Amazon Timestream ist ein schneller, skalierbarer Datenbankservice, mit dem Sie Zeitreihendaten für Anwendungen wie das Internet der Dinge (IoT) und Echtzeitüberwachung speichern und analysieren können. Mit Timestream können Sie Zeitreihendatenbanken in der Cloud in nur wenigen Schritten einrichten, betreiben und skalieren. Timestream bietet vollständig verwaltete, speziell entwickelte Zeitreihendatenbank-Engines für Workloads, von Abfragen mit niedriger Latenz bis hin zur Erfassung umfangreicher Daten. 

Timestream bietet sowohl serverless- als auch instancebasierte Konfigurationen und unterstützt eine Vielzahl von Betriebsanforderungen. Das nutzungsabhängige und On-Demand-Preismodell bietet ein Höchstmaß an Flexibilität und Kosteneffizienz, sodass Sie die Datenbank-Engine und Konfiguration auswählen können, die Ihren spezifischen Anforderungen am besten entspricht. Unabhängig davon, ob Sie für eine hohe Leistung hochskalieren oder zur Kostenreduzierung optimieren, der anpassbare Ansatz von Timestream ermöglicht es Ihnen, die beste Zeitreihendatenbank-Engine für Ihren Workload auszuwählen. Sie zahlen nur für die Ressourcen, die Sie nutzen, was es zu einer idealen Lösung für dynamisches und effizientes Datenmanagement macht.

Amazon Timestream für InfluxDB NEU!

Amazon Timestream für InfluxDB ist eine verwaltete, hochverfügbare Open-Source-Zeitreihendatenbank, mit der InfluxDB-Instances einfach in der Cloud eingerichtet, betrieben und skaliert werden können. Bei On-Demand-Datenbank (DB)-Instances zahlen Sie für die Rechenkapazität pro Stunde, in der Ihre Datenbank-Instance läuft, ohne langfristige Verpflichtungen. Dies befreit Sie von den Kosten und der Komplexität, die mit der Planung, dem Kauf und der Wartung von Hardware verbunden sind. Ihre Datenbank-Instance und die Speichergebühren richten sich nach den von Ihnen ausgewählten Konfigurationen.

Preisgestaltung nach Datenbank-Instances

Timestream für InfluxDB unterstützt sowohl Single-AZ- als auch Multi-AZ-Bereitstellungen, optimierte Instance-Klassen und Speichertypen, die Sie je nach Ihren Workload-Anforderungen auswählen können. 

  • Sowohl für Single-AZ als auch Multi-AZ-Bereitstellungen wird pro verbrauchter DB-Instance-Stunde abgerechnet, und zwar vom Start der Datenbank-Instance bis zum Stoppen oder Löschen.
  • Bei Multi-AZ-Bereitstellungen fallen Instance-Gebühren sowohl für Timestream für primäre InfluxDB-Instances als auch für sekundäre Replikate an.
  • Für angebrochene DB-Instance-Stunden werden sie in Schritten von einer Sekunde abgerechnet, mit einer Mindestgebühr von 10 Minuten nach einer abrechenbaren Statusänderung, wie etwa dem Erstellen, Starten oder Ändern der DB-Instance-Klasse.
  • Single-AZ-Bereitstellung
  • Instance-Preise

    On-Demand-Preise für Rechenleistung:

  • Multi-AZ-Bereitstellung
  • Instance-Preise

    On-Demand-Preise für Rechenleistung:

Preisgestaltung nach Datenbankspeicher

Datenbankspeicher wird pro Gigabyte pro Monat abgerechnet. Die Menge wird durch den ausgewählten Speichertyp und das zugewiesene Speichervolumen für die Datenbank bestimmt. Timestream für InfluxDB-Datenbanken unterstützt die folgenden Speichertypen:

Speicher inklusive Influx E/A: Diese Speicheroption wurde entwickelt, um die Anforderungen Ihrer I/O-intensivsten InfluxDB-Zeitreihen-Workloads zu erfüllen. Es stehen 3 Optionen zur Auswahl: Speicher mit Influx I/O inklusive 3K IOPS (Mindestgröße 20 GiB), Speicher inklusive Influx I/O 12K IOPS (Mindestgröße 400 GiB) und Speicher mit Influx I/O inklusive 16K IOPS (Mindestgröße 400 GiB).

