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を使用した Amazon Timestream for LiveAnalytics へのアクセス AWS CLI

AWS Command Line Interface （AWS CLI) を使用して、コマンドラインから複数の AWS サービスを制御したり、スクリプトを使用して自動化したりできます。アドホックオペレーション AWS CLI には を使用できます。これを使用して、ユーティリティスクリプト内に Amazon Timestream for LiveAnalytics オペレーションを埋め込むこともできます。

Timestream for LiveAnalytics AWS CLI で を使用する前に、プログラムによるアクセスを設定する必要があります。詳細については、「プログラマチックアクセス権を付与する」を参照してください。

の Timestream for LiveAnalytics Query API で使用できるすべてのコマンドの完全なリストについては AWS CLI、AWS CLI 「 コマンドリファレンス」を参照してください。

の Timestream for LiveAnalytics Write API で使用できるすべてのコマンドの完全なリストについては AWS CLI、AWS CLI 「 コマンドリファレンス」を参照してください。

AWS CLIのダウンロードと設定

は Windows、macOS、または Linux で AWS CLI 実行されます。ダウンロード、インストールおよび設定するには次の手順に従います。

Timestream for LiveAnalytics AWS CLI での の使用

コマンドライン形式は、Amazon Timestream for LiveAnalytics オペレーション名と、そのオペレーションのパラメータで構成されます。は、JSON に加えてパラメータ値の短縮構文 AWS CLI をサポートしています。

を使用してhelp、Timestream for LiveAnalytics で使用可能なすべてのコマンドを一覧表示します。例:

aws timestream-write help

aws timestream-query help

また help を使用して、特定コマンドを記述したり、その用法の詳細を確認したりすることもできます。

aws timestream-write create-database help

例えば、データベースを作成するには：

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

マグネティックストア書き込みを有効にしてテーブルを作成するには：

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

単一メジャーレコードを使用してデータを書き込むには：

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\"}]"

複数メジャーレコードを使用してデータを書き込むには：

# 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

テーブルに対してクエリを実行するには:

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)"

スケジュールされたクエリを作成するには：

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\"\
        }\
      }"