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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# 를 사용하여 LiveAnalytics용 Amazon Timestream에 액세스 AWS CLI
AWS Command Line Interface (AWS CLI)를 사용하여 명령줄에서 여러 AWS 서비스를 제어하고 스크립트를 통해 자동화할 수 있습니다. 임시 작업에 AWS CLI 를 사용할 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 유틸리티 스크립트 내에 Amazon Timestream for LiveAnalytics 작업을 포함할 수도 있습니다.
Timestream for LiveAnalytics와 AWS CLI 함께를 사용하려면 먼저 프로그래밍 방식 액세스를 설정해야 합니다. 자세한 내용은 [프로그래밍 방식 액세스 권한 부여](accessing.md#programmatic-access) 단원을 참조하십시오.
AWS CLI의 Timestream for LiveAnalytics 쿼리 API에 사용할 수 있는 모든 명령의 전체 목록을 보려면 Timestream for InfluxDB [AWS CLI 명령 레퍼런스](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-query/index.html)를 참조하세요.
AWS CLI의 Timestream for LiveAnalytics 쓰기 API에 사용할 수 있는 모든 명령의 전체 목록을 보려면 Timestream for InfluxDB [AWS CLI 명령 레퍼런스](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-write/index.html)를 참조하세요.
**Topics**
+ [다운로드 및 구성 AWS CLI](#Tools.CLI.DownloadingAndRunning)
+ [Timestream for LiveAnalytics와 AWS CLI 함께 사용](#Tools.CLI.UsingWithQLDB)
## 다운로드 및 구성 AWS CLI
는 Windows, macOS 또는 Linux에서 AWS CLI 실행됩니다. 다운로드, 설치 및 구성하려면 다음 단계를 따르세요.
1. [http://aws.amazon.com/cli](https://aws.amazon.com/cli) AWS CLI 를 다운로드합니다.
1. *AWS Command Line Interface 사용 설명서*[의 AWS CLI 설치](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) 및 [CLI 구성 AWS](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) 지침을 따릅니다.
## Timestream for LiveAnalytics와 AWS CLI 함께 사용
명령줄 형식은 Amazon Timestream for LiveAnalytics 작업 이름과 해당 작업에 대한 파라미터 순으로 구성됩니다. 는 JSON 외에도 파라미터 값에 대한 간편 구문을 AWS CLI 지원합니다.
`help`를 사용하여 Timestream for LiveAnalytics에서 사용 가능한 모든 명령을 나열합니다. 예제:
```
aws timestream-write help
```
```
aws timestream-query help
```
`help`를 사용하여 특정 명령을 설명하고 그 사용법에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다.
```
aws timestream-write create-database help
```
예를 들어 데이터베이스를 생성하려면 다음을 사용합니다.
```
aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase
```
마그네틱 스토어 쓰기가 활성화된 테이블을 생성하려면 다음을 사용합니다.
```
aws timestream-write create-table \
--database-name metricsdb \
--table-name metrics \
--magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}"
```
단일 측정 레코드를 사용하여 데이터를 쓰려면 다음을 사용합니다.
```
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 다음을 사용합니다.
```
# 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 다음을 사용합니다.
```
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\"\
}\
}"
```