西雅圖--今天，Amazon.com 公司（納斯達克股票代碼：AMZN）旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 Amazon Timestream，這是一個用于物聯網和運營應用程序的新時間序列數據庫，可以每天處理數萬億個時間序列事件，比關系數據庫快 1000 倍，成本低至 1/10。 Amazon Timestream 通過將最近的數據保存在內存中并將歷史數據移動到基于用戶定義的策略的成本優化存儲層來節省客戶的精力和費用，而其查詢處理使客戶能夠透明地訪問和組合最近和歷史數據具有單個查詢的層，無需在查詢中明確指定數據是駐留在內存中還是成本優化層。 Amazon Timestream 的分析功能提供特定于時間序列的功能，以幫助客戶近乎實時地識別數據中的趨勢和模式。由于 Amazon Timestream 是無服務器的，因此它可以自動向上或向下擴展以根據負載調整容量，而無需客戶管理底層基礎設施。使用 Amazon Timestream 不需要前期成本或承諾，客戶只需為他們編寫、存儲或查詢的數據付費。要開始使用 Amazon Timestream，請訪問 。

“我們從客戶那里聽到的是，他們的工業設備、網站點擊流日志、數據中心基礎設施和許多其他地方都隱藏著大量有洞察力的數據，但大規模管理時間序列數據過于復雜、昂貴且速度慢”

今天的客戶希望構建物聯網、邊緣和運營應用程序，以收集、綜合并從隨時間變化的大量數據（稱為時間序列數據）中獲得洞察力。例如，制造商可能希望跟蹤測量設施內設備變化的物聯網傳感器數據，在線營銷人員可能希望分析捕獲用戶如何隨時間瀏覽網站的點擊流數據，而數據中心運營商可能希望查看測量數據基礎設施性能指標的變化。這種類型的時間序列數據可以從多個來源以極高的數量生成，需要以近乎實時的方式進行經濟高效的收集，并且需要高效的存儲來幫助客戶組織和分析數據。今天要做到這一點，客戶可以使用現有的關系數據庫或自我管理的時間序列數據庫。這些選項都沒有吸引力。關系數據庫具有需要預定義的剛性模式，并且如果需要跟蹤應用程序的新屬性，則不靈活。例如，當新設備上線并開始發送時間序列數據時，僵化的模式意味著客戶要么必須丟棄新數據，要么重新設計他們的表以支持新設備，這可能既昂貴又耗時。除了嚴格的模式之外，關系數據庫還需要多個表和索引，這些表和索引需要隨著新數據的到來而更新，并隨著數據的增長導致復雜且效率低下的查詢。此外，關系數據庫缺乏所需的時間序列分析功能，如平滑、近似和插值，這些功能可幫助客戶近乎實時地識別趨勢和模式。或者，客戶自行構建和管理的時間序列數據庫解決方案的數據處理和存儲容量有限，難以擴展。許多現有的時間序列數據庫解決方案無法支持數據保留策略，隨著數據的增長而導致存儲復雜性增加。要訪問數據，客戶必須構建自定義查詢引擎和工具，這些引擎和工具難以配置和維護，并且可能需要復雜的多年工程計劃。此外，這些解決方案沒有與客戶今天已經使用的數據收集、可視化和機器學習工具集成。結果是，許多客戶只是懶得保存或分析時間序列數據，錯過了它可以提供的寶貴見解。

Amazon Timestream 通過為客戶提供專門構建的無服務器時間序列數據庫來收集、存儲和處理時間序列數據，從而解決了這些挑戰。 Amazon Timestream 自動檢測數據的屬性，因此客戶不再需要預定義架構。 Amazon Timestream 通過將最近數據存儲在內存中并根據預定義的用戶策略自動將歷史數據移動到成本優化的存儲層的自動存儲分層來簡化數據生命周期管理的復雜過程。 Amazon Timestream 還使用專門構建的自適應查詢引擎，通過單個 SQL 語句透明地訪問和組合各層的近期和歷史數據，而無需指定存儲數據的存儲層。這使客戶能夠使用單個查詢來查詢其所有數據，而無需他們編寫復雜的應用程序邏輯來查找其數據的存儲位置，獨立查詢每一層，然后將結果組合成一個完整的視圖。 Amazon Timestream 提供內置時間序列分析，具有平滑、近似和插值功能，因此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執行時間序列分析或編寫復雜的存儲過程并非所有數據庫都支持。 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構建，為客戶提供了幾乎無限的規模，并能夠獨立、自動地擴展存儲和查詢處理，而無需客戶管理底層基礎設施。此外，Amazon Timestream 還集成了客戶目前使用的流行數據收集、可視化和機器學習工具，包括 AWS IoT Core（用于 IoT 數據收集）、Amazon Kinesis 和 Amazon MSK（用于流數據）、Amazon QuickSight（用于無服務器商業智能）和 Amazon SageMaker（用于快速構建、訓練和部署機器學習模型），以及 Grafana（用于可觀察性儀表板）和 Telegraf（用于指標收集）等開源第三方工具。

