Para recursos semelhantes aos do Amazon Timestream para, considere o Amazon Timestream LiveAnalytics para InfluxDB. Ele oferece ingestão de dados simplificada e tempos de resposta de consulta de um dígito em milissegundos para análises em tempo real. Saiba mais [aqui](https://docs.aws.amazon.com//timestream/latest/developerguide/timestream-for-influxdb.html). As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Acessando o Timestream para LiveAnalytics Você pode acessar o Timestream para LiveAnalytics usar o console, a CLI ou a API. Para obter informações sobre como acessar o Timestream para LiveAnalytics, consulte o seguinte: **Topics** + [Inscreva-se para um Conta da AWS](#sign-up-for-aws) + [Criar um usuário com acesso administrativo](#create-an-admin) + [Forneça um Timestream para acesso LiveAnalytics](#getting-started.prereqs.iam-user) + [Conceder acesso programático](#programmatic-access) + [Utilizar o console](console_timestream.md) + [Acessando o Amazon LiveAnalytics Timestream para usar o AWS CLI](Tools.CLI.md) + [Usar a API](Using.API.md) + [Usando o AWS SDKs](getting-started-sdks.md) ## Inscreva-se para um Conta da AWS Se você não tiver um Conta da AWS, conclua as etapas a seguir para criar um. **Para se inscrever em um Conta da AWS** 1. Abra a [https://portal.aws.amazon.com/billing/inscrição.](https://portal.aws.amazon.com/billing/signup) 1. Siga as instruções online. Parte do procedimento de inscrição envolve receber uma chamada telefônica ou uma mensagem de texto e inserir um código de verificação pelo teclado do telefone. Quando você se inscreve em um Conta da AWS, um *Usuário raiz da conta da AWS*é criado. O usuário-raiz tem acesso a todos os Serviços da AWS e recursos na conta. Como prática recomendada de segurança, atribua o acesso administrativo a um usuário e use somente o usuário-raiz para executar [tarefas que exigem acesso de usuário-raiz](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_root-user.html#root-user-tasks). AWS envia um e-mail de confirmação após a conclusão do processo de inscrição. A qualquer momento, você pode visualizar a atividade atual da sua conta e gerenciar sua conta acessando [https://aws.amazon.com/e](https://aws.amazon.com/) escolhendo **Minha conta**. ## Criar um usuário com acesso administrativo Depois de se inscrever em um Conta da AWS, proteja seu Usuário raiz da conta da AWS Centro de Identidade do AWS IAM, habilite e crie um usuário administrativo para que você não use o usuário root nas tarefas diárias. **Proteja seu Usuário raiz da conta da AWS** 1. Faça login [Console de gerenciamento da AWS](https://console.aws.amazon.com/)como proprietário da conta escolhendo **Usuário raiz** e inserindo seu endereço de Conta da AWS e-mail. Na próxima página, insira a senha. Para obter ajuda ao fazer login usando o usuário-raiz, consulte [Fazer login como usuário-raiz](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/console-sign-in-tutorials.html#introduction-to-root-user-sign-in-tutorial) no *Guia do usuário do Início de Sessão da AWS *. 1. Habilite a autenticação multifator (MFA) para o usuário-raiz. Para obter instruções, consulte [Habilitar um dispositivo de MFA virtual para seu usuário Conta da AWS raiz (console) no Guia](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/enable-virt-mfa-for-root.html) do *usuário do IAM*. **Criar um usuário com acesso administrativo** 1. Habilita o Centro de Identidade do IAM. Para obter instruções, consulte [Habilitar o Centro de Identidade do AWS IAM](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-set-up-for-idc.html) no *Guia do usuário do Centro de Identidade do AWS IAM *. 1. No Centro de Identidade do IAM, conceda o acesso administrativo a um usuário. Para ver um tutorial sobre como usar o Diretório do Centro de Identidade do IAM como fonte de identidade, consulte [Configurar o acesso do usuário com o padrão Diretório do Centro de Identidade do IAM](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/quick-start-default-idc.html) no *Guia Centro de Identidade do AWS IAM do usuário*. **Iniciar sessão como o usuário com acesso administrativo** + Para fazer login com o seu usuário do Centro de Identidade do IAM, use o URL de login enviado ao seu endereço de e-mail quando o usuário do Centro de Identidade do IAM foi criado. Para obter ajuda para