Amazon Timestream

快速、可擴展、全受管的時間序列資料庫

Amazon Timestream 是一個適用於 IoT 和營運應用程式的快速、可擴展、全受管的時間序列資料庫服務,可輕鬆存放和分析每天數兆個事件,其成本僅為關聯式資料庫的十分之一。在 IoT 裝置、IT 系統和智慧型工業機器的推動下,時間序列資料 – 衡量事物如何隨時間變化的資料 – 是增長最快的資料類型之一。時間序列資料具有特定的特徵,例如通常依時間排序送達、是僅能附加的資料,而且總是查詢一段時間的資料。雖然關聯式資料庫可以存放這些資料,但由於並未針對存放和擷取不同時間間隔的資料進行優化,因此處理這類資料的效率不佳。 Timestream 是一個專門建構的時間序列資料庫,可依時間間隔有效地存放和處理這類資料。使用 Timestream 時,您可以輕鬆存放和分析 DevOps 日誌資料、IoT 應用程式感應器資料,以及設備維護的工業遙測資料。隨著時間資料越來越多,Timestream 調整式查詢處理引擎可知道資料的位置和格式,讓您可以更輕鬆快速地分析資料。 Timestream 也可以自動進行資料的彙總、保留、分級和壓縮,讓您以最低的成本管理資料。 Timestream 是無伺服器服務,因此無須管理伺服器。它會管理耗時的任務,例如伺服器佈建、軟體修補、設定、組態、資料保留和分級,讓您有更多時間專注於建立應用程式。

AWS re:Invent 2018 中的 Amazon Timestream 公告 (2:05)

優勢

快 1,000 倍而且成本只要 1/10

Timestream 為您提供每天處理數兆個事件的規模和速度,查詢效能提高了 1,000 倍,是關聯式資料庫成本的 10 分之 1。與關聯式資料庫不同,Timestream 可按時間間隔整理資料,減少了需要掃描以回答查詢的資料量。它在不同的處理層執行插入和查詢,可消除資源爭用的情況以提高效能。

內建的分析

使用平滑、近似值和插值等內建分析功能,快速準備和分析時間序列資料。此外,Timestream 調整式查詢處理引擎可針對毫秒、微秒和毫微秒等各種時間間隔進行優化,讓您可以輕鬆分析時間序列資料。

無伺服器

使用 Timestream 無須管理伺服器。隨著應用程式需求的變化,Timestream 可自動擴展或縮減以調整容量和效能。 Timestream 會負責處理耗時的任務,例如伺服器佈建、軟體修補、設定和組態,讓您有更多時間專注於建立應用程式。您可以使用 Timestream 資料保留政策自動化資料的存放方式,以便降低資料隨著時間不斷增加的管理成本。

運作方式

Timestream – 運作方式

使用案例

DevOps

Timestream 非常適合 DevOps 應用程式,這些應用程式以每秒數百萬次插入的速度收集資料,並即時分析這些資料,以提高應用程式效能和可用性。例如,使用 Timestream 時,您可以收集和分析應用程式資料以管理應用程式效能管理、網路資料以進行網路優化,以及伺服器監控資料以改善基礎設施的可用性。

工業遙測

Timestream 可讓您輕鬆存放和分析大規模的時間序列資料,以進行工業設備維護、交易監控、叢集管理以及路線規劃和優化。Timestream 調整式查詢處理引擎和資料保留政策可調整查詢效能和儲存容量,以便在資料隨時間增加時,以盡可能低的成本維持穩定、可預測的效能。

IoT 應用程式

Timestream 可讓您透過平滑、近似值和插值等內建分析功能,快速分析 IoT 應用程式產生的時間序列資料。例如,智慧型家居裝置製造商可以使用 Timestream 收集裝置感應器的動作或溫度資料,使用插值找出沒有動作的時間範圍,然後提醒消費者採取行動,例如關燈或調低暖氣的溫度以節省能源。

應用程式監控

Timestream 可讓您輕鬆存放和分析大規模的點擊流資料以了解客戶動態 – 一段時間內應用程式中的使用者活動。例如,您可以使用 Timestream 存放和處理應用程式的傳入和傳出 Web 流量。Timestream 還提供可分析這類資料的分析功能,並獲得諸如購買路徑和放棄購物車之類的洞見。

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