ある製造業の企業は、工場内の数千台の IoT センサーから 1 秒ごとにデータを収集するシステムを AWS 上に構築しています。以下の特性があります。
・1 日あたり数十億件の時系列データポイントを書き込む高頻度インジェ

Question

ある製造業の企業は、工場内の数千台の IoT センサーから 1 秒ごとにデータを収集するシステムを AWS 上に構築しています。以下の特性があります。
・1 日あたり数十億件の時系列データポイントを書き込む高頻度インジェスト
・直近 1 週間のデータへの高頻度クエリ（異常検知、リアルタイムモニタリング）
・1 週間以上前のデータは月次分析で参照するが、アクセス頻度は低い
・補間（Interpolation）やスムージングなど時系列データ特有の SQL 関数を活用したい
・ホット/コールドストレージへの自動データ移動でストレージコストを最適化したい

このユースケースに最も適した AWS サービスはどれですか？

Accepted Answer

正解: Amazon Timestream for LiveAnalytics。Amazon Timestream for LiveAnalytics は時系列データ専用のフルマネージドサービスです。ホットストア（直近データ、高速アクセス）とコールドストア（古いデータ、低コスト S3）の 2 層ストレージを保持ポリシーに基づいて自動管理します。補間・スムージング・time_series 集計などの時系列専用 SQL 関数を標準搭載し、数十億のデータポイントへのスケールにも対応しています。

選択肢Aの Amazon DynamoDB は汎用 NoSQL データベースであり、時系列専用の組み込み関数がなく、大量の時系列集計クエリは非効率です。Streams によるアーカイブは追加の実装コストが発生します。

選択肢Cの Amazon Redshift は OLAP ワークロードに適していますが、IoT センサーのような高頻度書き込みには向かず、ホット/コールドストレージの自動管理機能もありません。

選択肢Dの Amazon OpenSearch Service は全文検索・ログ分析に強みがありますが、時系列専用の補間や数学的スムージング関数は提供せず、大規模時系列データの書き込みコストも割高になります。

Answer

Amazon DynamoDB（TTL で古いデータを自動削除し、DynamoDB Streams で S3 にアーカイブ） — Amazon DynamoDB は汎用 NoSQL データベースであり、時系列専用の組み込み関数がなく、大量の時系列集計クエリは非効率です。Streams によるアーカイブは追加の実装コストが発生します。

Answer

Amazon Redshift（timestamp カラムを Sort Key に設定） — Amazon Redshift は OLAP ワークロードに適していますが、IoT センサーのような高頻度書き込みには向かず、ホット/コールドストレージの自動管理機能もありません。

Answer

Amazon OpenSearch Service（時系列インデックスの ILM（Index Lifecycle Management）ポリシーで自動ロールオーバー） — Amazon OpenSearch Service は全文検索・ログ分析に強みがありますが、時系列専用の補間や数学的スムージング関数は提供せず、大規模時系列データの書き込みコストも割高になります。

解説

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