Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Mengakses Amazon Timestream LiveAnalytics untuk menggunakan AWS CLI

Anda dapat menggunakan AWS Command Line Interface (AWS CLI) untuk mengontrol beberapa AWS layanan dari baris perintah dan mengotomatiskannya melalui skrip. Anda dapat menggunakan AWS CLI untuk operasi ad hoc. Anda juga dapat menggunakannya untuk menyematkan Amazon Timestream LiveAnalytics untuk operasi dalam skrip utilitas.

Sebelum Anda dapat menggunakan Timestream for LiveAnalytics, Anda harus mengatur akses terprogram. AWS CLI Untuk informasi selengkapnya, lihat Memberikan akses programatis.

Untuk daftar lengkap semua perintah yang tersedia untuk Timestream for LiveAnalytics Query API di AWS CLI, lihat Referensi AWS CLI Perintah.

Untuk daftar lengkap semua perintah yang tersedia untuk Timestream for LiveAnalytics Write API di AWS CLI, lihat Referensi AWS CLI Perintah.

Mengunduh dan mengonfigurasi AWS CLI

AWS CLI Berjalan di Windows, macOS, atau Linux. Untuk mengunduh, menginstal, dan mengonfigurasinya, ikuti langkah-langkah berikut:

Menggunakan Timestream AWS CLI with untuk LiveAnalytics

Format baris perintah terdiri dari Amazon Timestream untuk nama LiveAnalytics operasi, diikuti oleh parameter untuk operasi itu. AWS CLI Mendukung sintaks singkatan untuk nilai parameter, selain. JSON

Gunakan help untuk mencantumkan semua perintah yang tersedia di Timestream untuk LiveAnalytics. Sebagai contoh:

aws timestream-write help

aws timestream-query help

Anda juga dapat menggunakan help untuk mendeskripsikan perintah tertentu dan mempelajari lebih lanjut tentang penggunaannya:

aws timestream-write create-database help

Misalnya, untuk membuat database:

aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase

Untuk membuat tabel dengan penyimpanan magnetik menulis diaktifkan:

aws timestream-write create-table \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}" 

Untuk menulis data menggunakan catatan ukuran tunggal:

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\"}]"

Untuk menulis data menggunakan catatan multi-ukuran:

# 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

Untuk menanyakan tabel:

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)"

Untuk membuat kueri terjadwal:

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\"\
        }\
      }"