Amazon Timestream for LiveAnalytics に類似した機能をご希望の場合は Amazon Timestream for InfluxDB をご検討ください。リアルタイム分析に適した、シンプルなデータインジェストと 1 桁ミリ秒のクエリ応答時間を特徴としています。詳細については、[こちら](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)を参照してください。

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# Grafana
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 Grafana を使用して時系列データを視覚化し、アラートを作成できます。データ視覚化を開始しやすくするため、Python アプリケーションから Timestream に送信されたデータを視覚化するサンプルダッシュボードを Grafana で作成し、設定を説明する[チュートリアル動画](https://youtu.be/pilkz645cs4)を作成しました。

**Topics**
+ [サンプルアプリケーション](#Grafana.sample-app)
+ [チュートリアル動画](#Grafana.video-tutorial)

## サンプルアプリケーション
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1.  「[データベースを作成する](console_timestream.md#console_timestream.db.using-console)」で詳しく説明されている手順に従って、Timestream でデータベースとテーブルを作成します。
**注記**  
 Grafana ダッシュボードのデフォルトのデータベース名とテーブル名は、それぞれ grafanaDB と grafanaTable に設定されています。これらの名前を使用して、設定を最小限に抑えます。

1. [Python 3.7 ](https://www.python.org/downloads/)以降をインストールします。

1.  [Timestream Python SDK をインストールして設定](getting-started.python.md)します。

1.  [マルチスレッド Python アプリケーション](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/tree/mainline/tools/python/continuous-ingestor)の GitHub リポジトリのクローンを作成し、[GitHub](https://docs.github.com/en/free-pro-team@latest/github/creating-cloning-and-archiving-repositories/cloning-a-repository) の指示に従って Timestream にデータを継続的に取り込みます。

1. [README](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/mainline/tools/python/continuous-ingestor/README.md) の指示に従って、Timestream にデータを継続的に取り込むアプリケーションを実行します。

1. 「[Amazon Managed Grafana リソースの作成および使用方法について](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/getting-started-with-AMG.html)」または「[Grafana のインストール](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/)」の手順を完了します。

1. Amazon Managed Grafana を使用する代わりに Grafana をインストールする場合は、[Grafana Cloud への Amazon Timestream のインストール](https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-timestream-datasource/?tab=installation/)を完了します。

1. 任意のブラウザを使用して Grafana ダッシュボードを開きます。Grafana をローカルにインストールしている場合は、Grafana ドキュメントに記載されている手順に従って[ログイン](https://grafana.com/docs/grafana/latest/getting-started/getting-started/#log-in-for-the-first-time)できます。

1. Grafana を起動したら、[Datasources] に移動し、[Add Datasource] をクリックして Timestream を検索し、Timestream データソースを選択します。

1. 認証プロバイダーとリージョンを設定し、[Save and Test] をクリックします。

1. デフォルトのマクロを設定します。

   1. \$1\$1\$1database を Timestream データベースの名前 (grafanaDB など) に設定します。

   1. \$1\$1\$1table を Timestream テーブルの名前 (grafanaTable など) に設定します。

   1. \$1\$1\$1measure をテーブルの最も一般的に使用されるメジャーに設定します。

1. [Save and Test] をクリックします。

1. [Dashboards] タブをクリックします。

1. [Import] をクリックしてダッシュボードをインポートします。

1. サンプルアプリケーションダッシュボードをダブルクリックします。

1. ダッシュボード設定をクリックします。

1. [Variables] を選択します。

1. Timestream データベースおよびテーブルの名前と一致するように dbName と tableName を変更します。

1. 保存をクリックします。

1. ダッシュボードを更新します。

1. アラートを作成するには、Grafana ドキュメントに記載されている手順に従って、[Grafana マネージドアラートルールを設定](https://grafana.com/docs/grafana/latest/alerting/alerting-rules/create-grafana-managed-rule/)します。

1. アラートのトラブルシューティングを行うには、[トラブルシューティング](https://grafana.com/docs/grafana/latest/troubleshooting/)に関する Grafana のドキュメントに記載されている手順に従ってください。

1. 詳細については、[Grafana ドキュメント](https://grafana.com/docs/)を参照してください。

## チュートリアル動画
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こちらの[動画](https://youtu.be/pilkz645cs4)では、Grafana と Timestream の連携について説明しています。