파생 함수 - Amazon Timestream
사용 정보쿼리 예제

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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파생 함수

파생 항목은 지정된 지표에 대한 변경 속도를 계산하고 이벤트에 사전에 응답하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 지난 5분 동안 EC2 인스턴스의 CPU 사용률 파생을 계산했는데 상당한 양의 파생을 발견했다고 가정해 보겠습니다. 이는 워크로드에 대한 수요 증가를 나타낼 수 있으므로 워크로드를 더 잘 처리하기 위해 더 많은 EC2 인스턴스를 가동할 수 있습니다.

Amazon Timestream은 파생 함수의 두 가지 변형을 지원합니다. 이 섹션에서는 Timestream for LiveAnalytics 파생 함수의 사용 정보와 샘플 쿼리를 제공합니다.

사용 정보

함수 출력 데이터 유형 설명

derivative_linear(timeseries, interval)

시계열

지정된에 timeseries 대해에 있는 각 지점의 도함수를 계산합니다interval.

non_negative_derivative_linear(timeseries, interval)

시계열

와 동일derivative_linear(timeseries, interval)하지만 양수 값만 반환합니다.

쿼리 예제

지난 1시간 동안 5분마다 CPU 사용률의 변화율을 확인합니다.

SELECT DERIVATIVE_LINEAR(CREATE_TIME_SERIES(time, measure_value::double), 5m) AS result 
FROM “sampleDB”.DevOps 
WHERE measure_name = 'cpu_utilization' 
AND hostname = 'host-Hovjv' and time > ago(1h) 
GROUP BY hostname, measure_name

하나 이상의 마이크로서비스에서 생성된 오류의 증가율을 계산합니다.

WITH binned_view as (
    SELECT bin(time, 5m) as binned_timestamp, ROUND(AVG(measure_value::double), 2) as value            
    FROM “sampleDB”.DevOps  
    WHERE micro_service = 'jwt'  
    AND time > ago(1h) 
    AND measure_name = 'service_error'
    GROUP BY bin(time, 5m)
)
SELECT non_negative_derivative_linear(CREATE_TIME_SERIES(binned_timestamp, value), 1m) as rateOfErrorIncrease
FROM binned_view