Verwendung von Amazon Timestream als Ziel für AWS Database Migration Service

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

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Sie können AWS Database Migration Service es verwenden, um Daten von Ihrer Quelldatenbank zu einem Amazon Timestream Timestream-Zielendpunkt zu migrieren, wobei Full Load- und CDC-Datenmigrationen unterstützt werden.

Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer Serverless-Zeitreihendatenbank-Service, der für die Erfassung großer Datenmengen entwickelt wurde. Zeitreihendaten sind Folgen von Datenpunkten, die über ein Zeitintervall erfasst wurden. Sie werden zur Messung von Ereignissen verwendet, die sich im Laufe der Zeit ändern. Es wird verwendet, um Metriken aus IoT-Anwendungen, -Anwendungen und -Analyseanwendungen zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. DevOps Sobald Sie Ihre Daten in Timestream haben, können Sie Trends und Muster in Ihren Daten nahezu in Echtzeit visualisieren und identifizieren. Informationen zu Amazon Timestream finden Sie unter Was ist Amazon Timestream? im Amazon-Timestream-Entwicklerhandbuch.

Voraussetzungen für die Verwendung von Amazon Timestream als Ziel für AWS Database Migration Service

Bevor Sie Amazon Timestream als Ziel für einrichten, stellen Sie sicher AWS DMS, dass Sie eine IAM-Rolle erstellen. Diese Rolle muss AWS DMS den Zugriff auf die Daten ermöglichen, die zu Amazon Timestream migriert werden. Die Mindestanzahl an Zugriffsberechtigungen für die Rolle, die Sie für die Migration zu Timestream verwenden, ist in der folgenden IAM-Richtlinie aufgeführt.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "AllowDescribeEndpoints",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "timestream:DescribeEndpoints"
            ],
            "Resource": "*"
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor0",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "timestream:ListTables",
                "timestream:DescribeDatabase"
            ],
            "Resource": "arn:aws:timestream:region:account_id:database/DATABASE_NAME"
        },
        {
            "Sid": "VisualEditor1",
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "timestream:DeleteTable",
                "timestream:WriteRecords",
                "timestream:UpdateTable",
                "timestream:CreateTable"
            ],
            "Resource": "arn:aws:timestream:region:account_id:database/DATABASE_NAME/table/TABLE_NAME"
        }
    ]
} 
        

Wenn Sie beabsichtigen, alle Tabellen zu migrieren, verwenden Sie * for TABLE_NAME im obigen Beispiel.

Beachten Sie Folgendes zur Verwendung von Timestream als Ziel:

Aufgabeneinstellungen für vollständige Multithread-Ladevorgänge

AWS DMS Unterstützt zur Erhöhung der Geschwindigkeit der Datenübertragung eine Multithread-Migrationsaufgabe mit Volllast zu einem Timestream-Zielendpunkt mit den folgenden Aufgabeneinstellungen:

Aufgabeneinstellungen für Multithreaded CDC-Ladevorgänge

AWS DMS Unterstützt die folgenden Aufgabeneinstellungen, um die CDC-Leistung zu fördern:

Endpunkteinstellungen bei Verwendung von Timestream als Ziel für AWS DMS

Sie können Endpunkteinstellungen zur Konfiguration Ihrer Timestream-Zieldatenbank verwenden, ähnlich wie Sie zusätzliche Verbindungsattribute verwenden. Sie geben die Einstellungen an, wenn Sie den Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsole oder mithilfe des create-endpoint Befehls in AWS CLI, mit der --timestream-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}' JSON-Syntax erstellen.

Die folgende Tabelle zeigt die Endpunkteinstellungen, die Sie mit Timestream als Ziel verwenden können.

Erstellen und Ändern eines Amazon-Timestream-Zielendpunkts

Nachdem Sie eine IAM-Rolle erstellt und die Mindestanzahl an Zugriffsberechtigungen festgelegt haben, können Sie einen Amazon Timestream Timestream-Zielendpunkt mithilfe der AWS DMS Konsole oder mithilfe des create-endpoint Befehls in der mit der AWS CLI--timestream-settings '{"EndpointSetting": "value", ...}'JSON-Syntax erstellen.

In den folgenden Beispielen wird erläutert, wie ein Timestream-Zielendpunkt mit der AWS CLI erstellt und geändert wird.