fazer login usando um usuário do IAM Identity Center, consulte Como [fazer login no portal de AWS acesso](https://docs.aws.amazon.com/signin/latest/userguide/iam-id-center-sign-in-tutorial.html) no *Guia Início de Sessão da AWS do usuário*. **Atribuir acesso a usuários adicionais** 1. No Centro de Identidade do IAM, crie um conjunto de permissões que siga as práticas recomendadas de aplicação de permissões com privilégio mínimo. Para obter instruções, consulte [Criar um conjunto de permissões](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/get-started-create-a-permission-set.html) no *Guia do usuário do Centro de Identidade do AWS IAM *. 1. Atribua usuários a um grupo e, em seguida, atribua o acesso de logon único ao grupo. Para obter instruções, consulte [Adicionar grupos](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/addgroups.html) no *Guia do usuário do Centro de Identidade do AWS IAM *. ## Forneça um Timestream para acesso LiveAnalytics As permissões necessárias para acessar o Timestream já foram concedidas ao administrador. LiveAnalytics Para outros usuários, você deve conceder a eles o Timestream para LiveAnalytics acesso usando a seguinte política: ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "timestream:*", "kms:DescribeKey", "kms:CreateGrant", "kms:Decrypt", "dbqms:CreateFavoriteQuery", "dbqms:DescribeFavoriteQueries", "dbqms:UpdateFavoriteQuery", "dbqms:DeleteFavoriteQueries", "dbqms:GetQueryString", "dbqms:CreateQueryHistory", "dbqms:UpdateQueryHistory", "dbqms:DeleteQueryHistory", "dbqms:DescribeQueryHistory", "s3:ListAllMyBuckets" ], "Resource": "*" } ] } ``` ------ **nota** Para informações sobre `dbqms`, consulte [Ações, recursos e chaves de condição do Database Query Metadata Service](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_databasequerymetadataservice.html). Para obter informações sobre, `kms` consulte [Ações, recursos e chaves de condição para o AWS Key Management Service](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_awskeymanagementservice.html). ## Conceder acesso programático Os usuários precisam de acesso programático se quiserem interagir com pessoas AWS fora do Console de gerenciamento da AWS. A forma de conceder acesso programático depende do tipo de usuário que está acessando AWS. Para conceder acesso programático aos usuários, selecione uma das seguintes opções: **** | Qual usuário precisa de acesso programático? | Para | Por | | --- | --- | --- | | IAM | (Recomendado) Use as credenciais do console como credenciais temporárias para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI, AWS SDKs ou. AWS APIs | Siga as instruções da interface que deseja utilizar. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/timestream/latest/developerguide/accessing.html) | | Identidade da força de trabalho (Usuários gerenciados no Centro de Identidade do IAM) | Use credenciais temporárias para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI AWS SDKs, ou. AWS APIs | Siga as instruções da interface que deseja utilizar. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/timestream/latest/developerguide/accessing.html) | | IAM | Use credenciais temporárias para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI AWS SDKs, ou. AWS APIs | Siga as instruções em [Como usar credenciais temporárias com AWS recursos](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_use-resources.html) no Guia do usuário do IAM. | | IAM | (Não recomendado)Use credenciais de longo prazo para assinar solicitações programáticas para o AWS CLI, AWS SDKs, ou. AWS APIs | Siga as instruções da interface que deseja utilizar. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/timestream/latest/developerguide/accessing.html) | # Utilizar o console Você pode usar o AWS Management Console do Timestream Live Analytics para criar, editar, excluir, descrever e listar bancos de dados e tabelas. Você também pode usar o console para executar consultas. **Topics** + [Tutorial](#console_timestream.db-w-sample-data) + [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console) + [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console) + [Execute uma consulta](#console_timestream.queries.using-console) + [Criar uma consulta agendada](#console_timestream.scheduledquery.using-console) + [Excluir uma consulta