Para recursos semelhantes aos do Amazon Timestream para, considere o Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ele oferece ingestão de dados simplificada e tempos de resposta de consulta de um dígito em milissegundos para análises em tempo real. Saiba mais aqui.
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Práticas recomendadas de carregamento em lote
O carregamento em lote funciona melhor (alto throughput) ao seguir as seguintes condições e recomendações:
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Os arquivos CSV enviados para ingestão são pequenos, especificamente com um tamanho de arquivo de 100 MB a 1 GB, para melhorar o paralelismo e a velocidade de ingestão.
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Evite ingerir dados simultaneamente na mesma tabela (por exemplo, usando a operação da WriteRecords API ou uma consulta agendada) quando o carregamento do lote estiver em andamento. Isso pode causar um controle de utilização e a tarefa de carregamento em lote falhará.
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Não adicione, modifique ou remova arquivos do bucket do S3 usado no carregamento em lote enquanto a tarefa de carregamento em lote estiver em execução.
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Não exclua nem revogue permissões de tabelas ou fontes, nem reporte buckets do S3 que tenham tarefas de carregamento em lote agendadas ou em andamento.
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Ao ingerir dados com um conjunto de valores de dimensão de alta cardinalidade, siga as orientações em Recomendações para particionar registros de várias medidas.
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Certifique-se de testar a exatidão dos dados enviando um pequeno arquivo. Você será cobrado por todos os dados enviados para carregamento em lote, independentemente da exatidão. Para obter mais informações sobre a definição de preços, consulte Definição de preços do Amazon Timestream
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Não retome uma tarefa de carregamento em lote a menos que
ActiveMagneticStorePartitionsesteja abaixo de 250. O trabalho pode ter um controle de utilização e falhar. O envio de vários trabalhos ao mesmo tempo para o mesmo banco de dados deve reduzir o número.
Veja a seguir as práticas recomendadas do console:
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Use o construtor somente para uma modelagem de dados mais simples que usa apenas um nome de medida para registros de várias medidas.
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Para modelagem de dados mais complexa, use JSON. Por exemplo, use JSON ao usar vários nomes de medidas ao usar registros de várias medidas.
Para obter mais informações sobre o Timestream sobre as LiveAnalytics melhores práticas, consulte. Práticas recomendadas