O Amazon Timestream LiveAnalytics for não estará mais aberto a novos clientes a partir de 20 de junho de 2025. Se você quiser usar o Amazon Timestream LiveAnalytics para, cadastre-se antes dessa data. Os clientes existentes podem continuar usando o serviço normalmente. Para obter mais informações, consulte Amazon Timestream LiveAnalytics para ver a mudança de disponibilidade.
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Amazon LiveAnalytics Timestream para alteração de disponibilidade
Como os aplicativos de séries temporais têm requisitos e características exclusivos, oferecemos uma ampla estrutura para ajudá-lo a avaliar várias alternativas antes de mergulhar nos detalhes específicos da implementação. Essa orientação de alto nível serve como base para seu processo de tomada de decisão, com etapas mais detalhadas e implementações práticas a serem abordadas nas seções subsequentes.
Avaliação de serviços alternativos
- O caso de uso se encaixa no Amazon Timestream para InfluxDB
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Recomendamos Timestream para InfluxDB, se seu Timestream para LiveAnalytics tabela tiver menos de 10 milhões de cardinalidade (chaves de série
), ou seja, combinações exclusivas de Amazon LiveAnalytics Timestream para conceitos ou se você puder reduzir a cardinalidade de sua tabela para menos de 10 milhões. O Timestream for InfluxDB fornece acesso aos recursos da versão de código aberto do InfluxDB. A escolha desse caminho fornece funcionalidades de séries temporais existentes, como funções de análise de séries temporais fornecidas pelo Flux , tarefas (equivalentes aConsultas programadas) e outras funções similares oferecidas pelo Timestream for. LiveAnalytics O Timestream for InfluxDB também fornece o InfluxQL (uma linguagem de consulta semelhante ao SQL ) para interagir com o InfluxDB para consultar e analisar seus dados de séries temporais. - Prefiro usar SQL em vez de InfluxQL
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Recomendamos a implementação do Amazon Aurora ou do RDS PostgreSQL. Esses bancos de dados oferecem funcionalidade SQL completa e, ao mesmo tempo, fornecem recursos eficazes de gerenciamento de dados de séries temporais. A análise de séries temporais pode ser implementada usando as funções de banco de dados integradas, quando disponíveis, ou gerenciada na camada do aplicativo.
- Exigir ingestão de dados em alta escala (excedendo 1 milhão de registros por segundo)
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Recomendamos usar o Amazon DynamoDB ou outros AWS bancos de dados NoSQL.
Esses bancos de dados podem ser selecionados com base nas necessidades específicas do seu aplicativo. A análise de séries temporais pode ser implementada usando as funções de banco de dados integradas, quando disponíveis, ou gerenciada na camada do aplicativo.
Antes de iniciar a migração de dados para o AWS serviço alternativo escolhido, é fundamental avaliar vários fatores-chave que influenciarão significativamente sua estratégia de migração e seu sucesso final. Essas avaliações ajudarão a moldar sua abordagem, identificar possíveis desafios e garantir uma transição mais suave durante o processo de migração.
Considerações sobre seleção e retenção de dados
Avalie seu escopo de migração de dados definindo os requisitos exatos de retenção. Considere se você precisa migrar o conjunto de dados histórico completo, somente dados recentes (como os últimos 30, 60 ou 90 dias) ou segmentos específicos de dados de séries temporais. Essa decisão deve ser orientada por três fatores principais: requisitos de conformidade normativa, necessidades analíticas de sua empresa e considerações práticas sobre a complexidade e os custos da migração.
Análise de compatibilidade de padrões de consulta
A compatibilidade de consultas entre sua fonte (Timestream for LiveAnalytics) e o serviço de destino exige uma avaliação completa, pois os bancos de dados de séries temporais lidam com linguagens e recursos de consulta de forma diferente. Realize testes abrangentes para identificar diferenças de sintaxe, lacunas funcionais e variações de desempenho entre sistemas. Teste todas as consultas críticas para os negócios ou, se possível, todas as consultas das quais seus aplicativos dependem para garantir que funcionem corretamente após a migração e tenham bom desempenho.
Planejamento da transformação de dados
Antes de migrar, preste muita atenção ao mapeamento do esquema para garantir o alinhamento adequado dos dados e a consistência estrutural entre os sistemas de origem e de destino, além de conversões precisas de tipos de dados adaptadas especificamente para dados de séries temporais. Esses componentes trabalham juntos para garantir a qualidade dos dados, otimizar o desempenho e manter a funcionalidade em diferentes arquiteturas de sistema. Além disso, considere quaisquer padrões de indexação especializados e otimizações específicas do sistema para garantir o acesso e a recuperação eficientes dos dados.
Gerenciamento de continuidade e tempo de inatividade
Como a migração de dados causa inerentemente interrupções operacionais, o desenvolvimento de uma estratégia abrangente de transição é crucial para o sucesso. Algumas práticas recomendadas a serem consideradas no plano de migração para minimizar o tempo de inatividade são:
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Implemente sistemas temporários de processamento paralelo sempre que possível para manter a continuidade dos negócios.
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Programe migrações durante períodos de baixo tráfego, como fins de semana ou horários noturnos.
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Estabeleça procedimentos de reversão bem testados para recuperação rápida em caso de problemas inesperados.