agendada](#console_timestream.scheduledquerydeletedisable.using-console) + [Excluir uma tabela](#console_timestream.delete-table.using-console) + [Excluir um banco de dados](#console_timestream.delete-db.using-console) + [Editar uma tabela](#console_timestream.edit-table.using-console) + [Editar um banco de dados](#console_timestream.edit-db.using-console) ## Tutorial Este tutorial mostra como criar um banco de dados preenchido com conjuntos de dados de amostra e executar consultas de amostra. Os conjuntos de dados de amostra usados neste tutorial são vistos com frequência em DevOps IoT e cenários. O conjunto de dados IoT contém dados de séries temporais, como velocidade, localização e carga de um caminhão, para agilizar o gerenciamento da frota e identificar oportunidades de otimização. O DevOps conjunto de dados contém métricas de instância do EC2, como utilização de CPU, rede e memória, para melhorar o desempenho e a disponibilidade dos aplicativos. Aqui está um [tutorial em vídeo](https://www.youtube.com/watch?v=YBWCGDd4ChQ) com as instruções descritas nesta seção Siga estas etapas para criar um banco de dados preenchido com os conjuntos de dados de amostra e executar consultas de amostra usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados** 1. Clique em **Criar banco de dados**. 1. Na página Criar banco de dados, faça o seguinte: + **Escolha a configuração**: selecione **Banco de dados de amostra**. + **Nome**: insira um nome de banco de dados sua escolha. + **Escolha conjuntos de dados de amostra** **— Selecione IoT e. **DevOps**** + Clique em **Criar banco de dados** para criar um banco de dados contendo duas tabelas — IoT e DevOps preenchidas com dados de amostra. 1. No painel de navegação, selecione **Editor de consultas**. 1. Selecione **Consultas de amostra** no menu superior. 1. Clique em uma das consultas de amostra. Isso levará você de volta ao editor de consultas com o editor preenchido com a consulta de amostra. 1. Clique em **Executar** para executar a consulta e ver seus resultados. ## Criar um banco de dados Siga estas etapas para criar um banco de dados usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados** 1. Clique em **Criar banco de dados**. 1. Na página Criar banco de dados, faça o seguinte. + **Escolher configuração**: selecione **Banco de dados padrão**. + **Nome**: insira um nome de banco de dados sua escolha. + **Criptografia**: escolha uma chave KMS ou use a opção padrão, na qual o Timestream Live Analytics criará uma chave KMS em sua conta, caso ela ainda não exista. 1. Clique em **Criar banco de dados** para criar um banco de dados. ## Criar uma tabela Siga estas etapas para criar uma tabela usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, selecione **Tabelas**. 1. Clique em **Criar tabela**. 1. Na página Criar tabela, faça o seguinte: + **Nome do banco de dados**: selecione o nome do banco de dados criado em [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console). + **Nome da tabela**: insira um nome de tabela que quiser. + **Retenção do armazenamento na memória**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento na memória. O armazenamento de memória processa os dados recebidos, incluindo dados de chegada tardia (dados com um registro de data e hora anterior à hora atual) e é otimizado para consultas rápidas. point-in-time + **Retenção do armazenamento magnético**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento magnético. O armazenamento magnético é destinado ao armazenamento de longo prazo e é otimizado para consultas analíticas rápidas. 1. Clique em **Criar tabela**. ## Execute uma consulta Siga estas etapas para executar consultas usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, selecione **Editor de consultas**. 1. No painel esquerdo, selecione o banco de dados criado no [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console). 1. No painel esquerdo, selecione o banco de dados criado no [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console). 1. Você pode executar uma consulta no editor de consultas. Para ver as 10 linhas mais recentes na tabela, execute: ``` SELECT * FROM . ORDER BY time DESC LIMIT 10 ``` 1. (Opcional) Ative **Ativar insights** para obter informações sobre a eficiência de suas consultas. ## Criar uma consulta agendada Siga estas etapas para criar uma consulta agendada usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, escolha **Consultas agendadas**. 