Quicksight обновляет информационные панели Anomaly для отображения данных в реальном времени

В настоящее время в AWS QuickSight есть возможность обновить набор данных из S3 с помощью обновления по расписанию. После обновления данных обычные информационные панели (визуальные диаграммы) обновляются новыми данными.

Для панелей мониторинга аномалий (аналитическая диаграмма) в настоящее время, если данные обновляются, нам необходимо вручную запустить «запустить сейчас», а затем запустить «обновление».

Есть ли у них способ или вариант автоматизировать обновление панели мониторинга аномалий? Можем ли мы запустить его с помощью программирования?

Я просто пытаюсь выяснить, может ли пользователь опубликованной информационной панели вручную обновлять данные, скажем, каждую минуту или около того. AWS предоставляет множество документации и видеороликов, в которых обсуждается создание панелей мониторинга, но почти ничего не говорится о возможностях панели мониторинга пользователей.   —  person Arvind Purohith    schedule 24.10.2019

Вам нужно использовать SPICE? Прямые запросы / чтения всегда загружают текущее состояние базы данных.   —  person Arvind Purohith    schedule 11.11.2019

См. также:  Ошибка при разборе файла решения NEOS в Pyomo
Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
IT Шеф
Комментарии: 1
  1. Arvind Purohith

    Я использовал AWS CLI с помощью следующей команды:

    aws quicksight create-ingestion --aws-account-id <YOUR-AWS-ACCOUNT --ingestion-id <UNIQUE-ID> --data-set-id <DATASET-ID> --region <REGION>
    

    —aws-accout-id -> Аккаунт для желаемого быстрого взгляда

    —ingestion-id -> Это может быть любое уникальное имя (строка)

    —data-set-id -> Перейдите к набору данных QuckSight, чтобы найти уникальную строку

    —region -> Ваш регион для aws-аккаунта

    Также я сделал то же самое, используя Python boto3:

    import boto3
    import calendar
    import time
    
    client = boto3.client(
        'quicksight',
        region_name='us-east-1'
    )
    
    
    #to create unique number
    ingestionID = calendar.timegm(time.gmtime())
    response = client.create_ingestion(
        DataSetId='12345e-d123-4123-b1a1-12f30154b123',
        IngestionId=str(ingestionID),
        AwsAccountId='123456789123'
    )
    
    
    print(response)
    
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: