Für ähnliche Funktionen wie Amazon Timestream für sollten Sie Amazon Timestream for LiveAnalytics InfluxDB in Betracht ziehen. Es bietet eine vereinfachte Datenaufnahme und Antwortzeiten im einstelligen Millisekundenbereich für Analysen in Echtzeit. [Erfahren](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html) Sie hier mehr.
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.
# Zugreifen auf Timestream für LiveAnalytics
Sie können auf Timestream zugreifen, um die LiveAnalytics Konsole, die CLI oder die API zu verwenden. Informationen zum Zugriff auf Timestream für LiveAnalytics finden Sie im Folgenden:
**Topics**
+ [Melden Sie sich an für eine AWS-Konto](#sign-up-for-aws)
+ [Erstellen eines Benutzers mit Administratorzugriff](#create-an-admin)
+ [Stellen Sie Timestream für den Zugriff bereit LiveAnalytics](#getting-started.prereqs.iam-user)
+ [Erteilen programmgesteuerten Zugriffs](#programmatic-access)
+ [Verwenden der Konsole](console_timestream.md)
+ [Zugreifen auf Amazon Timestream für die LiveAnalytics Nutzung des AWS CLI](Tools.CLI.md)
+ [Verwenden der API](Using.API.md)
+ [Mit dem AWS SDKs](getting-started-sdks.md)
## Melden Sie sich an für eine AWS-Konto
Wenn Sie noch keine haben AWS-Konto, führen Sie die folgenden Schritte aus, um eine zu erstellen.
**Um sich für eine anzumelden AWS-Konto**
1. Öffnen Sie [https://portal.aws.amazon.com/billing/die Anmeldung.](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup)
1. Folgen Sie den Online-Anweisungen.
Während der Anmeldung erhalten Sie einen Telefonanruf oder eine Textnachricht und müssen einen Verifizierungscode über die Telefontasten eingeben.
Wenn Sie sich für eine anmelden AWS-Konto, *Root-Benutzer des AWS-Kontos*wird eine erstellt. Der Root-Benutzer hat Zugriff auf alle AWS-Services und Ressourcen des Kontos. Als bewährte Sicherheitsmethode weisen Sie einem Benutzer Administratorzugriff zu und verwenden Sie nur den Root-Benutzer, um [Aufgaben auszuführen, die Root-Benutzerzugriff erfordern](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks).
AWS sendet Ihnen nach Abschluss des Anmeldevorgangs eine Bestätigungs-E-Mail. Du kannst jederzeit deine aktuellen Kontoaktivitäten einsehen und dein Konto verwalten, indem du zu [https://aws.amazon.com/](https://aws.amazon.com/)gehst und **Mein Konto** auswählst.
## Erstellen eines Benutzers mit Administratorzugriff
Nachdem Sie sich für einen angemeldet haben AWS-Konto, sichern Sie Ihren Root-Benutzer des AWS-Kontos AWS IAM Identity Center, aktivieren und erstellen Sie einen Administratorbenutzer, sodass Sie den Root-Benutzer nicht für alltägliche Aufgaben verwenden.
**Sichern Sie Ihre Root-Benutzer des AWS-Kontos**
1. Melden Sie sich [AWS-Managementkonsole](https://console.aws.amazon.com/)als Kontoinhaber an, indem Sie **Root-Benutzer** auswählen und Ihre AWS-Konto E-Mail-Adresse eingeben. Geben Sie auf der nächsten Seite Ihr Passwort ein.
Hilfe bei der Anmeldung mit dem Root-Benutzer finden Sie unter [Anmelden als Root-Benutzer](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) im *AWS-Anmeldung -Benutzerhandbuch* zu.
1. Aktivieren Sie die Multi-Faktor-Authentifizierung (MFA) für den Root-Benutzer.
Anweisungen finden Sie unter [Aktivieren eines virtuellen MFA-Geräts für Ihren AWS-Konto Root-Benutzer (Konsole)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) im *IAM-Benutzerhandbuch*.
**Erstellen eines Benutzers mit Administratorzugriff**
1. Aktivieren Sie das IAM Identity Center.
Anweisungen finden Sie unter [Aktivieren AWS IAM Identity Center](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-set-up-for-idc.html) im *AWS IAM Identity Center -Benutzerhandbuch*.
1. Gewähren Sie einem Administratorbenutzer im IAM Identity Center Benutzerzugriff.
*Ein Tutorial zur Verwendung von IAM-Identity-Center-Verzeichnis als Identitätsquelle finden Sie IAM-Identity-Center-Verzeichnis im Benutzerhandbuch unter [Benutzerzugriff mit der Standardeinstellung konfigurieren](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/quick-start-default-idc.html).AWS IAM Identity Center *
**Anmelden als Administratorbenutzer**
+ Um sich mit Ihrem IAM-Identity-Center-Benutzer anzumelden, verwenden Sie die Anmelde-URL, die an Ihre E-Mail-Adresse gesendet wurde, als Sie den IAM-Identity-Center-Benutzer erstellt haben.
Hilfe bei der Anmeldung mit einem IAM Identity Center-Benutzer finden Sie [im *AWS-Anmeldung Benutzerhandbuch* unter Anmeldung beim AWS Access-Portal](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/iam-id-center-sign-in-tutorial.html).
**Weiteren Benutzern Zugriff zuweisen**
1. Erstellen Sie im IAM-Identity-Center einen Berechtigungssatz, der den bewährten Vorgehensweisen für die Anwendung von geringsten Berechtigungen folgt.
