함수 필터링 및 축소 - Amazon Timestream
사용 정보쿼리 예제

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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함수 필터링 및 축소

Amazon Timestream은 시계열 데이터에 대한 필터를 수행하고 작업을 줄이기 위한 함수를 지원합니다. 이 섹션에서는 Timestream for LiveAnalytics 필터 및 감소 함수와 샘플 쿼리에 대한 사용 정보를 제공합니다.

사용 정보

함수 출력 데이터 유형 설명

filter(timeseries(T), function(T, Boolean))

timeseries(T)

전달된 function이 true를 반환하는 값을 사용하여 입력 시계열에서 시계열을 구성합니다.

reduce(timeseries(T), initialState S, inputFunction(S, T, S), outputFunction(S, R))

R

시계열에서 축소된 단일 값을 반환합니다. inputFunction은 각 요소에 대해 순서대로 시계열로 간접적으로 호출됩니다. 현재 요소를 가져오는 것 외에도 inputFunction은 현재 상태(처음에는 initialState)를 받아 새 상태를 반환합니다. outputFunction이 간접적으로 호출되어 최종 상태를 결과 값으로 바꿉니다. outputFunction은 항등 함수일 수 있습니다.

쿼리 예제

측정값이 70보다 큰 호스트 및 필터 포인트의 CPU 사용률 시계열을 구성합니다.

WITH time_series_view AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, ROUND(measure_value::double,2)), 
            SEQUENCE(ago(15m), ago(1m), 10s)) AS cpu_user
    FROM sample.DevOps
    WHERE hostname = 'host-Hovjv' and measure_name = 'cpu_utilization'
        AND time > ago(30m)
    GROUP BY hostname
)
SELECT FILTER(cpu_user, x -> x.value > 70.0) AS cpu_above_threshold
from time_series_view

호스트의 CPU 사용률 시계열을 구성하고 측정값의 제곱 합계를 결정합니다.

WITH time_series_view AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, ROUND(measure_value::double,2)), 
            SEQUENCE(ago(15m), ago(1m), 10s)) AS cpu_user
    FROM sample.DevOps
    WHERE hostname = 'host-Hovjv' and measure_name = 'cpu_utilization'
        AND time > ago(30m)
    GROUP BY hostname
)
SELECT REDUCE(cpu_user,
    DOUBLE '0.0',
    (s, x) -> x.value * x.value + s,
    s -> s)
from time_series_view

호스트의 CPU 사용률 시계열을 구성하고 CPU 임곗값을 초과하는 샘플의 비율을 결정합니다.

WITH time_series_view AS (
    SELECT INTERPOLATE_LINEAR(
        CREATE_TIME_SERIES(time, ROUND(measure_value::double,2)), 
            SEQUENCE(ago(15m), ago(1m), 10s)) AS cpu_user
    FROM sample.DevOps
    WHERE hostname = 'host-Hovjv' and measure_name = 'cpu_utilization'
        AND time > ago(30m)
    GROUP BY hostname
)
SELECT ROUND(
    REDUCE(cpu_user, 
      -- initial state 
      CAST(ROW(0, 0) AS ROW(count_high BIGINT, count_total BIGINT)),
      -- function to count the total points and points above a certain threshold
      (s, x) -> CAST(ROW(s.count_high + IF(x.value > 70.0, 1, 0), s.count_total + 1) AS ROW(count_high BIGINT, count_total BIGINT)),
      -- output function converting the counts to fraction above threshold
      s -> IF(s.count_total = 0, NULL, CAST(s.count_high AS DOUBLE) / s.count_total)), 
    4) AS fraction_cpu_above_threshold
from time_series_view