Para obtener capacidades similares a las de Amazon Timestream, considere Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ofrece una ingesta de datos simplificada y tiempos de respuesta a las consultas en milisegundos de un solo dígito para realizar análisis en tiempo real. Obtenga más información [aquí](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html). Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Acceder a Timestream para LiveAnalytics Puede acceder a Timestream para LiveAnalytics usar la consola, la CLI o la API. Para obtener información sobre cómo acceder a Timestream for LiveAnalytics, consulte lo siguiente: **Topics** + [Inscríbase en una Cuenta de AWS](#sign-up-for-aws) + [Creación de un usuario con acceso administrativo](#create-an-admin) + [Proporcione Timestream para el acceso LiveAnalytics](#getting-started.prereqs.iam-user) + [Concesión de acceso programático](#programmatic-access) + [Uso de la consola](console_timestream.md) + [Acceso a Amazon Timestream LiveAnalytics para usar el AWS CLI](Tools.CLI.md) + [Uso de la API](Using.API.md) + [Uso del AWS SDKs](getting-started-sdks.md) ## Inscríbase en una Cuenta de AWS Si no tiene uno Cuenta de AWS, complete los siguientes pasos para crearlo. **Para suscribirse a una Cuenta de AWS** 1. Abrir [https://portal.aws.amazon.com/billing/registro](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup). 1. Siga las instrucciones que se le indiquen. Parte del procedimiento de registro consiste en recibir una llamada telefónica o mensaje de texto e indicar un código de verificación en el teclado del teléfono. Cuando te registras en un Cuenta de AWS, *Usuario raíz de la cuenta de AWS*se crea un. El usuario raíz tendrá acceso a todos los Servicios de AWS y recursos de esa cuenta. Como práctica recomendada de seguridad, asigne acceso administrativo a un usuario y utilice únicamente el usuario raíz para realizar [Tareas que requieren acceso de usuario raíz](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks). AWS te envía un correo electrónico de confirmación una vez finalizado el proceso de registro. En cualquier momento, puede ver la actividad de su cuenta actual y administrarla accediendo a [https://aws.amazon.com/](https://aws.amazon.com/)y seleccionando **Mi cuenta**. ## Creación de un usuario con acceso administrativo Después de crear un usuario administrativo Cuenta de AWS, asegúrelo Usuario raíz de la cuenta de AWS AWS IAM Identity Center, habilite y cree un usuario administrativo para no usar el usuario root en las tareas diarias. **Proteja su Usuario raíz de la cuenta de AWS** 1. Inicie sesión [Consola de administración de AWS](https://console.aws.amazon.com/)como propietario de la cuenta seleccionando el **usuario root** e introduciendo su dirección de Cuenta de AWS correo electrónico. En la siguiente página, escriba su contraseña. Para obtener ayuda para iniciar sesión con el usuario raíz, consulte [Iniciar sesión como usuario raíz](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) en la *Guía del usuario de AWS Sign-In *. 1. Active la autenticación multifactor (MFA) para el usuario raíz. Para obtener instrucciones, consulte [Habilitar un dispositivo MFA virtual para el usuario Cuenta de AWS raíz (consola)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) en la Guía del usuario de *IAM*. **Creación de un usuario con acceso administrativo** 1. Activar IAM Identity Center. Consulte las instrucciones en [Activar AWS IAM Identity Center](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-set-up-for-idc.html) en la *Guía del usuario de AWS IAM Identity Center *. 1. En IAM Identity Center, conceda acceso administrativo a un usuario. Para ver un tutorial sobre su uso Directorio de IAM Identity Center como fuente de identidad, consulte [Configurar el acceso de los usuarios con la configuración predeterminada Directorio de IAM Identity Center en la](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/quick-start-default-idc.html) Guía del *AWS IAM Identity Center usuario*. **Inicio de sesión como usuario con acceso de administrador** + Para iniciar sesión con el usuario de IAM Identity Center, use la URL de inicio de sesión que se envió a la dirección de correo electrónico cuando creó el usuario de IAM Identity Center. Para obtener ayuda para iniciar sesión con un usuario del Centro de identidades de IAM, consulte [Iniciar sesión en el portal de AWS acceso](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/iam-id-center-sign-in-tutorial.html) en la *Guía del AWS Sign-In usuario*. **Concesión de acceso a usuarios adicionales** 1. En IAM Identity Center, cree un conjunto de permisos que siga la práctica recomendada de aplicar permisos de privilegios mínimos. Para conocer las instrucciones, consulte [Create a permission set](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-started-create-a-permission-set.html) en la *Guía del usuario de AWS IAM Identity Center *. 