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在 Amazon Timestream 上通过时序数据机器学习进行预测分析
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原文中文，约10800字，阅读约需26分钟。
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内容提要
本文介绍了使用Amazon SageMaker和Amazon Timestream进行容量规划和预测分析的方法。通过利用SageMaker内置算法和Timestream的时间序列数据库服务，可以对DevOps数据进行预测分析，以避免业务中断。文章提供了使用SageMaker和Timestream的解决方案概览，并详细介绍了数据准备、模型训练和预测运行的步骤。最后，文章强调了使用Timestream的汇总功能和DeepAR算法的最佳实践。
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关键要点
- 使用Amazon SageMaker和Amazon Timestream进行容量规划和预测分析。
- 传统的反应式方法无法满足现代基础设施的动态需求。
- Timestream是无服务器的时间序列数据库，能够处理大量事件。
- SageMaker是完全托管的机器学习服务，支持快速构建和训练模型。
- DevOps团队可以使用Timestream存储和分析时间序列数据。
- 动手实验室需要AWS账户和必要的IAM权限。
- 数据准备步骤包括设置SageMaker会话和创建S3及Timestream客户端。
- 使用DeepAR算法进行时间序列预测，适合处理一维时间序列数据。
- 训练模型时使用前14天的数据，最后2天的数据用于测试。
- 模型训练完成后，通过部署端点进行预测。
- 预测结果可视化，帮助进行容量规划。
- 使用Timestream的汇总功能可以提高模型的准确性和效率。
- 建议在训练模型前对时间序列数据进行汇总。
- 清理AWS资源以避免产生费用。
- 结合SageMaker和Timestream的功能可以获得宝贵的预测见解。
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