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Amazon Timestream for LiveAnalytics 개념
시계열 데이터는 시간 간격 동안 기록된 일련의 데이터 포인트입니다. 이 유형의 데이터는 시간 경과에 따라 변화하는 이벤트를 측정하는 데 사용됩니다. 예는 다음과 같습니다.
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시간 경과에 따른 주가
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시간 경과에 따른 온도 측정값
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시간 경과에 따른 EC2 인스턴스의 CPU 사용률
시계열 데이터에서 각 데이터 포인트는 타임스탬프, 하나 이상의 속성 및 시간 경과에 따라 변하는 이벤트로 구성됩니다. 이 데이터는 애플리케이션의 성능과 상태에 대한 인사이트를 도출하고, 이상을 탐지하고, 최적화 기회를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, DevOps 엔지니어가 인프라 성능 지표의 변화를 측정하는 데이터를 보고자 할 수 있습니다. 제조업체는 시설 전체의 장비 변화를 측정하는 IoT 센서 데이터를 추적하려고 할 수 있습니다. 온라인 마케터는 시간 경과에 따라 사용자가 웹사이트를 탐색하는 방법을 캡처하는 클릭스트림 데이터를 분석하고자 할 수 있습니다. 시계열 데이터는 여러 소스에서 매우 대량으로 생성되므로 거의 실시간으로 비용 효율적으로 수집되어야 합니다. 따라서 데이터를 구성하고 분석하는 데 도움이 되는 효율적인 스토리지가 필요합니다.
다음은 Timestream for LiveAnalytics의 주요 개념입니다.
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시계열 - 시간 간격 동안 기록된 일련의 하나 이상의 데이터 포인트 또는 레코드입니다. 시간 경과에 따른 주식 가격, 시간 경과에 따른 EC2 인스턴스의 CPU 또는 메모리 사용률, 시간 경과에 따른 IoT 센서의 온도/압력 판독값을 예로 들 수 있습니다.
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레코드 - 시계열의 단일 데이터 포인트입니다.
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차원 - 시계열의 메타데이터를 설명하는 속성입니다. 차원은 차원 이름과 차원 값으로 구성됩니다. 다음 예제를 살펴보세요.
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주식 거래소를 차원으로 고려할 때 차원 이름은 ‘stock exchange’이고 차원 값은 ‘NYSE’입니다.
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AWS 리전을 차원으로 고려할 때 차원 이름은 "리전"이고 차원 값은 "us-east-1"입니다.
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IoT 센서의 경우 차원 이름은 ‘device ID’이고 차원 값은 ‘12345’입니다.
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측정 - 레코드에서 측정 중인 실제 값입니다. 주가, CPU 또는 메모리 사용률, 온도 또는 습도 판독값을 예로 들 수 있습니다. 측정은 측정 이름과 측정값으로 구성됩니다. 다음 예제를 살펴보세요.
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주가의 경우 측정 이름은 ‘stock price’이고 측정값은 특정 시점의 실제 주가입니다.
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CPU 사용률의 경우 측정 이름은 ‘CPU utilization’이고 측정값은 실제 CPU 사용률입니다.
Timestream for LiveAnalytics에서 다중 측정 또는 단일 측정 레코드로 측정값을 모델링할 수 있습니다. 자세한 내용은 다중 측정 레코드와 단일 측정 레코드 비교 단원을 참조하십시오.
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타임스탬프 - 지정된 레코드에 대해 측정이 수집된 시점을 나타냅니다. Timestream for LiveAnalytics는 나노초 단위의 타임스탬프를 지원합니다.
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테이블 - 관련 시계열 세트의 컨테이너입니다.
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데이터베이스 - 테이블의 최상위 컨테이너입니다.
Timestream for LiveAnalytics 개념 요약
데이터베이스에는 0개 이상의 테이블이 포함되어 있습니다. 각 테이블에는 시계열이 0개 이상 포함되어 있습니다. 각 시계열은 지정된 세부 수준에서 주어진 시간 간격 동안의 일련의 레코드로 구성됩니다. 각 시계열은 메타데이터 또는 차원, 데이터 또는 측정 및 타임스탬프를 사용하여 설명할 수 있습니다.