1. Asigne usuarios a un grupo y, a continuación, asigne el acceso de inicio de sesión único al grupo. Para conocer las instrucciones, consulte [Add groups](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/addgroups.html) en la *Guía del usuario de AWS IAM Identity Center *. ## Proporcione Timestream para el acceso LiveAnalytics Los permisos necesarios para acceder a Timestream ya LiveAnalytics están concedidos al administrador. Para otros usuarios, debes concederles Timestream para el LiveAnalytics acceso mediante la siguiente política: ------ #### [ 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": "*" } ] } ``` ------ **nota** Para obtener información sobre `dbqms`, consulte [Acciones, recursos y claves de condición para Database Query Metadata Service](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_databasequerymetadataservice.html). Para obtener más información, `kms` consulte [las acciones, los recursos y las claves de condición del Servicio de administración de AWS claves](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_awskeymanagementservice.html). ## Concesión de acceso programático Los usuarios necesitan acceso programático si quieren interactuar con personas AWS ajenas a. Consola de administración de AWS La forma de conceder el acceso programático depende del tipo de usuario que acceda. AWS Para conceder acceso programático a los usuarios, elija una de las siguientes opciones. **** | ¿Qué usuario necesita acceso programático? | Para | Mediante | | --- | --- | --- | | IAM | (Recomendado) Utilice las credenciales de la consola como credenciales temporales para firmar las solicitudes programáticas dirigidas al AWS CLI AWS SDKs, o. AWS APIs | Siga las instrucciones de la interfaz que desea utilizar: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/timestream/latest/developerguide/accessing.html) | | Identidad del personal (Usuarios administrados en el IAM Identity Center) | Utilice credenciales temporales para firmar las solicitudes programáticas dirigidas al AWS CLI, AWS SDKs, o AWS APIs. | Siga las instrucciones de la interfaz que desea utilizar: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/timestream/latest/developerguide/accessing.html) | | IAM | Utilice credenciales temporales para firmar las solicitudes programáticas dirigidas al AWS CLI AWS SDKs, o. AWS APIs | Siga las instrucciones de [Uso de credenciales temporales con AWS recursos](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) de la Guía del usuario de IAM. | | IAM | (No recomendado)Utilice credenciales de larga duración para firmar las solicitudes programáticas dirigidas al AWS CLI AWS SDKs, o. AWS APIs | Siga las instrucciones de la interfaz que desea utilizar: [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/timestream/latest/developerguide/accessing.html) | # Uso de la consola Puede usar la consola AWS de administración de Timestream Live Analytics para crear, editar, eliminar, describir y enumerar bases de datos y tablas. También puede usar la consola para ejecutar consultas. **Topics** + [Tutorial](#console_timestream.db-w-sample-data) + [Creación de una base de datos de](#console_timestream.db.using-console) + [Creación de una tabla](#console_timestream.table.using-console) + [Ejecutar una consulta](#console_timestream.queries.using-console) + [Creación de una consulta programada](#console_timestream.scheduledquery.using-console) + [Eliminación de una consulta programada](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console) + [Eliminación de una tabla](#console_timestream.delete-table.using-console) + [Eliminación de una base de datos](#console_timestream.delete-db.using-console) + [Edición de una tabla](#console_timestream.edit-table.using-console) + [Edición de una base de datos](#console_timestream.edit-db.using-console) ## Tutorial