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.

# Uso de informes de errores de carga por lotes
<a name="batch-load-using-error-reports"></a>

Las tareas de carga por lotes tienen uno de los siguientes valores de estado:
+ `CREATED`(**Creada**): se crea la tarea.
+ `IN_PROGRESS`(**En curso**): la tarea está en curso.
+ `FAILED`(**Fallo**): la tarea se completó. Sin embargo, se detectaron uno o más errores.
+ `SUCCEEDED`(**Completada**): la tarea se completó sin errores.
+ `PROGRESS_STOPPED`(**Progreso detenido**): la tarea se detuvo, pero no se completó. Puede intentar reanudar la tarea.
+ `PENDING_RESUME`(**Reanudación pendiente**): la tarea está pendiente de reanudarse.

Cuando hay errores, se crea un informe de registro de errores en el bucket de S3 definido para ello. Los errores se clasifican como TaskErrors o FileErrors en matrices independientes. A continuación, se muestra un ejemplo de registro de errores.

```
{
    "taskId": "9367BE28418C5EF902676482220B631C",
    "taskErrors": [],
    "fileErrors": [
        {
            "fileName": "example.csv",
            "errors": [
                {
                    "reason": "The record timestamp is outside the time range of the data ingestion window.",
                    "lineRanges": [
                        [
                            2,
                            3
                        ]
                    ]
                }
            ]
        }
    ]
}
```