Anweisungen hierzu finden Sie unter [ Berechtigungssatz erstellen](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-started-create-a-permission-set.html) im *AWS IAM Identity Center -Benutzerhandbuch*.
1. Weisen Sie Benutzer einer Gruppe zu und weisen Sie der Gruppe dann Single Sign-On-Zugriff zu.
Eine genaue Anleitung finden Sie unter [ Gruppen hinzufügen](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/addgroups.html) im *AWS IAM Identity Center -Benutzerhandbuch*.
## Stellen Sie Timestream für den Zugriff bereit LiveAnalytics
Die Berechtigungen, die für den Zugriff auf Timestream für erforderlich LiveAnalytics sind, wurden dem Administrator bereits erteilt. Anderen Benutzern sollten Sie mithilfe der folgenden Richtlinie Timestream für den LiveAnalytics Zugriff gewähren:
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"timestream:*",
"kms:DescribeKey",
"kms:CreateGrant",
"kms:Decrypt",
"dbqms:CreateFavoriteQuery",
"dbqms:DescribeFavoriteQueries",
"dbqms:UpdateFavoriteQuery",
"dbqms:DeleteFavoriteQueries",
"dbqms:GetQueryString",
"dbqms:CreateQueryHistory",
"dbqms:UpdateQueryHistory",
"dbqms:DeleteQueryHistory",
"dbqms:DescribeQueryHistory",
"s3:ListAllMyBuckets"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
**Anmerkung**
Informationen dazu finden Sie unter [Aktionen`dbqms`, Ressourcen und Bedingungsschlüssel für den Database Query Metadata Service](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_databasequerymetadataservice.html). Weitere Informationen dazu `kms` finden Sie unter [Aktionen, Ressourcen und Bedingungsschlüssel für den AWS Key Management Service](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_awskeymanagementservice.html).
## Erteilen programmgesteuerten Zugriffs
Benutzer benötigen programmgesteuerten Zugriff, wenn sie mit AWS außerhalb des AWS-Managementkonsole interagieren möchten. Die Art und Weise, wie programmatischer Zugriff gewährt wird, hängt vom Benutzertyp ab, der zugreift. AWS
Um Benutzern programmgesteuerten Zugriff zu gewähren, wählen Sie eine der folgenden Optionen.
****
| Welcher Benutzer benötigt programmgesteuerten Zugriff? | Bis | Von |
| --- | --- | --- |
| IAM | (Empfohlen) Verwenden Sie Konsolenanmeldeinformationen als temporäre Anmeldeinformationen, um programmatische Anfragen an AWS CLI AWS SDKs, oder zu signieren. AWS APIs | Befolgen Sie die Anweisungen für die Schnittstelle, die Sie verwenden möchten. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/timestream/latest/developerguide/accessing.html) |
| Mitarbeiteridentität (Benutzer, die in IAM Identity Center verwaltet werden) | Verwenden Sie temporäre Anmeldeinformationen, um programmatische Anfragen an das AWS CLI AWS SDKs, oder AWS APIs zu signieren. | Befolgen Sie die Anweisungen für die Schnittstelle, die Sie verwenden möchten. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/timestream/latest/developerguide/accessing.html) |
| IAM | Verwenden Sie temporäre Anmeldeinformationen, um programmatische Anfragen an das AWS CLI AWS SDKs, oder zu signieren. AWS APIs | Folgen Sie den Anweisungen unter [Verwenden temporärer Anmeldeinformationen mit AWS Ressourcen](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) im IAM-Benutzerhandbuch. |
| IAM | (Nicht empfohlen)Verwenden Sie langfristige Anmeldeinformationen, um programmatische Anfragen an das AWS CLI AWS SDKs, oder zu signieren. AWS APIs | Befolgen Sie die Anweisungen für die Schnittstelle, die Sie verwenden möchten. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/timestream/latest/developerguide/accessing.html) |
# Verwenden der Konsole
Sie können die AWS Management Console für Timestream Live Analytics verwenden, um Datenbanken und Tabellen zu erstellen, zu bearbeiten, zu löschen, zu beschreiben und aufzulisten. Sie können die Konsole auch verwenden, um Abfragen auszuführen.
**Topics**
+ [Tutorial](#console_timestream.db-w-sample-data)
+ [Erstellen einer -Datenbank](#console_timestream.db.using-console)
+ [Erstellen einer Tabelle](#console_timestream.table.using-console)
+ [Ausführen einer -Abfrage](#console_timestream.queries.using-console)
+ [Erstellen Sie eine geplante Abfrage](#console_timestream.scheduledquery.using-console)
+ [Löschen Sie eine geplante Abfrage](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console)
+ [Löschen einer Tabelle](#console_timestream.delete-table.using-console)
+ [Löschen einer Datenbank](#console_timestream.delete-db.using-console)
+ [Bearbeiten Sie eine Tabelle](#console_timestream.edit-table.using-console)
+ [Bearbeiten Sie eine Datenbank](#console_timestream.edit-db.using-console)
## Tutorial
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie eine Datenbank mit Beispieldatensätzen erstellen und Beispielabfragen ausführen. Die in diesem Tutorial verwendeten Beispieldatensätze werden häufig in IoT und DevOps Szenarien verwendet. Der IoT-Datensatz enthält Zeitreihendaten wie Geschwindigkeit, Standort und Ladung eines Lkw, um das Flottenmanagement zu rationalisieren und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Der DevOps Datensatz enthält EC2-Instanzmetriken wie CPU-, Netzwerk- und Speicherauslastung, um die Leistung und Verfügbarkeit von Anwendungen zu verbessern. Hier finden Sie ein [Video-Tutorial](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ) für die in diesem Abschnitt beschriebenen Anweisungen
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Datenbank mit den Beispieldatensätzen zu erstellen und Beispielabfragen mithilfe der AWS Konsole auszuführen.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Datenbanken**
1. Klicken Sie auf **Datenbank erstellen**.
1. Geben Sie auf der Seite „Datenbank erstellen“ Folgendes ein:
+ **Konfiguration wählen** — Wählen Sie **Beispieldatenbank** aus.