En este tutorial, se muestra cómo crear una base de datos con conjuntos de datos de ejemplo y cómo ejecutar consultas de ejemplo. Los conjuntos de datos de muestra que se utilizan en este tutorial se ven con frecuencia en el IoT y en DevOps los escenarios. El conjunto de datos de IoT contiene datos de serie temporal, como la velocidad, la ubicación y la carga de un camión, para agilizar la administración de la flota e identificar oportunidades de optimización. El DevOps conjunto de datos contiene métricas de instancias de EC2, como el uso de la CPU, la red y la memoria, para mejorar el rendimiento y la disponibilidad de las aplicaciones. Este es un [Tutorial en vídeo](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ) con las instrucciones que se describen en esta sección Siga estos pasos para crear una base de datos con los conjuntos de datos de ejemplo y ejecutar consultas de ejemplo con la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Bases de datos** 1. Haga clic en **Crear base de datos**. 1. En la página Crear base de datos, ingrese la siguiente información: + **Elegir configuración**: seleccione **Base de datos de muestra**. + **Nombre**: escriba un nombre de su elección para la base de datos. + **Elija conjuntos de datos de muestra**: seleccione **IoT** y. **DevOps** + Haga clic en **Crear base de datos** para crear una base de datos que contenga dos tablas: IoT y DevOps rellenada con datos de muestra. 1. En el panel de navegación, seleccione **Editor de consultas** 1. Seleccione **Consultas de muestra** en el menú superior. 1. Haga clic en una de las consultas de muestra. Esto lo llevará de vuelta al editor de consultas con el editor lleno de la consulta de ejemplo. 1. Haga clic en **Ejecutar** para ejecutar la consulta y ver los resultados. ## Creación de una base de datos de Siga estos pasos para crear una base de datos mediante la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Bases de datos** 1. Haga clic en **Crear base de datos**. 1. En la página Crear base de datos, ingrese lo siguiente: + **Elija la configuración**: seleccione **Base de datos estándar**. + **Nombre**: escriba un nombre de su elección para la base de datos. + **Cifrado**: elija una clave KMS o use la opción predeterminada, en la que Timestream Live Analytics creará una clave KMS en su cuenta si aún no existe ninguna. 1. Haga clic en **Crear base de datos** para crear una base de datos. ## Creación de una tabla Siga estos pasos para crear una tabla con la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Tablas** 1. Haga clic en **Crear tabla**. 1. En la página Crear tabla, ingrese lo siguiente: + **Nombre de la base de datos**: seleccione el nombre de la base de datos que se creó en [Creación de una base de datos de](#console_timestream.db.using-console). + **Nombre de tabla**: escriba un nombre de su elección para la tabla. + **Retención del almacén de memoria**: especifique durante cuánto tiempo desea retener los datos en el almacén de memoria. El almacén de memoria procesa los datos entrantes, incluidos los que llegan tarde (datos con una marca de tiempo anterior a la hora actual) y está optimizado para realizar consultas rápidas point-in-time. + **Retención del almacén magnético**: especifique durante cuánto tiempo desea retener los datos en el almacén magnético. El almacén magnético está diseñado para el almacenamiento a largo plazo y está optimizado para consultas analíticas rápidas. 1. Haga clic en **Crear tabla**. ## Ejecutar una consulta Siga estos pasos para ejecutar consultas con la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, seleccione **Editor de consultas** 1. En el panel izquierdo, seleccione la base de datos creada en [Creación de una base de datos de](#console_timestream.db.using-console). 1. En el panel izquierdo, seleccione la base de datos creada en [Creación de una tabla](#console_timestream.table.using-console). 1. Puede ejecutar una consulta en el editor de consultas. Para ver las últimas 10 filas de la tabla, ejecute: ``` SELECT * FROM . ORDER BY time DESC LIMIT 10 ``` 1. (Opcional) Active **Habilitar información** para obtener información sobre la eficacia de las consultas. ## Creación de una consulta programada Siga estos pasos para crear una consulta programada mediante la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, seleccione **Consultas programadas**. 