Pour des fonctionnalités similaires à celles d'Amazon Timestream pour, pensez à Amazon Timestream LiveAnalytics pour InfluxDB. Il permet une ingestion simplifiée des données et des temps de réponse aux requêtes à un chiffre en millisecondes pour des analyses en temps réel. Pour en savoir plus, [cliquez ici](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html).
Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
# Accès à Timestream pour LiveAnalytics
Vous pouvez accéder à Timestream pour LiveAnalytics utiliser la console, la CLI ou l'API. Pour plus d'informations sur l'accès à Timestream pour LiveAnalytics, consultez les points suivants :
**Topics**
+ [Inscrivez-vous pour un Compte AWS](#sign-up-for-aws)
+ [Création d’un utilisateur doté d’un accès administratif](#create-an-admin)
+ [Fournir un Timestream pour l'accès LiveAnalytics](#getting-started.prereqs.iam-user)
+ [Octroi d’un accès par programmation](#programmatic-access)
+ [Utilisation de la console](console_timestream.md)
+ [Accès à Amazon Timestream LiveAnalytics pour utiliser AWS CLI](Tools.CLI.md)
+ [Utilisation de l’API](Using.API.md)
+ [À l'aide du AWS SDKs](getting-started-sdks.md)
## Inscrivez-vous pour un Compte AWS
Si vous n'en avez pas Compte AWS, procédez comme suit pour en créer un.
**Pour vous inscrire à un Compte AWS**
1. Ouvrez l'[https://portal.aws.amazon.com/billing/inscription.](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup)
1. Suivez les instructions en ligne.
Dans le cadre de la procédure d’inscription, vous recevrez un appel téléphonique ou un SMS et vous saisirez un code de vérification en utilisant le clavier numérique du téléphone.
Lorsque vous vous inscrivez à un Compte AWS, un *Utilisateur racine d'un compte AWS*est créé. Par défaut, seul l’utilisateur racine a accès à l’ensemble des Services AWS et des ressources de ce compte. La meilleure pratique de sécurité consiste à attribuer un accès administratif à un utilisateur, et à utiliser uniquement l’utilisateur racine pour effectuer les [tâches nécessitant un accès utilisateur racine](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks).
AWS vous envoie un e-mail de confirmation une fois le processus d'inscription terminé. À tout moment, vous pouvez consulter l'activité actuelle de votre compte et gérer votre compte en accédant à [https://aws.amazon.com/](https://aws.amazon.com/)et en choisissant **Mon compte**.
## Création d’un utilisateur doté d’un accès administratif
Une fois que vous vous êtes inscrit à un utilisateur administratif Compte AWS, que vous Utilisateur racine d'un compte AWS l'avez sécurisé AWS IAM Identity Center, que vous l'avez activé et que vous en avez créé un, afin de ne pas utiliser l'utilisateur root pour les tâches quotidiennes.
**Sécurisez votre Utilisateur racine d'un compte AWS**
1. Connectez-vous en [AWS Management Console](https://console.aws.amazon.com/)tant que propriétaire du compte en choisissant **Utilisateur root** et en saisissant votre adresse Compte AWS e-mail. Sur la page suivante, saisissez votre mot de passe.
Pour obtenir de l’aide pour vous connecter en utilisant l’utilisateur racine, consultez [Connexion en tant qu’utilisateur racine](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) dans le *Guide de l’utilisateur Connexion à AWS *.
1. Activez l’authentification multifactorielle (MFA) pour votre utilisateur racine.
Pour obtenir des instructions, voir [Activer un périphérique MFA virtuel pour votre utilisateur Compte AWS root (console)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) dans le guide de l'utilisateur *IAM*.
**Création d’un utilisateur doté d’un accès administratif**
1. Activez IAM Identity Center.
Pour obtenir des instructions, consultez [Activation d’ AWS IAM Identity Center](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-set-up-for-idc.html) dans le *Guide de l’utilisateur AWS IAM Identity Center *.
1. Dans IAM Identity Center, octroyez un accès administratif à un utilisateur.
Pour un didacticiel sur l'utilisation du Répertoire IAM Identity Center comme source d'identité, voir [Configurer l'accès utilisateur par défaut Répertoire IAM Identity Center](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/quick-start-default-idc.html) dans le *Guide de AWS IAM Identity Center l'utilisateur*.