+ **Name** — Geben Sie einen Datenbanknamen Ihrer Wahl ein.
+ **Wählen Sie Beispieldatensätze** aus — Wählen Sie **IoT** und. **DevOps**
+ Klicken Sie auf **Datenbank erstellen**, um eine Datenbank zu erstellen, die zwei IoT-Tabellen enthält und mit DevOps Beispieldaten gefüllt ist.
1. **Wählen Sie im Navigationsbereich den Abfrage-Editor aus**
1. Wählen Sie im oberen Menü **Beispielabfragen** aus.
1. Klicken Sie auf eine der Beispielabfragen. Dadurch gelangen Sie zurück zum Abfrage-Editor, in dem der Editor die Beispielabfrage enthält.
1. Klicken Sie auf **Ausführen**, um die Abfrage auszuführen und die Abfrageergebnisse anzuzeigen.
## Erstellen einer -Datenbank
Gehen Sie wie folgt vor, um mit der AWS Konsole eine Datenbank zu erstellen.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Datenbanken**
1. Klicken Sie auf **Datenbank erstellen**.
1. Geben Sie auf der Seite „Datenbank erstellen“ Folgendes ein.
+ **Konfiguration wählen** — Wählen Sie **Standarddatenbank** aus.
+ **Name** — Geben Sie einen Datenbanknamen Ihrer Wahl ein.
+ **Verschlüsselung** — Wählen Sie einen KMS-Schlüssel oder verwenden Sie die Standardoption, bei der Timestream Live Analytics einen KMS-Schlüssel in Ihrem Konto erstellt, falls noch keiner vorhanden ist.
1. Klicken Sie auf **Datenbank erstellen, um eine Datenbank** zu erstellen.
## Erstellen einer Tabelle
Gehen Sie wie folgt vor, um mit der AWS Konsole eine Tabelle zu erstellen.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Tabellen**
1. Klicken Sie auf **Tabelle erstellen**.
1. Geben Sie auf der Seite „Tabelle erstellen“ Folgendes ein.
+ **Datenbankname** — Wählen Sie den Namen der Datenbank aus, die in [Erstellen einer -Datenbank](#console_timestream.db.using-console) erstellt wurde.
+ **Tabellenname** — Geben Sie einen Tabellennamen Ihrer Wahl ein.
+ **Aufbewahrung im Speicher** — Geben Sie an, wie lange Sie Daten im Speicher aufbewahren möchten. Der Speicherspeicher verarbeitet eingehende Daten, einschließlich spät eingehender Daten (Daten, deren Zeitstempel vor der aktuellen Uhrzeit liegt) und ist für schnelle point-in-time Abfragen optimiert.
+ **Aufbewahrung im Magnetspeicher** — Geben Sie an, wie lange Sie Daten im Magnetspeicher aufbewahren möchten. Der Magnetspeicher ist für die Langzeitspeicherung vorgesehen und für schnelle analytische Abfragen optimiert.
1. Klicken Sie auf **Tabelle erstellen**.
## Ausführen einer -Abfrage
Gehen Sie wie folgt vor, um Abfragen mit der AWS Konsole auszuführen.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich den **Abfrage-Editor**
1. Wählen Sie im linken Bereich die Datenbank aus, die in erstellt wurde[Erstellen einer -Datenbank](#console_timestream.db.using-console).
1. Wählen Sie im linken Bereich die Datenbank aus, die in erstellt wurde[Erstellen einer Tabelle](#console_timestream.table.using-console).
1. Im Abfrage-Editor können Sie eine Abfrage ausführen. Um die letzten 10 Zeilen in der Tabelle zu sehen, führen Sie folgenden Befehl aus:
```
SELECT * FROM . ORDER BY time DESC LIMIT 10
```
1. (Optional) Aktivieren Sie „**Einblicke aktivieren**“, um Einblicke in die Effizienz Ihrer Abfragen zu erhalten.
## Erstellen Sie eine geplante Abfrage
Gehen Sie wie folgt vor, um mithilfe der AWS Konsole eine geplante Abfrage zu erstellen.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Geplante Abfragen** aus.
1. Klicken Sie auf **Geplante Abfrage erstellen**.
1. Geben Sie in den Abschnitten **Abfragename** und **Zieltabelle** Folgendes ein.
+ **Name** — Geben Sie einen Abfragenamen ein.
+ **Datenbankname** — Wählen Sie den Namen der Datenbank aus, die in erstellt wurde. [Erstellen einer -Datenbank](#console_timestream.db.using-console)
+ **Tabellenname** — Wählen Sie den Namen der Tabelle aus, die in erstellt wurde. [Erstellen einer Tabelle](#console_timestream.table.using-console)
1. Geben Sie im Abschnitt **Abfrageanweisung** eine gültige Abfrageanweisung ein. Klicken Sie dann auf **Abfrage validieren**.
1. Definieren Sie im **Zieltabellenmodell** das Modell für alle undefinierten Attribute. Sie können **Visual Builder** oder JSON verwenden.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Zeitplan ausführen** die Option **Feste Rate** oder **Chron-Ausdruck** aus. Weitere Informationen zu [Zeitplanausdrücken finden Sie unter Schedule Expressions for Scheduled Queries](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html).