1. Haga clic en **Crear consulta programada**. 1. En las secciones **Nombre de la consulta** y **Tabla de destino**, introduzca lo siguiente. + **Nombre**: introduzca un nombre de consulta. + **Nombre de la base de datos**: seleccione el nombre de la base de datos que se creó en [Creación de una base de datos de](#console_timestream.db.using-console). + **Nombre de la tabla**: seleccione el nombre de la tabla que se creó en [Creación de una tabla](#console_timestream.table.using-console). 1. En la sección **Instrucción de consulta**, introduzca una instrucción de consulta válida. A continuación, haga clic en **Validar consulta**. 1. En el **Modelo de tabla de destino**, defina el modelo para cualquier atributo indefinido. Puede usar **Visual Builder** o JSON. 1. En la sección **Programación de ejecución**, seleccione **Velocidad fija** o **Expresión cronológica**. En el caso de las expresiones cronológicas, consulte [Programar expresiones para consultas programadas](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html) para obtener más información sobre las expresiones programadas. 1. En la sección de **Temas de SNS**, introduzca el tema de SNS que se usará para la notificación. 1. En la sección **Informe del registro de errores**, introduzca la ubicación S3 que se usará para informar de los errores. Elija el **Encryption key type** (Tipo de clave de cifrado). 1. En la sección **Configuración de seguridad** de la **clave AWS KMS**, elija el tipo de clave AWS KMS. Introduzca la **función de IAM** que LiveAnalytics utilizará Timestream for para ejecutar la consulta programada. Consulte los [Ejemplos de políticas de IAM para consultas programadas](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries) para obtener más información sobre los permisos necesarios y la relación de confianza para el rol. 1. Haga clic en **Crear consulta programada**. ## Eliminación de una consulta programada Siga estos pasos para eliminar o deshabilitar una consulta programada mediante la consola de AWS . 1. Abra la [consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, seleccione **Consultas programadas** 1. Seleccione la consulta programada creada en [Creación de una consulta programada](#console_timestream.scheduledquery.using-console). 1. Seleccione **Acciones**. 1. Seleccione **Deshabilitar** o **Eliminar**. 1. Si seleccionó Eliminar, confirme la acción y seleccione **Eliminar**. ## Eliminación de una tabla Siga estos pasos para eliminar una base de datos mediante la consola. AWS 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Tablas** 1. Seleccione la tabla que creó en [Creación de una tabla](#console_timestream.table.using-console). 1. Haga clic en **Delete**. 1. Escriba *delete* en el cuadro de confirmación. ## Eliminación de una base de datos Siga estos pasos para eliminar una base de datos mediante la AWS consola: 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Bases de datos** 1. Seleccione la base de datos que creó en **Crear una base de datos**. 1. Haga clic en **Delete**. 1. Escriba *delete* en el cuadro de confirmación. ## Edición de una tabla Siga estos pasos para editar una tabla con la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Tablas** 1. Seleccione la tabla que creó en [Creación de una tabla](#console_timestream.table.using-console). 1. Haga clic en **Editar** 1. Edite los detalles de la tabla y guárdelos. + **Retención del almacén de memoria**: especifique durante cuánto tiempo desea retener los datos en el almacén de memoria. El almacén de memoria procesa los datos entrantes, incluidos los que llegan tarde (datos con una marca de tiempo anterior a la hora actual) y está optimizado para realizar consultas rápidas point-in-time. + **Retención del almacén magnético**: especifique durante cuánto tiempo desea retener los datos en el almacén magnético. El almacén magnético está diseñado para el almacenamiento a largo plazo y está optimizado para consultas analíticas rápidas. ## Edición de una base de datos Siga estos pasos para editar una base de datos mediante la AWS consola. 1. Abra la [Consola de AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. En el panel de navegación, elija **Bases de datos** 1. Seleccione la base de datos que creó en **Crear una base de datos**. 