**Connexion en tant qu’utilisateur doté d’un accès administratif**
+ Pour vous connecter avec votre utilisateur IAM Identity Center, utilisez l’URL de connexion qui a été envoyée à votre adresse e-mail lorsque vous avez créé l’utilisateur IAM Identity Center.
Pour obtenir de l'aide pour vous connecter en utilisant un utilisateur d'IAM Identity Center, consultez la section [Connexion au portail AWS d'accès](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/iam-id-center-sign-in-tutorial.html) dans le *guide de l'Connexion à AWS utilisateur*.
**Attribution d’un accès à d’autres utilisateurs**
1. Dans IAM Identity Center, créez un ensemble d’autorisations qui respecte la bonne pratique consistant à appliquer les autorisations de moindre privilège.
Pour obtenir des instructions, consultez [Création d’un ensemble d’autorisations](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-started-create-a-permission-set.html) dans le *Guide de l’utilisateur AWS IAM Identity Center *.
1. Attribuez des utilisateurs à un groupe, puis attribuez un accès par authentification unique au groupe.
Pour obtenir des instructions, consultez [Ajout de groupes](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/addgroups.html) dans le *Guide de l’utilisateur AWS IAM Identity Center *.
## Fournir un Timestream pour l'accès LiveAnalytics
Les autorisations requises pour accéder à Timestream pour LiveAnalytics sont déjà accordées à l'administrateur. Pour les autres utilisateurs, vous devez leur accorder un LiveAnalytics accès Timestream conformément à la politique suivante :
------
#### [ 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": "*"
}
]
}
```
------
**Note**
Pour plus d'informations sur`dbqms`, voir [Actions, ressources et clés de condition pour le service de métadonnées de requête de base](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_databasequerymetadataservice.html) de données. Pour plus d'informations sur la `kms` section [Actions, ressources et clés de condition pour le service de gestion des AWS clés](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_awskeymanagementservice.html).
## Octroi d’un accès par programmation
Les utilisateurs ont besoin d'un accès programmatique s'ils souhaitent interagir avec AWS l'extérieur du AWS Management Console. La manière d'accorder un accès programmatique dépend du type d'utilisateur qui y accède AWS.
Pour accorder aux utilisateurs un accès programmatique, choisissez l’une des options suivantes.
****
| Quel utilisateur a besoin d’un accès programmatique ? | À | Méthode |
| --- | --- | --- |
| IAM | (Recommandé) Utilisez les informations d'identification de la console comme informations d'identification temporaires pour signer les demandes programmatiques adressées au AWS CLI AWS SDKs, ou AWS APIs. | Suivez les instructions de l’interface que vous souhaitez utiliser. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/timestream/latest/developerguide/accessing.html) |
| Identité de la main-d’œuvre (Utilisateurs gérés dans IAM Identity Center) | Utilisez des informations d'identification temporaires pour signer les demandes programmatiques adressées au AWS CLI AWS SDKs, ou AWS APIs. | Suivez les instructions de l’interface que vous souhaitez utiliser. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/timestream/latest/developerguide/accessing.html) |
| IAM | Utilisez des informations d'identification temporaires pour signer les demandes programmatiques adressées au AWS CLI AWS SDKs, ou AWS APIs. | Suivez les instructions de la section [Utilisation d'informations d'identification temporaires avec AWS les ressources](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) du Guide de l'utilisateur IAM. |
| IAM | (Non recommandé)Utilisez des informations d'identification à long terme pour signer des demandes programmatiques adressées au AWS CLI AWS SDKs, ou AWS APIs. | Suivez les instructions de l’interface que vous souhaitez utiliser. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/timestream/latest/developerguide/accessing.html) |
# Utilisation de la console
Vous pouvez utiliser la console AWS de gestion de Timestream Live Analytics pour créer, modifier, supprimer, décrire et répertorier les bases de données et les tables. Vous pouvez également utiliser la console pour exécuter des requêtes.
