비용 최적화 - Amazon Timestream

Amazon Timestream for LiveAnalytics와 유사한 기능을 원하는 경우 Amazon Timestream for InfluxDB를 고려해 보세요. 간소화된 데이터 수집과 실시간 분석을 위한 10밀리초 미만의 쿼리 응답 시간을 제공합니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

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비용 최적화

쓰기, 스토리지 및 쿼리 비용을 최적화하려면 Amazon Timestream for LiveAnalytics에서 다음 모범 사례를 사용하세요.

  • 쓰기 요청 수를 줄이기 위해 쓰기당 여러 시계열 이벤트를 배치 처리합니다.

  • 단일 쓰기 요청으로 여러 시계열 측정값을 작성하고 데이터를 보다 간단한 방식으로 저장할 수 있는 다중 측정 레코드를 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 쓰기 요청 수와 데이터 스토리지 비용 및 쿼리 비용이 줄어듭니다.

  • 배치 처리와 함께 공통 속성을 사용하여 쓰기당 더 많은 시계열 이벤트를 배치 처리하여 쓰기 요청 수를 더욱 줄입니다.

  • 지연 도착 데이터 처리에 대한 애플리케이션 요구 사항에 맞게 메모리 스토어의 데이터 보존 기간을 설정합니다. 지연 도착 데이터는 현재 시간보다 이전 타임스탬프를 가지며 메모리 스토어 보존 기간을 벗어난 수신 데이터입니다.

  • 장기 데이터 스토리지 요구 사항에 맞게 마그네틱 스토어의 데이터 보존을 설정합니다.

  • 쿼리를 작성할 때 쿼리에 필수적인 측정 이름과 차원 이름만 포함합니다. 불필요한 열을 추가하면 데이터 스캔이 증가하므로 쿼리 비용도 증가합니다. 쿼리 인사이트를 검토하여 포함된 차원 및 측정의 정리 효율성을 평가하는 것이 좋습니다.

  • 가능하면 쿼리의 WHERE 절에 시간 범위를 포함합니다. 예를 들어, 데이터세트에 지난 1시간 분량의 데이터만 필요한 경우 time > ago(1h)와 같은 시간 조건자를 포함합니다.

  • 쿼리가 테이블의 측정 하위 집합에 액세스할 때는 항상 쿼리의 WHERE 절에 측정 이름을 포함합니다.

  • 쿼리 실행을 시작했는데 원하는 결과가 나오지 않을 것 같으면 비용 절감을 위해 쿼리를 취소합니다.