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計測対象が増えた場合にカラムやアトリビュートが横に増えていくのか、レコードが縦に増えていくのかという違いがあります。 ストレージ Timestreamはメモリストアとマグネティックストアという2種類のストレージを持ちます。それぞれ以下のような役割を持ちます。 メモリストア 新しいデータを保存するためのストレージ ある時点のデータを高速に抽出するようなクエリに最適化されている マグネティックストア データを長期間保存するためのストレージ 分析クエリをサポートするように最適化されている 各ストレージにはデータの保持期間が設定でき、設定したデータ保持期間とレコードのタイムスタンプに応じてレコードの保存先がメモリストア → マグネティックストアと遷移し、マグネティックストアのデータ保持期間を超過したレコードは削除されます。 現在はメモリストアとマグネティックストアの2種類でストレージが構成されてい
一番大きな単位としてデータベース (Database) があり、その中に複数のテーブル (Table) を持つことができ、そのテーブルの中に複数のタイムシリーズ (Time-Series) が入っています。タイムシリーズ (Time-Series) は時系列に並んだレコード (Record) のまとまりとなっていて、その中にディメンション(Dimension)と呼ばれる測定値を識別するための属性情報とメジャー (Measure) と呼ばれる測定値でテーブル内で一意に決まるものに対して、タイムスタンプごとにレコード (Record) と呼ばれる単一のデータポイントが記録されています。 各構成要素の細かい制約はこちらを参照してください。では、Amazon Timestream の基本操作のイメージを掴んでいただくために、Timestream のデータベースとテーブルを作成し、データを挿入後、検
皆さんは、レポート機能を活用してますか? マニュアルの中には「季節限定新メニューのレシピ」「あたらしく導入した機械設備の操作方法」など 必ず閲覧してほしいマニュアル ってありますよね。 「作成したマニュアルの閲覧数は伸びているけど、... 今回はこの詳細版レポート機能の中身のポイントと、そこに至るまでについてお話いたします。 詳細版レポート機能のポイントデータストアにTimestreamを利用しているTimestreamにデータ投入するにあたり Fluentd 用プラグインをOSSで開発NestJS を採用したマイクロサービスで提供順番に説明します。 データストアに Timestream を採用した理由従来のレポート機能は以下のようになっていました。 ユーザがマニュアル作成/閲覧などサービスを利用すると(1)、Fluentd経由で Amazon Kinesis Data Firehose にア
Amazon Web Services ブログ Amazon Timestream のよくあるクエリパターンとその効率的な SQL 記述方法 Amazon Timestream は時系列データを取り扱う為のサーバーレスの目的別データベースサービスであり、その使用量に応じて課金が行われます。時系列データに対して、SQL を利用してクエリを実行しますが、同じ結果を得る為に複数の SQL 記述方法があり、そのパフォーマンスやコスト、複雑さはそれぞれ異なる為、正しいクエリを特定する事はとても重要です。また、組み込みの時系列関数を利用する事でクエリの複雑さを軽減する事ができます。 この投稿では、時系列のワークロードで一般的なクエリパターンと、それに対する Timestream の SQL クエリの効果的な記述方法を取り上げます。初めに本投稿で利用する IoT のデータセットを確認し、次に、Times
はじめに こんにちは。技術統括本部、DX推進部の張です。 留学生で中国から来て、日本文化が大好きで日本の企業に働くことになった社会人一年目です。 個人的なニュースは、最近サイバーパンク2077にハマっていて、よりいい画質のためグラボ買い替えを考えたところビットコインブームに遭遇して、グラボがほぼ欠品になっていることです。 さて、今回はAmazon Timestreamというサービスを試していまして、その結果を紹介いたします。 要約 2020年10月に時系列専用DB:Amazon Timestreamがリリースされました DBのアップロード、クエリ時の性能を調査しました 公式Go言語SDKを使ってDBに230万レコードのデータを入れてみました このデータをもとにいくつかのクエリを実行し、レスポンスを測りました SQLがサポートされている時系列DBとして十分使えます 目次 はじめに 要約 目次
クエリの例をいくつか見てみましょう。 Query 1 – 次のクエリは region でデータをフィルタリングし、過去 1 日間で米国地域で視聴されたビデオの合計回数をカウントしています (Timestream の ago() 関数を利用) 。指定された地域でのビデオ消費量の全体像を示します。 SELECT COUNT(*) AS video_count FROM "test"."videostreaming" WHERE time >= ago(1d) AND region = 'US' Query 2 – 次のクエリは device_type に基づいてデータをグループ化し、過去 1 日分の各デバイスタイプ毎のビデオストリーミングセッションの平均時間を計算します。こうする事でデバイス毎に平均時間がどのように変化するか分析出来ます。この情報は様々なデバイスでのユーザの行動や好みを理解し、