1. Clique em **Criar consulta agendada**. 1. Nas seções **Nome da consulta** e **Tabela de destino**, insira o seguinte. + **Nome**: insira um nome de consulta. + **Nome do banco de dados**: selecione o nome do banco de dados criado em [Criar um banco de dados](#console_timestream.db.using-console). + **Nome da tabela**: selecione o nome da tabela criada no [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console). 1. Na seção **Declaração consulta**, insira uma declaração de consulta válida. Em seguida, clique em **Validar consulta**. 1. Em **Modelo de tabela de destino**, defina o modelo para quaisquer atributos indefinidos. Você pode usar o **Visual Builder** ou o JSON. 1. Na seção **Executar agendamento**, escolha **Taxa fixa** ou **Expressão Chron**. Para expressões chron, consulte [Expressões de agendamento para consultas agendadas](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/scheduledqueries-schedule.html) para mais detalhes sobre expressões de agendamento. 1. Na seção **Tópico do SNS**, insira o tópico do SNS que será usado para notificação. 1. Na seção **Relatório de log de erros**, insira o local do S3 que será usado para relatar erros. Selecione o **Encryption key type** (Tipo de chave de criptografia). 1. Na seção **Configurações de segurança** da **chave AWS KMS**, escolha o tipo de chave AWS KMS. Insira a **função do IAM** que o Timestream LiveAnalytics usará para executar a consulta agendada. Consulte os [Exemplos de políticas do IAM para consultas agendadas](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/security_iam_id-based-policy-examples.html#security_iam_id-based-policy-examples-sheduledqueries) para obter detalhes sobre as permissões necessárias e a relação de confiança para o perfil. 1. Clique em **Criar consulta agendada**. ## Excluir uma consulta agendada Siga estas etapas para excluir ou desabilitar uma consulta agendada usando o console AWS . 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, escolha **Consultas agendadas** 1. Selecione a consulta agendada criada no [Criar uma consulta agendada](#console_timestream.scheduledquery.using-console). 1. Selecione **Ações**. 1. Escolha **Desativar** ou **Excluir**. 1. Se você selecionou Excluir, confirme a ação e selecione **Excluir**. ## Excluir uma tabela Siga estas etapas para excluir um banco de dados usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, selecione **Tabelas**. 1. Selecione a tabela que você criou em [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console). 1. Clique em **Excluir**. 1. Digite *delete* na caixa de confirmação. ## Excluir um banco de dados Siga estas etapas para excluir um banco de dados usando o AWS console: 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados** 1. Selecione o banco de dados que você criou em **Criar um banco de dados**. 1. Clique em **Excluir**. 1. Digite *delete* na caixa de confirmação. ## Editar uma tabela Siga estas etapas para editar uma tabela usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, selecione **Tabelas**. 1. Selecione a tabela que você criou em [Criar uma tabela](#console_timestream.table.using-console). 1. Clique em **Editar** 1. Edite os detalhes da tabela e salve. + **Retenção do armazenamento na memória**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento na memória. O armazenamento de memória processa os dados recebidos, incluindo dados de chegada tardia (dados com um registro de data e hora anterior à hora atual) e é otimizado para consultas rápidas. point-in-time + **Retenção do armazenamento magnético**: especifique por quanto tempo você deseja reter os dados no armazenamento magnético. O armazenamento magnético é destinado ao armazenamento de longo prazo e é otimizado para consultas analíticas rápidas. ## Editar um banco de dados Siga estas etapas para editar um banco de dados usando o AWS console. 1. Abra o [Console AWS](https://console.aws.amazon.com/timestream). 1. No painel de navegação, escolha **Bancos de dados** 1. Selecione o banco de dados que você criou em **Criar um banco de dados**. 