【DynamoDB Local】快適なDynamoDBのローカル開発環境を構築する
DynamoDBをデータベースとして用いる開発を、完全にローカル環境のみで完結させることができるよう環境構築したので紹介します。 システムの開発フェーズにおいては、個人が好き勝手に作って壊せるデータベース環境が欲しくなることも多いかと思います。RDS等のRDBであれば、ローカルにデータベースを立てればそれで終わりですが、DynamoDBでも同様にローカルにデータベースを立てることが可能です。 この記事では、ただ単に「ローカルにDynamoDBを立てて終わり」ではなく、コマンド一発ですぐに開発が始められるような、快適な開発環境を構築することをゴールとします。 前提とする環境 Docker Composeが利用可能である、インターネットアクセス可能なWindows もしくは Linux環境 これから解説する環境構築の前提は、これだけです。MacOS環境でも動作確認こそしていませんが、使うのはD
DynamoDBの設計力をあげたい - log4ketancho
サーバレスアーキテクチャを検討する際に、データベース層をどうするかはよく議論になります。リレーショナルデータベースに慣れている人は、なんとか RDS を採用できないか考えるのですが、現状は DB のコネクションプール問題などで RDS を用いるのはアンチパターンと言われています。 代替として用いられるのが NoSQL 型のデータベースである DynamoDB です。前述のような問題は発生せず、AWS でサーバレスなシステムを構築する際にデータベース層に採用されることが多いです。 しかし、これは私だけかもしれませんが、DynamoDBの（というよりも NoSQL 型データベースの？）設計に慣れていないこともあり、 「この要求・要件を実現するときに、どうテーブル設計すべき？」 「この設計で将来の機能拡張に耐えられるの？」 と不安になるシーンが多いです。特に後者が多く、これまでも「既に見えている
ゆううきブログ
2024-03-21 “LLM for SRE“の世界探索 SRE LLM 研究 ChatGPTが登場した当初、対話や要約、翻訳、コード生成などの典型的な言語タスクができても、SREやAIOpsの研究開発にはあまり関係ないのではないかと正直思っていた。AIOpsでは典型的にはいわゆるObservabilityデータ（メトリクス、ログ、トレースなど）が入… #SRE #LLM #論文 2024-01-04 2023年研究開発振り返り 日記 12月半ばに長らく取り組んでいた論文を投稿して気が抜けたのか、年末年始は呆けて過ごしている。気がついたら4日なってもまだ振り返りを書けていなかった。2023年は2022年と比べて自身の変化が少なく、振り返るためのやる気がでなかったのかもしれない。やる… #2023年振り返り #研究開発 #博士課程 2023-10-02 エンジニアのためのSRE論文への招待
DynamoDB Localの公式Docker Imageが公開されました。 - サーバーワークスエンジニアブログ
先日、DynamoDBを利用したアプリケーションの開発やテストに便利なDynamoDB Localの公式イメージが公開されたとのアナウンスがありました。 これまでは開発環境にJavaをインストールし、jarファイルをダウンロードしてからDynamoDBLocalを実行する必要があり利用するのに少し手間がかかりました。 今回、公式のDockerImageが公開されたことでよりdockerが利用できる環境であればのより手軽にDynamoDB Localを利用できるようになりました。 実際に使ってみる 今回はDocker for Macで実行しています。 DockerHubのページでは以下の実行コマンドが記載されています。 docker run -p 8000:8000 amazon/dynamodb-local このコマンドを実行することで公式のdockerhubからイメージがダウンロードされ
開発時のDynamoDB環境としてDynamoDB Localを用いた際に行なったノウハウを公開します。 | DevelopersIO
開発時のDynamoDB環境としてDynamoDB Localを用いた際に行なったノウハウを公開します。 DynamoDB Local立ち上げや管理画面であるDyanmoDB Admin、AWS SDK for Python (Boto3)を用いたDynamoDB Localへのアクセス方法等を紹介します。 はじめに 好物はインフラとフロントエンドのかじわらゆたかです。 現在私が構築を行っているサービスでは、DynamoDBをデータストアとして用いています。 開発時に開発者各々に開発用のDynamoDBのテーブルを作成すると、 テーブル名の重複やコストの問題が発生してしまいます。 これらの問題を回避するため、開発時にはDynamoDB Localを用いて開発を進めました。 それらの手法についてお伝えします。 環境は以下の環境で実施しております。 Mac OS X High Sierra 1
serverless frameworkでAWS Lambda+DynamoDBをやってみる · zephiransasのチラシの裏
serverless framewokを使って、AWS Lambdaの開発＆デプロイを簡単に行えるようになったので、メモ。 serverless frameworkをインストール まずはserverless frameworkをインストールします。 npm install -g serverless これでslsコマンドがインストールされます。 次に、serverless frameworkでAWS Lambdaの開発環境をscaffoldします。 sls create -t aws-java-gradle -n firstsls -tオプションにaws-java-gradleを指定することで、Java + Gradleの環境をScaffoldすることができます。 -tオプションではscaffoldのテンプレートを指定することができaws-java-gradle以外にも aws-nodej
Serverless Framework で DynamoDB を使う - Qiita
todos.js 気軽に使いたいので、あまりレイヤは設けたくはないのですが、Modelに相当する部分のみを todos.js として切り出しました。 Lambda と DynamoDB を意識せずに作れると良いけど、がっつり DynamoDB を意識している作りです。 「moment」は、日付を扱いやすくするライブラリです。 ユニークなキーを生成するのに「uuid」を使っています。「chance」でも良いと思います。 DynamoDB のテーブル名にステージを prefix として追加しています。やり方は他にもあるかもしれませんが、各ステージごとに DynamoDB テーブルを作る仕組みを盛り込まないと実際に利用するときに困ると思います。今回は、ステージを prefix としてテーブル名につけることで対応しました。 Javascript からステージを参照できるようにするために Plugi
時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログ
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
Local DynamoDBのテーブルデータを削除したいときの実装（テーブル削除→作成） - Qiita
Local DynamoDBのテーブルを残したまま中身を削除したくなったので、その時のメモ。Amazon DynamoDBを使っていれば、コンソールから消せますが、ローカルのDynamoDBを使っていると、なかなか面倒ですよね。 前提１：DynamoDBには複数データ削除用のメソッドはない テーブルの削除（deleteTable）、データを1件削除（deleteItem）はありますが、テーブル定義を残しつつデータのみを削除するメソッドは用意されていません。（DynamoDBの特性を考えればわからんでもないですが） 前提2：Scanした結果のItemはdeleteItemメソッドでは使えない ではとりあえずScanした結果を使ってItemを取り出して1個ずつ消そうかとこんなコードを組んでみますが for (Map<String, AttributeValue> item : scanResu
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時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する / The rebuild of time-series database on AWS