“我們從客戶那里聽到的是，他們的工業設備、網站點擊流日志、數據中心基礎設施和許多其他地方都隱藏著大量有洞察力的數據，但大規模管理時間序列數據過于復雜、昂貴且速度慢， ” AWS 數據庫副總裁 Shawn Bice 說。 “解決這個問題需要我們構建全新的東西。 Amazon Timestream 提供無服務器數據庫服務，專門用于管理云中時間序列數據的規模和復雜性，因此客戶可以更輕松、更經濟地存儲更多數據，從而獲得更多洞察力并推動更好的業務發展來自他們的物聯網和運營監控應用程序的決策。”

Amazon Timestream 現已在美國東部（弗吉尼亞北部）、美國東部（俄亥俄）、美國西部（俄勒岡）和歐洲（愛爾蘭）推出，未來幾個月將在其他地區推出。

美國衛報人壽保險公司? (Guardian Life) 是一家財富 250 強的互惠公司，也是為個人、工作場所和政府贊助的計劃提供人壽、殘疾、牙科和其他福利的領先提供商。 “我們的團隊正在構建從我們的構建系統和工件存儲庫收集和處理指標的應用程序。我們目前將這些數據存儲在一個自托管的時間序列數據庫中，”Guardian Life 應用平臺戰略主管 Eric Fiorillo 說。 “我們開始評估 Amazon Timestream 以存儲和處理這些數據。 Amazon Timestream 的無服務器、自動擴展和數據生命周期管理功能給我們留下了深刻的印象。我們也很高興看到我們可以使用 Grafana 可視化存儲在 Amazon Timestream 中的時間序列數據。”

Autodesk 是建筑、工程、施工、媒體和娛樂以及制造行業軟件的全球領導者。 “在 Autodesk，我們為創造事物的人開發軟件。這包括從建筑物、橋梁、道路、汽車、醫療設備和消費電子產品到我們都知道和喜愛的電影和視頻游戲的一切，”Autodesk 制造、云和生產產品高級副總裁 Scott Reese 說。 “我們看到 Amazon Timestream 有潛力通過提供云托管、可擴展的時間序列數據庫來幫助交付新的工作流程。我們預計這將提高產品性能并減少制造過程中的浪費。讓我們興奮的關鍵差異化因素是承諾不會給客戶和 Autodesk 增加數據管理負擔。”

PubNub 的實時通信平臺每月代表數千名客戶和數百萬最終用戶處理數萬億條消息。 “為了有效地運營 PubNub 平臺，必須監控此流量產生的大量高基數指標。隨著我們的流量和跟蹤指標的數量隨著時間的推移而增長，擴展我們的自我管理監控解決方案的挑戰也越來越大，而且我們使用 SaaS 監控解決方案來處理這些數據的成本高得令人望而卻步。 Amazon Timestream 幫助完美地滿足了這兩個需求，”PubNub 運營總監 Dan Genzale 說。 “我們一直作為 Timestream 預覽客戶與 AWS 合作，在整個預覽過程中提供反饋。 AWS 在 Timestream 中構建了一個令人驚嘆的產品，部分原因是結合了 PubNub 的反饋。我們非常欣賞我們對 AWS 服務的完全托管和自動擴展方面的期望，我們很高興我們可以將現有的可視化工具與 Amazon Timestream 結合使用。”

自 1998 年以來，Rackspace Technology 為全球各種規模和類型的企業提供企業級托管、專業服務和托管公共云。 “在 Rackspace，我們相信 Amazon Timestream 滿足了對以云原生方式捕獲時間序列數據的完全托管服務的長期需求。在我們與 Amazon Timestream 的合作中，我們發現該平臺性能卓越且易于使用，開發人員的體驗與其他 AWS 服務相似且一致，”Rackspace Technology 技術戰略高級總監 Eric Miller 說。 “Cloud Native 和 IoT 都是我們的核心競爭力，因此我們很高興看到 Amazon Timestream 是 100% 無服務器的，并且它與 AWS IoT Core 規則操作緊密集成，無需任何自定義代碼即可輕松攝取數據。有使用案例來捕獲和處理時間序列數據的組織應該考慮使用 AWS Timestream 作為可擴展且可靠的解決方案。”

