AWS 宣布全面推出 Amazon Timestream-ESG跨境

西雅图--今天，Amazon.com 公司（纳斯达克股票代码：AMZN）旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 Amazon Timestream，这是一个用于物联网和运营应用程序的新时间序列数据库，可以每天处理数万亿个时间序列事件，比关系数据库快 1000 倍，成本低至 1/10。 Amazon Timestream 通过将最近的数据保存在内存中并将历史数据移动到基于用户定义的策略的成本优化存储层来节省客户的精力和费用，而其查询处理使客户能够透明地访问和组合最近和历史数据具有单个查询的层，无需在查询中明确指定数据是驻留在内存中还是成本优化层。 Amazon Timestream 的分析功能提供特定于时间序列的功能，以帮助客户近乎实时地识别数据中的趋势和模式。由于 Amazon Timestream 是无服务器的，因此它可以自动向上或向下扩展以根据负载调整容量，而无需客户管理底层基础设施。使用 Amazon Timestream 不需要前期成本或承诺，客户只需为他们编写、存储或查询的数据付费。要开始使用 Amazon Timestream，请访问 。

“我们从客户那里听到的是，他们的工业设备、网站点击流日志、数据中心基础设施和许多其他地方都隐藏着大量有洞察力的数据，但大规模管理时间序列数据过于复杂、昂贵且速度慢”

今天的客户希望构建物联网、边缘和运营应用程序，以收集、综合并从随时间变化的大量数据（称为时间序列数据）中获得洞察力。例如，制造商可能希望跟踪测量设施内设备变化的物联网传感器数据，在线营销人员可能希望分析捕获用户如何随时间浏览网站的点击流数据，而数据中心运营商可能希望查看测量数据基础设施性能指标的变化。这种类型的时间序列数据可以从多个来源以极高的数量生成，需要以近乎实时的方式进行经济高效的收集，并且需要高效的存储来帮助客户组织和分析数据。今天要做到这一点，客户可以使用现有的关系数据库或自我管理的时间序列数据库。这些选项都没有吸引力。关系数据库具有需要预定义的刚性模式，并且如果需要跟踪应用程序的新属性，则不灵活。例如，当新设备上线并开始发送时间序列数据时，僵化的模式意味着客户要么必须丢弃新数据，要么重新设计他们的表以支持新设备，这可能既昂贵又耗时。除了严格的模式之外，关系数据库还需要多个表和索引，这些表和索引需要随着新数据的到来而更新，并随着数据的增长导致复杂且效率低下的查询。此外，关系数据库缺乏所需的时间序列分析功能，如平滑、近似和插值，这些功能可帮助客户近乎实时地识别趋势和模式。或者，客户自行构建和管理的时间序列数据库解决方案的数据处理和存储容量有限，难以扩展。许多现有的时间序列数据库解决方案无法支持数据保留策略，随着数据的增长而导致存储复杂性增加。要访问数据，客户必须构建自定义查询引擎和工具，这些引擎和工具难以配置和维护，并且可能需要复杂的多年工程计划。此外，这些解决方案没有与客户今天已经使用的数据收集、可视化和机器学习工具集成。结果是，许多客户只是懒得保存或分析时间序列数据，错过了它可以提供的宝贵见解。

Amazon Timestream 通过为客户提供专门构建的无服务器时间序列数据库来收集、存储和处理时间序列数据，从而解决了这些挑战。 Amazon Timestream 自动检测数据的属性，因此客户不再需要预定义架构。 Amazon Timestream 通过将最近数据存储在内存中并根据预定义的用户策略自动将历史数据移动到成本优化的存储层的自动存储分层来简化数据生命周期管理的复杂过程。 Amazon Timestream 还使用专门构建的自适应查询引擎，通过单个 SQL 语句透明地访问和组合各层的近期和历史数据，而无需指定存储数据的存储层。这使客户能够使用单个查询来查询其所有数据，而无需他们编写复杂的应用程序逻辑来查找其数据的存储位置，独立查询每一层，然后将结果组合成一个完整的视图。 Amazon Timestream 提供内置时间序列分析，具有平滑、近似和插值功能，因此客户不必从数据库中提取原始数据，然后使用外部工具和库执行时间序列分析或编写复杂的存储过程并非所有数据库都支持。 Amazon Timestream 的无服务器架构采用完全解耦的数据摄取和查询处理系统构建，为客户提供了几乎无限的规模，并能够独立、自动地扩展存储和查询处理，而无需客户管理底层基础设施。此外，Amazon Timestream 还集成了客户目前使用的流行数据收集、可视化和机器学习工具，包括 AWS IoT Core（用于 IoT 数据收集）、Amazon Kinesis 和 Amazon MSK（用于流数据）、Amazon QuickSight（用于无服务器商业智能）和 Amazon SageMaker（用于快速构建、训练和部署机器学习模型），以及 Grafana（用于可观察性仪表板）和 Telegraf（用于指标收集）等开源第三方工具。

