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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Exemplos de consulta programada
Esta seção contém exemplos de como é possível usar as consultas agendadas do Timestream para LiveAnalytics para otimizar os custos e os tempos de carregamento do painel ao visualizar estatísticas de toda a frota e monitorar com eficiência sua frota de dispositivos. As consultas agendadas no Timestream para LiveAnalytics permitem que você expresse suas consultas usando a área de superfície SQL completa do Timestream para LiveAnalytics. Sua consulta pode incluir uma ou mais tabelas de origem, realizar agregações ou qualquer outra consulta permitida pelo Timestream para LiveAnalytics para a linguagem SQL e, em seguida, armazenar os resultados da consulta em outra tabela de destino no Timestream para LiveAnalytics.
Esta seção se refere à tabela de destino de uma consulta agendada como uma tabela derivada.
Como exemplo, usaremos um aplicativo DevOps em que você monitora uma grande frota de servidores implantados em várias implantações (como regiões, células e silos), vários microsserviços e rastreia as estatísticas de toda a frota usando o Timestream para LiveAnalytics. O esquema de exemplo que usaremos está descrito no Esquema de Amostra de Consultas Agendadas.
Os seguintes cenários serão descritos.
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Como converter um painel, traçar estatísticas agregadas dos dados brutos que você ingere no Timestream para LiveAnalytics em uma consulta agendada e, em seguida, como usar seus agregados pré-computados para criar um novo painel mostrando estatísticas agregadas.
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Como combinar consultas agendadas para obter uma visão agregada e os dados granulares brutos, para detalhar os detalhes. Isso permite que você armazene e analise os dados brutos enquanto otimiza suas operações comuns em toda a frota usando consultas programadas.
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Como otimizar custos usando consultas agendadas descobrindo quais agregados são usados em vários painéis e fazer com que a mesma consulta agendada preencha vários painéis no mesmo painel ou em vários painéis.
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