**Topics**
+ [didacticiel](#console_timestream.db-w-sample-data)
+ [Créer une base de données](#console_timestream.db.using-console)
+ [Création d’une table](#console_timestream.table.using-console)
+ [Exécuter une requête](#console_timestream.queries.using-console)
+ [Création d'une requête planifiée](#console_timestream.scheduledquery.using-console)
+ [Supprimer une requête planifiée](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console)
+ [Supprimer une table](#console_timestream.delete-table.using-console)
+ [Supprimer une base de données](#console_timestream.delete-db.using-console)
+ [Modifier un tableau](#console_timestream.edit-table.using-console)
+ [Modifier une base de données](#console_timestream.edit-db.using-console)
## didacticiel
Ce didacticiel explique comment créer une base de données contenant des exemples de jeux de données et exécuter des exemples de requêtes. Les exemples de jeux de données utilisés dans ce didacticiel sont fréquemment utilisés dans l'IoT et les DevOps scénarios. Le jeu de données IoT contient des séries chronologiques telles que la vitesse, l'emplacement et le chargement d'un camion, afin de rationaliser la gestion du parc et d'identifier les opportunités d'optimisation. Le DevOps jeu de données contient des métriques d'instance EC2 telles que l'utilisation du processeur, du réseau et de la mémoire afin d'améliorer les performances et la disponibilité des applications. Voici un [didacticiel vidéo](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ) pour les instructions décrites dans cette section
Procédez comme suit pour créer une base de données contenant les exemples d'ensembles de données et exécuter des exemples de requêtes à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Databases**
1. Cliquez sur **Créer une base de données**.
1. Sur la page de création de base de données, entrez ce qui suit :
+ **Choisissez la configuration** —Sélectionnez un **exemple de base de données**.
+ **Nom** —Entrez le nom de base de données de votre choix.
+ **Choisissez des exemples de jeux de données** —Sélectionnez **IoT** et. **DevOps**
+ Cliquez sur **Créer une base de données** pour créer une base de données contenant deux tables : IoT et DevOps contenant des exemples de données.
1. Dans le volet de navigation, choisissez l'**éditeur de requêtes**
1. Sélectionnez **Exemples de requêtes** dans le menu supérieur.
1. Cliquez sur l'un des exemples de requêtes. Cela vous ramènera à l'éditeur de requêtes avec l'éditeur rempli avec l'exemple de requête.
1. Cliquez sur **Exécuter** pour exécuter la requête et voir les résultats de la requête.
## Créer une base de données
Procédez comme suit pour créer une base de données à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Databases**
1. Cliquez sur **Créer une base de données**.
1. Sur la page de création de base de données, entrez ce qui suit.
+ **Choisissez la configuration** —Sélectionnez la base de **données standard**.
+ **Nom** —Entrez le nom de base de données de votre choix.
+ **Chiffrement** : choisissez une clé KMS ou utilisez l'option par défaut, dans laquelle Timestream Live Analytics créera une clé KMS dans votre compte s'il n'en existe pas déjà une.
1. Cliquez sur **Créer une base de données** pour créer une base de données.
## Création d’une table
Procédez comme suit pour créer une table à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Tables**
1. Cliquez sur **Créer une table**.
1. Sur la page de création d'une table, entrez ce qui suit.
+ **Nom de la base** de données —Sélectionnez le nom de la base de données créée dans[Créer une base de données](#console_timestream.db.using-console).
+ **Nom de la table** —Entrez le nom de la table de votre choix.
+ **Conservation de la mémoire** : spécifiez la durée pendant laquelle vous souhaitez conserver les données dans la mémoire. La mémoire de stockage traite les données entrantes, y compris les données arrivées tardivement (données dont l'horodatage est antérieur à l'heure actuelle) et est optimisée pour les requêtes rapides point-in-time.
+ **Conservation du stockage magnétique** : spécifiez la durée pendant laquelle vous souhaitez conserver les données dans le stockage magnétique. Le magasin magnétique est conçu pour le stockage à long terme et est optimisé pour les requêtes analytiques rapides.
1. Cliquez sur **Créer une table**.
## Exécuter une requête
Procédez comme suit pour exécuter des requêtes à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, choisissez l'**éditeur de requêtes**
1. Dans le volet de gauche, sélectionnez la base de données créée dans[Créer une base de données](#console_timestream.db.using-console).
1. Dans le volet de gauche, sélectionnez la base de données créée dans[Création d’une table](#console_timestream.table.using-console).
