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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# 導関数
<a name="timeseries-specific-constructs.functions.derivatives"></a>

導関数は、特定のメトリクスの変化率を計算し、イベントにプロアクティブに応答するために使用できます。例えば、過去 5 分間における EC2 インスタンスの CPU 使用率の導関数を計算し、重要な正の導関数に気付いたとします。これはワークロードの需要の増加を示している可能性があるため、ワークロードをより適切に処理するために、より多くの EC2 インスタンスをスピンアップするよう判断できます。

Amazon Timestream は、2 つの導関数のバリアントをサポートしています。このセクションでは、Timestream for LiveAnalytics における導関数の使用状況の情報とサンプルクエリについて説明します。



## 使用状況の情報
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| 関数 | 出力データ型 | 説明 | 
| --- | --- | --- | 
|  `derivative_linear(timeseries, interval)`  |  timeseries  |  指定された `interval` における `timeseries` の各ポイントの[導関数](https://wikipedia.org/wiki/Derivative)を計算します。  | 
|  `non_negative_derivative_linear(timeseries, interval)`  |  timeseries  |  `derivative_linear(timeseries, interval)` と同じですが、正の値のみを返します。  | 

## クエリの例
<a name="w2aab7c59c13c13c13c11"></a>

**Example**  
過去 1 時間における 5 分ごとの CPU 使用率の変化率を求めます。  

```
SELECT DERIVATIVE_LINEAR(CREATE_TIME_SERIES(time, measure_value::double), 5m) AS result 
FROM “sampleDB”.DevOps 
WHERE measure_name = 'cpu_utilization' 
AND hostname = 'host-Hovjv' and time > ago(1h) 
GROUP BY hostname, measure_name
```

**Example**  
1 つ以上のマイクロサービスによって生成されたエラーの増加率を計算します。  

```
WITH binned_view as (
    SELECT bin(time, 5m) as binned_timestamp, ROUND(AVG(measure_value::double), 2) as value            
    FROM “sampleDB”.DevOps  
    WHERE micro_service = 'jwt'  
    AND time > ago(1h) 
    AND measure_name = 'service_error'
    GROUP BY bin(time, 5m)
)
SELECT non_negative_derivative_linear(CREATE_TIME_SERIES(binned_timestamp, value), 1m) as rateOfErrorIncrease
FROM binned_view
```