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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# Amazon Timestream for LiveAnalytics 개념
시계열 데이터는 시간 간격 동안 기록된 일련의 데이터 포인트입니다. 이 유형의 데이터는 시간 경과에 따라 변화하는 이벤트를 측정하는 데 사용됩니다. 예는 다음과 같습니다.
+ 시간 경과에 따른 주가
+ 시간 경과에 따른 온도 측정값
+ 시간 경과에 따른 EC2 인스턴스의 CPU 사용률
시계열 데이터에서 각 데이터 포인트는 타임스탬프, 하나 이상의 속성 및 시간 경과에 따라 변하는 이벤트로 구성됩니다. 이 데이터는 애플리케이션의 성능과 상태에 대한 인사이트를 도출하고, 이상을 탐지하고, 최적화 기회를 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, DevOps 엔지니어가 인프라 성능 지표의 변화를 측정하는 데이터를 보고자 할 수 있습니다. 제조업체는 시설 전체의 장비 변화를 측정하는 IoT 센서 데이터를 추적하려고 할 수 있습니다. 온라인 마케터는 시간 경과에 따라 사용자가 웹사이트를 탐색하는 방법을 캡처하는 클릭스트림 데이터를 분석하고자 할 수 있습니다. 시계열 데이터는 여러 소스에서 매우 대량으로 생성되므로 거의 실시간으로 비용 효율적으로 수집되어야 합니다. 따라서 데이터를 구성하고 분석하는 데 도움이 되는 효율적인 스토리지가 필요합니다.
다음은 Timestream for LiveAnalytics의 주요 개념입니다.
+ **시계열** - *시간 간격 동안 기록된 일련의 하나 이상의 데이터 포인트 또는 레코드입니다. * 시간 경과에 따른 주식 가격, 시간 경과에 따른 EC2 인스턴스의 CPU 또는 메모리 사용률, 시간 경과에 따른 IoT 센서의 온도/압력 판독값을 예로 들 수 있습니다.
+ **레코드** - *시계열의 단일 데이터 포인트입니다.*
+ **차원** - *시계열의 메타데이터를 설명하는 속성입니다.* 차원은 차원 이름과 차원 값으로 구성됩니다. 다음 예제를 살펴보세요.
+ 주식 거래소를 차원으로 고려할 때 차원 이름은 ‘stock exchange’이고 차원 값은 ‘NYSE’입니다.
+ AWS 리전을 차원으로 고려할 때 차원 이름은 "리전"이고 차원 값은 "us-east-1"입니다.
+ IoT 센서의 경우 차원 이름은 ‘device ID’이고 차원 값은 ‘12345’입니다.
+ **측정** - *레코드에서 측정 중인 실제 값입니다. * 주가, CPU 또는 메모리 사용률, 온도 또는 습도 판독값을 예로 들 수 있습니다. 측정은 측정 이름과 측정값으로 구성됩니다. 다음 예제를 살펴보세요.
+ 주가의 경우 측정 이름은 ‘stock price’이고 측정값은 특정 시점의 실제 주가입니다.
+ CPU 사용률의 경우 측정 이름은 ‘CPU utilization’이고 측정값은 실제 CPU 사용률입니다.
Timestream for LiveAnalytics에서 다중 측정 또는 단일 측정 레코드로 측정값을 모델링할 수 있습니다. 자세한 내용은 [다중 측정 레코드와 단일 측정 레코드 비교](data-modeling.md#data-modeling-multiVsinglerecords) 단원을 참조하십시오.
+ **타임스탬프** - *지정된 레코드에 대해 측정이 수집된 시점을 나타냅니다.* Timestream for LiveAnalytics는 나노초 단위의 타임스탬프를 지원합니다.
+ **테이블** - *관련 시계열 세트의 컨테이너입니다.*
+ **데이터베이스** - *테이블의 최상위 컨테이너입니다.*
## Timestream for LiveAnalytics 개념 요약
**데이터베이스**에는 0개 이상의 **테이블**이 포함되어 있습니다. 각 **테이블**에는 **시계열**이 0개 이상 포함되어 있습니다. 각 **시계열**은 지정된 **세부 수준**에서 주어진 시간 간격 동안의 일련의 **레코드**로 구성됩니다. 각 **시계열**은 메타데이터 또는 **차원**, 데이터 또는 **측정** 및 **타임스탬프**를 사용하여 설명할 수 있습니다.
![\[Database structure showing tables, time series, and records with sample CPU measure values.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/timestream/latest/developerguide/images/concepts_simple.png)