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亞馬遜云服務(wù)(AWS)宣布Amazon Timestream時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)正式可用

作為面向物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)營(yíng)應(yīng)用的全新無(wú)服務(wù)器時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),Amazon Timestream每天可處理高達(dá)數(shù)萬(wàn)億規(guī)模的時(shí)序事件,比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)快多達(dá)1000倍,成本低至其1/10。
AWS
2020-10-12 12:50 6951
日前,亞馬遜云服務(wù)(AWS)宣布Amazon Timestream正式可用。作為一款面向物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)營(yíng)應(yīng)用的全新時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),Amazon Timestream每天可處理數(shù)萬(wàn)億規(guī)模的時(shí)序事件,速度比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)快多達(dá)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(wù)(AWS)宣布Amazon Timestream正式可用。作為一款面向物聯(lián)網(wǎng)和運(yùn)營(yíng)應(yīng)用的全新時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),Amazon Timestream每天可處理數(shù)萬(wàn)億規(guī)模的時(shí)序事件,速度比關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)快多達(dá)1000倍,而成本卻低至其1/10。Amazon Timestream將最新數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存之中,并根據(jù)用戶定義的策略,將歷史數(shù)據(jù)移動(dòng)至成本優(yōu)化的存儲(chǔ)層,從而為客戶節(jié)省精力和費(fèi)用。同時(shí),其查詢處理使客戶能夠通過(guò)單一查詢,跨層透明地訪問(wèn)和組合最新數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),而無(wú)需在查詢中明確指定數(shù)據(jù)是駐留在內(nèi)存之中或成本優(yōu)化層。Amazon Timestream提供了針對(duì)時(shí)序的分析功能,幫助客戶近乎實(shí)時(shí)地識(shí)別數(shù)據(jù)中的趨勢(shì)和模式。Amazon Timestream是一款無(wú)服務(wù)器服務(wù),它可以自動(dòng)擴(kuò)大或縮小規(guī)模,根據(jù)負(fù)載調(diào)整容量,客戶無(wú)需管理其底層基礎(chǔ)設(shè)施。客戶無(wú)需預(yù)付費(fèi)或承諾即可使用 Amazon Timestream,僅需為寫(xiě)入、存儲(chǔ)或查詢的數(shù)據(jù)付費(fèi)。訪問(wèn) https://aws.amazon.com/timestream即可開(kāi)始使用 Amazon Timestream。

當(dāng)前,客戶都希望構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)、邊緣和運(yùn)營(yíng)應(yīng)用,從隨時(shí)間變化的海量數(shù)據(jù)(通常被稱為時(shí)序數(shù)據(jù))中收集、歸納和獲取洞察力。例如,制造商希望跟蹤物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù),測(cè)量整個(gè)工廠中設(shè)備的變化;在線營(yíng)銷人員希望分析點(diǎn)擊流數(shù)據(jù),捕獲用戶瀏覽網(wǎng)站的先后順序;數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商希望查看衡量基礎(chǔ)設(shè)施性能指標(biāo)變化的數(shù)據(jù)。這種類型的時(shí)序數(shù)據(jù)可以從多個(gè)來(lái)源生成,數(shù)據(jù)量極大,既需要近乎實(shí)時(shí)地、低成本地收集,又需要高效的存儲(chǔ)以幫助客戶組織和分析數(shù)據(jù)。之前要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn),客戶可以使用現(xiàn)有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或自己管理的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)。然而,這兩種選擇都有一定的缺陷。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)需要預(yù)設(shè)固定的模式(schema),在需要跟蹤應(yīng)用的新屬性時(shí)缺乏靈活性。例如,當(dāng)新設(shè)備上線并開(kāi)始發(fā)出時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí),固化的模式意味著客戶要么必須丟棄新的數(shù)據(jù),要么重新設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)的表以支持新的設(shè)備,這將會(huì)費(fèi)時(shí)費(fèi)錢。除了固化的模式外,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)還需要多個(gè)表和索引,每當(dāng)新的數(shù)據(jù)產(chǎn)生,這些表和索引都需要更新,而且隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng),查詢會(huì)變得越來(lái)越復(fù)雜和低效。此外,關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)還缺乏必要的時(shí)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(shí)時(shí)地識(shí)別趨勢(shì)和模式。另一個(gè)解決方案是客戶自己構(gòu)建和管理時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)能力有限,難以擴(kuò)展。許多現(xiàn)有的時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)解決方案都無(wú)法支持?jǐn)?shù)據(jù)保留策略,隨著數(shù)據(jù)的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致存儲(chǔ)變得日益復(fù)雜。為了訪問(wèn)數(shù)據(jù),客戶必須建立定制的查詢引擎和工具,配置和維護(hù)都很困難,并且可能需要通過(guò)復(fù)雜的、多年的工程項(xiàng)目來(lái)實(shí)現(xiàn)。而且,這些解決方案無(wú)法與客戶目前正使用的數(shù)據(jù)收集、可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)工具相集成。這就導(dǎo)致了許多客戶疏于保存或分析時(shí)序數(shù)據(jù),錯(cuò)過(guò)有價(jià)值的信息洞察。