  • Single-AZ-Bereitstellung
  • Speicherpreise

    On-Demand-Preise für Speicher:

  • Multi-AZ-Bereitstellung
  • Speicherpreise

    On-Demand-Preise für Speicher:

Datenübertragungspreise

  • Daten, die zwischen Instances von Timestream für InfluxDB und Amazon-EC2-Instances in derselben Availability Zone übertragen werden:

 Kostenlos. 

  • Übertragung von Daten zwischen Availability Zones zur Replikation von Multi-AZ-Bereitstellungen:

Kostenlos.

  • Instances von Timestream für InfluxDB außerhalb VPC:

Für die Datenübertragung zwischen einer EC2-Instance und der Instance von Timestream für InfluxDB in verschiedenen Availability Zones derselben AWS-Region fallen keine Datenübertragungsgebühren für den Datenverkehr in oder aus der Instance von Timestream für InfluxDB an. Es werden ausschließlich die Datenübertragungen in oder aus der EC2-Instance berechnet. Es gelten die standardmäßigen regionalen Datenübertragungskosten von EC2 (0,01 USD pro GiB ein-/ausgehend).

  • Instances von Timestream für InfluxDB innerhalb VPC:

Für Daten, die zwischen einer EC2-Instance und einer Instance von Timestream für InfluxDB in verschiedenen Availability Zones derselben Region übertragen werden, fallen Gebühren für die regionale Datenübertragung von Amazon EC2 auf beiden Seiten der Übertragung an.

Amazon Timestream für LiveAnalytics

Amazon Timestream für LiveAnalytics ist eine Serverless-Zeitreihendatenbank, die automatisch skaliert wird, um Gigabyte an Zeitreihen pro Minute aufzunehmen. Mit Timestream für LiveAnalytics zahlen Sie nur für die Ressourcen, die von dem Workload verbraucht werden. Schreibvorgänge, Speicherspeicher, Magnetspeicher und Abfragen werden separat berechnet.

Für Schreibvorgänge, Speicherspeicher und Magnetspeicher werden Ihnen die Kosten nach der Menge der geschriebenen und gespeicherten Daten berechnet. Bei Abfragen wird Ihnen die von Ihren Anwendungen verwendete Rechenkapazität in Rechnung gestellt. Die Rechenkapazität wird in Timestream Compute Units (TCU) gemessen. Eine TCU besteht aus 4 vCPU und 16 GB RAM. TCUs werden auf Stundenbasis mit einer Granularität pro Sekunde (mit einem Minimum von 30 Sekunden) abgerechnet. Daten, die im Magnetspeicher gespeichert sind, werden nach Gigabyte-Monaten und für mindestens 100 GB abgerechnet.

Gebühren von Timestream für LiveAnalytics basieren auf den folgenden Vorgängen: 

  • Schreibvorgänge: Die Datenmenge, die von Ihren Anwendungen in eine Tabelle geschrieben wird (gerundet auf das nächste KiB)
  • Abfragen: Die Dauer der von Ihrer Anwendung verwendeten Timestream Compute Units (TCU) in TCU-Stunden
  • Arbeitsspeicher: Die im Arbeitsspeicher jeder Tabelle gespeicherte Datenmenge wird in GB-Stunden berechnet
  • Magnetspeicher: Die im Magnetspeicher jeder Tabelle gespeicherte Datenmenge wird in GB-Monaten berechnet

Abfragen

Abfragen werden auf der Grundlage der Dauer der Timestream Compute Units (TCU), die von Ihrer Anwendung verwendet werden, in TCU-Stunden berechnet.

