コスト最適化 - Amazon Timestream

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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コスト最適化

書き込み、ストレージ、クエリのコストを最適化するには、Amazon Timestream for LiveAnalytics で次のベストプラクティスを使用します。

  • 書き込みごとに複数の時系列イベントをバッチ処理して、書き込みリクエストの数を減らします。

  • マルチメジャーレコードを使用することを検討し、これにより、単一の書き込みリクエストで複数の時系列メジャーを書き込み、データをよりコンパクトな方法で保存します。これにより、書き込みリクエストの数だけでなく、データストレージコストとクエリコストも削減できます。

  • バッチ処理で共通属性を使用して、書き込みごとにより多くの時系列イベントをバッチ処理し、書き込みリクエストの数をさらに減らします。

  • メモリストアのデータ保持を、遅延到着データを処理するためのアプリケーションの要件に合わせて設定します。遅延受信データは、タイムスタンプが現在の時刻より前で、メモリストアの保持期間外の受信データです。

  • 長期データストレージ要件に合わせてマグネティックストアのデータ保持を設定します。

  • クエリを作成するとき、クエリに不可欠なメジャー名とディメンション名のみを含めます。不要な列を追加すると、データスキャンが増加し、クエリコストも増加します。クエリインサイトを確認して、含まれているディメンションとメジャーのプルーニング効率を評価することをお勧めします。

  • 可能な場合は、クエリの WHERE 句に時間範囲を含めます。例えば、データセット内の過去 1 時間のデータのみが必要な場合は、time > ago(1h) などの時間述語を含めます。

  • クエリがテーブル内のメジャーのサブセットにアクセスする場合は、クエリの WHERE 句に常にメジャー名を含めます。

  • クエリの実行を開始して、求める結果が返されないことが判明したら、そのクエリをキャンセルしてコストを節約します。