為解決上述挑戰(zhàn),Amazon Timestream為客戶提供了專門(mén)構(gòu)建的無(wú)服務(wù)器時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù),用于收集、存儲(chǔ)和處理時(shí)序數(shù)據(jù)。Amazon Timestream 會(huì)自動(dòng)檢測(cè)數(shù)據(jù)的屬性,使得客戶不再需要預(yù)設(shè)模式。Amazon Timestream 通過(guò)自動(dòng)存儲(chǔ)分層,簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)生命周期管理的復(fù)雜過(guò)程,將最新數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存之中,并根據(jù)預(yù)設(shè)的用戶策略、自動(dòng)將歷史數(shù)據(jù)移動(dòng)到成本優(yōu)化的存儲(chǔ)層。Amazon Timestream還使用了專門(mén)打造的自適應(yīng)查詢引擎,通過(guò)一條SQL語(yǔ)句,透明地、跨層訪問(wèn)和組合最新數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù),而無(wú)需指定數(shù)據(jù)存在哪個(gè)存儲(chǔ)層。這使得客戶能夠使用單一查詢功能查詢所有數(shù)據(jù),而不需要編寫(xiě)復(fù)雜的應(yīng)用邏輯來(lái)查找數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置,單獨(dú)查詢每個(gè)層,然后再將結(jié)果合并為一個(gè)完整的視圖。Amazon Timestream 提供了內(nèi)置的時(shí)序分析功能,具有平滑、近似和插值功能,客戶不必從數(shù)據(jù)庫(kù)中提取原始數(shù)據(jù),然后使用外部工具和庫(kù)來(lái)執(zhí)行其時(shí)序分析,也不必編寫(xiě)復(fù)雜的、并非所有數(shù)據(jù)庫(kù)都支持的存儲(chǔ)過(guò)程。Amazon Timestream的無(wú)服務(wù)器架構(gòu)采用完全解耦的數(shù)據(jù)攝取和查詢處理系統(tǒng),不需要客戶管理底層基礎(chǔ)設(shè)施,為客戶提供了幾乎無(wú)限的擴(kuò)展規(guī)模,以及獨(dú)立、自動(dòng)地增長(zhǎng)存儲(chǔ)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(shù)據(jù)收集、可視化和機(jī)器學(xué)習(xí)工具,包括用于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集的AWS IoT Core、用于流式數(shù)據(jù)的Amazon Kinesis和Amazon MSK、用于無(wú)服務(wù)器商業(yè)智能的Amazon QuickSight,用于快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的Amazon SageMaker等服務(wù),以及開(kāi)源的第三方工具Grafana(用于可觀察性儀表盤(pán))和Telegraf(用于指標(biāo)收集)。

Amazon Timestream已經(jīng)在美國(guó)東部(弗吉尼亞北部)區(qū)域、美國(guó)東部(俄亥俄)區(qū)域、美國(guó)西部(俄勒岡)區(qū)域和歐洲(愛(ài)爾蘭)區(qū)域推出,未來(lái)數(shù)月也將在更多區(qū)域推出。

消息來(lái)源:AWS
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