1. Geben Sie im Abschnitt **SNS-Thema das** SNS-Thema ein, das für Benachrichtigungen verwendet werden soll.
1. Geben Sie im Abschnitt **Fehlerprotokollbericht** den S3-Speicherort ein, der für die Meldung von Fehlern verwendet werden soll.
Wählen Sie den **Encryption key type** (Verschlüsselungsschlüssel-Typ).
1. Wählen Sie im Abschnitt **Sicherheitseinstellungen** unter **AWS KMS-Schlüssel** den Typ des AWS KMS-Schlüssels aus.
Geben Sie die **IAM-Rolle** ein, die Timestream für LiveAnalytics die Ausführung der geplanten Abfrage verwenden soll. Einzelheiten zu den erforderlichen Berechtigungen und der Vertrauensbeziehung [für die Rolle finden Sie in den IAM-Richtlinienbeispielen für geplante Abfragen](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries).
1. Klicken Sie auf **Geplante Abfrage erstellen**.
## Löschen Sie eine geplante Abfrage
Gehen Sie wie folgt vor, um eine geplante Abfrage mithilfe der AWS Konsole zu löschen oder zu deaktivieren.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich die Option **Geplante Abfragen**
1. Wählen Sie die geplante Abfrage aus, die in erstellt wurde[Erstellen Sie eine geplante Abfrage](#console_timestream.scheduledquery.using-console).
1. Wählen Sie **Aktionen** aus.
1. Wählen Sie „**Deaktivieren**“ oder **„Löschen**“.
1. Wenn Sie Löschen ausgewählt haben, bestätigen Sie die Aktion und wählen Sie **Löschen** aus.
## Löschen einer Tabelle
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Datenbank mithilfe der AWS Konsole zu löschen.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Tabellen**
1. Wählen Sie die Tabelle aus, in der Sie erstellt haben[Erstellen einer Tabelle](#console_timestream.table.using-console).
1. Klicken Sie auf **Delete**.
1. Geben *Sie Löschen* in das Bestätigungsfeld ein.
## Löschen einer Datenbank
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Datenbank mit der AWS Konsole zu löschen:
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Datenbanken**
1. Wählen Sie die Datenbank aus, die Sie unter **Datenbank erstellen** erstellt haben.
1. Klicken Sie auf **Delete**.
1. Geben *Sie Löschen* in das Bestätigungsfeld ein.
## Bearbeiten Sie eine Tabelle
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Tabelle mit der AWS Konsole zu bearbeiten.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Tabellen**
1. Wählen Sie die Tabelle aus, in der Sie erstellt haben[Erstellen einer Tabelle](#console_timestream.table.using-console).
1. Klicken Sie auf **Bearbeiten**
1. Bearbeiten Sie die Tabellendetails und speichern Sie sie.
+ **Aufbewahrung im Speicher** — Geben Sie an, wie lange Sie Daten im Speicherspeicher aufbewahren möchten. Der Speicherspeicher verarbeitet eingehende Daten, einschließlich spät eingehender Daten (Daten, deren Zeitstempel vor der aktuellen Uhrzeit liegt) und ist für schnelle point-in-time Abfragen optimiert.
+ **Aufbewahrung im Magnetspeicher** — Geben Sie an, wie lange Sie Daten im Magnetspeicher aufbewahren möchten. Der Magnetspeicher ist für die Langzeitspeicherung vorgesehen und für schnelle analytische Abfragen optimiert.
## Bearbeiten Sie eine Datenbank
Gehen Sie wie folgt vor, um eine Datenbank mit der AWS Konsole zu bearbeiten.
1. Öffnen Sie die [AWS Konsole](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Wählen Sie im Navigationsbereich **Datenbanken**
1. Wählen Sie die Datenbank aus, die Sie unter **Datenbank erstellen** erstellt haben.
1. Klicken Sie auf **Bearbeiten**
1. Bearbeiten Sie die Datenbankdetails und speichern Sie sie.
# Zugreifen auf Amazon Timestream für die LiveAnalytics Nutzung des AWS CLI
Sie können die AWS Command Line Interface (AWS CLI) verwenden, um mehrere AWS Dienste von der Befehlszeile aus zu steuern und sie mithilfe von Skripten zu automatisieren. Sie können das AWS CLI für Ad-hoc-Operationen verwenden. Sie können es auch verwenden, um Amazon Timestream für LiveAnalytics Operationen in Utility-Skripten einzubetten.
Bevor Sie das AWS CLI mit Timestream for verwenden können LiveAnalytics, müssen Sie den programmatischen Zugriff einrichten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erteilen programmgesteuerten Zugriffs](accessing.md#programmatic-access).
[Eine vollständige Liste aller Befehle, die für die Timestream for LiveAnalytics Query API in verfügbar sind AWS CLI, finden Sie in der Befehlsreferenz.AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-query/index.html)
Eine vollständige Liste aller Befehle, die für die Timestream for LiveAnalytics Write-API in verfügbar sind AWS CLI, finden Sie in der [AWS CLI Befehlsreferenz](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-write/index.html).