Cake 是一家績效營銷軟件公司，存儲和分析數十億點擊流事件。 Cake Software 首席架構師 Tyler Agee 說：“以前，我們使用的是 DIY 時間序列解決方案，該解決方案管理起來很麻煩，并且開始大規模傾斜。” “當我們聽說 AWS 正在構建時間序列數據庫服務——Amazon Timestream——時，我們注冊了預覽版并開始測試我們的工作負載。我們與 AWS 服務團隊密切合作，向他們提供有關我們用例的反饋和數據，以便幫助確保 Amazon Timestream 在我們處理的時間序列數據的大小和規模方面真正在生產中表現出色。結果是驚人的 — 一個高度可擴展且完全無服務器的數據庫。這是我們這個時代第一次擁有單一解決方案系列數據。我們期待繼續與 AWS 密切合作，迫不及待地想看看 Amazon Timestream 的存儲內容。”

Trimble Inc. 是為建筑、資源、地理空間和運輸行業提供生產力解決方案的領先技術提供商。 “只要有可能，我們就會利用 AWS 的托管服務產品。我們很高興現在將 Amazon Timestream 用作支持我們的 IoT 監控解決方案的無服務器時間序列數據庫，”Trimble 工程總監 David Kohler 說。 “Timestream 是專門為我們的物聯網生成的時間序列數據而構建的，它將使我們能夠減少管理開銷、提高性能并降低我們現有監控系統的成本。”

River Island 擁有超過 60 年的時尚零售經驗，是最知名和最受歡迎的品牌之一，在歐洲、亞洲和中東擁有 350 多家商店，以及六個以四種貨幣運營的專用在線網站。 “一段時間以來，云工程團隊一直對 Amazon Timestream 的發布感到興奮。我們一直在努力尋找一種簡單、容易且負擔得起的時間序列數據存儲，”River Island 云和基礎設施負責人 Tonino Greco 說。 “借助 Amazon Timestream，我們可以做到這一點，甚至更多。 Amazon Timestream 將使我們能夠在我們所有的傳統系統以及我們的 AWS 托管微服務中構建中央監控功能。有趣的時代！”

D2L 是教育技術的全球領導者，也是 K-12、高等教育、醫療保健、政府和企業部門客戶使用的 Brightspace 學習平臺的先驅。 “我們的團隊很高興將 Amazon Timestream 用于我們的內部綜合監控工具，該工具目前將數據存儲在關系數據庫中，”D2L 高級軟件開發人員 Andrew Alkema 說。 “通過切換到完全托管的時間序列數據庫 Amazon Timestream，我們可以保持性能，同時將成本降低 80% 以上。 Timestream 的內置存儲分層和可配置的數據保留策略改變了游戲規則，并將為我們的團隊節省大量用于日常活動的時間。”

Fleetilla 是管理拖車、陸基多式聯運集裝箱、建筑設備、無動力資產和公路車輛的傳統商業遠程信息處理的端到端解決方案的領先供應商。 “Fleetilla 使用來自世界各地物聯網設備的實時遠程信息處理數據。最近，我們看到需要集成各種不同的數據饋送，以便為復雜的混合車隊環境提供統一的“單一管理平臺”視圖。我們正在使用 Amazon Timestream 提供具有成本效益的數據庫系統，它將取代我們現有的由多種其他工具組成的復雜解決方案，”Fleetilla IT 和云服務副總裁 Marc Wojtowicz 說。 “完全托管的 Amazon Timestream 服務意味著我們的 DevOps 團隊的工作量更少，以我們首選的編程語言提供的 SDK 意味著我們的開發人員可以更輕松地實施，而熟悉的基于 SQL 的語言意味著我們的數據分析師的學習曲線更少。 Timestream 內置的可擴展性和分析功能使我們能夠為客戶提供更快、更豐富的體驗，而機器學習集成使我們能夠繼續創新和改進我們為客戶提供的服務。”

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14 年來，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應用最廣泛的云平臺。 AWS 為計算、存儲、數據庫、網絡、分析、機器人、機器學習和人工智能 (AI)、物聯網 (IoT)、移動、安全、混合、虛擬和增強現實（VR 和 AR）提供超過 175 項功能齊全的服務)、媒體和應用程序開發、部署和管理，來自 24 個地理區域內的 77 個可用區 (AZ)，并已宣布計劃在印度尼西亞、日本和西班牙再增加 9 個可用區和 3 個 AWS 區域。數以百萬計的客戶（包括發展最快的初創公司、最大的企業和領先的政府機構）信任 AWS 來支持他們的基礎設施、變得更加敏捷并降低成本。

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