“我们从客户那里听到的是，他们的工业设备、网站点击流日志、数据中心基础设施和许多其他地方都隐藏着大量有洞察力的数据，但大规模管理时间序列数据过于复杂、昂贵且速度慢， ” AWS 数据库副总裁 Shawn Bice 说。 “解决这个问题需要我们构建全新的东西。 Amazon Timestream 提供无服务器数据库服务，专门用于管理云中时间序列数据的规模和复杂性，因此客户可以更轻松、更经济地存储更多数据，从而获得更多洞察力并推动更好的业务发展来自他们的物联网和运营监控应用程序的决策。”

Amazon Timestream 现已在美国东部（弗吉尼亚北部）、美国东部（俄亥俄）、美国西部（俄勒冈）和欧洲（爱尔兰）推出，未来几个月将在其他地区推出。

美国卫报人寿保险公司® (Guardian Life) 是一家财富 250 强的互惠公司，也是为个人、工作场所和政府赞助的计划提供人寿、残疾、牙科和其他福利的领先提供商。 “我们的团队正在构建从我们的构建系统和工件存储库收集和处理指标的应用程序。我们目前将这些数据存储在一个自托管的时间序列数据库中，”Guardian Life 应用平台战略主管 Eric Fiorillo 说。 “我们开始评估 Amazon Timestream 以存储和处理这些数据。 Amazon Timestream 的无服务器、自动扩展和数据生命周期管理功能给我们留下了深刻的印象。我们也很高兴看到我们可以使用 Grafana 可视化存储在 Amazon Timestream 中的时间序列数据。”

Autodesk 是建筑、工程、施工、媒体和娱乐以及制造行业软件的全球领导者。 “在 Autodesk，我们为创造事物的人开发软件。这包括从建筑物、桥梁、道路、汽车、医疗设备和消费电子产品到我们都知道和喜爱的电影和视频游戏的一切，”Autodesk 制造、云和生产产品高级副总裁 Scott Reese 说。 “我们看到 Amazon Timestream 有潜力通过提供云托管、可扩展的时间序列数据库来帮助交付新的工作流程。我们预计这将提高产品性能并减少制造过程中的浪费。让我们兴奋的关键差异化因素是承诺不会给客户和 Autodesk 增加数据管理负担。”

PubNub 的实时通信平台每月代表数千名客户和数百万最终用户处理数万亿条消息。 “为了有效地运营 PubNub 平台，必须监控此流量产生的大量高基数指标。随着我们的流量和跟踪指标的数量随着时间的推移而增长，扩展我们的自我管理监控解决方案的挑战也越来越大，而且我们使用 SaaS 监控解决方案来处理这些数据的成本高得令人望而却步。 Amazon Timestream 帮助完美地满足了这两个需求，”PubNub 运营总监 Dan Genzale 说。 “我们一直作为 Timestream 预览客户与 AWS 合作，在整个预览过程中提供反馈。 AWS 在 Timestream 中构建了一个令人惊叹的产品，部分原因是结合了 PubNub 的反馈。我们非常欣赏我们对 AWS 服务的完全托管和自动扩展方面的期望，我们很高兴我们可以将现有的可视化工具与 Amazon Timestream 结合使用。”

自 1998 年以来，Rackspace Technology 为全球各种规模和类型的企业提供企业级托管、专业服务和托管公共云。 “在 Rackspace，我们相信 Amazon Timestream 满足了对以云原生方式捕获时间序列数据的完全托管服务的长期需求。在我们与 Amazon Timestream 的合作中，我们发现该平台性能卓越且易于使用，开发人员的体验与其他 AWS 服务相似且一致，”Rackspace Technology 技术战略高级总监 Eric Miller 说。 “Cloud Native 和 IoT 都是我们的核心竞争力，因此我们很高兴看到 Amazon Timestream 是 100% 无服务器的，并且它与 AWS IoT Core 规则操作紧密集成，无需任何自定义代码即可轻松摄取数据。有使用案例来捕获和处理时间序列数据的组织应该考虑使用 AWS Timestream 作为可扩展且可靠的解决方案。”

