Amazon Timestream for LiveAnalytics와 유사한 기능을 원하는 경우 Amazon Timestream for InfluxDB를 고려해 보세요. 간소화된 데이터 수집과 실시간 분석을 위한 10밀리초 미만의 쿼리 응답 시간을 제공합니다. [여기](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html)에서 자세히 알아보세요.
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# Grafana
Grafana를 사용하여 시계열 데이터를 시각화하고 알림을 생성할 수 있습니다. 데이터 시각화를 시작하는 데 도움이 되도록 Python 애플리케이션에서 Timestream으로 전송된 데이터를 시각화하는 Grafana의 샘플 대시보드를 제작했으며, 설정 과정을 설명하는 [동영상 자습서](https://youtu.be/pilkz645cs4)도 함께 제공합니다.
**Topics**
+ [샘플 애플리케이션](#Grafana.sample-app)
+ [동영상 자습서](#Grafana.video-tutorial)
## 샘플 애플리케이션
1. [데이터베이스 생성](console_timestream.md#console_timestream.db.using-console)에 설명된 지침에 따라 Timestream에서 데이터베이스와 테이블을 생성합니다.
**참고**
Grafana 대시보드의 기본 데이터베이스 이름과 테이블 이름은 각각 grafanaDB와 grafanaTable로 설정됩니다. 이러한 이름을 사용하여 설정을 최소화합니다.
1. [Python 3.7 ](https://www.python.org/downloads/)이상을 설치합니다.
1. [Timestream Python SDK를 설치하고 구성합니다](getting-started.python.md).
1. [GitHub](https://docs.github.com/en/free-pro-team@latest/github/creating-cloning-and-archiving-repositories/cloning-a-repository)의 지침에 따라 Timestream에 데이터를 지속적으로 수집하는 [다중 스레드 Python 애플리케이션](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/tree/mainline/tools/python/continuous-ingestor)의 GitHub 리포지토리를 복제합니다.
1. [README](https://github.com/awslabs/amazon-timestream-tools/blob/mainline/tools/python/continuous-ingestor/README.md)의 지침에 따라 Timestream에 지속적으로 데이터를 수집하기 위한 애플리케이션을 실행합니다.
1. [Learn how to create and use Amazon Managed Grafana resources](https://docs.aws.amazon.com/grafana/latest/userguide/getting-started-with-AMG.html) 또는 [Install Grafana](https://grafana.com/docs/grafana/latest/installation/)를 완료합니다.
1. Amazon Managed Grafana를 사용하는 대신 Grafana를 설치하는 경우 [Installing Amazon Timestream on Grafana Cloud](https://grafana.com/grafana/plugins/grafana-timestream-datasource/?tab=installation/)를 완료합니다.
1. 원하는 브라우저를 사용하여 Grafana 대시보드를 엽니다. 로컬에 Grafana를 설치한 경우 Grafana 설명서의 지침에 따라 [로그인](https://grafana.com/docs/grafana/latest/getting-started/getting-started/#log-in-for-the-first-time)할 수 있습니다.
1. Grafana를 시작한 후 데이터 원본으로 이동하고 데이터 원본 추가를 클릭하고 Timestream을 검색한 다음 Timestream 데이터 원본을 선택합니다.
1. 인증 공급자와 리전을 구성하고 저장 및 테스트를 클릭합니다.
1. 기본 매크로를 설정합니다.
1. \$1\$1\$1database를 Timestream 데이터베이스의 이름(예: grafanaDB)으로 설정합니다.
1. \$1\$1\$1table을 Timestream 테이블의 이름(예: grafanaTable)으로 설정합니다.
1. \$1\$1\$1measure를 테이블에서 가장 일반적으로 사용되는 측정값으로 설정합니다.
1. 저장 및 테스트를 클릭합니다.
1. 대시보드 탭을 클릭합니다.
1. 가져오기를 클릭하여 대시보드를 가져옵니다.
1. 샘플 애플리케이션 대시보드를 두 번 클릭합니다.
1. 대시보드 설정을 클릭합니다.
1. 변수를 선택합니다.
1. dbName과 tableName을 Timestream 데이터베이스와 테이블의 이름과 일치하도록 변경합니다.
1. 저장을 클릭합니다.
1. 대시보드를 새로 고칩니다.
1. 알림을 생성하려면 Grafana 설명서의 지침에 따라 [Grafana 관리형 알림 규칙을 구성](https://grafana.com/docs/grafana/latest/alerting/alerting-rules/create-grafana-managed-rule/)합니다.
1. 알림 문제를 해결하려면 Grafana 설명서의 [문제 해결](https://grafana.com/docs/grafana/latest/troubleshooting/)에 설명된 지침을 따릅니다.
1. 추가 정보는 [Grafana 설명서](https://grafana.com/docs/)를 참조하세요.
## 동영상 자습서
이 [동영상](https://youtu.be/pilkz645cs4)에서는 Grafana가 Timestream과 어떻게 연동되는지 설명합니다.