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. [여기](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)에서 자세히 알아보세요.

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# 비용 최적화
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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 인사이트](using-query-insights.md)를 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.