1. Haga clic en **Editar** 1. Edite los detalles de la base de datos y guárdelos. # Acceso a Amazon Timestream LiveAnalytics para usar el AWS CLI Puede usar el AWS Command Line Interface (AWS CLI) para controlar varios AWS servicios desde la línea de comandos y automatizarlos mediante scripts. Puede utilizar el AWS CLI para operaciones ad hoc. También puede usarla para incrustar Amazon Timestream LiveAnalytics for operaciones en scripts de utilidades. Antes de poder usarlo AWS CLI con Timestream LiveAnalytics, debe configurar el acceso mediante programación. Para obtener más información, consulte [Concesión de acceso programático](accessing.md#programmatic-access). [Para obtener una lista completa de todos los comandos disponibles para la API Timestream for LiveAnalytics Query en el AWS CLI, consulte la Referencia de comandos.AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-query/index.html) [Para obtener una lista completa de todos los comandos disponibles para la API Timestream for LiveAnalytics Write en AWS CLI, consulta la Referencia de comandos.AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-write/index.html) **Topics** + [Descargar y configurar el AWS CLI](#Tools.CLI.DownloadingAndRunning) + [Uso del AWS CLI con Timestream para LiveAnalytics](#Tools.CLI.UsingWithQLDB) ## Descargar y configurar el AWS CLI Se AWS CLI ejecuta en Windows, macOS o Linux. Siga estos pasos para descargarla, instalarla y configurarla: 1. AWS CLI Descárguelo en [http://aws.amazon.com/cli](https://aws.amazon.com/cli). 1. Siga las instrucciones para [instalar la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) y [configurar la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) de la *Guía del AWS Command Line Interface usuario*. ## Uso del AWS CLI con Timestream para LiveAnalytics El formato de línea de comandos consiste en Amazon Timestream LiveAnalytics para el nombre de la operación, seguido de los parámetros de esa operación. AWS CLI Admite una sintaxis abreviada para los valores de los parámetros, además de JSON. Se utiliza `help` para enumerar todos los comandos disponibles en Timestream for. LiveAnalytics Por ejemplo: ``` aws timestream-write help ``` ``` aws timestream-query help ``` También puede utilizar la `help` para describir un comando específico y obtener más información sobre su uso: ``` aws timestream-write create-database help ``` Por ejemplo, para crear una base de datos: ``` aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase ``` Para crear una tabla con la función de escrituras de almacenamiento magnético habilitada: ``` aws timestream-write create-table \ --database-name metricsdb \ --table-name metrics \ --magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}" ``` Para escribir datos mediante registros de medida única: ``` 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\"}]" ``` Para escribir datos mediante registros de medidas múltiples: ``` # 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 ``` Para consultar una tabla: ``` 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)" ``` Para crear una consulta programada: ``` 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\"\ }\ }" ``` # Uso de la API Además [SDKs](getting-started-sdks.md), Amazon Timestream LiveAnalytics for proporciona acceso directo a la API REST mediante el patrón de detección de puntos *finales*. El patrón de detección de puntos de conexión se describe a continuación, junto con sus casos de uso. ## El patrón de detección de puntos de conexión Dado que los Timestream Live Analytics SDKs están diseñados para funcionar de forma transparente con la arquitectura del servicio, incluida la administración y el mapeo de los puntos finales del servicio, se recomienda utilizarlos para la mayoría de las aplicaciones. SDKs Sin embargo, hay algunos casos en los que es necesario utilizar el patrón de descubrimiento de puntos finales de la API Timestream for LiveAnalytics REST: + Está utilizando [puntos finales de VPC (AWS PrivateLink)](VPCEndpoints.md) con Timestream para LiveAnalytics + Su aplicación utiliza un lenguaje de programación que aún no es compatible con SDK. + Necesita un mejor control sobre la implementación por parte del cliente Esta sección incluye información sobre cómo funciona el patrón de detección de puntos de conexión, cómo implementarlo y notas de uso. Seleccione un tema a continuación para obtener más información al respecto. **Topics** + [El patrón de detección de