1. Dans l'éditeur de requêtes, vous pouvez exécuter une requête. Pour voir les 10 dernières lignes du tableau, exécutez :
```
SELECT * FROM . ORDER BY time DESC LIMIT 10
```
1. (Facultatif) **Activez Enable Insights** pour obtenir des informations sur l'efficacité de vos requêtes.
## Création d'une requête planifiée
Procédez comme suit pour créer une requête planifiée à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Requêtes planifiées**.
1. Cliquez sur **Créer une requête planifiée**.
1. Dans les sections **Nom de la requête** et **Table de destination**, entrez les informations suivantes.
+ **Nom** —Entrez le nom de la requête.
+ **Nom de la base** de données —Sélectionnez le nom de la base de données créée dans[Créer une base de données](#console_timestream.db.using-console).
+ **Nom de la table** —Sélectionnez le nom de la table créée dans[Création d’une table](#console_timestream.table.using-console).
1. Dans la section **Déclaration de requête**, entrez une instruction de requête valide. Cliquez ensuite sur **Valider la requête**.
1. Dans **Modèle de table de destination**, définissez le modèle pour tous les attributs non définis. Vous pouvez utiliser **Visual Builder** ou JSON.
1. Dans la section **Exécuter le calendrier**, choisissez **Taux fixe** ou **expression Chron**. Pour les expressions chronologiques, reportez-vous à Expressions de [planification pour les requêtes planifiées pour plus de détails sur les expressions](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html) de planification.
1. Dans la section **Rubrique SNS**, entrez la rubrique SNS qui sera utilisée pour les notifications.
1. Dans la section **Rapport du journal des erreurs**, entrez l'emplacement S3 qui sera utilisé pour signaler les erreurs.
Choisissez **Encryption key type** (Type de clé de chiffrement).
1. Dans la section **Paramètres de sécurité** de la **cléAWS KMS**, choisissez le type de clé AWS KMS.
Entrez le **rôle IAM** que Timestream for LiveAnalytics utilisera pour exécuter la requête planifiée. Reportez-vous aux [exemples de politique IAM pour les requêtes planifiées](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries) pour plus de détails sur les autorisations requises et la relation de confiance pour le rôle.
1. Cliquez sur **Créer une requête planifiée**.
## Supprimer une requête planifiée
Procédez comme suit pour supprimer ou désactiver une requête planifiée à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Requêtes planifiées**
1. Sélectionnez la requête planifiée créée dans[Création d'une requête planifiée](#console_timestream.scheduledquery.using-console).
1. Sélectionnez **Actions**.
1. Choisissez **Désactiver** ou **Supprimer**.
1. Si vous avez sélectionné Supprimer, confirmez l'action et sélectionnez **Supprimer**.
## Supprimer une table
Procédez comme suit pour supprimer une base de données à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Tables**
1. Sélectionnez la table que vous avez créée dans[Création d’une table](#console_timestream.table.using-console).
1. Cliquez sur **Delete**.
1. Tapez *Supprimer* dans le champ de confirmation.
## Supprimer une base de données
Pour supprimer une base de données à l'aide de la AWS console, procédez comme suit :
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Databases**
1. Sélectionnez la base de données que vous avez créée dans **Créer une base de données**.
1. Cliquez sur **Delete**.
1. Tapez *Supprimer* dans le champ de confirmation.
## Modifier un tableau
Procédez comme suit pour modifier un tableau à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Tables**
1. Sélectionnez la table que vous avez créée dans[Création d’une table](#console_timestream.table.using-console).
1. Cliquez sur **Modifier**
1. Modifiez les détails du tableau et enregistrez.
+ **Conservation de la mémoire** : spécifiez la durée pendant laquelle vous souhaitez conserver les données dans la mémoire. La mémoire de stockage traite les données entrantes, y compris les données arrivées tardivement (données dont l'horodatage est antérieur à l'heure actuelle) et est optimisée pour les requêtes rapides point-in-time.
+ **Conservation du stockage magnétique** : spécifiez la durée pendant laquelle vous souhaitez conserver les données dans le stockage magnétique. Le magasin magnétique est conçu pour le stockage à long terme et est optimisé pour les requêtes analytiques rapides.
