要获得与亚马逊 Timestream 类似的功能 LiveAnalytics，可以考虑适用于 InfluxDB 的亚马逊 Timestream。适用于 InfluxDB 的 Amazon Timestream 提供简化的数据摄取和个位数毫秒级的查询响应时间，以实现实时分析。点击此处了解更多信息。
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概念 Amazon Timestream LiveAnalytics
时间序列数据是在某个时间间隔内记录的一系列数据点。这类数据用于测量随时间变化的事件。示例包括以下内容。
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随时间变化的股价
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随时间变化的温度测量值
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一段时间内 EC2 实例的 CPU 使用率
对于时间序列数据，每个数据点包含一个时间戳、一个或多个属性，以及随时间变化的事件。这些数据可用于深入了解应用程序的性能和运行状况，检测异常情况，以及识别优化机会。例如， DevOps 工程师可能希望查看衡量基础设施性能指标变化的数据。制造商可能需要跟踪物联网传感器数据，以测量整个设施内设备的变化。在线营销人员可能需要分析点击流数据，以捕捉用户在特定时间内浏览网站的方式。由于时间序列数据由多个来源产生且数据量极其庞大，需要以经济高效的方式近乎实时地收集这些数据，因此需要高效的存储以帮助组织和分析数据。
以下是 Timestream 的 LiveAnalytics关键概念。
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时间序列：在某个时间间隔内记录的一个或多个数据点（或记录）的序列。例如，一段时间内的股票价格、一段时间内 EC2 实例的 CPU 或内存使用率，以及一段时间内物联网传感器的 temperature/pressure 读数。
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记录：时间序列中的单个数据点。
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维度：描述时间序列元数据的属性。维度由维度名称和维度值组成。考虑以下示例：
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将证券交易所视作维度时，维度名称为“证券交易所”，维度值为“NYSE”
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将 AWS 区域视为维度时，维度名称为 “区域”，维度值为 “us-east-1”
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对于 IoT 传感器，维度名称为“设备 ID”，维度值为“12345”
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度量：记录所测量的实际值。例如股价、CPU 或内存利用率，以及温度或湿度读数。度量由度量名称和度量值组成。考虑以下示例：
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对于股价，度量名称为“股价”，衡量值是某个时间点的实际股价。
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对于 CPU 利用率，度量名称为“CPU 利用率”，度量值为实际 CPU 利用率。
可以在 Timestream 中将度量建模 LiveAnalytics 为多度量或单度量记录。有关更多信息，请参阅 多度量记录与单度量记录。
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时间戳：表示度量在给定记录中的采集时间。的 Timestream LiveAnalytics 支持纳秒粒度的时间戳。
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表：一组相关时间序列的容器。
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数据库：表的顶级容器。
概念时间流摘要 LiveAnalytics
数据库包含 0 个或多个表。每个表包含 0 个或多个时间序列。每个时间序列均由给定时间间隔内按指定粒度排列的一系列记录组成。每个时间序列均可使用其元数据或维度、其数据或度量，以及其时间戳加以描述。