puntos de conexión](#Using-API.endpoint-discovery) + [Cómo funciona el patrón de detección de puntos de conexión](Using-API.endpoint-discovery.how-it-works.md) + [Implementación del patrón de detección de puntos de conexión](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md) # Cómo funciona el patrón de detección de puntos de conexión Timestream se creó con una [Arquitectura celular](architecture.md#cells) para garantizar una mejor escalabilidad y propiedades de aislamiento del tráfico. Dado que cada cuenta de cliente se mapea a una celda específica de una región, la aplicación debe usar los puntos de conexión específicos de celda correctos a los que se ha mapeado su cuenta. Al utilizar el SDKs, este mapeo se gestiona de forma transparente y no es necesario gestionar los puntos finales específicos de la celda. Sin embargo, cuando acceda directamente a la API de REST, tendrá que gestionar y mapear los puntos de conexión correctos personalmente. A continuación, se describe este proceso de *Patrón de detección de puntos de conexión*: 1. El patrón de detección de puntos de conexión comienza con una llamada a la acción `DescribeEndpoints` (que se describe en la sección [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html)). 1. El punto final debe almacenarse en caché y reutilizarse durante el tiempo especificado en el valor devuelto time-to-live (TTL) (the). [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) De este modo, se pueden realizar llamadas a la API de Timestream Live Analytics mientras dure el TTL. 1. Cuando el TTL caduque, se DescribeEndpoints debe realizar una nueva llamada a para actualizar el punto final (en otras palabras, volver a empezar por el paso 1). **nota** La sintaxis, los parámetros y otra información de uso de la acción `DescribeEndpoints` se describen en la [Referencia de la API.](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html) Tenga en cuenta que la `DescribeEndpoints` acción está disponible a través de ambos SDKs y es idéntica para cada uno. Para obtener información sobre la implementación del patrón de detección de puntos de conexión, consulte [Implementación del patrón de detección de puntos de conexión](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md). # Implementación del patrón de detección de puntos de conexión Para implementar el patrón de detección de puntos finales, elija una API (escritura o consulta), cree una **DescribeEndpoints**solicitud y utilice los puntos finales devueltos mientras duren los valores TTL devueltos. El procedimiento de implementación se describe a continuación. **nota** Asegúrese de estar familiarizado con las [Notas de uso](#Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.usage-notes). ## Procedimiento de implementación 1. Adquiera el punto de conexión de la API contra la que desea realizar llamadas ([Write](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) o [Query](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) mediante la solicitud [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html). 1. Cree una solicitud [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html) que corresponda a la API de su interés ([Write](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) o [Query](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) con uno de los dos puntos de conexión que se describen a continuación. No hay parámetros de entrada para la solicitud. Asegúrese de leer las siguientes notas. *SDK de escritura:* ``` ingest.timestream..amazonaws.com ``` *SDK de consulta:* ``` query.timestream..amazonaws.com ``` A continuación, se muestra un ejemplo de llamada CLI para la región `us-east-1`. ``` 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 ``` **nota** El encabezado HTTP “Host” también *debe* contener el punto de conexión de la API. La solicitud fallará si no se completa el encabezado. Este es un requisito estándar para todas las solicitudes de HTTP/1.1. Si usa una biblioteca HTTP compatible con la versión 1.1 o posterior, la biblioteca HTTP debería rellenar automáticamente el encabezado. **nota** Sustituya ** la región en la que se realiza la solicitud por el identificador de región, p. ej. `us-east-1` 1. Analice la respuesta para extraer los puntos de conexión y almacenar en caché los valores de TTL. La respuesta es una matriz de uno o más [objetos `Endpoint`](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html). Cada objeto `Endpoint` contiene una dirección de punto de conexión (`Address`) y el TTL de ese punto de conexión (`CachePeriodInMinutes`). 