## Modifier une base de données
Procédez comme suit pour modifier une base de données à l'aide de la AWS console.
1. Ouvrez la [AWS console](https://console.aws.amazon.com/timestream).
1. Dans le volet de navigation, sélectionnez **Databases**
1. Sélectionnez la base de données que vous avez créée dans **Créer une base de données**.
1. Cliquez sur **Modifier**
1. Modifiez les détails de la base de données et enregistrez.
# Accès à Amazon Timestream LiveAnalytics pour utiliser AWS CLI
Vous pouvez utiliser le AWS Command Line Interface (AWS CLI) pour contrôler plusieurs AWS services depuis la ligne de commande et les automatiser par le biais de scripts. Vous pouvez utiliser le AWS CLI pour des opérations ad hoc. Vous pouvez également l'utiliser pour intégrer Amazon LiveAnalytics Timestream à des fins d'opérations dans des scripts utilitaires.
Avant de pouvoir utiliser le AWS CLI avec Timestream pour LiveAnalytics, vous devez configurer l'accès programmatique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Octroi d’un accès par programmation](accessing.md#programmatic-access).
Pour une liste complète de toutes les commandes disponibles pour l'API Timestream for LiveAnalytics Query dans le AWS CLI, consultez la référence des [AWS CLI commandes](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-query/index.html).
Pour une liste complète de toutes les commandes disponibles pour l'API Timestream for LiveAnalytics Write dans le AWS CLI, consultez la référence des [AWS CLI commandes](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-write/index.html).
**Topics**
+ [Téléchargement et configuration du AWS CLI](#Tools.CLI.DownloadingAndRunning)
+ [Utilisation du AWS CLI avec Timestream pour LiveAnalytics](#Tools.CLI.UsingWithQLDB)
## Téléchargement et configuration du AWS CLI
Il AWS CLI fonctionne sous Windows, macOS ou Linux. Pour le télécharger, l'installer et le configurer, procédez comme suit :
1. Téléchargez-le AWS CLI à l'[adresse http://aws.amazon.com/cli](https://aws.amazon.com/cli).
1. Suivez les instructions d'[installation de la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) et de [configuration de la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) dans le *guide de AWS Command Line Interface l'utilisateur*.
## Utilisation du AWS CLI avec Timestream pour LiveAnalytics
Le format de ligne de commande consiste en un Amazon Timestream LiveAnalytics pour le nom de l'opération, suivi des paramètres de cette opération. Il AWS CLI prend en charge une syntaxe abrégée pour les valeurs des paramètres, en plus du JSON.
Permet `help` de répertorier toutes les commandes disponibles dans Timestream pour. LiveAnalytics Par exemple :
```
aws timestream-write help
```
```
aws timestream-query help
```
Vous pouvez également utiliser `help` pour décrire une commande spécifique et en savoir plus sur son utilisation :
```
aws timestream-write create-database help
```
Par exemple, pour créer une base de données :
```
aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase
```
Pour créer une table avec les écritures magnétiques activées, procédez comme suit :
```
aws timestream-write create-table \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}"
```
Pour écrire des données à l'aide d'enregistrements à mesure unique :
```
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\"}]"
```
Pour écrire des données à l'aide d'enregistrements à mesures multiples :
```
# 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
```
Pour interroger une table :
```
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)"
```
Pour créer une requête planifiée, procédez comme suit :
```
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\"\
}\
}"
```
# Utilisation de l’API
En outre [SDKs](getting-started-sdks.md), Amazon Timestream LiveAnalytics pour fournit un accès direct à l'API REST via le modèle de découverte *des* terminaux. Le modèle de découverte des terminaux est décrit ci-dessous, ainsi que ses cas d'utilisation.
## Le modèle de découverte des terminaux
Les Timestream Live Analytics étant SDKs conçus pour fonctionner de manière transparente avec l'architecture du service, y compris la gestion et le mappage des points de terminaison du service, il est recommandé de les utiliser pour la SDKs plupart des applications. Cependant, dans certains cas, l'utilisation du modèle de découverte des points de terminaison de l' LiveAnalytics API Timestream for REST est nécessaire :
+ Vous utilisez des [points de terminaison VPC (AWS PrivateLink)](VPCEndpoints.md) avec Timestream pour LiveAnalytics
+ Votre application utilise un langage de programmation qui n'est pas encore compatible avec le SDK
+ Vous avez besoin d'un meilleur contrôle de la mise en œuvre côté client
Cette section contient des informations sur le fonctionnement du modèle de découverte des points de terminaison, comment implémenter le modèle de découverte des points de terminaison, ainsi que des notes d'utilisation. Sélectionnez un sujet ci-dessous pour en savoir plus.
