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Verwenden von geplanten Abfragen in Timestream für LiveAnalytics
Die Funktion für geplante Abfragen in Amazon Timestream for LiveAnalytics ist eine vollständig verwaltete, serverlose und skalierbare Lösung für die Berechnung und Speicherung von Aggregaten, Rollups und anderen Formen vorverarbeiteter Daten, die normalerweise für operative Dashboards, Geschäftsberichte, Ad-hoc-Analysen und andere Anwendungen verwendet werden. Geplante Abfragen machen Echtzeitanalysen leistungsfähiger und kostengünstiger, sodass Sie zusätzliche Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen und weiterhin bessere Geschäftsentscheidungen treffen können.
Mit geplanten Abfragen definieren Sie die Echtzeit-Analyseabfragen, die Aggregationen, Rollups und andere Operationen mit den Daten berechnen. Amazon Timestream for führt diese Abfragen LiveAnalytics regelmäßig und automatisch aus und schreibt die Abfrageergebnisse zuverlässig in eine separate Tabelle. Die Daten werden in der Regel innerhalb weniger Minuten berechnet und in diesen Tabellen aktualisiert.
Sie können Ihre Dashboards und Berichte dann so ausrichten, dass sie die Tabellen abfragen, die aggregierte Daten enthalten, anstatt die wesentlich größeren Quelltabellen abzufragen. Dies führt zu Leistungs- und Kostensteigerungen, die Größenordnungen übersteigen können. Dies liegt daran, dass die Tabellen mit aggregierten Daten viel weniger Daten enthalten als die Quelltabellen, sodass sie schnellere Abfragen und eine kostengünstigere Datenspeicherung bieten.
Darüber hinaus bieten Tabellen mit geplanten Abfragen alle vorhandenen Funktionen eines Timestreams für LiveAnalytics Tabellen. Sie können die Tabellen beispielsweise mit SQL abfragen. Sie können die in den Tabellen gespeicherten Daten mit Grafana visualisieren. Sie können Daten auch mit Amazon Kinesis, AmazonMSK, AWS IoT Core und Telegraf in die Tabelle aufnehmen. Sie können Datenaufbewahrungsrichtlinien für diese Tabellen für die automatische Verwaltung des Datenlebenszyklus konfigurieren.
Da die Datenspeicherung der Tabellen, die aggregierte Daten enthalten, vollständig von der der Quelltabellen entkoppelt ist, können Sie sich auch dafür entscheiden, die Datenspeicherung der Quelltabellen zu reduzieren und die aggregierten Daten für einen viel längeren Zeitraum zu einem Bruchteil der Datenspeicherkosten aufzubewahren. Durch geplante Abfragen werden Echtzeitanalysen schneller, kostengünstiger und damit für viel mehr Kunden leichter zugänglich, sodass sie ihre Anwendungen überwachen und bessere datengestützte Geschäftsentscheidungen treffen können.
Themen
Vorteile von geplanten Abfragen
Im Folgenden sind die Vorteile von geplanten Abfragen aufgeführt:
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Einfache Bedienung — Geplante Abfragen sind serverlos und werden vollständig verwaltet.
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Leistung und Kosten — Da geplante Abfragen die Aggregate, Rollups oder andere Echtzeitanalysevorgänge für Ihre Daten vorab berechnen und die Ergebnisse in einer Tabelle speichern, enthalten Abfragen, die auf Tabellen zugreifen, die mit geplanten Abfragen gefüllt wurden, weniger Daten als die Quelltabellen. Daher sind Abfragen, die auf diesen Tabellen ausgeführt werden, schneller und kostengünstiger. Durch geplante Berechnungen aufgefüllte Tabellen enthalten weniger Daten als ihre Quelltabellen und tragen somit zur Senkung der Speicherkosten bei. Sie können diese Daten auch für einen längeren Zeitraum im Speicherspeicher aufbewahren, und das zu einem Bruchteil der Kosten, die für die Aufbewahrung der Quelldaten im Speicherspeicher anfallen.
