技术分享 | Amazon Timestream 全面解析

在数字化与智能化加速推进的今天，无论是工业物联网、智能制造，还是IT运维与实时监控，时间序列数据无处不在：传感器温度、CPU 利用率、股价波动、电压电流……每一条数据都带着时间戳，是业务实时性与趋势分析的关键依据。

但处理这些“随时间变化的数据”并不简单。传统数据库难以承载高频写入、长时间查询及历史数据归档；架构复杂、查询缓慢、运维压力大。

Amazon Timestream，AWS 推出的托管型时间序列数据库服务，为企业带来了全新的解决方案。

Amazon Timestream 是一款 无服务器（Serverless） 的时间序列数据库服务，专为大规模、低延迟的数据写入与实时查询而设计，适用于 IoT、运维监控、金融分析、工业数据记录等场景。

Timestream 不仅高性能、低成本，还内建智能冷热分层存储机制，自动将数据从高性能内存迁移到低成本磁盘，实现数据生命周期管理。

完全托管，无需考虑数据库版本、硬件配置、容量预估，自动扩展，按量计费。

提供丰富的窗口函数、聚合函数与插值函数，SQL 语法即可实现复杂的时序分析。

• 热数据放在内存中，查询极快；

• 冷数据自动归档至磁盘，降低成本；

• 支持定义数据保留策略，无需人工干预。

• 可与 IoT Core、Kinesis、Lambda、CloudWatch、S3 等无缝连接；

• 可通过 Amazon QuickSight 实现数据可视化展示。

• 按写入记录数、存储空间与查询耗时计费，比自建 InfluxDB、TimescaleDB 等开源方案更节省人力与云资源成本

• 无需预留实例或配置容量，高峰期也能自动扩展

例如：一个传感器每分钟写入 1 条数据，一年共写入 52 万条记录，约合几十元存储与读取成本。

许多企业仍然将时间序列数据存储在关系型数据库中，这种方式不仅效率低下，管理复杂，而且查询性能在数据量变大后急剧下降。

Amazon Timestream 解决了以下关键问题：

• 高并发写入，适合秒级/毫秒级采样的数据流

• 快速进行窗口分析（如过去 10 分钟的平均值、峰值）

• 自动归档冷数据，极大降低存储成本

• 查询延迟低于毫秒级，适用于实时仪表板展示

作为 AWS 官方授权的高级合作伙伴，在云上科技 拥有丰富的 Timestream 项目经验，我们可为客户提供：