**Topics**
+ [Le modèle de découverte des terminaux](#Using-API.endpoint-discovery)
+ [Comment fonctionne le modèle de découverte des terminaux](Using-API.endpoint-discovery.how-it-works.md)
+ [Implémentation du modèle de découverte des terminaux](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md)
# Comment fonctionne le modèle de découverte des terminaux
Timestream est construit à l'aide d'une [architecture cellulaire](architecture.md#cells) pour garantir une meilleure évolutivité et des propriétés d'isolation du trafic. Chaque compte client étant mappé à une cellule spécifique d'une région, votre application doit utiliser les points de terminaison spécifiques à la cellule auxquels votre compte a été mappé. Lorsque vous utilisez le SDKs, ce mappage est géré de manière transparente pour vous et vous n'avez pas besoin de gérer les points de terminaison spécifiques aux cellules. Toutefois, lorsque vous accédez directement à l'API REST, vous devez gérer et mapper vous-même les points de terminaison appropriés. Ce processus, le *modèle de découverte des terminaux*, est décrit ci-dessous :
1. Le modèle de découverte des terminaux commence par un appel à l'`DescribeEndpoints`action (décrit dans la [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html)section).
1. Le point de terminaison doit être mis en cache et réutilisé pendant la durée spécifiée par la valeur time-to-live (TTL) renvoyée (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) Les appels à l'API Timestream Live Analytics peuvent ensuite être effectués pendant la durée du TTL.
1. Une fois le TTL expiré, un nouvel appel DescribeEndpoints doit être effectué pour actualiser le point de terminaison (en d'autres termes, recommencer à zéro à l'étape 1).
**Note**
La syntaxe, les paramètres et les autres informations d'utilisation de l'`DescribeEndpoints`action sont décrits dans la [référence de l'API](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html). Notez que l'`DescribeEndpoints`action est disponible via les deux et qu' SDKselle est identique pour chacune d'entre elles.
Pour la mise en œuvre du modèle de découverte des terminaux, voir[Implémentation du modèle de découverte des terminaux](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md).
# Implémentation du modèle de découverte des terminaux
Pour implémenter le modèle de découverte des points de terminaison, choisissez une API (Write ou Query), créez une **DescribeEndpoints**demande et utilisez le ou les points de terminaison renvoyés pendant la durée des valeurs TTL renvoyées. La procédure de mise en œuvre est décrite ci-dessous.
**Note**
Assurez-vous de bien connaître les [notes d'utilisation](#Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.usage-notes).
## Procédure de mise en œuvre
1. Obtenez le point de terminaison de l'API à laquelle vous souhaitez effectuer des appels ([Write](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) ou [Query](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) à l'aide de la [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html)requête.
1. Créez une demande correspondant à l'API [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html)qui vous intéresse ([Write](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) ou [Query](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) en utilisant l'un des deux points de terminaison décrits ci-dessous. Il n'y a aucun paramètre d'entrée pour la demande. Assurez-vous de lire les notes ci-dessous.
*Écrire le SDK :*
```
ingest.timestream..amazonaws.com
```
*SDK de requêtes :*
```
query.timestream..amazonaws.com
```
Voici un exemple d'appel CLI pour une `us-east-1` région.
```
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
```
**Note**
L'en-tête HTTP « Host » *doit* également contenir le point de terminaison de l'API. La demande échouera si l'en-tête n'est pas renseigné. Il s'agit d'une exigence standard pour toutes les requêtes HTTP/1.1. Si vous utilisez une bibliothèque HTTP compatible avec la version 1.1 ou ultérieure, la bibliothèque HTTP doit automatiquement remplir l'en-tête pour vous.