Arbeitsspeicher

Die Arbeitsspeicher-Gebühren werden basierend auf der Menge an Zeitreihendaten berechnet, die im Arbeitsspeicher jeder Amazon-Timestream-Tabelle gespeichert sind.

Magnetspeicher

Die Gebühren für den Magnetspeicher werden basierend auf der Menge an Zeitreihendaten berechnet, die im Magnetspeicher jeder Amazon-Timestream-Tabelle gespeichert sind.

Kostenloses Kontingent

Als Teil des kostenlosen AWS-Kontingents können Sie Timestream für LiveAnalytics zum Einstieg kostenlos verwenden. Bei der Registrierung erhalten neue Kunden 50 GB für die Datenerfassung, 100 GB magnetische Speicherstufe, 750 GB-Stunden Arbeitsspeicherstufe und 24 GB für die Abfragenutzung während einer einmonatigen kostenlosen Testversion von Timestream für LiveAnalytics.

Preisbeispiele

Echtzeit-Infrastrukturüberwachung für unterbrechungsfreie Stromversorgungssysteme mit Timestream für InfluxDB

Stellen Sie sich ein Echtzeit-Infrastrukturüberwachungssystem vor, das für die Verwaltung von über 5 000 unterbrechungsfreien Stromversorgungsgeräten (USV) konzipiert ist. Dieses System ist darauf ausgerichtet, wichtige Kennzahlen in Echtzeit zu analysieren, um die Zuverlässigkeit und Effizienz dieser Geräte sicherzustellen.

Jedes USV-Gerät überträgt alle 10 Sekunden Daten. Diese Daten umfassen 5 Schlüsselfelder: Eingangs-/Ausgangsspannungen, Ladekapazität, Temperatur und Ladezustand der Batterie. Neben diesen Feldern enthält jedes Datenpaket 4 wichtige Tags – deviceId, deviceModel, Standort und Hersteller –, die den Metriken mehrere Ebenen von Kontextinformationen hinzufügen.

Der Überwachungsprozess wird über ein ausgeklügeltes Dashboardsystem ausgeführt. Diese Dashboards sind so programmiert, dass sie alle 60 Sekunden aktualisiert werden und in jedem Zyklus insgesamt 15 Abfragen ausführen. Dieses Setup bietet eine nahezu in Echtzeit ablaufende Ansicht des Status und der Leistung aller angeschlossenen USV-Geräte, sodass zeitnahe Entscheidungen und Maßnahmen getroffen werden können.

Ein weiteres wichtiges Feature dieses Systems ist die automatische Erkennung von Anomalien. Die Aufgaben sind so eingestellt, dass sie alle 10 Sekunden ausgeführt werden. Dabei werden die eingehenden Daten akribisch auf Abweichungen von den vordefinierten Schwellenwerten überprüft. Bei der Erkennung von Anomalien löst das System umgehend Warnmeldungen aus, sodass potenzielle Probleme sofort erkannt werden.

Um die Anforderungen dieses umfassenden Datenverarbeitungs- und Echtzeitüberwachungssystems zu erfüllen, ist eine robuste Datenbankinfrastruktur unerlässlich. Eine db.influx.2xlarge-Instance, die mit 400 GiB Influx-I/O-Inklusivem Speicher ausgestattet ist und 3 000 IOPS verarbeiten kann, wäre ideal für diesen Workload.

Single-AZ-Bereitstellungskosten (monatlich)

  • Datenverarbeitungskosten: 697,88 USD
    • Basierend auf einer db.influx.2xlarge-Instance
    • 24-Stunden-Betrieb für jeden Tag eines Monats
    • Preis: 0,956 USD pro Stunde
    • Gesamtstunden: 730 (1 Monat)
  • Speicherkosten: 40,00 USD
    • 400 GiB Influx-I/O-Inklusiver Speicher (3K IOPS)
    • Preis: 0,10 USD pro GB-Monat
    • Single-AZ-Konfiguration
  • Monatliche Gesamtkosten: 737,88 USD
     

