Amazon Timestream for LiveAnalytics와 유사한 기능을 사용하려면 Amazon Timestream for InfluxDB를 고려하세요. 실시간 분석을 위해 간소화된 데이터 수집 및 한 자릿수 밀리초 쿼리 응답 시간을 제공합니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

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배치 로드를 위한 데이터 모델 매핑

다음은 데이터 모델 매핑을 위한 스키마를 설명하고 및 예제를 제공합니다.

데이터 모델 매핑 스키마

배치 로드를 위한를 포함하는 BatchLoadTaskDescription 객체를 DescribeBatchLoadTask 포함하기 DataModel 위해 호출에 의해 반환되는 CreateBatchLoadTask 요청 구문 및 DataModelConfiguration 객체입니다. 는 S3 위치에 CSV 형식으로 저장된 소스 데이터에서 LiveAnalytics 데이터베이스 및 테이블용 대상 Timestream으로의 매핑을 DataModel 정의합니다.

TimeColumn 필드는 Timestream for LiveAnalytics의 대상 테이블 time 열에 매핑될 값의 소스 데이터 위치를 나타냅니다. 는의 단위를 TimeUnit 지정하며 TimeColumn, MILLISECONDS, SECONDS MICROSECONDS또는 중 하나일 수 있습니다NANOSECONDS. 차원 및 치수에 대한 매핑도 있습니다. 차원 매핑은 소스 열과 대상 필드로 구성됩니다.

자세한 내용은 DimensionMapping을 참조하세요. 측정값에 대한 매핑에는 MixedMeasureMappings 및 라는 두 가지 옵션이 있습니다MultiMeasureMappings.

요약하자면 에는 S3 위치의 데이터 소스에서 다음에 대한 LiveAnalytics용 대상 Timestream 테이블로의 매핑이 DataModel 포함되어 있습니다.

가능하면 측정 데이터를 Timestream for LiveAnalytics의 다중 측정 레코드에 매핑하는 것이 좋습니다. 다중 측정 레코드의 이점에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요다중 측정 레코드.

소스 데이터의 여러 측정값이 한 행에 저장되는 경우를 사용하여 Timestream for LiveAnalytics의 다중 측정값 레코드에 이러한 여러 측정값을 매핑할 수 있습니다MultiMeasureMappings. 단일 측정 레코드에 매핑해야 하는 값이 있는 경우를 사용할 수 있습니다MixedMeasureMappings.

MixedMeasureMappings 및 둘 MultiMeasureMappings 다를 포함합니다MultiMeasureAttributeMappings. 다중 측정 레코드는 단일 측정 레코드가 필요한지 여부에 관계없이 지원됩니다.

Timestream for LiveAnalytics에는 다중 측정 대상 레코드만 필요한 경우 다음 구조로 측정 매핑을 정의할 수 있습니다.

CreateBatchLoadTask
    MeasureNameColumn
    MultiMeasureMappings
        TargetMultiMeasureName
        MultiMeasureAttributeMappings array

Timestream for LiveAnalytics에 단일 측정 대상 레코드가 필요한 경우 다음 구조로 측정 매핑을 정의할 수 있습니다.

CreateBatchLoadTask
    MeasureNameColumn
    MixedMeasureMappings array
        MixedMeasureMapping
            MeasureName
            MeasureValueType
            SourceColumn
            TargetMeasureName
            MultiMeasureAttributeMappings array

MultiMeasureMappings를 사용하는 경우 MultiMeasureAttributeMappings 배열이 항상 필요합니다. MixedMeasureMappings 배열을 사용할 때 MeasureValueType가 지정된에 MULTI 대한 인 경우 MixedMeasureMappingMultiMeasureAttributeMappings는 해당에 필요합니다MixedMeasureMapping. 그렇지 않으면는 단일 측정값 레코드의 측정값 유형을 MeasureValueType 나타냅니다.

어느 쪽이든 MultiMeasureAttributeMapping 사용 가능한 배열이 있습니다. 다음과 MultiMeasureAttributeMapping 같이 각에서 다중 측정 레코드에 대한 매핑을 정의합니다.

MultiMeasureMappings 예제를 사용한 데이터 모델 매핑

이 예제에서는 각 측정값을 전용 열에 저장하는 선호하는 접근 방식인 다중 측정값 레코드에 매핑하는 방법을 보여줍니다. 샘플 CSV에서 샘플 CSV를 다운로드할 수 있습니다. 샘플에는 Timestream for LiveAnalytics 테이블의 대상 열에 매핑할 수 있는 다음 제목이 있습니다.

CSV 파일에서 time 및 measure_name 열을 식별합니다. 이 경우 이러한 맵은 동일한 이름의 Timestream for LiveAnalytics 테이블 열에 직접 매핑됩니다.

API를 사용하는 경우 TimeColumn 필드에 time를 지정하고 MILLISECONDS TimeUnit 필드에와 같이 지원되는 시간 단위 값을 지정합니다. 이는 콘솔의 소스 열 이름 및 타임스탬프 시간 입력에 해당합니다. MeasureNameColumn 키로 measure_name 정의된를 사용하여 레코드를 그룹화하거나 분할할 수 있습니다.

샘플에서 , location및 region는 차원hostname입니다. 차원은 DimensionMapping 객체 배열에 매핑됩니다.

측정값의 경우 값은 Timestream for LiveAnalytics 테이블의 열이 TargetMultiMeasureAttributeName 됩니다. 이 예제와 같이 동일한 이름을 유지할 수 있습니다. 또는 새를 지정할 수 있습니다. MeasureValueType는 DOUBLE, BIGINT, BOOLEAN, VARCHAR또는 중 하나입니다TIMESTAMP.

{
  "TimeColumn": "time",
  "TimeUnit": "MILLISECONDS",
  "DimensionMappings": [
    {
      "SourceColumn": "region",
      "DestinationColumn": "region"
    },
    {
      "SourceColumn": "location",
      "DestinationColumn": "location"
    },
    {
      "SourceColumn": "hostname",
      "DestinationColumn": "hostname"
    }
  ],
  "MeasureNameColumn": "measure_name",
  "MultiMeasureMappings": {
    "MultiMeasureAttributeMappings": [
      {
        "SourceColumn": "memory_utilization",
        "TargetMultiMeasureAttributeName": "memory_utilization",
        "MeasureValueType": "DOUBLE"
      },
      {
        "SourceColumn": "cpu_utilization",
        "TargetMultiMeasureAttributeName": "cpu_utilization",
        "MeasureValueType": "DOUBLE"
      }
    ]
  }
}

MixedMeasureMappings 예제를 사용한 데이터 모델 매핑

Timestream for LiveAnalytics의 단일 측정 레코드에 매핑해야 하는 경우에만이 접근 방식을 사용하는 것이 좋습니다.