1. Almacene en caché el punto de conexión hasta el TTL especificado. 1. Cuando el TTL caduque, recupere un nuevo punto de conexión a partir del paso 1 de la implementación. ## Notas de uso del patrón de detección de puntos de conexión + La **DescribeEndpoints**acción es la única acción que reconocen los puntos finales regionales de Timestream Live Analytics. + La respuesta contiene una lista de puntos de conexión para realizar llamadas a la API de Timestream Live Analytics. + En caso de respuesta satisfactoria, debe haber al menos un punto de conexión en la lista. Si hay más de un punto de conexión en la lista, cualquiera de ellos se puede usar por igual para las llamadas a la API, y la persona que llama puede elegir el punto de conexión que desee usar de forma aleatoria. + Además de la dirección DNS del punto de conexión, cada punto de conexión de la lista especificará el tiempo de vida (TTL) permitido para usar el punto de conexión especificado en minutos. + El punto de conexión debe almacenarse en caché y reusarse durante el tiempo especificado en el valor TTL devuelto (en minutos). Cuando el TTL caduque, se **DescribeEndpoints**debe realizar una nueva llamada para actualizar el punto final que se vaya a utilizar, ya que el punto final dejará de funcionar una vez que el TTL haya caducado. # Uso del AWS SDKs Puede acceder a Amazon Timestream mediante. AWS SDKs Timestream admite dos SDKs por idioma, a saber, el SDK de escritura y el SDK de consultas. El SDK de escritura se usa para realizar operaciones CRUD e insertar los datos de serie temporal en Timestream. El SDK Query se usa para consultar los datos de serie temporal existentes almacenados en Timestream. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK que elija, puede empezar a usar los [Ejemplos de código](code-samples.md). **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 Para empezar a usar el [SDK de Java 1.0](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) y Amazon Timestream, complete los requisitos previos que se describen a continuación. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK de Java, puede empezar a usar los [Ejemplos de código](code-samples.md). ## Requisitos previos Antes de empezar a usar Java, debe hacer lo siguiente: 1. Siga las instrucciones de AWS configuración que se indican en. [Acceder a Timestream para LiveAnalytics](accessing.md) 1. Configure un entorno de desarrollo Java descargando e instalando lo siguiente: + Kit de desarrollo Java SE 8 (como [Amazon Corretto 8](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html)). + IDE de Java (como [Eclipse](http://www.eclipse.org) o [IntelliJ](https://www.jetbrains.com/idea/)). Para obtener más información, consulte [Primeros pasos con AWS SDK para Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html) 1. Configure sus AWS credenciales y su región para el desarrollo: + Configure las credenciales de seguridad de AWS para usarlas con el AWS SDK para Java. + Configure su AWS región para determinar su flujo temporal predeterminado para LiveAnalytics el punto final. ## Con Apache Maven Puede usar [Apache Maven](https://maven.apache.org/) para configurar y crear proyectos. AWS SDK para Java **nota** Para usar Apache Maven, asegúrese de que el SDK y el tiempo de ejecución de Java sean 1.8 o superiores. Puede configurar el AWS SDK como una dependencia de Maven, tal y como se describe en [Uso del SDK con Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-project-maven.html) Maven. Puede ejecutar la compilación y el código fuente con el siguiente comando: ``` mvn clean compile mvn exec:java -Dexec.mainClass= ``` **nota** `` es la ruta a la clase principal del código fuente de Java. ## Configurar sus credenciales AWS [AWS SDK para Java](https://aws.amazon.com/sdk-for-java)Requiere que proporciones AWS credenciales a tu aplicación en tiempo de ejecución. En los ejemplos de código de esta guía se supone que se utiliza un archivo de AWS credenciales, tal y como se describe en la [sección Configuración de AWS credenciales y región para el desarrollo](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/setup-credentials.html) de la *Guía para AWS SDK para Java desarrolladores*. A continuación se muestra un ejemplo de un archivo de AWS credenciales denominado`~/.aws/credentials`, en el que el carácter de tilde (`~`) representa su directorio principal. ``` [default] aws_access_key_id = AWS access key ID goes here aws_secret_access_key = Secret key goes here ``` # Java v2 Para empezar a usar el [SDK de Java 2.0](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) y Amazon Timestream, complete los requisitos previos que se describen a continuación. