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Scelta tra WriteRecords API operazione e caricamento in batch
Con l' WriteRecords APIoperazione, puoi scrivere i dati delle serie temporali di streaming in Timestream LiveAnalytics così come vengono generati dal tuo sistema. Utilizzando WriteRecords, puoi importare continuamente un singolo punto dati o lotti di dati più piccoli in tempo reale. Timestream for ti LiveAnalytics offre uno schema flessibile che rileva automaticamente i nomi delle colonne e i tipi di dati per il tuo Timestream per le LiveAnalytics tabelle, in base ai nomi delle dimensioni e ai tipi di dati dei punti dati specificati quando richiami le scritture nel database.
Al contrario, il caricamento in batch consente l'inserimento affidabile di dati di serie temporali in batch dai file di origine (CSVfile) in Timestream for, utilizzando un modello di dati definito dall'utente. LiveAnalytics Alcuni esempi di quando utilizzare il caricamento in batch con un file sorgente sono l'importazione in blocco di dati di serie temporali per la valutazione di Timestream LiveAnalytics tramite un proof of concept, l'importazione in blocco di dati di serie temporali da un dispositivo IoT che è rimasto offline per qualche tempo e la migrazione di dati storici di serie temporali da Amazon S3 a Timestream for. LiveAnalytics Per informazioni sul caricamento in Utilizzo del caricamento in batch in Timestream per LiveAnalytics batch, consulta.
Entrambe le soluzioni sono sicure, affidabili e performanti.
Da utilizzare WriteRecords quando:
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Streaming di quantità inferiori (meno di 10 MB) di dati per richiesta.
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Inserimento di tabelle esistenti.
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Acquisizione di dati da un flusso di log.
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Esecuzione di analisi in tempo reale.
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Richiede una latenza inferiore.
Utilizza il caricamento in batch quando:
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Inserimento in file di grandi quantità di dati provenienti da Amazon CSV S3. Per ulteriori informazioni sui limiti, consulta Quote.
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Inserimento di nuove tabelle, ad esempio nel caso di una migrazione di dati.
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Arricchimento dei database con dati storici (inserimento in nuove tabelle).
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Hai dati di origine che cambiano lentamente o non cambiano affatto.
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I tempi di attesa sono flessibili perché un'attività di caricamento in batch potrebbe rimanere in sospeso fino a quando le risorse non saranno disponibili, soprattutto se si carica una grande quantità di dati. Il caricamento in batch è adatto per dati che non devono essere immediatamente disponibili per l'interrogazione o l'analisi per aggiungere maggiore chiarezza.