1. Clique em **Editar** 1. Edite os detalhes do banco de dados e salve. # Acessando o Amazon LiveAnalytics Timestream para usar o AWS CLI Você pode usar o AWS Command Line Interface (AWS CLI) para controlar vários AWS serviços na linha de comando e automatizá-los por meio de scripts. Você pode usar o AWS CLI para operações ad hoc. Você também pode usá-lo para incorporar o Amazon LiveAnalytics Timestream para operações em scripts de utilitários. Antes de usar o AWS CLI with Timestream for LiveAnalytics, você deve configurar o acesso programático. Para obter mais informações, consulte [Conceder acesso programático](accessing.md#programmatic-access). Para obter uma lista completa de todos os comandos disponíveis para a API Timestream for LiveAnalytics Query no AWS CLI, consulte a Referência de [AWS CLI comandos](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-query/index.html). Para obter uma lista completa de todos os comandos disponíveis para a API Timestream for LiveAnalytics Write no AWS CLI, consulte a Referência de [AWS CLI comandos](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/timestream-write/index.html). **Topics** + [Baixando e configurando o AWS CLI](#Tools.CLI.DownloadingAndRunning) + [Usando o AWS CLI com Timestream para LiveAnalytics](#Tools.CLI.UsingWithQLDB) ## Baixando e configurando o AWS CLI AWS CLI É executado em Windows, macOS ou Linux. Para fazer download, instalar e configurar, siga estas etapas: 1. Faça o download AWS CLI em [http://aws.amazon.com/cli](https://aws.amazon.com/cli). 1. *Siga as instruções para [instalar a AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/installing.html) e [configurar a AWS CLI no Guia do](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) usuário.AWS Command Line Interface * ## Usando o AWS CLI com Timestream para LiveAnalytics O formato da linha de comando consiste em um Amazon Timestream LiveAnalytics para o nome da operação, seguido pelos parâmetros dessa operação. O AWS CLI suporta uma sintaxe abreviada para os valores dos parâmetros, além de JSON. Use `help` para listar todos os comandos disponíveis no Timestream for. LiveAnalytics Por exemplo: ``` aws timestream-write help ``` ``` aws timestream-query help ``` Você também pode usar `help` para descrever um comando específico e saber mais sobre seu uso: ``` aws timestream-write create-database help ``` Por exemplo, para criar um banco de dados: ``` aws timestream-write create-database --database-name myFirstDatabase ``` Para criar uma tabela com gravações de armazenamento magnético ativadas: ``` aws timestream-write create-table \ --database-name metricsdb \ --table-name metrics \ --magnetic-store-write-properties "{\"EnableMagneticStoreWrites\": true}" ``` Para gravar dados usando registros de medida única: ``` 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\"}]" ``` Para gravar dados usando registros de várias medidas: ``` # 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 ``` Para consultar uma tabela: ``` 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)" ``` Para criar uma consulta agendada ``` 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\"\ }\ }" ``` # Usar a API *Além do [SDKs](getting-started-sdks.md), o Amazon Timestream LiveAnalytics for fornece acesso direto à API REST por meio do padrão de descoberta de endpoints.* O padrão de descoberta de endpoints é descrito abaixo, junto com seus casos de uso. ## O padrão de descoberta de endpoints Como o Timestream Live Analytics foi projetado para trabalhar de forma transparente com a arquitetura do serviço, incluindo o gerenciamento e o mapeamento dos endpoints do serviço, é recomendável que você o use para a maioria dos SDKs aplicativos. SDKs No entanto, há alguns casos em que o uso do padrão de descoberta de endpoints da API Timestream for LiveAnalytics REST é necessário: + Você está usando [VPC endpoints (AWS PrivateLink)](VPCEndpoints.md) com Timestream para LiveAnalytics + Seu aplicativo usa uma linguagem de programação que ainda não tem suporte para SDK + Você precisa de um melhor controle sobre a implantação do lado do cliente Esta seção inclui informações sobre como o padrão de descoberta de endpoint funciona, como implementar o padrão de descoberta de endpoint e notas de uso. Selecione um tópico abaixo para saber mais. **Topics** + [O padrão de descoberta de endpoints](#Using-API.endpoint-discovery) + [Como o padrão de descoberta de endpoints