écrit - Amazon Timestream

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  • Assurez-vous que l'horodatage des données entrantes n'est pas antérieur à la durée de conservation des données configurée pour la mémoire et au plus tard à la future période d'ingestion définie dans. Quotas L'envoi de données avec un horodatage en dehors de ces limites entraînera le rejet des données par Timestream, LiveAnalytics sauf si vous activez les écritures par stockage magnétique pour votre table. Si vous activez les écritures en mémoire magnétique, assurez-vous que l'horodatage des données entrantes n'est pas antérieur à la durée de conservation des données configurée pour la mémoire magnétique.

  • Si vous vous attendez à ce que les données arrivent en retard, activez le stockage magnétique pour votre table. Cela permettra l'ingestion de données dont l'horodatage se situe en dehors de la période de conservation de votre mémoire, mais toujours pendant la période de conservation de votre mémoire magnétique. Vous pouvez le définir en mettant à jour l'EnableMagneticStoreWritesindicateur dans le MagneticStoreWritesProperties tableau. Cette propriété est fausse par défaut. Notez que les écritures dans le magasin magnétique ne seront pas immédiatement disponibles pour les requêtes. Ils seront disponibles dans les 6 heures.

  • Ciblez les charges de travail à haut débit sur la mémoire en vous assurant que les horodatages des données ingérées respectent les limites de rétention de la mémoire. Les écritures dans la mémoire magnétique sont limitées à un nombre maximum de partitions de mémoire magnétique actives qui peuvent être ingérées simultanément pour une base de données. Vous pouvez voir cette ActiveMagneticStorePartitions métrique dans CloudWatch. Pour réduire le nombre de partitions magnétiques actives, essayez de réduire le nombre de séries et la durée pendant laquelle vous ingérez simultanément des unités de stockage magnétiques.

  • Lorsque vous envoyez des données à Timestream pour LiveAnalytics, regroupez plusieurs enregistrements en une seule demande afin d'optimiser les performances d'ingestion des données.

    • Il est avantageux de regrouper les enregistrements de la même série chronologique et les enregistrements portant le même nom de mesure.

    • Batch autant d'enregistrements que possible dans une seule demande, à condition que les demandes respectent les limites de service définies dansQuotas.

    • Utilisez des attributs communs dans la mesure du possible pour réduire les coûts de transfert et d'ingestion des données. Pour plus d'informations, consultez WriteRecords API.

  • Si vous rencontrez des défaillances partielles côté client lors de l'écriture de données dans Timestream pour LiveAnalytics, vous pouvez renvoyer le lot d'enregistrements dont l'ingestion a échoué après avoir résolu la cause du rejet.

  • Les données classées par horodatage présentent de meilleures performances d'écriture.

  • Amazon Timestream LiveAnalytics for est conçu pour s'adapter automatiquement aux besoins de votre application. Lorsque Timestream for LiveAnalytics Notices augmente le nombre de demandes d'écriture provenant de votre application, celle-ci peut être confrontée à un certain niveau de limitation de la mémoire initiale. Si votre application est confrontée à une limitation de la mémoire, continuez à envoyer des données à Timestream LiveAnalytics au même débit (ou à un débit accru) pour permettre à Timestream de s'adapter automatiquement LiveAnalytics aux besoins de votre application. Si vous constatez un ralentissement de la réserve magnétique, vous devez diminuer le taux d'ingestion de la réserve magnétique jusqu'à ce que votre nombre ActiveMagneticStorePartitions diminue.