Befehl „Timestream-Zielendpunkt erstellen“

aws dms create-endpoint —endpoint-identifier timestream-target-demo
--endpoint-type target —engine-name timestream
--service-access-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/my-role
--timestream-settings
{
    "MemoryDuration": 20,
    "DatabaseName":"db_name",
    "MagneticDuration": 3,
    "CdcInsertsAndUpdates": true,
    "EnableMagneticStoreWrites": true,
}

Befehl „Timestream-Zielendpunkt ändern“

aws dms modify-endpoint —endpoint-identifier timestream-target-demo
--endpoint-type target —engine-name timestream
--service-access-role-arn arn:aws:iam::123456789012:role/my-role
--timestream-settings
{
    "MemoryDuration": 20,
    "MagneticDuration": 3,
}

Verwenden der Objektzuweisung zum Migrieren von Daten zu einem Timestream-Thema

AWS DMS verwendet Regeln für die Tabellenzuweisung, um Daten aus der Quelle dem Timestream-Zielthema zuzuordnen. Um Daten einem Zielthema zuzuweisen, verwenden Sie eine Art von Tabellenzuweisungsregel, die als Objektzuweisung bezeichnet wird. Mit der Objektzuweisung legen Sie fest, wie Datensätze in der Quelle den in einem Timestream-Thema veröffentlichten Datensätzen zugewiesen werden.

Timestream-Themen verfügen bis auf einen Partitionsschlüssel über keine voreingestellte Struktur.

Um eine Objektzuweisungsregel zu erstellen, legen Sie rule-type als object-mapping fest. Diese Regel gibt an, welchen Objektzuweisungstyp Sie verwenden möchten. Die Struktur für die Regel lautet wie folgt.

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "object-mapping",
            "rule-id": "id",
            "rule-name": "name",
            "rule-action": "valid object-mapping rule action",
            "object-locator": {
                "schema-name": "case-sensitive schema name",
                "table-name": ""
            }
        }
    ]
}

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "object-mapping",
            "rule-id": "1",
            "rule-name": "timestream-map",
            "rule-action": "map-record-to-record",
            "target-table-name": "tablename",
            "object-locator": {
                "schema-name": "",
                "table-name": ""
            },
            "mapping-parameters": {
                "timestream-dimensions": [
                    "column_name1",
                     "column_name2"
                ],
                "timestream-timestamp-name": "time_column_name",
                "timestream-multi-measure-name": "column_name1or2",
                "timestream-hash-measure-name":  true or false,
                "timestream-memory-duration": x,
                "timestream-magnetic-duration": y
            }
        }
    ]
}
    

AWS DMS unterstützt derzeit map-record-to-record und map-record-to-document als einzig gültige Werte für den Parameter. rule-action Die map-record-to-document Werte map-record-to-record und geben an, was AWS DMS standardmäßig mit Datensätzen geschieht, die nicht in der exclude-columns Attributliste ausgeschlossen sind. Diese Werte wirken sich in keiner Weise auf die Attributzuweisungen aus.

Verwenden Sie map-record-to-record beim Migrieren aus einer relationalen Datenbank zu einem Timestream-Thema. Dieser Regeltyp verwendet den taskResourceId.schemaName.tableName-Wert aus der relationalen Datenbank als Partitionsschlüssel in dem Timestream-Thema und erstellt ein Attribut für jede Spalte in der Quelldatenbank. Bei Verwendung wird für jede Spalte in der Quelltabellemap-record-to-record, die nicht in der exclude-columns Attributliste aufgeführt ist, ein entsprechendes Attribut im Zielthema AWS DMS erstellt. Dieses entsprechende Attribut wird unabhängig davon erstellt, ob diese Quellspalte in einer Attributzuweisung verwendet wird oder nicht.

Eine Möglichkeit, map-record-to-record zu verstehen, besteht darin, sich die praktische Anwendung zu veranschaulichen. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass Sie mit einer Tabellenzeile einer relationalen Datenbank beginnen, die die folgende Struktur aufweist und die folgenden Daten enthält.

Um diese Informationen von einem Schema mit dem Namen Test zu einem Timestream-Thema zu migrieren, erstellen Sie Regeln, um die Daten dem Zielthema zuzuweisen. Die folgende Regel veranschaulicht die Zuweisung.

{
    "rules": [
        {
            "rule-type": "selection",
            "rule-id": "1",
            "rule-name": "1",
            "rule-action": "include",
            "object-locator": {
                "schema-name": "Test",
                "table-name": "%"
            }
        },
        {
            "rule-type": "object-mapping",
            "rule-id": "2",
            "rule-name": "DefaultMapToTimestream",
            "rule-action": "map-record-to-record",
            "object-locator": {
                "schema-name": "Test",
                "table-name": "Customers"
            }
        }
    ]
}

Nachfolgend wird das resultierende Datensatzformat bei Verwendung unserer Beispieldaten in dem Timestream-Zielthema für ein bestimmtes Timestream-Thema und einen bestimmten Partitionsschlüssel (in diesem Fall taskResourceId.schemaName.tableName) illustriert.

  {
     "FirstName": "Randy",
     "LastName": "Marsh",
     "StoreId":  "5",
     "HomeAddress": "221B Baker Street",
     "HomePhone": "1234567890",
     "WorkAddress": "31 Spooner Street, Quahog",
     "WorkPhone": "9876543210",
     "DateOfBirth": "02/29/1988"
  }              

Einschränkungen bei der Verwendung von Amazon Timestream als Ziel für AWS Database Migration Service

Bei der Verwendung von Amazon Timestream als Ziel gelten die folgenden Einschränkungen: