- 多测度时间序列记录：多测度时间序列记录通过在每个表行中存储多个测度，帮助优化数据写入、存储和查询的成本。
- 数据批量处理：在一个写入请求中批量处理多条记录有助于降低写操作的成本。请参阅批量处理时间序列事件了解详细信息。
- 自动检测重复数据：当应用程序在批量处理多条记录的同时向 Amazon Timestream 写入数据时，该服务会自动识别数据中重复出现的维度，并只对重复的维度收取一次费用。这可以进一步帮助优化写操作的成本。
- 磁性存储写入：将延迟到达的数据（带有过去时间戳的数据）写入磁性存储有助于优化数据存储成本。我们建议为不需要亚秒级写读延迟的应用程序使用磁性存储写入。
- 数据留存：配置内存存储和磁性存储的数据保留，以匹配应用程序的数据摄取（写入）吞吐量和查询延迟要求。内存存储针对高吞吐量的数据写入和快速的时间点查询进行了优化。磁性存储针对长期数据存储和快速分析查询进行了优化。
- 有效的查询编写：使用基本测度和维度（包括相关的时间谓词）创建查询，以及在适当的情况下使用限制子句，有助于降低查询的成本。请参阅编写查询的最佳实践以了解更多详细信息。
- 计划的查询：为频繁访问的数据创建计划查询，包括聚合、归纳和其他实时分析，有助于降低数据存储和查询成本。
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Amazon Timestream 定价
- 多测度时间序列记录：多测度时间序列记录通过在每个表行中存储多个测度，帮助优化数据写入、存储和查询的成本。
- 数据批量处理：在一个写入请求中批量处理多条记录有助于降低写操作的成本。请参阅批量处理时间序列事件了解详细信息。
- 自动检测重复数据：当应用程序在批量处理多条记录的同时向 Amazon Timestream 写入数据时，该服务会自动识别数据中重复出现的维度，并只对重复的维度收取一次费用。这可以进一步帮助优化写操作的成本。
- 磁性存储写入：将延迟到达的数据（带有过去时间戳的数据）写入磁性存储有助于优化数据存储成本。我们建议为不需要亚秒级写读延迟的应用程序使用磁性存储写入。
- 数据留存：配置内存存储和磁性存储的数据保留，以匹配应用程序的数据摄取（写入）吞吐量和查询延迟要求。内存存储针对高吞吐量的数据写入和快速的时间点查询进行了优化。磁性存储针对长期数据存储和快速分析查询进行了优化。
- 有效的查询编写：使用基本测度和维度（包括相关的时间谓词）创建查询，以及在适当的情况下使用限制子句，有助于降低查询的成本。请参阅编写查询的最佳实践以了解更多详细信息。
- 计划的查询：为频繁访问的数据创建计划查询，包括聚合、归纳和其他实时分析，有助于降低数据存储和查询成本。
此外，Amazon Timestream 还提供以下功能，不额外收取费用。
- 高可用性：虽然您只需要为数据的一份副本付费，但 Amazon Timestream 通过在单个 AWS 区域内至少跨三个不同可用区自动复制数据并分配资源来确保您的读写请求的高可用性，而且不需要额外付费。
- 安全性：Amazon Timestream 中的所有数据（无论是传输中数据还是静态数据）始终使用 AWS Key Management Service（KMS）密钥进行加密。您不需要为 Amazon Timestream 为了加密和解密数据而进行的 KMS 调用付费。
- 监控：您不需要为 Amazon Timestream 发出的 Amazon CloudWatch 指标付费。
- 元数据查询：SELECT 1、SHOW DATABASES、SHOW TABLES、SHOW MEASURES 等查询不产生费用。
查询费用根据 Amazon Timestream 的无服务器分布式查询引擎在计算应用程序发送的查询或配置的计划查询的数据时扫描的时间序列数据量计算，每次查询最低 10MB。
内存存储费用根据每个 Amazon Timestream 表的内存存储中所存储的时间序列数据量计算。
磁性存储费用根据每个 Amazon Timestream 表的磁性存储中所存储的时间序列数据量计算。
示例 1：监控视频媒体流应用程序的性能和运行状况
考虑一个在 200 个 EC2 实例上运行的视频媒体流应用程序。您希望使用 Amazon Timestream 存储和分析应用程序发出的指标，以便了解应用程序的性能和运行状况，快速识别异常、解决问题并发现优化机会。
每个 EC2 实例每秒发出四个指标（视频启动时间、再缓冲率、视频回放失败次数和平均帧率）。为了识别异常，您设置了 60 秒交易 10 个查询，它们每分钟运行一次，以识别过去 10 分钟内的任何异常活动。您还构建了一个带有 8 个小部件的控制面板，用于显示过去 6 个小时的数据，这样您就可以有效地监控应用程序。此控制面板在任何给定时间均可由五位用户访问，且每小时自动刷新一次。最后，将 Amazon Timestream 中的表配置为在内存存储中存储 6 小时的数据，在磁性存储中存储 6 个月的数据。
- 您还需要跟踪每个 EC2 实例的实例名称、可用区和区域。
- 控制面板查询包含基本的维度、测度和相关谓词，因此 Amazon Timestream 的分布式查询引擎可以积极地删除无关数据，并扫描过去 6 个小时内累积的大约 2% 的数据。
如果数据使用单测度记录格式写入 Amazon Timestream，则每月的成本估计如下所示：
- 使用单测度记录，计算得出一个典型时间序列记录的大小为 600 个字节。此记录在 Amazon Timestream 表中将被写为 4 行，每行 3 个维度和 1 个测度。
- 每秒的写入次数：118。该定价被计算为（600 个字节 * 200 条记录）/1KB 写入
- 写入成本：每月 152.93 USD。该定价被计算为 118 次写入 * 60 秒 * 60 分钟 * 24 小时 * 30 天 * 每 100 万次写入 0.50 USD。
- 内存存储成本：每月 62.57 USD。该定价被计算为每秒 600 个字节 * 每秒 200 条记录 * 60 秒 * 60 分钟 * 6 小时 * 24 小时 * 30 天 * 每 GB 小时 0.036 USD。
- 磁性存储成本：每月 52.14 USD。该定价被计算为每秒 600 个字节 * 每秒 200 条记录 * 60 秒 * 60 分钟 * 24 小时 * 30 天 * 6 个月 * 每 GB 月 0.03 60 秒交易 USD。
- 查询成本：每月 56.09 USD。此定价计算如下：
- 提醒查询成本：每月 42.19 USD。该定价被计算为每分钟 10 次查询 * 每次查询 10MB * 60 分钟 * 24 小时 * 60 秒交易 30 天 * 扫描的每 GB 数据 0.01 USD
- 控制面板查询成本：每月 13.90 USD。该定价被计算为 8 个小部件 * 5 个用户 * 每次查询 49.4MB * 24 小时 * 30 天 * 扫描的每 GB 数据 0.01 USD。Amazon Timestream 的查询引擎将处理 6 小时内积累的大约 2% 的数据（0.2% * 每条记录 600 个字节 * 每秒 200 条记录 * 60 秒 * 60 分钟 * 6 小时/1MB），即 49.4 MB。
如果数据使用多测度记录格式写入 Amazon Timestream，则每月的成本估计如下所示：
- 使用多测度记录计算得出一个典型时间序列记录的大小为 180 个字节（每条记录将包含类型 varchar 的 3 个维度和类型 double 的 4 个测度）。
- 每秒的写入次数：36。该定价被计算为（180 个字节 * 200 条记录）/1KB 写入。
- 写入成本：每月 46.66 USD。该定价被计算为 36 次写入 * 60 秒 * 60 分钟 * 24 小时 * 30 天 * 每 100 万次写入 0.50 USD。
- 内存存储成本：每月 18.77 USD。该定价被计算为每秒 180 个字节 * 每秒 200 条记录 * 60 秒 * 60 分钟 * 6 小时 * 24 小时 * 30 天 * 每 GB 小时 0.036 USD。
- 磁性存储成本：每月 15.64 USD。该定价被计算为每秒 180 个字节 * 每秒 200 条记录 * 60 秒 * 60 分钟 * 24 小时 * 30 天 * 6 个月 * 每 GB 月 0.03 USD。
- 查询成本：每月 46.60 秒交易 36 USD。此定价计算如下：
- 提醒查询成本：每月 42.19 USD。此定价计算为每分钟 10 次查询 * 每次查询 10MB * 60 分钟 * 24 小时 * 30 天 * 扫描的每 GB 数据 0.01 USD
- 控制面板查询成本：每月 4.17 USD。该定价被计算为 8 个小部件 * 5 个用户 * 每次查询 14.8MB * 24 小时 * 30 天 * 扫描的每 GB 数据 0.01 USD。Amazon Timestream 的查询引擎将处理 6 小时内积累的大约 2% 的数据（0.2% * 每条记录 180 个字节 * 每秒 200 条记录 * 60 秒 * 60 分钟 * 6 小时/1MB），即 14.8MB。
在此示例中，使用多测度记录有助于降低 2.5 倍的每月成本（从每月 323.73 USD 到每月 127.43 USD）。因此，适用时，建议使用多测度记录将数据发送到 Amazon Timestream。
示例 2：使用实时分析来检测欺诈支付，并做出更好的商业决策
考虑采用一个处理来自分布在美国主要大城市的多个销售点终端发送的交易的支付系统。您想使用 Amazon Timestream 存储和分析交易数据，这样您就可以检测欺诈交易和运行实时分析查询，以回答业务问题，如确定每小时最繁忙和最少使用的销售点终端、每个城市一天中最繁忙的时候、每小时交易最多的城市以及其他类似的问题。
系统每分钟大约处理 100000 个交易。存储在 Amazon Timestream 中的每个交易为 100 个字节。您配置了 10 个查询，它们每分钟运行一次，以检测各种欺诈支付。您还创建了 25 个查询，它们沿着各种不同的维度聚合并将数据切成片/块，以帮助回答业务问题。每个查询都处理最近一个小时的数据。您已经创建了一个控制面板来显示这些查询生成的数据。控制面板包含 25 个小部件，每小时刷新一次，在任何给定的时间通常有 10 个用户访问它。最后，您的内存存储配置有两小时的数据留存，磁性存储配置为具有 6 个月的数据保留期。
- 您计划使用多测度记录写入 Amazon Timestream 以优化成本。
- 您还计划批量处理数据。批量大小为 100，每批大约有 35% 的数据重复。
- 控制面板查询包含基本的维度、测度和相关谓词，因此 Amazon Timestream 的分布式查询引擎可以积极地删除无关数据，并扫描过去一小时内累积的大约 2% 的数据。
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