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK de Java 2.0, puede empezar a usar [Ejemplos de código](code-samples.md). ## Requisitos previos Antes de empezar a usar Java, debe hacer lo siguiente: 1. Siga las instrucciones de AWS configuración que se indican en. [Acceder a Timestream para LiveAnalytics](accessing.md) 1. Puede configurar el AWS SDK como una dependencia de Maven, tal y como se describe en [Uso del SDK con Apache Maven](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html). 1. Configure un entorno de desarrollo Java descargando e instalando lo siguiente: + Kit de desarrollo Java SE 8 (como [Amazon Corretto 8](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html)). + IDE de Java (como [Eclipse](http://www.eclipse.org) o [IntelliJ](https://www.jetbrains.com/idea/)). Para obtener más información, consulte [Cómo empezar](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html) con el AWS SDK para Java ## Con Apache Maven Puede usar [Apache Maven](https://maven.apache.org/) para configurar y crear AWS SDK para Java proyectos. **nota** Para usar Apache Maven, asegúrese de que el SDK y el tiempo de ejecución de Java sean 1.8 o superiores. Puede configurar el AWS SDK como una dependencia de Maven, tal y como se describe en [Uso del SDK con Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) Maven. Los cambios necesarios en el archivo pom.xml se describen [aquí](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/migration-guide/whats-different.html#adding-v2). Puede ejecutar la compilación y el código fuente con el siguiente comando: ``` mvn clean compile mvn exec:java -Dexec.mainClass= ``` **nota** `` es la ruta a la clase principal del código fuente de Java. # Go Para empezar a usar el [SDK de Go](https://aws.amazon.com/sdk-for-go/) y Amazon Timestream, complete los requisitos previos que se describen a continuación. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK de Go, puede empezar a usar los [Ejemplos de código](code-samples.md). ## Requisitos previos 1. [Descargue el SDK de GO 1.14](https://golang.org/doc/install). 1. [Configure el SDK de GO](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html). 1. [Cree su cliente](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html). # Python Para empezar a usar el [SDK de Python](https://aws.amazon.com/sdk-for-python/) y Amazon Timestream, complete los requisitos previos que se describen a continuación. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK de Python, puede empezar a usar los [Ejemplos de código](code-samples.md). ## Requisitos previos Para usar Python, instale y configure Boto3 según las instrucciones que se muestran [aquí](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html). # Node.js Para empezar a usar el [SDK de Node.js](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/) y Amazon Timestream, complete los requisitos previos que se describen a continuación. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK de Node.js, puede empezar a usar los [Ejemplos de código](code-samples.md). ## Requisitos previos Antes de empezar a usar Node.js, debe hacer lo siguiente: 1. [Instale Node.js.](https://nodejs.org/en/) 1. [Instale el AWS SDK para JavaScript](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/). # .NET Para empezar a usar el [SDK de .NET](https://aws.amazon.com/sdk-for-net/) y Amazon Timestream, complete los requisitos previos que se describen a continuación. Una vez que haya completado los requisitos previos necesarios para el SDK de .NET, puede empezar a usar los [Ejemplos de código](code-samples.md). ## Requisitos previos Antes de empezar con .NET, instale los NuGet paquetes necesarios y asegúrese de que la AWSSDK versión.Core sea la 3.3.107 o posterior ejecutando los siguientes comandos: ``` dotnet add package AWSSDK.Core dotnet add package AWSSDK.TimestreamWrite dotnet add package AWSSDK.TimestreamQuery ```