**Note**
Remplacez ** par l'identifiant de région pour la région dans laquelle la demande est faite, par ex. `us-east-1`
1. Analysez la réponse pour extraire le ou les points de terminaison et mettez en cache les valeurs TTL. La réponse est un tableau d'un ou de plusieurs [`Endpoint`objets](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html). Chaque `Endpoint` objet contient une adresse de point de terminaison (`Address`) et le TTL pour ce point de terminaison (`CachePeriodInMinutes`).
1. Mettez en cache le point de terminaison jusqu'au TTL spécifié.
1. Lorsque le TTL expire, récupérez un nouveau point de terminaison en recommençant à l'étape 1 de l'implémentation.
## Remarques d'utilisation pour le modèle de découverte des terminaux
+ Il s'agit de la seule action reconnue par les points de terminaison régionaux de Timestream Live Analytics. **DescribeEndpoints**
+ La réponse contient une liste de points de terminaison auxquels effectuer des appels d'API Timestream Live Analytics.
+ En cas de réponse satisfaisante, il doit y avoir au moins un point final dans la liste. S'il y a plusieurs points de terminaison dans la liste, chacun d'entre eux est également utilisable pour les appels d'API, et l'appelant peut choisir le point de terminaison à utiliser au hasard.
+ Outre l'adresse DNS du point de terminaison, chaque point de terminaison de la liste spécifiera une durée de vie (TTL) autorisée pour utiliser le point de terminaison spécifié en minutes.
+ Le point de terminaison doit être mis en cache et réutilisé pendant la durée spécifiée par la valeur TTL renvoyée (en minutes). Une fois le TTL expiré, un nouvel appel **DescribeEndpoints**doit être effectué pour actualiser le point de terminaison à utiliser, car le point de terminaison ne fonctionnera plus après l'expiration du TTL.
# À l'aide du AWS SDKs
Vous pouvez accéder à Amazon Timestream à l'aide du. AWS SDKs Timestream en prend en charge deux SDKs par langue, à savoir le Write SDK et le Query SDK. Le Write SDK est utilisé pour effectuer des opérations CRUD et pour insérer vos données de séries chronologiques dans Timestream. Le Query SDK est utilisé pour interroger vos données de séries chronologiques existantes stockées dans Timestream.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK de votre choix, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](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
Pour commencer à utiliser le [SDK Java 1.0](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) et Amazon Timestream, remplissez les conditions préalables décrites ci-dessous.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK Java, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](code-samples.md)
## Conditions préalables
Avant de commencer à utiliser Java, vous devez effectuer les opérations suivantes :
1. Suivez les instructions AWS de configuration indiquées dans[Accès à Timestream pour LiveAnalytics](accessing.md).
1. Configurez un environnement de développement Java en téléchargeant et en installant les éléments suivants :
+ Kit de développement Java SE 8 (tel qu'[Amazon Corretto](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html) 8).
+ IDE Java (tel qu'[Eclipse](http://www.eclipse.org) ou [IntelliJ)](https://www.jetbrains.com/idea/).
Pour plus d'informations, consultez [Getting Started with AWS SDK pour Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html)
1. Configurez vos AWS informations d'identification et votre région pour le développement :
+ Configurez vos informations d'identification de AWS sécurité à utiliser avec le AWS SDK pour Java.
+ Définissez votre AWS région pour déterminer votre flux temporel par défaut pour LiveAnalytics le point de terminaison.
## Utilisation d'Apache Maven
Vous pouvez utiliser [Apache Maven](https://maven.apache.org/) pour configurer et créer des AWS SDK pour Java projets.
**Note**
Pour utiliser Apache Maven, assurez-vous que votre SDK Java et votre environnement d'exécution sont de version 1.8 ou supérieure.
Vous pouvez configurer le AWS SDK en tant que dépendance Maven, comme décrit dans [Utilisation du SDK avec](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-project-maven.html) Apache Maven.
Vous pouvez exécuter la compilation et exécuter votre code source à l'aide de la commande suivante :
```
mvn clean compile
mvn exec:java -Dexec.mainClass=
```
**Note**
``est le chemin d'accès à la classe principale de votre code source Java.
## Configuration de vos AWS informations d'identification
Vous devez fournir des AWS informations d'identification à votre application lors de l'exécution. [AWS SDK pour Java](https://aws.amazon.com/sdk-for-java) Les exemples de code présentés dans ce guide supposent que vous utilisez un fichier d' AWS informations d'identification, comme décrit dans la section [Configurer les AWS informations d'identification et la région pour le développement](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/setup-credentials.html) dans le *guide du AWS SDK pour Java développeur*.
