Amazon Timestream

빠르고 확장 가능한 완전관리형 시계열 데이터베이스

Amazon Timestream은 IoT 및 운영 애플리케이션을 위한 빠르고 확장 가능한 완전관리형 시계열 데이터베이스 서비스로서, 관계형 데이터베이스의 1/10의 비용으로 하루에 수조 건의 이벤트를 손쉽게 저장하고 분석할 수 있도록 지원합니다. IoT 디바이스, IT 시스템 및 산업용 스마트 머신이 늘어나면서, 시간에 따른 변화를 측정하는 시계열 데이터는 가장 빠르게 증가하는 데이터 유형 중 하나가 되었습니다. 시계열 데이터는 일반적으로 시간 순서 형태로 수신되는 특성이 있으며, 데이터는 추가만 되고 쿼리는 항상 시간 간격에 대해 수행됩니다. 관계형 데이터베이스는 이 데이터를 저장할 수 있지만 시간 간격에 따라 데이터를 저장 및 검색하는 것과 같은 최적화가 부족하므로 이 데이터를 처리하는 데 비효율적입니다. Timestream은 시간 간격에 따라 이러한 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하도록 특별히 구축된 시계열 데이터베이스입니다. Timestream을 사용하면 DevOps를 위한 로그 데이터, IoT 애플리케이션을 위한 센서 데이터, 장비 유지 보수를 위한 산업용 텔레메트리 데이터를 손쉽게 저장하고 분석할 수 있습니다. 시간이 지나며 데이터가 커짐에 따라, Timestream의 적응형 쿼리 처리 엔진은 위치와 형식을 이해하여 데이터를 더 간단하고 빠르게 분석할 수 있습니다. Timestream은 롤업, 보존, 계층화 및 데이터 압축을 자동화하므로 가능한 한 최소한의 비용으로 데이터를 관리할 수 있습니다. Timestream은 서버가 없으므로 관리할 서버가 없습니다. 서버 프로비저닝, 소프트웨어 패치, 설정, 구성, 데이터 보존 및 계층화와 같은 시간이 많이 걸리는 작업을 관리하여 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다.

AWS re:Invent 2018에서 Amazon Timestream 공개

이점

10분의 1 비용으로 1,000배 더 빨라짐

Timestream은 매일 수조 개의 이벤트를 처리할 수 있는 규모와 속도를 제공하며, 관계형 데이터베이스 비용의 10분의 1로 1,000배 더 빠른 쿼리 성능을 제공합니다. 관계형 데이터베이스와 달리 Timestream은 데이터를 시간 간격에 따라 구성하므로 쿼리 답변을 위해 검색해야 하는 데이터 양이 줄어듭니다. 또한 별도 처리 계층에서 삽입 및 쿼리를 실행하기 때문에 리소스 경합이 없어 성능이 향상됩니다.

내장된 분석

평활화, 어림셈 및 보간과 같은 내장 분석 기능으로 시계열 데이터를 빠르게 준비하고 분석합니다. 또한 Timestream의 적응형 쿼리 처리 엔진은 밀리초, 마이크로초 및 나노초와 같은 다양한 시간 간격에 맞게 최적화되므로 시계열 데이터를 분석하기가 쉬워집니다.

서버리스

Timestream을 사용하면 관리할 서버가 없습니다. 애플리케이션을 변경해야 할 경우 Timestream은 자동으로 확장 또는 축소되면서 용량 및 성능을 조절합니다. Timestream이 서버 프로비저닝, 소프트웨어 패치, 설정, 구성과 같은 시간이 많이 걸리는 작업을 관리해주므로 사용자는 애플리케이션 구축에 집중할 수 있습니다. Timestream의 데이터 보존 정책을 사용하여 데이터 저장 방식을 자동화할 수 있으므로 시간이 흐를수록 증가하는 데이터 관리 비용을 절감할 수 있습니다.

작동 방식

Timestream – 작동 방식

사용 사례

DevOps

Timestream은 초당 수백만 개의 데이터 삽입을 수집하고 해당 데이터를 실시간으로 분석하여 애플리케이션 성능과 가용성을 향상시키는 DevOps 애플리케이션에 이상적입니다. 예를 들어 Timestream을 사용하면 애플리케이션 성능 관리를 위한 애플리케이션 데이터, 네트워크 최적화를 위한 네트워크 데이터 및 인프라 가용성 향상을 위한 서버 모니터링 데이터를 수집하고 분석할 수 있습니다.

산업용 텔레메트리

Timestream을 사용하면 산업용 장비의 유지 관리, 거래 모니터링, 플릿 관리 및 라우팅 계획과 최적화에 필요한 대규모 시계열 데이터를 쉽게 저장하고 분석할 수 있습니다. Timestream의 적응형 쿼리 처리 엔진 및 데이터 보존 정책은 쿼리 성능 및 스토리지 용량을 조정하여 시간에 따라 데이터가 증가해도 가능한 한 최소 비용으로 지속적이며 예측 가능한 성능을 유지합니다.

IoT 애플리케이션

Timestream을 사용하면 평활화, 어림셈 및 보간과 같은 내장 분석 기능을 사용하여 IoT 애플리케이션이 생성하는 시계열 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다. 예를 들어 스마트 홈 디바이스 제조업체는 Timestream을 통해 디바이스 센서에서 모션 또는 온도 데이터를 수집하고, 보간을 통해 모션 없는 시간 범위를 식별하고, 소비자가 조명 끄기나 온도 낮추기와 같은 에너지 절약 작업을 수행하도록 알람을 설정할 수 있습니다.

애플리케이션 모니터링

Timestream을 사용하면 대규모 클릭스트림 데이터를 손쉽게 저장 및 분석하여 고객 여정, 즉 특정 기간에 걸친 애플리케이션 전반의 사용자 활동을 파악할 수 있습니다. 예를 들어 Timestream을 사용해 애플리케이션을 오가는 웹 트래픽을 저장하고 처리할 수 있습니다. 또한 Timestream은 이러한 데이터를 분석하는 분석 기능과 더불어 구매 경로 및 장바구니 유기와 같은 정보를 제공합니다.