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Utilizzo delle interrogazioni pianificate in Timestream per LiveAnalytics
La funzionalità di interrogazione pianificata di Amazon Timestream LiveAnalytics for è una soluzione completamente gestita, serverless e scalabile per il calcolo e l'archiviazione di aggregati, rollup e altre forme di dati preelaborati tipicamente utilizzati per dashboard operativi, report aziendali, analisi ad hoc e altre applicazioni. Le interrogazioni pianificate rendono l'analisi in tempo reale più performante ed economica, in modo da poter ricavare ulteriori informazioni dai dati e continuare a prendere decisioni aziendali migliori.
Con le query pianificate, definisci le query di analisi in tempo reale che calcolano aggregati, rollup e altre operazioni sui dati, mentre Amazon Timestream esegue LiveAnalytics periodicamente e automaticamente queste query e scrive in modo affidabile i risultati delle query in una tabella separata. I dati vengono generalmente calcolati e aggiornati in queste tabelle entro pochi minuti.
È quindi possibile indirizzare i dashboard e i report in modo da interrogare le tabelle che contengono dati aggregati anziché interrogare le tabelle di origine, notevolmente più grandi. Ciò porta a miglioramenti in termini di prestazioni e costi che possono superare ordini di grandezza. Questo perché le tabelle con dati aggregati contengono molti meno dati rispetto alle tabelle di origine, quindi offrono query più veloci e un'archiviazione dei dati più economica.
Inoltre, le tabelle con interrogazioni pianificate offrono tutte le funzionalità esistenti di un Timestream for table. LiveAnalytics Ad esempio, è possibile interrogare le tabelle utilizzando. SQL È possibile visualizzare i dati memorizzati nelle tabelle utilizzando Grafana. Puoi anche inserire dati nella tabella utilizzando Amazon Kinesis, AmazonMSK, AWS IoT Core e Telegraf. Puoi configurare le politiche di conservazione dei dati su queste tabelle per la gestione automatica del ciclo di vita dei dati.
Poiché la conservazione dei dati delle tabelle che contengono dati aggregati è completamente disaccoppiata da quella delle tabelle di origine, puoi anche scegliere di ridurre la conservazione dei dati delle tabelle di origine e conservare i dati aggregati per una durata molto più lunga, a una frazione del costo di archiviazione dei dati. Le query pianificate rendono l'analisi in tempo reale più veloce, economica e quindi più accessibile a molti più clienti, in modo che possano monitorare le loro applicazioni e prendere decisioni aziendali migliori basate sui dati.
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Vantaggi delle interrogazioni pianificate
Di seguito sono riportati i vantaggi delle interrogazioni pianificate:
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Facilità operativa: le query pianificate sono senza server e completamente gestite.
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Prestazioni e costi: poiché le query pianificate precalcolano gli aggregati, i rollup o altre operazioni di analisi in tempo reale dei dati e archiviano i risultati in una tabella, le query che accedono alle tabelle popolate da query pianificate contengono meno dati rispetto alle tabelle di origine. Pertanto, le query eseguite su queste tabelle sono più veloci ed economiche. Le tabelle popolate da calcoli pianificati contengono meno dati rispetto alle tabelle di origine e quindi aiutano a ridurre i costi di archiviazione. È inoltre possibile conservare questi dati per un periodo più lungo nell'archivio di memoria a una frazione del costo di conservazione dei dati di origine nell'archivio di memoria.
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Interoperabilità: le tabelle popolate da query pianificate offrono tutte le funzionalità esistenti di Timestream per le LiveAnalytics tabelle e possono essere utilizzate con tutti i servizi e gli strumenti compatibili con Timestream for. LiveAnalytics Vedi Lavorare con altri servizi per i dettagli.
Casi d'uso delle interrogazioni pianificate
È possibile utilizzare le query pianificate per i report aziendali che riepilogano l'attività dell'utente finale delle applicazioni, in modo da poter addestrare modelli di machine learning per la personalizzazione. Puoi anche utilizzare le query pianificate per gli allarmi che rilevano anomalie, intrusioni di rete o attività fraudolente, in modo da poter intraprendere azioni correttive immediate.
Inoltre, puoi utilizzare le query pianificate per una governance dei dati più efficace. Puoi farlo concedendo l'accesso alla tabella di origine esclusivamente alle query pianificate e fornendo agli sviluppatori l'accesso solo alle tabelle popolate dalle query pianificate. Ciò riduce al minimo l'impatto delle query involontarie e di lunga durata.
Esempio: utilizzo di analisi in tempo reale per rilevare pagamenti fraudolenti e prendere decisioni aziendali migliori
Prendi in considerazione un sistema di pagamento che elabora le transazioni inviate da più point-of-sale terminali distribuiti nelle principali città metropolitane degli Stati Uniti d'America. Vuoi utilizzare Amazon Timestream LiveAnalytics per archiviare e analizzare i dati delle transazioni, in modo da poter rilevare transazioni fraudolente ed eseguire query di analisi in tempo reale. Queste domande possono aiutarti a rispondere a domande aziendali come identificare i point-of-sale terminali più trafficati e meno utilizzati all'ora, l'ora più trafficata del giorno per ogni città e la città con il maggior numero di transazioni all'ora.
Il sistema elabora circa 100.000 transazioni al minuto. Ogni transazione memorizzata in Amazon Timestream è di 100 LiveAnalytics byte. Hai configurato 10 query che vengono eseguite ogni minuto per rilevare vari tipi di pagamenti fraudolenti. Hai anche creato 25 query che aggregano e suddividono i dati in varie dimensioni per aiutarti a rispondere alle tue domande aziendali. Ognuna di queste query elabora i dati dell'ultima ora.
Hai creato una dashboard per visualizzare i dati generati da queste query. La dashboard contiene 25 widget, viene aggiornata ogni ora e in genere è accessibile da 10 utenti in un dato momento. Infine, l'archivio di memoria è configurato con un periodo di conservazione dei dati di 2 ore e l'archivio magnetico è configurato per avere un periodo di conservazione dei dati di 6 mesi.
In questo caso, puoi utilizzare query di analisi in tempo reale che ricalcolano i dati ogni volta che si accede e si aggiorna la dashboard, oppure utilizzare tabelle derivate per la dashboard. Il costo delle query per i dashboard basati su query di analisi in tempo reale sarà di 120,70 dollari al mese. Al contrario, il costo delle query di dashboard basate su tabelle derivate sarà di 12,27 dollari al mese (consulta Amazon Timestream per i prezzi). LiveAnalytics