funciona](Using-API.endpoint-discovery.how-it-works.md) + [Implementar o padrão de descoberta de endpoints](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md) # Como o padrão de descoberta de endpoints funciona O Timestream é construído usando uma [arquitetura celular](architecture.md#cells) para garantir melhores propriedades de escalonamento e isolamento de tráfego. Como cada conta de cliente é mapeada para uma célula específica em uma região, seu aplicativo deve usar os endpoints corretos específicos da célula para os quais sua conta foi mapeada. Ao usar o SDKs, esse mapeamento é tratado de forma transparente para você e você não precisa gerenciar os endpoints específicos da célula. Porém, ao acessar diretamente a API REST, você mesmo precisará gerenciar e mapear os endpoints corretos. Esse processo do *padrão de descoberta de endpoints* é descrito abaixo: 1. O padrão de descoberta do endpoint começa com uma chamada para a ação `DescribeEndpoints` (descrita na seção [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Reference.html)). 1. O endpoint deve ser armazenado em cache e reutilizado pelo período de tempo especificado pelo valor retornado time-to-live (TTL) (the). [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html#timestream-Type-Endpoint-CachePeriodInMinutes.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html#timestream-Type-Endpoint-CachePeriodInMinutes.html) As chamadas para a API Timestream Live Analytics podem então ser feitas durante o TTL. 1. Depois que o TTL expirar, uma nova chamada DescribeEndpoints deve ser feita para atualizar o endpoint (em outras palavras, recomeçar na Etapa 1). **nota** A sintaxe, os parâmetros e outras informações de uso da ação `DescribeEndpoints` estão descritos na [Referência da API](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html). Observe que a `DescribeEndpoints` ação está disponível por meio de ambos SDKs e é idêntica para cada um. Para a implementação do padrão de descoberta de endpoints, consulte [Implementar o padrão de descoberta de endpoints](Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.implementation.md). # Implementar o padrão de descoberta de endpoints Para implementar o padrão de descoberta de endpoints, escolha uma API (gravação ou consulta), crie uma **DescribeEndpoints**solicitação e use os endpoints retornados durante a duração dos valores TTL retornados. O procedimento de implementação é descrito abaixo. **nota** Certifique-se de estar familiarizado com as [notas de uso](#Using-API.endpoint-discovery.describe-endpoints.usage-notes). ## Procedimento de implementação 1. Adquira o endpoint da API para a qual você gostaria de fazer chamadas ([Gravação](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) ou [Consulta](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) usando a solicitação [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html). 1. Crie uma solicitação para o [https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_DescribeEndpoints.html) que corresponda à API de interesse ([Gravação](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Write.html) ou [Consulta](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Operations_Amazon_Timestream_Query.html)) usando um dos dois endpoints descritos abaixo. Não há parâmetros de entrada para a solicitação. Certifique-se de ler as notas abaixo. *SDK de gravação:* ``` ingest.timestream..amazonaws.com ``` *SDK de consulta:* ``` query.timestream..amazonaws.com ``` Veja um exemplo de chamada de CLI para a região `us-east-1` a seguir. ``` REGION_ENDPOINT="https://query.timestream.us-east-1.amazonaws.com" REGION=us-east-1 aws timestream-write describe-endpoints \ --endpoint-url $REGION_ENDPOINT \ --region $REGION ``` **nota** O cabeçalho HTTP “Host” também *deve* conter o endpoint da API. A solicitação falhará se o cabeçalho não for preenchido. Esse é um requisito padrão para todas as solicitações HTTP/1.1. Se você usar uma biblioteca HTTP compatível com 1.1 ou posterior, a biblioteca HTTP deverá preencher automaticamente o cabeçalho para você. **nota** **Substitua pelo identificador de região a região em que a solicitação está sendo feita, por exemplo `us-east-1` 1. Analise a resposta para extrair o(s) endpoint(s) e armazenar em cache os valores de TTL. A resposta é uma matriz de um ou mais [objetos `Endpoint`](https://docs.aws.amazon.com/timestream/latest/developerguide/API_Endpoint.html). Cada objeto `Endpoint` contém um endereço de endpoint (`Address`) e o TTL desse endpoint (`CachePeriodInMinutes`). 