}" \
  --notification-configuration "{\"SnsConfiguration\":{\"TopicArn\":\"$sns_topic_arn\"}}" \
  --scheduled-query-execution-role-arn "arn:aws:iam::452360119086:role/TimestreamSQExecutionRole" \
  --target-configuration "{\"TimestreamConfiguration\":{\
          \"DatabaseName\": \"$dest_db\",\
          \"TableName\": \"$dest_tbl\",\
          \"TimeColumn\":\"time\",\
          \"DimensionMappings\":[{\
            \"Name\": \"region\", \"DimensionValueType\": \"VARCHAR\"
          }],\
          \"MultiMeasureMappings\":{\
            \"TargetMultiMeasureName\": \"mma_name\",
            \"MultiMeasureAttributeMappings\":[{\
              \"SourceColumn\": \"avg_cpu\", \"MeasureValueType\": \"DOUBLE\", \"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"target_avg_cpu\"
            },\
            { \
              \"SourceColumn\": \"min_cpu\", \"MeasureValueType\": \"DOUBLE\", \"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"target_min_cpu\"
            }] \
          }\
          }}" \
  --error-report-configuration "{\"S3Configuration\": {\
        \"BucketName\": \"$s3_err_bucket\",\
        \"ObjectKeyPrefix\": \"scherrors\",\
        \"EncryptionOption\": \"SSE_S3\"\
        }\
      }"