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를 사용하여 Amazon Timestream for LiveAnalytics 에 액세스 AWS CLI

AWS Command Line Interface (AWS CLI)를 사용하여 명령줄에서 여러 AWS 서비스를 제어하고 스크립트를 통해 자동화할 수 있습니다. 를 AWS CLI 임시 작업에 사용할 수 있습니다. 유틸리티 스크립트 내에 Amazon Timestream for LiveAnalytics 작업을 포함하는 데도 사용할 수 있습니다.

Timestream for LiveAnalytics와 AWS CLI 함께를 사용하려면 먼저 프로그래밍 액세스를 설정해야 합니다. 자세한 내용은 프로그래밍 방식 액세스 권한 부여 단원을 참조하십시오.

에서 Timestream for LiveAnalytics 쿼리 API에 사용할 수 있는 모든 명령의 전체 목록은 AWS CLI 명령 참조를 AWS CLI참조하세요.

에서 Timestream for LiveAnalytics Write API에 사용할 수 있는 모든 명령의 전체 목록은 AWS CLI 명령 참조를 AWS CLI참조하세요.

AWS CLI다운로드 및 구성

는 Windows, macOS 또는 Linux에서 AWS CLI 실행됩니다. 다운로드, 설치 및 구성하려면 다음 단계를 따르세요.

Timestream for LiveAnalytics와 AWS CLI 함께 사용

명령줄 형식은 Amazon Timestream for LiveAnalytics 작업 이름과 해당 작업에 대한 파라미터로 구성됩니다. 는 JSON 외에도 파라미터 값에 대한 약식 구문을 AWS CLI 지원합니다.

Timestream for LiveAnalytics에서 사용 가능한 모든 명령을 나열help하는 데 사용합니다. 예제:

aws timestream-write help

aws timestream-query help

help를 사용하여 특정 명령을 설명하고 그 사용법에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다.

aws timestream-write create-database help

예를 들어 데이터베이스를 생성하려면

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

마그네틱 스토어 쓰기가 활성화된 테이블을 생성하려면:

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

단일 측정 레코드를 사용하여 데이터를 쓰려면:

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\"}]"

다중 측정 레코드를 사용하여 데이터를 쓰려면:

# 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

테이블 쿼리:

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)"

예약된 쿼리를 생성하려면:

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\"\
        }\
      }"