1. Armazene o endpoint em cache até o TTL especificado. 1. Quando o TTL expirar, recupere um novo endpoint recomeçando na etapa 1 da implementação. ## Notas de uso do padrão de descoberta de endpoints + A **DescribeEndpoints**ação é a única ação que os endpoints regionais do Timestream Live Analytics reconhecem. + A resposta contém uma lista de endpoints para os quais fazer chamadas à API do Timestream Live Analytics. + Em caso de resposta bem-sucedida, deve haver pelo menos um endpoint na lista. Se houver mais de um endpoint na lista, qualquer um deles poderá ser usado igualmente para as chamadas de API, e o chamador poderá escolher o endpoint a ser usado aleatoriamente. + Além do endereço DNS do endpoint, cada endpoint na lista especificará um tempo de vida (TTL) permitido para usar o endpoint especificado em minutos. + O endpoint deve ser armazenado em cache e reutilizado pelo tempo especificado pelo valor TTL retornado (em minutos). Depois que o TTL expirar, uma nova chamada **DescribeEndpoints**deve ser feita para atualizar o endpoint a ser usado, pois o endpoint não funcionará mais depois que o TTL expirar. # Usando o AWS SDKs Você pode acessar o Amazon Timestream usando o. AWS SDKs O Timestream oferece suporte a dois SDKs por idioma, ou seja, o Write SDK e o Query SDK. O Write SDK é usado para realizar operações CRUD e inserir seus dados de série temporal no Timestream. O Query SDK é usado para consultar seus dados de séries temporais existentes armazenados no Timestream. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o SDK de sua escolha, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). **Topics** + [Java](getting-started.java.md) + [Java v2](getting-started.java-v2.md) + [Go](getting-started.go.md) + [Python](getting-started.python.md) + [Node.js](getting-started.node-js.md) + [.NET](getting-started.dot-net.md) # Java Para começar a usar o [Java 1.0 SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) e o Amazon Timestream, preencha os pré-requisitos descritos abaixo. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o Java SDK, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). ## Pré-requisitos Antes de começar a usar o Java, você deverá fazer o seguinte: 1. Siga as instruções AWS de configuração em[Acessando o Timestream para LiveAnalytics](accessing.md). 1. Configure um ambiente de desenvolvimento Java baixando e instalando o seguinte: + Java SE Development Kit 8 (como [Amazon Corretto 8](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html)). + Java IDE (como [Eclipse](http://www.eclipse.org) ou [IntelliJ](https://www.jetbrains.com/idea/)). Para obter mais informações, consulte [Introdução ao AWS SDK para Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html) 1. Configure suas AWS credenciais e sua região para desenvolvimento: + Configure suas credenciais de segurança AWS para uso com o AWS SDK para Java. + Defina sua AWS região para determinar seu Timestream padrão para LiveAnalytics o endpoint. ## Uso do Apache Maven Você pode usar o [Apache Maven](https://maven.apache.org/) para configurar e criar AWS SDK para Java projetos. **nota** Para usar o Apache Maven, certifique-se de que seu Java SDK e seu runtime sejam 1.8 ou superiores. Você pode configurar o AWS SDK como uma dependência do Maven, conforme descrito em [Usando o SDK com o Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v1/developer-guide/setup-project-maven.html) Maven. Você pode executar a compilação e executar o código-fonte com o seguinte comando: ``` mvn clean compile mvn exec:java -Dexec.mainClass= ``` **nota** `` é o caminho para a classe principal do seu código-fonte Java. ## Configurando suas AWS credenciais Isso [AWS SDK para Java](https://aws.amazon.com/sdk-for-java)exige que você forneça AWS credenciais para seu aplicativo em tempo de execução. Os exemplos de código neste guia pressupõem que você esteja usando um arquivo de AWS credenciais, conforme descrito em [Configurar AWS credenciais e região para desenvolvimento](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/setup-credentials.html) no Guia do *AWS SDK para Java desenvolvedor*. Veja a seguir um exemplo de um arquivo de AWS credenciais chamado`~/.aws/credentials`, em que o caractere tilde (`~`) representa seu diretório inicial. ``` [default] aws_access_key_id = AWS access key ID goes here aws_secret_access_key = Secret key goes here ``` # Java v2 Para começar a usar o [Java 2.0 SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-java/) e o Amazon Timestream, preencha os pré-requisitos descritos abaixo. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o SDK do Java 2.0, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). ## Pré-requisitos Antes de começar a usar o Java, você deverá fazer o seguinte: 1. Siga as instruções AWS de configuração em[Acessando o Timestream para LiveAnalytics](accessing.md). 1. Você pode configurar o AWS SDK como uma dependência do Maven, conforme descrito em [Usando o SDK com o Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) Maven. 1. Configure um ambiente de desenvolvimento Java baixando e instalando o seguinte: + Java SE Development Kit 8 (como [Amazon Corretto 8](https://docs.aws.amazon.com/corretto/latest/corretto-8-ug/downloads-list.html)). + Java IDE (como [Eclipse](http://www.eclipse.org) ou [IntelliJ](https://www.jetbrains.com/idea/)). Para obter mais informações, consulte [Introdução ao AWS SDK para Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/latest/developer-guide/get-started.html) ## Uso do Apache Maven Você pode usar o [Apache Maven](https://maven.apache.org/) para configurar e criar AWS SDK para Java projetos. **nota** Para usar o Apache Maven, certifique-se de que seu Java SDK e seu runtime sejam 1.8 ou superiores. Você pode configurar o AWS SDK como uma dependência do Maven, conforme descrito em [Usando o SDK com o Apache](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/developer-guide/welcome.html) Maven. As alterações necessárias no arquivo pom.xml estão descritas [aqui](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java/v2/migration-guide/whats-different.html#adding-v2). Você pode executar a compilação e executar o código-fonte com o seguinte comando: ``` mvn clean compile mvn exec:java -Dexec.mainClass= ``` **nota** `` é o caminho para a classe principal do seu código-fonte Java. # Go Para começar a usar o [Go SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-go/) e o Amazon Timestream, preencha os pré-requisitos descritos abaixo. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o Go SDK, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). ## Pré-requisitos 1. [Faça o download do GO SDK 1.14](https://golang.org/doc/install). 1. [Configure o GO SDK](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html). 1. [Construa seu cliente](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go/v1/developer-guide/configuring-sdk.html). # Python Para começar a usar o [Python SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-python/) e o Amazon Timestream, preencha os pré-requisitos descritos abaixo. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o Python SDK, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). ## Pré-requisitos Para usar o Python, instale e configure o Boto3 seguindo as instruções [aqui](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/index.html). # Node.js Para começar a usar o [Node.js SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/) e o Amazon Timestream, preencha os pré-requisitos descritos abaixo. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o Node.js SDK, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). ## Pré-requisitos Antes de começar a usar o Node.js, você deverá fazer o seguinte: 1. [Instale o Node.js](https://nodejs.org/en/). 1. [Instale o AWS SDK para JavaScript](https://aws.amazon.com/sdk-for-node-js/). # .NET Para começar a usar o [.NET SDK](https://aws.amazon.com/sdk-for-net/) e o Amazon Timestream, preencha os pré-requisitos descritos abaixo. Depois de concluir os pré-requisitos necessários para o .NET SDK, você pode começar com o [Exemplos de código](code-samples.md). ## Pré-requisitos Antes de começar a usar o.NET, instale os NuGet pacotes necessários e garanta que a AWSSDK versão.Core seja 3.3.107 ou mais recente executando os seguintes comandos: ``` dotnet add package AWSSDK.Core dotnet add package AWSSDK.TimestreamWrite dotnet add package AWSSDK.TimestreamQuery ```