**Topics**
+ [Herunterladen und Konfigurieren der AWS CLI](#Tools.CLI.DownloadingAndRunning)
+ [Verwenden von AWS CLI mit Timestream für LiveAnalytics](#Tools.CLI.UsingWithQLDB)
## Herunterladen und Konfigurieren der AWS CLI
Das AWS CLI läuft unter Windows, MacOS oder Linux. Zum Herunterladen, Installieren undKonfigurieren führen Sie die folgenden Schritte aus:
1. Laden Sie das AWS CLI unter [http://aws.amazon.com/cli](https://aws.amazon.com/cli) herunter.
1. Folgen Sie den Anweisungen zur [Installation der AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) und [zur Konfiguration der AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) im *AWS Command Line Interface Benutzerhandbuch*.
## Verwenden von AWS CLI mit Timestream für LiveAnalytics
Das Befehlszeilenformat besteht aus einem Amazon Timestream für den LiveAnalytics Operationsnamen, gefolgt von den Parametern für diesen Vorgang. Das AWS CLI unterstützt zusätzlich zu JSON eine Kurzsyntax für die Parameterwerte.
Wird verwendet`help`, um alle verfügbaren Befehle in Timestream für aufzulisten. LiveAnalytics Beispiel:
```
aws timestream-write help
```
```
aws timestream-query help
```
Sie können auch `help` verwenden, um einen bestimmten Befehl zu beschreiben und mehr über seine Nutzung zu erfahren:
```
aws timestream-write create-database help
```
Um beispielsweise eine Datenbank zu erstellen:
```
aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase
```
Um eine Tabelle mit aktivierten Magnetspeicher-Schreibvorgängen zu erstellen:
```
aws timestream-write create-table \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}"
```
So schreiben Sie Daten mithilfe von Einzelmessdatensätzen:
```
aws timestream-write write-records \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--common-attributes "{\"Dimensions\":[{\"Name\":\"asset_id\", \"Value\":\"100\"}], \"Time\":\"1631051324000\",\"TimeUnit\":\"MILLISECONDS\"}" \
--records "[{\"MeasureName\":\"temperature\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"30\"},{\"MeasureName\":\"windspeed\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"7\"},{\"MeasureName\":\"humidity\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"15\"},{\"MeasureName\":\"brightness\", \"MeasureValueType\":\"DOUBLE\",\"MeasureValue\":\"17\"}]"
```
Um Daten mithilfe von Datensätzen mit mehreren Messwerten zu schreiben:
```
# wide model helper method to create Multi-measure records
function ingest_multi_measure_records {
epoch=`date +%s`
epoch+=$i
# multi-measure records
aws timestream-write write-records \
--database-name $src_db_wide \
--table-name $src_tbl_wide \
--common-attributes "{\"Dimensions\":[{\"Name\":\"device_id\", \
\"Value\":\"12345678\"},\
{\"Name\":\"device_type\", \"Value\":\"iPhone\"}, \
{\"Name\":\"os_version\", \"Value\":\"14.8\"}, \
{\"Name\":\"region\", \"Value\":\"us-east-1\"} ], \
\"Time\":\"$epoch\",\"TimeUnit\":\"MILLISECONDS\"}" \
--records "[{\"MeasureName\":\"video_metrics\", \"MeasureValueType\":\"MULTI\", \
\"MeasureValues\": \
[{\"Name\":\"video_startup_time\",\"Value\":\"0\",\"Type\":\"BIGINT\"}, \
{\"Name\":\"rebuffering_ratio\",\"Value\":\"0.5\",\"Type\":\"DOUBLE\"}, \
{\"Name\":\"video_playback_failures\",\"Value\":\"0\",\"Type\":\"BIGINT\"}, \
{\"Name\":\"average_frame_rate\",\"Value\":\"0.5\",\"Type\":\"DOUBLE\"}]}]" \
--endpoint-url $ingest_endpoint \
--region $region
}
# create 5 records
for i in {100..105};
do ingest_multi_measure_records $i;
done
```
So fragen Sie eine Tabelle ab:
```
aws timestream-query query \
--query-string "SELECT time, device_id, device_type, os_version,
region, video_startup_time, rebuffering_ratio, video_playback_failures, \
average_frame_rate \
FROM metricsdb.metrics \
where time >= ago (15m)"
```
Um eine geplante Abfrage zu erstellen:
```
aws timestream-query create-scheduled-query \
--name scheduled_query_name \
--query-string "select bin(time, 1m) as time, \
avg(measure_value::double) as avg_cpu, min(measure_value::double) as min_cpu, region \
from $src_db.$src_tbl where measure_name = 'cpu' \
and time BETWEEN @scheduled_runtime - (interval '5' minute) AND @scheduled_runtime \
group by region, bin(time, 1m)" \
--schedule-configuration "{\"ScheduleExpression\":\"$cron_exp\"}" \
--notification-configuration "{\"SnsConfiguration\":{\"TopicArn\":\"$sns_topic_arn\"}}" \
--scheduled-query-execution-role-arn "arn:aws:iam::452360119086:role/TimestreamSQExecutionRole" \
--target-configuration "{\"TimestreamConfiguration\":{\
\"DatabaseName\": \"$dest_db\",\
\"TableName\": \"$dest_tbl\",\
\"TimeColumn\":\"time\",\
\"DimensionMappings\":[{\
\"Name\": \"region\", \"DimensionValueType\": \"VARCHAR\"
}],\
\"MultiMeasureMappings\":{\
\"TargetMultiMeasureName\": \"mma_name\",
\"MultiMeasureAttributeMappings\":[{\
\"SourceColumn\": \"avg_cpu\", \"MeasureValueType\": \"DOUBLE\", \"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"target_avg_cpu\"
},\
{ \
\"SourceColumn\": \"min_cpu\", \"MeasureValueType\": \"DOUBLE\", \"TargetMultiMeasureAttributeName\": \"target_min_cpu\"
}] \
}\
}}" \
--error-report-configuration "{\"S3Configuration\": {\
\"BucketName\": \"$s3_err_bucket\",\
\"ObjectKeyPrefix\": \"scherrors\",\
\"EncryptionOption\": \"SSE_S3\"\
}\
}"
```
# Verwenden der API
Darüber hinaus LiveAnalytics bietet Amazon Timestream for direkten REST-API-Zugriff über das *Endpoint Discovery Pattern*. [SDKs](getting-started-sdks.md) Das Endpoint Discovery Pattern wird im Folgenden zusammen mit seinen Anwendungsfällen beschrieben.