大阪オフィスの小倉です。 Amazon TimestreamからAmazon S3へのエクスポートがサポートされました。 概要 S3へのエクスポートには、UNLOADステートメントを使用します。TO で出力先のS3バケットを指定します。 S3バケットは、Timestreamと同一のAWSアカウント、リージョンである必要があります。 UNLOAD (SELECT statement) TO 's3://bucket-name/folder' WITH ( option = expression [, ...] ) WITHで以下のオプションを指定できるようです。 { partitioned_by = ARRAY[ col_name[,...] ] # デフォルト:なし | format = [ '{ CSV | PARQUET }' ] # デフォルト:CSV | compression = [
Amazon Web Services ブログ Amazon Timestream でスケジュールドクエリを使用して、クエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する 本ブログでは、 Amazon Timestream のスケジュールドクエリを使用してクエリのパフォーマンスを向上させ、コストを削減する方法を紹介します。スケジュールドクエリにより、リアルタイム分析がよりパフォーマンスとコスト効率に優れたものになるため、データからさらなる洞察を引き出し、より良いビジネス上の意思決定を継続的に行うことができます。 Timestream はサーバーレスの時系列データベースであり、幅広い業種のお客様がリアルタイムの洞察を引き出し、重要なビジネスアプリケーションを監視し、ウェブサイトやアプリケーションで何百万ものリアルタイムイベントを分析するために採用しています。これらの多様なワークロードを、クエリ
$ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.6 BuildVersion: 19G2021 $ docker --version Docker version 20.10.0, build 7287ab3 $ aws --version aws-cli/2.1.4 Python/3.7.4 Darwin/19.6.0 exe/x86_64 $ node -v v12.18.3 $ npm -v 6.14.6
AWSチームのすずきです。 Nature Remo E Lite が取得したスマートメーターの消費電力情報を、 時系列データベース Amazon Timestream に登録する Lambda関数 を試す機会がありましたので、 紹介させて頂きます。 Nature Remo Cloud API スマートメータの消費電力情報の取得は、Nature Remo Cloud APIを利用しました。 API利用に必要なトークンは以下を参考に用意しました。 電力情報 公式ドキュメントスマートメーターの値から電力データを算出するより、以下の2項目を記録対象としました。 measured_instantaneous : 積算電力量計測値(正方向) normal_direction_cumulative_electric_energy : 瞬時電力計測値 API結果サンプル $ TOKEN='0000' $
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
CloudFormationを使って、Amazon Timestreamを作ってみました。 IoT Coreのルールアクションも作成し、とあるMQTTトピックに来たデータをAmazon Timestreamに格納する仕組みです。 CloudFormationテンプレートの作成 作成したCloudFormationテンプレートは下記です。IoT Coreで受け取ったメッセージをAmazon Timestreamに格納しています。 AWSTemplateFormatVersion: "2010年09月09日" Description: Amazon Timestream Sample Resources: IoTDataTimestreamDatabase: Type: AWS::Timestream::Database Properties: DatabaseName: CfnSampleDa
こんにちは デバイス 構成 設定 1. SORACOM Funnel AWS IoT アダプター 2. Amazon Timestream 3. AWS IoT 3.1. テスト 3.2. ルール 確認 まとめ こんにちは 先日、Amazon TimestreamがGAされましたね。 Amazon Timestreamはフルマネージド時系列データベースです。これまでAWSのマネージドな時系列データベースがなかったわけですが、DyanmoDBやAurora/RDSで代用したり、EC2で時系列データベースをたてたりしていました。もしくはS3に保存、、、でしょうか?DynamoDBやAuroraはまだしもEC2は運用負荷もそれなりなので、待っていた方々は多いのではないでしょうか。 さて、時系列データベースのユースケースはなんでしょうか。キャッチ―なのはIoTでしょう。というわけで今回はIoTデバ
こんにちは、CX事業本部 IoT事業部の若槻です。 サーバーレスな時系列データベースサービスのAmazon Timestreamが、東京リージョン(ap-northeast-1)で利用可能になっていました! Amazon Timestreamとは Amazon Timestreamは、低コストかつ高パフォーマンスな時系列データベースサービスです。サーバーレスなサービスなのでキャパシティの管理は必要ありません。そして時系列データの柔軟な取得や分析を行えるクエリが利用可能となっており、次のようなユースケースに向いているサービスとなっています。 IoTアプリケーション データ分析アプリケーション インフラやサービスのメトリクス監視 機能の詳細や活用方法については、他の記事がDevelopersIOに既にいくつも上がっているので合わせてご覧ください。 Amazon Timestream の記事一覧
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