Voici un exemple de fichier d' AWS informations d'identification nommé`~/.aws/credentials`, où le caractère tilde (`~`) représente votre répertoire personnel.
```
[default]
aws_access_key_id = AWS access key ID goes here
aws_secret_access_key = Secret key goes here
```
# Java v2
Pour commencer à utiliser le [SDK Java 2.0](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) et Amazon Timestream, remplissez les conditions préalables décrites ci-dessous.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK Java 2.0, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](code-samples.md)
## Conditions préalables
Avant de commencer à utiliser Java, vous devez effectuer les opérations suivantes :
1. Suivez les instructions AWS de configuration indiquées dans[Accès à Timestream pour LiveAnalytics](accessing.md).
1. Vous pouvez configurer le AWS SDK en tant que dépendance Maven, comme décrit dans [Utilisation du SDK avec](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) Apache Maven.
1. Configurez un environnement de développement Java en téléchargeant et en installant les éléments suivants :
+ Kit de développement Java SE 8 (tel qu'[Amazon Corretto](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html) 8).
+ IDE Java (tel qu'[Eclipse](http://www.eclipse.org) ou [IntelliJ)](https://www.jetbrains.com/idea/).
Pour plus d'informations, consultez [Getting Started with AWS SDK pour Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html)
## Utilisation d'Apache Maven
Vous pouvez utiliser [Apache Maven](https://maven.apache.org/) pour configurer et créer des AWS SDK pour Java projets.
**Note**
Pour utiliser Apache Maven, assurez-vous que votre SDK Java et votre environnement d'exécution sont de version 1.8 ou supérieure.
Vous pouvez configurer le AWS SDK en tant que dépendance Maven, comme décrit dans [Utilisation du SDK avec](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) Apache Maven. Les modifications nécessaires au fichier pom.xml sont décrites [ici](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/migration-guide/whats-different.html#adding-v2).
Vous pouvez exécuter la compilation et exécuter votre code source à l'aide de la commande suivante :
```
mvn clean compile
mvn exec:java -Dexec.mainClass=
```
**Note**
``est le chemin d'accès à la classe principale de votre code source Java.
# Go
Pour commencer à utiliser le [SDK Go](https://aws.amazon.com/sdk-for-go/) et Amazon Timestream, remplissez les conditions préalables décrites ci-dessous.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK Go, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](code-samples.md)
## Conditions préalables
1. [Téléchargez le SDK GO 1.14.](https://golang.org/doc/install)
1. [Configurez le SDK GO](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html).
1. [Construisez votre client](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html).
# Python
Pour commencer à utiliser le [SDK Python](https://aws.amazon.com/sdk-for-python/) et Amazon Timestream, remplissez les conditions préalables décrites ci-dessous.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK Python, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](code-samples.md)
## Conditions préalables
[Pour utiliser Python, installez et configurez Boto3 en suivant les instructions ici.](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html)
# Node.js
Pour commencer à utiliser le [SDK Node.js](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/) et Amazon Timestream, remplissez les conditions requises décrites ci-dessous.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK Node.js, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](code-samples.md)
## Conditions préalables
Avant de commencer à utiliser Node.js, vous devez effectuer les opérations suivantes :
1. [Installez Node.js](https://nodejs.org/en/).
1. [Installez le AWS SDK pour. JavaScript](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/)
# .NET
Pour commencer à utiliser le [SDK .NET](https://aws.amazon.com/sdk-for-net/) et Amazon Timestream, remplissez les conditions requises décrites ci-dessous.
Une fois que vous avez rempli les prérequis nécessaires pour le SDK .NET, vous pouvez commencer avec le. [Exemples de code](code-samples.md)
## Conditions préalables
Avant de commencer avec .NET, installez les NuGet packages requis et assurez-vous que la version AWSSDK .Core est 3.3.107 ou plus récente en exécutant les commandes suivantes :
```
dotnet add package AWSSDK.Core
dotnet add package AWSSDK.TimestreamWrite
dotnet add package AWSSDK.TimestreamQuery
```