Multi-AZ-Bereitstellungskosten (monatlich)

  • Rechenkosten: 1 396,49 USD
    • Basierend auf der Multi-AZ-Instance db.influx.2xlarge
    • 24-Stunden-Betrieb für jeden Tag eines Monats
    • Preis: 1,913 USD pro Stunde
    • Gesamtstunden: 730 (1 Monat)
  • Speicherkosten: 80 USD
    • 400 GiB Influx-I/O-Inklusiver Speicher (3K IOPS)
    • Preis: 0,20 USD pro GB/Monat
    • Multi-AZ-Einrichtung
  • Monatliche Gesamtkosten: 1 476,49 USD

IoT-Überwachung in Echtzeit für Haussicherheitssysteme mit Timestream für InfluxDB

Ziehen Sie einen Sicherheitsüberwachungsdienst in Echtzeit in Betracht, der für ein Netzwerk von über 80 000 IoT-Hausautomations- und Sicherheitskunden konzipiert wurde. Alle 60 Sekunden sendet die Haussteuerungszentrale einen umfassenden Datensatz, bestehend aus 6 Tags und 15 Feldern, an ein InfluxDB-basiertes Datenbanksystem. 

Die von diesen Zentraleinheiten erhaltenen Daten werden aggregiert und in größerem Maßstab analysiert, um aufschlussreiche Trendberichte und Empfehlungen zu erstellen. Diese Berichte und Empfehlungen werden dann Endbenutzern zur Verfügung gestellt und helfen ihnen dabei, ihre Haussicherheits- und Automatisierungseinrichtungen zu optimieren.

Neben den Routinedaten generieren die Heimgeräte auch eine bestimmte Kategorie von Echtzeitereignissen, wobei der Schwerpunkt insbesondere auf Sicherheitsaspekten liegt. Diese Sicherheitsereignisse werden in Echtzeit von einem spezialisierten Kontrollzentrum überwacht. Das Kontrollzentrum ist mit fortschrittlichen Dashboards ausgestattet, die ungefähr 50 Abfragen ausführen und alle 30 Sekunden aktualisiert werden. Diese Einrichtung bietet einen nahezu sofortigen Überblick über den Sicherheitsstatus aller vernetzten Häuser.

Darüber hinaus ist das System so konzipiert, dass bestimmte Arten von Ereignissen automatisch in Intervallen von 5 Sekunden überprüft werden. Dieses Feature ermöglicht die Generierung sofortiger automatisierter Benachrichtigungen an externe Systeme, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, wodurch die Reaktionsfähigkeit des Systems in Sicherheitsfragen erheblich verbessert wird.

Um diesen kontinuierlichen Datenverarbeitungsanforderungen gerecht zu werden, ist zusammen mit der Überwachung von Sicherheitsereignissen in Echtzeit eine robuste Datenbankinfrastruktur erforderlich. Eine db.influx.8xlarge-Instance, ausgestattet mit 600 GiB Influx-I/O-Inklusivem Speicher, konfiguriert mit 12 000 IOPS, wäre für diesen Workload gut geeignet.

Single-AZ-Bereitstellungskosten (monatlich)

  • Rechenkosten: 2 792,25 USD
    • Basierend auf der Instance db.influx.8xlarge
    • 24-Stunden-Betrieb für jeden Tag eines Monats
    • Preis: 3,825 USD pro Stunde
  • Gesamtstunden: 730 (1 Monat)
  • Speicherkosten: 210 USD
    • 600 GiB Influx-I/O-Inklusiver-Speicher (12K IOPS)
    • Preis: 0,35 GB pro Monat
    • Single-AZ-Konfiguration
  • Monatliche Gesamtkosten: 3 002,25 USD


Multi-AZ-Bereitstellungskosten (monatlich)