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Interoperabilität — Mit geplanten Abfragen aufgefüllte Tabellen bieten die gesamte Funktionalität von Timestream für LiveAnalytics Tabellen und können mit allen Diensten und Tools verwendet werden, die mit Timestream for funktionieren. LiveAnalytics Einzelheiten finden Sie unter Arbeiten mit anderen Diensten.
Anwendungsfälle für geplante Abfragen
Sie können geplante Abfragen für Geschäftsberichte verwenden, die die Endbenutzeraktivitäten in Ihren Anwendungen zusammenfassen, sodass Sie Modelle für maschinelles Lernen für die Personalisierung trainieren können. Sie können geplante Abfragen auch für Alarme verwenden, mit denen Anomalien, Netzwerkeinbrüche oder betrügerische Aktivitäten erkannt werden, sodass Sie sofort Abhilfemaßnahmen ergreifen können.
Darüber hinaus können Sie geplante Abfragen für eine effektivere Datenverwaltung verwenden. Sie können dies tun, indem Sie den Quelltabellenzugriff ausschließlich auf die geplanten Abfragen gewähren und Ihren Entwicklern nur Zugriff auf die Tabellen gewähren, die mit geplanten Abfragen gefüllt werden. Dadurch werden die Auswirkungen unbeabsichtigter Abfragen mit langer Laufzeit minimiert.
Beispiel: Einsatz von Echtzeitanalysen, um betrügerische Zahlungen aufzudecken und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen
Stellen Sie sich ein Zahlungssystem vor, das Transaktionen verarbeitet, die von mehreren point-of-sale Terminals gesendet werden, die über große Metropolen in den Vereinigte Staaten verteilt sind. Sie möchten Amazon Timestream verwenden, um die Transaktionsdaten LiveAnalytics zu speichern und zu analysieren, damit Sie betrügerische Transaktionen erkennen und Analyseabfragen in Echtzeit ausführen können. Diese Abfragen können Ihnen bei der Beantwortung geschäftlicher Fragen helfen, z. B. bei der Identifizierung der am stärksten frequentierten und am wenigsten genutzten point-of-sale Terminals pro Stunde, der geschäftigsten Stunde des Tages für jede Stadt und der Stadt mit den meisten Transaktionen pro Stunde.
Das System verarbeitet ~100.000 Transaktionen pro Minute. Jede in Amazon Timestream gespeicherte Transaktion umfasst LiveAnalytics 100 Byte. Sie haben 10 Abfragen konfiguriert, die jede Minute ausgeführt werden, um verschiedene Arten betrügerischer Zahlungen zu erkennen. Sie haben außerdem 25 Abfragen erstellt, die Ihre Daten aggregieren und nach verschiedenen Dimensionen aufteilen, um Ihre Geschäftsfragen zu beantworten. Jede dieser Abfragen verarbeitet die Daten der letzten Stunde.
Sie haben ein Dashboard erstellt, um die durch diese Abfragen generierten Daten anzuzeigen. Das Dashboard enthält 25 Widgets, es wird jede Stunde aktualisiert und es wird in der Regel von 10 Benutzern gleichzeitig aufgerufen. Schließlich ist Ihr Speicherspeicher mit einer Datenaufbewahrungszeit von 2 Stunden und der Magnetspeicher mit einer Datenaufbewahrungszeit von 6 Monaten konfiguriert.
In diesem Fall können Sie Echtzeitanalyseabfragen verwenden, bei denen die Daten bei jedem Zugriff auf das Dashboard und bei jeder Aktualisierung neu berechnet werden, oder abgeleitete Tabellen für das Dashboard verwenden. Die Abfragekosten für Dashboards, die auf Echtzeitanalyseabfragen basieren, belaufen sich auf 120,70 USD pro Monat. Im Gegensatz dazu belaufen sich die Kosten für Dashboard-Abfragen, die auf abgeleiteten Tabellen basieren, auf 12,27 USD pro Monat (Preise finden Sie unter Amazon Timestream