## Das Endpoint Discovery-Muster
Da Timestream Live Analytics so konzipiert SDKs sind, dass sie transparent mit der Architektur des Dienstes zusammenarbeiten, einschließlich der Verwaltung und Zuordnung der Dienstendpunkte, wird empfohlen, sie SDKs für die meisten Anwendungen zu verwenden. Es gibt jedoch einige Fälle, in denen die Verwendung des Timestream for LiveAnalytics REST API-Endpunkterkennungsmusters erforderlich ist:
+ Sie verwenden [VPC-Endpunkte (AWS PrivateLink) mit](VPCEndpoints.md) Timestream für LiveAnalytics
+ Ihre Anwendung verwendet eine Programmiersprache, die noch keine SDK-Unterstützung bietet
+ Sie benötigen eine bessere Kontrolle über die clientseitige Implementierung
Dieser Abschnitt enthält Informationen darüber, wie das Endpoint Discovery Pattern funktioniert, wie das Endpoint Discovery Pattern implementiert wird, sowie Nutzungshinweise. Wählen Sie unten ein Thema aus, um mehr zu erfahren.
**Topics**
+ [Das Endpoint Discovery-Muster](#Using-API.endpoint-discovery)
+ [So funktioniert das Endpoint Discovery Pattern](Using-API.endpoint-discovery.how-it-works.md)
+ [Implementierung des Endpoint Discovery Patterns](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md)
# So funktioniert das Endpoint Discovery Pattern
Timestream basiert auf einer [Mobilfunkarchitektur](architecture.md#cells), um eine bessere Skalierung und Isolierung des Datenverkehrs zu gewährleisten. Da jedes Kundenkonto einer bestimmten Zelle in einer Region zugeordnet ist, muss Ihre Anwendung die richtigen zellenspezifischen Endpunkte verwenden, denen Ihr Konto zugeordnet wurde. Wenn Sie den verwenden SDKs, wird diese Zuordnung transparent für Sie vorgenommen, und Sie müssen die zellenspezifischen Endpunkte nicht verwalten. Wenn Sie jedoch direkt auf die REST-API zugreifen, müssen Sie die richtigen Endpunkte selbst verwalten und zuordnen. Dieser Prozess, das *Endpoint Discovery Pattern*, wird im Folgenden beschrieben:
1. Das Endpoint Discovery Pattern beginnt mit einem Aufruf zur `DescribeEndpoints` Aktion (im [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html)Abschnitt beschrieben).
1. Der Endpunkt sollte zwischengespeichert und für den Zeitraum wiederverwendet werden, der durch den zurückgegebenen Wert time-to-live (TTL) (der) angegeben ist. [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html#timestream-Type-Endpoint-CachePeriodInMinutes.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html#timestream-Type-Endpoint-CachePeriodInMinutes.html) Aufrufe an die Timestream Live Analytics-API können dann für die Dauer der TTL getätigt werden.
1. Nach Ablauf der TTL DescribeEndpoints sollte ein neuer Aufruf an erfolgen, um den Endpunkt zu aktualisieren (mit anderen Worten, beginnen Sie bei Schritt 1 von vorne).
**Anmerkung**
Syntax, Parameter und andere Nutzungsinformationen für die `DescribeEndpoints` Aktion werden in der [API-Referenz](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html) beschrieben. Beachten Sie, dass die `DescribeEndpoints` Aktion über beide SDKs verfügbar ist und für beide identisch ist.
Informationen zur Implementierung des Endpoint Discovery Patterns finden Sie unter[Implementierung des Endpoint Discovery Patterns](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md).
# Implementierung des Endpoint Discovery Patterns
Um das Endpoint Discovery Pattern zu implementieren, wählen Sie eine API (Write oder Query), erstellen Sie eine **DescribeEndpoints**Anfrage und verwenden Sie die zurückgegebenen Endpunkte für die Dauer der zurückgegebenen TTL-Werte. Das Implementierungsverfahren wird unten beschrieben.
**Anmerkung**
Stellen Sie sicher, dass Sie mit den [Nutzungshinweisen](#Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.usage-notes) vertraut sind.
## Verfahren zur Implementierung
1. Ermitteln Sie mithilfe der Anfrage den Endpunkt für die API, gegen die Sie Aufrufe tätigen möchten ([Write](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) oder [Query](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)). [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html)
1. Erstellen Sie mithilfe eines der beiden unten beschriebenen Endpunkte eine Anfrage, die der gewünschten API ([Write](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) oder [Query](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) entspricht. [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html) Es gibt keine Eingabeparameter für die Anfrage. Stellen Sie sicher, dass Sie die folgenden Hinweise gelesen haben.
*Schreiben Sie SDK:*
```
ingest.timestream..amazonaws.com
```
*SDK abfragen:*
```
query.timestream..amazonaws.com
```
Es `us-east-1` folgt ein Beispiel für einen CLI-Aufruf für die Region.