  • Datenverarbeitungskosten: 5 584,50 USD
    • Basierend auf der Multi-AZ-Instance db.influx.8xlarge
    • 24-Stunden-Betrieb für jeden Tag eines Monats
    • Preis: 7,65 USD pro Stunde
    • Gesamtstunden: 730 (1 Monat)
  • Speicherkosten: 420 USD
    • 600 GiB Influx-I/O-Inklusiver Speicher (12K IOPS)
    • Preis: 0,70 USD pro GB im Monat Multi-AZ-Setup
  • Monatliche Gesamtkosten: 6 004,50 USD

E-Commerce-Benutzerverhaltensanalyse mit Timestream für InfluxDB

Stellen Sie sich eine E-Commerce-Plattform in moderater Größe vor, deren Schwerpunkt auf der Optimierung der Konversionsraten durch Analyse des Nutzerverhaltens liegt. Die Website verfügt über eine Benutzerbasis von 4 Millionen registrierten Personen mit etwa 200 000 aktiven täglichen Benutzern. Diese Aktivität führt täglich zu ungefähr 10 Millionen Ereignissen.

Das Telemetriesystem der Website ist so konzipiert, dass es Ereignisse in Echtzeit erfasst, wobei jeweils Datensätze generiert werden, die aus 8 Tags und 3 Feldern bestehen. Die Benutzeridentifikation wird durch eine Kombination aus Benutzer-IDs (die entweder bekannt oder anonym sein können), Gerätetyp und UTM-Tags erreicht. Währenddessen ist jedes Telemetrieereignis durch drei Hauptmerkmale gekennzeichnet: die Art des Ereignisses, die Ladezeit und die Quelle des Ereignisses (z. B. Anzeigen, Bewertungen oder Suchanfragen).

Dieser umfangreiche Zeitreihendatensatz wird dann aggregiert und analysiert, um verschiedene Aspekte des Nutzererlebnisses zu verbessern, einschließlich der Optimierung von Produktempfehlungen, rotierenden Anzeigen und der strategischen Platzierung von Bannern. Das System führt alle 5 Minuten über 100 Abfragen durch, was zu verschiedenen Arten von Datenaggregationen führt. Diese Aggregationen sind für die kontinuierliche Aktualisierung und Optimierung von Modellen für Machine Learning unerlässlich.

Eine db.influx.16xlarge-Instance, die mit 800 GiB Influx-I/O-Inklusivem Speicher konfiguriert ist und 16 000 IOPS ermöglicht, wäre für die Bewältigung des Workloads geeignet.

Single-AZ-Bereitstellungskosten (monatlich)

  • Datenverarbeitungskosten: 5 584,50 USD
    • Basierend auf der Instance db.influx.16xlarge
    • 24-Stunden-Betrieb für jeden Tag eines Monats
    • Preis: 7,65 USD pro Stunde
    • Gesamtstunden: 730 (1 Monat)
  • Speicherkosten: 400 USD
    • 800 GiB Influx-I/O-Inklusiver Speicher (16K IOPS)
    • Preis: 0,50 USD pro GB/Monat
    • Single-AZ-Konfiguration
  • Monatliche Gesamtkosten: 5 984,50 USD


Multi-AZ-Bereitstellungskosten (monatlich)

  • Rechenkosten: 11 169 USD
    • Basierend auf der Multi-AZ-Instance db.influx.16xlarge
    • 24-Stunden-Betrieb für jeden Tag eines Monats
    • Preis: 15,30 USD pro Stunde
    • Gesamtstunden: 730 (1 Monat)
  • Speicherkosten: 800 USD
    • 800 GiB Influx-I/O-Inklusiver Speicher (16K IOPS)
    • Preis: 1 USD pro GB/Monat
    • Multi-AZ-Einrichtung
  • Monatliche Gesamtkosten: 11 969 USD

Überwachung der Leistung und des Zustands einer Videostreaming-Anwendung mit Timestream für LiveAnalytics

Stellen Sie sich einen Video-Streaming-Service vor, der auf 2 000 EC2-Instances läuft. Dieser Service konzentriert sich auf die Analyse von Streaming-Metriken in Echtzeit, um die Anwendungsleistung zu bewerten, Anomalien zu identifizieren, Probleme zu lösen und Optimierungsmöglichkeiten aufzudecken. Jede EC2-Instance gibt pro Sekunde vier Metriken aus (Videostartzeit, Umpufferungsverhältnis, Fehler bei der Videowiedergabe und durchschnittliche Bildrate). Diese Metriken werden jede Sekunde erfasst und bieten einen detaillierten Überblick über die Streaming-Qualität.

