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。
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Amazon Timestream for LiveAnalytics の概念
時系列データは、ある期間に記録された一連のデータポイントです。このタイプのデータは、時間の経過とともに変化するイベントを測定するために使用されます。次に例を示します。
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経時的な株価
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経時的な温度測定値
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経時的な EC2 インスタンスの CPU 使用率
時系列データでは、各データポイントはタイムスタンプ、1 つ以上の属性、時間の経過とともに変化するイベントで構成されます。このデータは、アプリケーションのパフォーマンスと状態に関するインサイトを取得し、異常を検出し、最適化の機会を特定するために使用できます。例えば DevOps エンジニアは、場合によっては、インフラストラクチャのパフォーマンスメトリクスの変化を測定するデータを表示する必要があります。メーカーは、必要に応じて、施設全体の機器の変化を測定する IoT センサーデータを追跡します。オンラインマーケティング担当者は、状況次第で、ユーザーが時間の経過とともにウェブサイトをナビゲートする方法をキャプチャするクリックストリームデータを分析する必要があります。時系列データは非常に大量の複数のソースから生成されるため、ほぼリアルタイムでコスト効率の高い方法で収集する必要があり、データの整理と分析に役立つ効率的なストレージが必要です。
以下が、Timestream for LiveAnalytics の主要な概念です。
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時系列 – 時間間隔で記録された 1 つ以上のデータポイント (またはレコード) のシーケンス。例として、株式の経時的な価格、EC2 インスタンスの CPU またはメモリの経時的な使用率、IoT センサーの経時的な温度/圧力の測定値などがあります。
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レコード – 時系列内の単一のデータポイント。
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ディメンション – 時系列のメタデータを記述する属性。ディメンションには、そのディメンションの名前と値を含みます。次の例を考えます。
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証券取引所をディメンションとみなす場合、ディメンション名は「stock exchange」で、ディメンション値は「NYSE」です。
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AWS リージョンをディメンションと見なす場合、ディメンション名は「region」で、ディメンション値は「us-east-1」です。
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IoT センサーの場合、ディメンション名は「device ID」で、ディメンション値は「12345」です。
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メジャー – レコードによって測定される実際の値。例として、株価、CPU またはメモリの使用率、温度または湿度の測定値などがあります。メジャーは、メジャー名とメジャー値で構成されます。次の例を考えます。
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株価の場合、メジャー名は「stock price」で、メジャー値は特定の時点での実際の株価です。
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CPU 使用率の場合、メジャー名は「CPU utilization」で、メジャー値は実際の CPU 使用率です。
メジャーは、Timestream for LiveAnalytics でマルチメジャーレコードまたは単一メジャーレコードとしてモデリングできます。詳細については、「マルチメジャーレコードと単一メジャーレコード」を参照してください。
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タイムスタンプ – 特定のレコードのメジャーがいつ収集されたかを示します。Timestream for LiveAnalytics は、ナノ秒レベルの詳細度のタイムスタンプをサポートしています。
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テーブル – 関連する一連の時系列のコンテナ。
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データベース – テーブルの最上位コンテナ。
Timestream for LiveAnalytics の概念の概要
データベースには 0 以上のテーブルが含まれています。各テーブルには 0 以上の時系列が含まれています。各時系列は、指定された詳細度で指定された時間間隔のレコードのシーケンスで構成されます。各時系列は、メタデータまたはディメンション、データまたはメジャー、そのタイムスタンプを使用して記述できます。
