Was ist Amazon Timestream?
Amazon Timestream ist eine serverlose Zeitreihen-Datenbank, die für die Speicherung und Analyse von Zeitreihen-Daten optimiert ist. Der Service verarbeitet Billionen von Ereignissen pro Tag und macht Abfragen bis zu 1.000 Mal schneller als relationale Datenbanken bei einem Bruchteil der Kosten.
Timestream löst die Herausforderung, große Mengen zeitbasierter Daten effizient zu speichern und abzufragen. Traditionelle Datenbanken sind für Zeitreihen-Workloads nicht optimiert und erfordern aufwendiges Tuning oder Partitionierung.
Kernfunktionen
- Automatisches Tiered Storage von Memory zu Magnetic
- SQL-basierte Abfragen mit Zeitreihen-Funktionen
- Serverlos mit automatischer Skalierung
- Integrierte Analysefunktionen wie Interpolation und Forecasting
- Native Integration mit Grafana, QuickSight und Jupyter
Typische Anwendungsfälle
IoT-Telemetrie: Speicherung von Sensordaten aus tausenden Geräten mit Abfragen wie “durchschnittliche Temperatur pro Gerät in der letzten Stunde” oder Erkennung von Anomalien in Echtzeit.
DevOps-Metriken: Sammlung von Infrastruktur- und Anwendungsmetriken für Dashboards und Alerting. Integration mit CloudWatch, Prometheus oder eigenen Metriken-Systemen.
Anwendungsanalyse: Tracking von Benutzerverhalten, Klickpfaden oder Geschäftsmetriken über Zeit mit einfachen SQL-Abfragen für Trends und Muster.
Vorteile
- 1.000x schnellere Abfragen als relationale Datenbanken
- Automatische Datenverwaltung ohne manuelles Partitionieren
- Pay-per-Use ohne Kapazitätsplanung
- 10x günstiger als relationale Datenbanken für Zeitreihen
Integration mit innFactory
Als AWS Reseller unterstützt innFactory Sie bei Amazon Timestream: Datenmodellierung für Zeitreihen, Migration von InfluxDB oder anderen Zeitreihen-Datenbanken, Aufbau von Dashboards und Integration in bestehende Monitoring-Lösungen.
Typische Anwendungsfälle
Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich Timestream statt DynamoDB nutzen?
Timestream ist optimiert für Zeitreihen-Daten mit kontinuierlicher Schreiblast und zeitbasierten Abfragen. DynamoDB eignet sich besser für transaktionale Workloads mit Key-Value-Zugriff. Bei IoT-Sensordaten, Metriken oder Log-Daten ist Timestream meist die bessere Wahl.
Wie funktioniert das Tiered Storage?
Timestream speichert neue Daten im Memory Store für schnelle Abfragen (bis zu Stunden alte Daten). Ältere Daten werden automatisch in den Magnetic Store verschoben, der günstiger ist aber leicht höhere Latenz hat. Die Übergangszeit ist konfigurierbar.
Welche Abfragesprache verwendet Timestream?
Timestream nutzt SQL mit zeitreihenspezifischen Funktionen wie time series interpolation, smoothing und forecasting. Die Syntax ist vertraut für SQL-erfahrene Entwickler, bietet aber spezialisierte Funktionen für Zeitreihen-Analysen.
Wie integriere ich IoT-Daten?
IoT Core kann Daten direkt in Timestream schreiben über Rules. Alternativ können Sie Kinesis Data Streams oder die Timestream Write API nutzen. Der Service unterstützt Batch-Schreibvorgänge für hohe Durchsätze.