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亞馬遜云服務(AWS)宣布Amazon Timestream時序數據庫正式可用

作為面向物聯網和運營應用的全新無服務器時序數據庫,Amazon Timestream每天可處理高達數萬億規模的時序事件,比關系型數據庫快多達1000倍,成本低至其1/10。
AWS
2020-10-12 12:50 8027
日前,亞馬遜云服務(AWS)宣布Amazon Timestream正式可用。作為一款面向物聯網和運營應用的全新時序數據庫,Amazon Timestream每天可處理數萬億規模的時序事件,速度比關系型數據庫快多達1000倍,而成本卻低至其1/10。

北京2020年10月12日 /美通社/ -- 日前,亞馬遜云服務(AWS)宣布Amazon Timestream正式可用。作為一款面向物聯網和運營應用的全新時序數據庫,Amazon Timestream每天可處理數萬億規模的時序事件,速度比關系型數據庫快多達1000倍,而成本卻低至其1/10。Amazon Timestream將最新數據保存在內存之中,并根據用戶定義的策略,將歷史數據移動至成本優化的存儲層,從而為客戶節省精力和費用。同時,其查詢處理使客戶能夠通過單一查詢,跨層透明地訪問和組合最新數據和歷史數據,而無需在查詢中明確指定數據是駐留在內存之中或成本優化層。Amazon Timestream提供了針對時序的分析功能,幫助客戶近乎實時地識別數據中的趨勢和模式。Amazon Timestream是一款無服務器服務,它可以自動擴大或縮小規模,根據負載調整容量,客戶無需管理其底層基礎設施。客戶無需預付費或承諾即可使用 Amazon Timestream,僅需為寫入、存儲或查詢的數據付費。訪問 https://aws.amazon.com/timestream即可開始使用 Amazon Timestream。

當前,客戶都希望構建物聯網、邊緣和運營應用,從隨時間變化的海量數據(通常被稱為時序數據)中收集、歸納和獲取洞察力。例如,制造商希望跟蹤物聯網傳感器數據,測量整個工廠中設備的變化;在線營銷人員希望分析點擊流數據,捕獲用戶瀏覽網站的先后順序;數據中心運營商希望查看衡量基礎設施性能指標變化的數據。這種類型的時序數據可以從多個來源生成,數據量極大,既需要近乎實時地、低成本地收集,又需要高效的存儲以幫助客戶組織和分析數據。之前要實現這一點,客戶可以使用現有的關系型數據庫或自己管理的時序數據庫。然而,這兩種選擇都有一定的缺陷。關系型數據庫需要預設固定的模式(schema),在需要跟蹤應用的新屬性時缺乏靈活性。例如,當新設備上線并開始發出時序數據時,固化的模式意味著客戶要么必須丟棄新的數據,要么重新設計數據庫的表以支持新的設備,這將會費時費錢。除了固化的模式外,關系型數據庫還需要多個表和索引,每當新的數據產生,這些表和索引都需要更新,而且隨著數據的增長,查詢會變得越來越復雜和低效。此外,關系型數據庫還缺乏必要的時序分析功能,如平滑、近似和插值,這些功能可以幫助客戶近乎實時地識別趨勢和模式。另一個解決方案是客戶自己構建和管理時序數據庫,缺點是數據處理和存儲能力有限,難以擴展。許多現有的時序數據庫解決方案都無法支持數據保留策略,隨著數據的增長會導致存儲變得日益復雜。為了訪問數據,客戶必須建立定制的查詢引擎和工具,配置和維護都很困難,并且可能需要通過復雜的、多年的工程項目來實現。而且,這些解決方案無法與客戶目前正使用的數據收集、可視化和機器學習工具相集成。這就導致了許多客戶疏于保存或分析時序數據,錯過有價值的信息洞察。

為解決上述挑戰,Amazon Timestream為客戶提供了專門構建的無服務器時序數據庫,用于收集、存儲和處理時序數據。Amazon Timestream 會自動檢測數據的屬性,使得客戶不再需要預設模式。Amazon Timestream 通過自動存儲分層,簡化了數據生命周期管理的復雜過程,將最新數據存儲在內存之中,并根據預設的用戶策略、自動將歷史數據移動到成本優化的存儲層。Amazon Timestream還使用了專門打造的自適應查詢引擎,通過一條SQL語句,透明地、跨層訪問和組合最新數據和歷史數據,而無需指定數據存在哪個存儲層。這使得客戶能夠使用單一查詢功能查詢所有數據,而不需要編寫復雜的應用邏輯來查找數據的存儲位置,單獨查詢每個層,然后再將結果合并為一個完整的視圖。Amazon Timestream 提供了內置的時序分析功能,具有平滑、近似和插值功能,客戶不必從數據庫中提取原始數據,然后使用外部工具和庫來執行其時序分析,也不必編寫復雜的、并非所有數據庫都支持的存儲過程。Amazon Timestream的無服務器架構采用完全解耦的數據攝取和查詢處理系統,不需要客戶管理底層基礎設施,為客戶提供了幾乎無限的擴展規模,以及獨立、自動地增長存儲和查詢處理的能力。此外,Amazon Timestream還集成了客戶目前使用的、流行的數據收集、可視化和機器學習工具,包括用于物聯網數據收集的AWS IoT Core、用于流式數據的Amazon Kinesis和Amazon MSK、用于無服務器商業智能的Amazon QuickSight,用于快速構建、訓練和部署機器學習模型的Amazon SageMaker等服務,以及開源的第三方工具Grafana(用于可觀察性儀表盤)和Telegraf(用于指標收集)。

Amazon Timestream已經在美國東部(弗吉尼亞北部)區域、美國東部(俄亥俄)區域、美國西部(俄勒岡)區域和歐洲(愛爾蘭)區域推出,未來數月也將在更多區域推出。

消息來源:AWS
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