Um Anomalien zu erkennen, ist das System mit 7 Abfragen konfiguriert, die jede Minute ausgeführt werden. Dabei werden die Daten der letzten 10 Minuten auf Unregelmäßigkeiten überprüft. Darüber hinaus wurde ein Dashboard mit 8 Widgets eingerichtet, das die Daten der letzten 6 Stunden anzeigt und einen umfassenden Überblick für eine effektive Überwachung bietet. Dieses Dashboard ist für den gleichzeitigen Zugriff durch 5 Benutzer konzipiert und wird stündlich aktualisiert.

Die Datenbank von Timestream für LiveAnalytics spielt bei diesem Setup eine zentrale Rolle. Sie speichert Daten für 6 Stunden im Arbeitsspeicher und für 6 Monate im Magnetspeicher, wodurch sowohl die sofortige als auch die langfristige Datenverfügbarkeit gewährleistet wird. Darüber hinaus optimiert die Wahl von Datensätzen mit mehreren Messwerten für die Datenspeicherung die Kosten, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.

Schätzung der monalichen Kosten

Datenerfassung

  • Pro Sekunde erfasste Datensätze: 2 000
  • Schreibanforderungsrate: 20 pro Sekunde (2 000 Datensätze/100 Batchgröße)


Aufschlüsselung der Kosten

  • Schreibkosten: 183,96 USD
    • Bei Verwendung der Messungsdatensätze beträgt die Größe eines typischen Zeitreihendatensatzes 70 Byte (jeder Datensatz enthält 3 Dimensionen vom Typ varchar (10 Bytes) und 4 Messungen vom Typ double (8 Bytes), 8 Bytes für den Zeitstempel).
    • Anzahl der pro Sekunde aufgenommenen Datensätze: 2 000 (jede EC2-Maschine gibt einen Datensatz aus). Wir empfehlen, diese Datensätze in Batches von 100 in einer Schreibanforderung aufzunehmen.
    • Berechnung: 20 Anforderungen/Sek. * 7 KiB/Anfrage * 3 600 Sekunden/Stunde * 730 Stunden/Monat *0,50 USD/Millionen Schreibvorgänge von 1 KiB
  • Arbeitsspeicherkosten: 74,47 USD
    • Berechnung: 70 Byte/Datensatz * 2 000 Datensätze/Sekunde * 3 600 Sekunden/Stunde * 730 Stunden/Monat * 6 Stunden * 0,036 USD/GB-Stunde
  • Magnetspeicherkosten: 66,22 USD
    • Berechnung: 70 Byte/Datensatz * 2 000 Datensätze/Sek. * 3 600 Sekunden/Stunde * 730 Stunden/Monat * 6 Monate * 0,03 USD/GB-Monat
  •  Abfragekosten: 1 588,19 USD
    • Warnungsabfragen: 1 512 ,56 USD
      • 7 QPS (~18,4 Millionen Abfragen/Monat) erfordern 4 TCU.
      • Berechnung: 4 TCU * 0,518 USD/TCU-Stunde * 730 Stunden/Monat
    • Dashboard-Abfragen: 75,63 USD
      • 40 gleichzeitige Dashboard-Abfragen erfordern ~24 TCU.
      •  Berechnung: 24 TCU * (30 Sekunden/3 600) Stunden* 0,518 USD/TCU-Stunde * 730 Stunden/Monat

Monatliche Gesamtkosten

  • Insgesamt: 1 912,84 USD/Monat

Mit Timestream für LiveAnalytics betrügerische Zahlungen erkennen und bessere Geschäftsentscheidungen treffen