```
REGION_ENDPOINT="https://query.timestream.us-east-1.amazonaws.com"
REGION=us-east-1
aws timestream-write describe-endpoints \
--endpoint-url $REGION_ENDPOINT \
--region $REGION
```
**Anmerkung**
Der HTTP-Header „Host“ *muss* auch den API-Endpunkt enthalten. Die Anfrage schlägt fehl, wenn der Header nicht gefüllt ist. Dies ist eine Standardanforderung für alle HTTP/1.1-Anfragen. Wenn Sie eine HTTP-Bibliothek verwenden, die 1.1 oder höher unterstützt, sollte die HTTP-Bibliothek den Header automatisch für Sie ausfüllen.
**Anmerkung**
**Ersetzen Sie es durch die Regionskennung für die Region, in der die Anfrage gestellt wird, z. B. `us-east-1`
1. Analysieren Sie die Antwort, um die Endpunkte zu extrahieren und die TTL-Werte zwischenzuspeichern. [Die Antwort ist ein Array von einem oder mehreren `Endpoint` Objekten.](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html) Jedes `Endpoint` Objekt enthält eine Endpunktadresse (`Address`) und die TTL für diesen Endpunkt (`CachePeriodInMinutes`).
1. Zwischenspeichern Sie den Endpunkt bis zur angegebenen TTL.
1. Wenn die TTL abläuft, rufen Sie einen neuen Endpunkt ab, indem Sie bei Schritt 1 der Implementierung von vorne beginnen.
## Nutzungshinweise für das Endpoint Discovery Pattern
+ Die **DescribeEndpoints**Aktion ist die einzige Aktion, die von den regionalen Endpunkten von Timestream Live Analytics erkannt wird.
+ Die Antwort enthält eine Liste von Endpunkten, gegen die Timestream Live Analytics-API-Aufrufe ausgeführt werden sollen.
+ Bei erfolgreicher Antwort sollte die Liste mindestens einen Endpunkt enthalten. Wenn die Liste mehr als einen Endpunkt enthält, kann jeder von ihnen gleichermaßen für die API-Aufrufe verwendet werden, und der Aufrufer kann den zu verwendenden Endpunkt nach dem Zufallsprinzip auswählen.
+ Zusätzlich zur DNS-Adresse des Endpunkts gibt jeder Endpunkt in der Liste eine Gültigkeitsdauer (TTL) an, die für die Verwendung des angegebenen Endpunkts in Minuten zulässig ist.
+ Der Endpunkt sollte zwischengespeichert und für die durch den zurückgegebenen TTL-Wert angegebene Zeit (in Minuten) wiederverwendet werden. Nach Ablauf der TTL **DescribeEndpoints**sollte ein neuer Aufruf an getätigt werden, um den zu verwendenden Endpunkt zu aktualisieren, da der Endpunkt nach Ablauf der TTL nicht mehr funktioniert.
# Mit dem AWS SDKs
Sie können mit dem auf Amazon Timestream zugreifen. AWS SDKs Timestream unterstützt zwei SDKs pro Sprache, nämlich das Write SDK und das Query SDK. Das Write SDK wird verwendet, um CRUD-Operationen durchzuführen und Ihre Zeitreihendaten in Timestream einzufügen. Das Query SDK wird verwendet, um Ihre vorhandenen Zeitreihendaten abzufragen, die in Timestream gespeichert sind.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das SDK Ihrer Wahl erfüllt haben, können Sie mit dem [Codebeispiele](code-samples.md) beginnen.
**Topics**
+ [Java](getting-started.java.md)
+ [Java v2](getting-started.java-v2.md)
+ [Go](getting-started.go.md)
+ [Python](getting-started.python.md)
+ [Node.js](getting-started.node-js.md)
+ [.NET](getting-started.dot-net.md)
# Java
Um mit dem [Java 1.0 SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) und Amazon Timestream zu beginnen, müssen Sie die unten beschriebenen Voraussetzungen erfüllen.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das Java-SDK erfüllt haben, können Sie mit dem [Codebeispiele](code-samples.md) beginnen.
## Voraussetzungen
Bevor Sie mit Java beginnen, müssen Sie Folgendes tun:
1. Folgen Sie den Anweisungen zur AWS Einrichtung unter[Zugreifen auf Timestream für LiveAnalytics](accessing.md).
1. Richten Sie eine Java-Entwicklungsumgebung ein, indem Sie Folgendes herunterladen und installieren:
+ Java SE Development Kit 8 (z. B. [Amazon Corretto 8](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html)).
+ Java IDE (z. B. [Eclipse](http://www.eclipse.org) oder [IntelliJ](https://www.jetbrains.com/idea/)).
Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte mit dem AWS SDK für Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html)
1. Konfigurieren Sie Ihre AWS Anmeldeinformationen und Ihre Region für die Entwicklung:
+ Richten Sie Ihre AWS Sicherheitsanmeldedaten für die Verwendung mit dem ein AWS SDK für Java.
+ Stellen Sie Ihre AWS Region ein, um Ihren Standard-Timestream für den LiveAnalytics Endpunkt zu bestimmen.
## Verwenden von Apache Maven
Sie können [Apache Maven verwenden, um Projekte](https://maven.apache.org/) zu konfigurieren und zu erstellen AWS SDK für Java .
**Anmerkung**
Um Apache Maven verwenden zu können, stellen Sie sicher, dass Ihr Java-SDK und Ihre Laufzeit 1.8 oder höher sind.
Sie können das AWS SDK als Maven-Abhängigkeit konfigurieren, wie [unter Verwenden des SDK mit Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-project-maven.html) Maven beschrieben.
