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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概念
時間序列資料是在時間間隔內記錄的資料點序列。這種類型的資料用於測量隨時間變化的事件。範例如下。
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股票價格隨時間變化
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隨時間的溫度測量
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EC2 執行個體隨時間的 CPU 使用率
使用時間序列資料時，每個資料點都包含時間戳記、一或多個屬性，以及隨時間變更的事件。此資料可用來深入了解應用程式的效能和運作狀態、偵測異常，以及識別最佳化機會。例如，DevOps 工程師可能想要檢視測量基礎設施效能指標變更的資料。製造商可能想要追蹤 IoT 感應器資料，以測量設施中設備的變化。線上行銷人員可能想要分析點擊串流資料，以擷取使用者隨著時間瀏覽網站的方式。由於時間序列資料是從極高磁碟區中的多個來源產生，因此需要近乎即時地以經濟實惠的方式收集，因此需要有助於組織和分析資料的高效儲存。
以下是 Timestream for LiveAnalytics 的重要概念。
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時間序列 - 在時間間隔內記錄的一或多個資料點 （或記錄） 的序列。 範例包括一段時間內的股票價格、一段時間內的 EC2 執行個體 CPU 或記憶體使用率，以及一段時間內的 IoT 感應器溫度/壓力讀數。
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記錄 - 時間序列中的單一資料點。
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Dimension - 描述時間序列中繼資料的屬性。維度由維度名稱和維度值組成。請考量下列範例：
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將股票交換視為維度時，維度名稱為「股票交換」，維度值為「紐約證交所」
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將 AWS 區域視為維度時，維度名稱為「區域」，維度值為「us-east-1」
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對於 IoT 感應器，維度名稱為「裝置 ID」，維度值為「12345」
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測量 - 記錄測量的實際值。 例如股票價格、CPU 或記憶體使用率，以及溫度或濕度讀數。指標由指標名稱和指標值組成。請考量下列範例：
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對於股票價格，度量名稱是「股票價格」，度量值是某個時間點的實際股票價格。
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對於 CPU 使用率，度量名稱為「CPU 使用率」，度量值為實際 CPU 使用率。
可以在 Timestream for LiveAnalytics 中將指標建模為多重指標或單一指標記錄。如需詳細資訊，請參閱多重測量記錄與單一測量記錄。
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時間戳記 - 指示何時收集給定記錄的量值。適用於 LiveAnalytics 的 Timestream 支援奈秒精細度的時間戳記。
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表 - 一組相關時間序列的容器。
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資料庫 - 資料表的頂層容器。
LiveAnalytics 概念的 Timestream 摘要
資料庫包含 0 個以上的資料表。每個資料表包含 0 個或更多的時間序列。每次序列都由一段指定時間間隔內的記錄組成，以指定的精細程度。每個時間序列都可以使用其中繼資料或維度、其資料或指標及其時間戳記來描述。