Stellen Sie sich ein dynamisches Zahlungsabwicklungssystem vor, das mit zahlreichen Kassenterminals in großen US-Städten verbunden ist. Dieses System wurde entwickelt, um Transaktionsdaten in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren. Ziel ist es, betrügerische Aktivitäten zu erkennen und Antworten auf wichtige Geschäftsfragen zu geben, z. B. die am stärksten frequentierten und am wenigsten aktiven POS-Terminals zu ermitteln, die Spitzenzeiten der Transaktionen in jeder Stadt zu ermitteln und die Stadt mit der höchsten Transaktionsrate pro Stunde zu erkennen.

Das System verarbeitet ein beträchtliches Datenvolumen und verarbeitet rund 5 000 Transaktionen pro Sekunde. Jede Transaktion, die in Amazon Timestream für LiveAnalytics gespeichert wird, umfasst 100 Byte. Die Analyse basiert auf Abfragen, die jede Sekunde zur Betrugserkennung ausgeführt werden. Diese Abfragen aggregieren, segmentieren und würfeln die Daten, um Geschäftsinformationen zu gewinnen.

Die Anwendung führt 14 Abfragen pro Sekunde aus, um die Erkenntnisse abzuleiten, die in einem Dashboard von mehreren Benutzern visualisiert werden. Die Analyse wird für die 8 Geschäftsstunden durchgeführt, in denen die Geschäfte geöffnet sind. Die Datenaufbewahrungsstrategie umfasst einen Zeitraum von zwei Stunden im Speicher und einen Zeitraum von sechs Monaten im Magnetspeicher.

Dieses System verwendet auch Aufzeichnungen mit mehreren Messwerten für eine effiziente Datenspeicherung und stapelt die Daten in Gruppen von 100, wobei sich die Daten in jedem Batch zu etwa 35 % wiederholen. Um die Effizienz der Abfragen zu erhöhen, werden nur etwa 2 % der in der letzten Stunde gesammelten Daten gescannt.

Monatliche Kostenschätzung (mit Einzelmessungs-Datensätzen): 

Datenerfassung

  • Pro Sekunde erfasste Datensätze: 5 000
  • Schreibanforderungsrate: 50 pro Sekunde (5 000 Datensätze/100 Batchgröße)

Aufschlüsselung der Kosten

  • Schreibkosten: 216,00 USD
    • Anzahl der pro Sekunde aufgenommenen Datensätze: 5 000. Wir empfehlen, diese Datensätze in Batches von 100 in einer Schreibanforderung aufzunehmen.
    • Berechnung: 50 Anforderungen/Sek. * 10 KiB/Anfrage * 3 600 Sekunden/Stunde * 8 Stunden/Monat * 30 Tage/Monat * 0,50 USD/Million Schreibvorgänge von 1 KiB.
  • Arbeitsspeicherkosten: 34,99 USD
    • Berechnung: 100 Byte/Datensatz * 5 000 Datensätze/Sekunde * 3 600 Sekunden/Stunde * 2 Stunden * ~9 Stunden/Tag (nur pro Nutzung berechnet) * 30 Tage/Monat * 0,036 USD/GB-Stunde.
  • Magnetspeicherkosten: 77,76 USD
    • Berechnung: 100 Byte/Datensatz * 5 000 Datensätze/Sek. * 3 600 Sekunden/Stunde * 8 Stunden/Monat * 30 Tage/Monat * 6 Monate * 0,03 USD/GB-Monat.
  • Abfragekosten: 994,56 USD/Monat
    • 14 QPS benötigt ~8 TCU
    • Berechnung: 8 TCU * 8 Stunden pro Tag * 0,518 USD/TCU-Stunde * 30 Tage/Monat

Monatliche Gesamtkosten

  • Insgesamt: 1 323,31 USD/Monat

Zusätzliche Ressourcen zur Preiskalkulation

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