Sie können Compile ausführen und Ihren Quellcode mit dem folgenden Befehl ausführen:
```
mvn clean compile
mvn exec:java -Dexec.mainClass=
```
**Anmerkung**
``ist der Pfad zur Hauptklasse Ihres Java-Quellcodes.
## Einstellung Ihrer AWS Anmeldedaten
Das [AWS SDK für Java](https://aws.amazon.com/sdk-for-java)erfordert, dass Sie zur Laufzeit AWS Anmeldeinformationen für Ihre Anwendung angeben. Bei den Codebeispielen in diesem Handbuch wird davon ausgegangen, dass Sie eine AWS Anmeldeinformationsdatei verwenden, wie unter [Einrichten von AWS Anmeldeinformationen und Region für die Entwicklung](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/setup-credentials.html) im *AWS SDK für Java Entwicklerhandbuch* beschrieben.
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine AWS Anmeldeinformationsdatei mit dem Namen`~/.aws/credentials`, wobei die Tilde (`~`) für Ihr Home-Verzeichnis steht.
```
[default]
aws_access_key_id = AWS access key ID goes here
aws_secret_access_key = Secret key goes here
```
# Java v2
Um mit dem [Java 2.0-SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) und Amazon Timestream zu beginnen, müssen Sie die unten beschriebenen Voraussetzungen erfüllen.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das Java 2.0-SDK erfüllt haben, können Sie mit dem [Codebeispiele](code-samples.md) beginnen.
## Voraussetzungen
Bevor Sie mit Java beginnen, müssen Sie Folgendes tun:
1. Folgen Sie den Anweisungen zur AWS Einrichtung unter[Zugreifen auf Timestream für LiveAnalytics](accessing.md).
1. Sie können das AWS SDK als Maven-Abhängigkeit konfigurieren, wie [unter Verwenden des SDK mit Apache Maven](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) beschrieben.
1. Richten Sie eine Java-Entwicklungsumgebung ein, indem Sie Folgendes herunterladen und installieren:
+ Java SE Development Kit 8 (z. B. [Amazon Corretto 8](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html)).
+ Java IDE (z. B. [Eclipse](http://www.eclipse.org) oder [IntelliJ](https://www.jetbrains.com/idea/)).
Weitere Informationen finden Sie unter [Erste Schritte mit dem AWS SDK für Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html)
## Verwenden von Apache Maven
Sie können [Apache Maven](https://maven.apache.org/) verwenden, um AWS SDK für Java Projekte zu konfigurieren und zu erstellen.
**Anmerkung**
Um Apache Maven verwenden zu können, stellen Sie sicher, dass Ihr Java-SDK und Ihre Laufzeit 1.8 oder höher sind.
Sie können das AWS SDK als Maven-Abhängigkeit konfigurieren, wie [unter Verwenden des SDK mit Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) Maven beschrieben. [Die an der Datei pom.xml erforderlichen Änderungen werden hier beschrieben.](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/migration-guide/whats-different.html#adding-v2)
Sie können Compile ausführen und Ihren Quellcode mit dem folgenden Befehl ausführen:
```
mvn clean compile
mvn exec:java -Dexec.mainClass=
```
**Anmerkung**
``ist der Pfad zur Hauptklasse Ihres Java-Quellcodes.
# Go
Um mit dem [Go SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-go/) und Amazon Timestream zu beginnen, müssen Sie die unten beschriebenen Voraussetzungen erfüllen.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das Go SDK erfüllt haben, können Sie mit dem [Codebeispiele](code-samples.md) beginnen.
## Voraussetzungen
1. [Laden Sie das GO SDK 1.14](https://golang.org/doc/install) herunter.
1. [Konfigurieren Sie das GO SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html).
1. [Konstruieren Sie Ihren Client](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html).
# Python
Um mit dem [Python-SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-python/) und Amazon Timestream zu beginnen, müssen Sie die unten beschriebenen Voraussetzungen erfüllen.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das Python-SDK erfüllt haben, können Sie mit dem beginnen[Codebeispiele](code-samples.md).
## Voraussetzungen
[Um Python zu verwenden, installieren und konfigurieren Sie Boto3, indem Sie den Anweisungen hier folgen.](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)
# Node.js
Um mit dem [SDK Node.js](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/) und Amazon Timestream zu beginnen, müssen Sie die unten beschriebenen Voraussetzungen erfüllen.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das SDK Node.js erfüllt haben, können Sie mit dem [Codebeispiele](code-samples.md) beginnen.
## Voraussetzungen
Bevor Sie mit Node.js beginnen, müssen Sie Folgendes tun:
1. [Installieren Sie Node.js](https://nodejs.org/en/).
1. [Installieren Sie das AWS SDK für JavaScript](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/).
# .NET
Um mit [dem.NET SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-net/) und Amazon Timestream zu beginnen, müssen Sie die unten beschriebenen Voraussetzungen erfüllen.
Sobald Sie die erforderlichen Voraussetzungen für das.NET-SDK erfüllt haben, können Sie mit dem [Codebeispiele](code-samples.md) beginnen.
## Voraussetzungen
Bevor Sie.NET beginnen, installieren Sie die erforderlichen NuGet Pakete und stellen Sie sicher, dass AWSSDK die.Core-Version 3.3.107 oder neuer ist, indem Sie die folgenden Befehle ausführen:
```
dotnet add package AWSSDK.Core
dotnet add package AWSSDK.TimestreamWrite
dotnet add package AWSSDK.TimestreamQuery
```