Cake 是一家绩效营销软件公司，存储和分析数十亿点击流事件。 Cake Software 首席架构师 Tyler Agee 说：“以前，我们使用的是 DIY 时间序列解决方案，该解决方案管理起来很麻烦，并且开始大规模倾斜。” “当我们听说 AWS 正在构建时间序列数据库服务——Amazon Timestream——时，我们注册了预览版并开始测试我们的工作负载。我们与 AWS 服务团队密切合作，向他们提供有关我们用例的反馈和数据，以便帮助确保 Amazon Timestream 在我们处理的时间序列数据的大小和规模方面真正在生产中表现出色。结果是惊人的 — 一个高度可扩展且完全无服务器的数据库。这是我们这个时代第一次拥有单一解决方案系列数据。我们期待继续与 AWS 密切合作，迫不及待地想看看 Amazon Timestream 的存储内容。”

Trimble Inc. 是为建筑、资源、地理空间和运输行业提供生产力解决方案的领先技术提供商。 “只要有可能，我们就会利用 AWS 的托管服务产品。我们很高兴现在将 Amazon Timestream 用作支持我们的 IoT 监控解决方案的无服务器时间序列数据库，”Trimble 工程总监 David Kohler 说。 “Timestream 是专门为我们的物联网生成的时间序列数据而构建的，它将使我们能够减少管理开销、提高性能并降低我们现有监控系统的成本。”

River Island 拥有超过 60 年的时尚零售经验，是最知名和最受欢迎的品牌之一，在欧洲、亚洲和中东拥有 350 多家商店，以及六个以四种货币运营的专用在线网站。 “一段时间以来，云工程团队一直对 Amazon Timestream 的发布感到兴奋。我们一直在努力寻找一种简单、容易且负担得起的时间序列数据存储，”River Island 云和基础设施负责人 Tonino Greco 说。 “借助 Amazon Timestream，我们可以做到这一点，甚至更多。 Amazon Timestream 将使我们能够在我们所有的传统系统以及我们的 AWS 托管微服务中构建中央监控功能。有趣的时代！”

D2L 是教育技术的全球领导者，也是 K-12、高等教育、医疗保健、政府和企业部门客户使用的 Brightspace 学习平台的先驱。 “我们的团队很高兴将 Amazon Timestream 用于我们的内部综合监控工具，该工具目前将数据存储在关系数据库中，”D2L 高级软件开发人员 Andrew Alkema 说。 “通过切换到完全托管的时间序列数据库 Amazon Timestream，我们可以保持性能，同时将成本降低 80% 以上。 Timestream 的内置存储分层和可配置的数据保留策略改变了游戏规则，并将为我们的团队节省大量用于日常活动的时间。”

Fleetilla 是管理拖车、陆基多式联运集装箱、建筑设备、无动力资产和公路车辆的传统商业远程信息处理的端到端解决方案的领先供应商。 “Fleetilla 使用来自世界各地物联网设备的实时远程信息处理数据。最近，我们看到需要集成各种不同的数据馈送，以便为复杂的混合车队环境提供统一的“单一管理平台”视图。我们正在使用 Amazon Timestream 提供具有成本效益的数据库系统，它将取代我们现有的由多种其他工具组成的复杂解决方案，”Fleetilla IT 和云服务副总裁 Marc Wojtowicz 说。 “完全托管的 Amazon Timestream 服务意味着我们的 DevOps 团队的工作量更少，以我们首选的编程语言提供的 SDK 意味着我们的开发人员可以更轻松地实施，而熟悉的基于 SQL 的语言意味着我们的数据分析师的学习曲线更少。 Timestream 内置的可扩展性和分析功能使我们能够为客户提供更快、更丰富的体验，而机器学习集成使我们能够继续创新和改进我们为客户提供的服务。”

关于亚马逊网络服务

14 年来，Amazon Web Services 一直是世界上最全面、应用最广泛的云平台。 AWS 为计算、存储、数据库、网络、分析、机器人、机器学习和人工智能 (AI)、物联网 (IoT)、移动、安全、混合、虚拟和增强现实（VR 和 AR）提供超过 175 项功能齐全的服务)、媒体和应用程序开发、部署和管理，来自 24 个地理区域内的 77 个可用区 (AZ)，并已宣布计划在印度尼西亚、日本和西班牙再增加 9 个可用区和 3 个 AWS 区域。数以百万计的客户（包括发展最快的初创公司、最大的企业和领先的政府机构）信任 AWS 来支持他们的基础设施、变得更加敏捷并降低成本。

关于亚马逊

亚马逊遵循四项原则：以客户为中心而非以竞争对手为中心、对发明的热情、对卓越运营的承诺以及长期思考。客户评论、一键购物、个性化推荐、Prime、亚马逊物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板电脑、Fire TV、亚马逊 Echo 和 Alexa 是亚马逊率先推出的一些产品和服务。

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