PythonとAmazon Timestreamを活用したデータクエリ

Amazon Timestreamは、AWSが提供する時系列データベースで、大量の時系列データを効率的に処理することができます。Python SDKを使用してAmazon Timestreamと連携することで、データのクエリや操作を行うことが可能です。

Amazon Timestreamの基本

Amazon Timestreamは、フルマネージド型の時系列データベースで、大量の時系列データを効率的に処理することができます。データベースの作成からデータの登録まで、Pythonを使用して操作することが可能です。

PythonとAmazon Timestream

Python SDKを使用してAmazon Timestreamと連携することで、データのクエリや操作を行うことが可能です。以下に、Pythonを使用してAmazon Timestreamにデータを登録するサンプルコードを示します。

import sys
import csv
import time
import boto3
import psutil
from botocore.config import Config

FILENAME = sys.argv[1]
DATABASE_NAME = "xxxxx-test-timestream"
TABLE_NAME = "xxxxx-test-table"

def write_records(records):
    try:
        result = write_client.write_records(DatabaseName=DATABASE_NAME, TableName=TABLE_NAME, Records=records, CommonAttributes={})
        status = result['ResponseMetadata']['HTTPStatusCode']
        print("Processed %d records.WriteRecords Status: %s" % (len(records), status))
    except Exception as err:
        print("Error:", err)

if __name__ == '__main__':
    session = boto3.Session()
    write_client = session.client('timestream-write', config=Config( read_timeout=20, max_pool_connections=5000, retries={'max_attempts': 10}))
    query_client = session.client('timestream-query')

    with open(FILENAME) as f:
        reader = csv.reader(f, quoting=csv.QUOTE_NONE)
        for csv_record in reader:
            if csv_record[0] == 'Timestamp' or csv_record[3] == 'Aggregated':
                continue
            ts_records = []
            ts_columns = [
                { 'MeasureName': 'Requests/s', 'MeasureValue': csv_record[4] },
                { 'MeasureName': '95Percentile Response Time', 'MeasureValue': csv_record[10] },
                { 'MeasureName': 'Total Median Response Time', 'MeasureValue': csv_record[18] },
                { 'MeasureName': 'Total Average Response Time', 'MeasureValue': csv_record[19] },
            ]
            for ts_column in ts_columns:
                ts_records.append ({
                    'Time': str(int(csv_record[0]) * 1000),
                    'Dimensions': [
                        {'Name': 'resource', 'Value': csv_record[3]},
                        {'Name': 'method', 'Value': csv_record[2]}
                    ],
                    'MeasureName': ts_column['MeasureName'],
                    'MeasureValue': ts_column['MeasureValue'],
                    'MeasureValueType': 'DOUBLE'
                })
            write_records(ts_records)

このコードは、CSVファイルからデータを読み込み、それをAmazon Timestreamに登録します。このように、Pythonを使用してAmazon Timestreamとの連携を行うことで、大量の時系列データを効率的に処理することが可能です。

まとめ

PythonとAmazon Timestreamを活用することで、大量の時系列データを効率的に処理することが可能です。これにより、データ分析や機械学習など、様々な用途でのデータ処理を効率的に行うことができます。今後もPythonとAmazon Timestreamの活用を通じて、より効率的なデータ処理を目指していきましょう。.