結婚式のエンドロールを当日作った話
結婚のお礼と報告 でちょこっと書いた結婚式エンドロールをその場で作ってみたのお話 注意事項# 結婚式のエンドロールを自作したりするには結婚式場の協力が必須です。 作り出す前に式場に必ず確認を取りましょう。 PCからそのままプロジェクトにだせばいいじゃん！と思い込むのだめです(自戒) 動機# エンドロールを式場にお願いしようと思ったら高かったので、最近のイケてるサービスとか適当にガッチャンコすれば作れると思った。 今は反省している。 全体の構成# LINE Botに参加者から画像投稿を投げてもらう S3に保存すると同時に投稿者情報をDynamoDBに保存 投稿された画像にDynamoDBの投稿者情報から名前を追記 画像を全部結合して動画化し、事前に生成したエンドロールで必要な部分を結合 式の最後に流してもらう 全体の構成はこんな感じです。 サーバーレスアーキテクチャのお勉強がてら作ろうとした
Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) を使ってみた - Qiita
結果は明かで、導入後はDAXのキャッシュ機構によりスループット向上を確認できました。 本検証で実行したNodeJSのコード 環境変数DAXの有無で、DAXの利用有無を切り替えられるようにしました。 DocumentClientを利用していれば、既存コードをほぼ変更せず導入できると思います。 原因はわかりませんが、MalformedResultExceptionがエラーレスポンスで返却されることがあるので、リトライさせることで対応しました。 このメトリクスの「失敗したリクエストの数」にもカウントされないので、ハンドリングすることが望ましいです。 const AWS = require('aws-sdk'); const AmazonDaxClient = require('amazon-dax-client'); const _ = require('lodash'); const asyn
DynamoDBのパフォーマンス監視で考慮すべき4つの指標 - ManageEngine ブログ
Reading Time: 1 minutesこんにちは、ManageEngineエンジニアの園部です。 本日は、クラウドNoSQLのDynamoDBの監視についての話題をお届けします。 NoSQLデータベースは、近年のデータベースアプリケーションで人気が上昇しています。NoSQLデータベースの人気急上昇の理由は、動的でクラウドリソースに親和性があり、ビッグデータの処理に向いているためです。 特に、AWSのDynamoDBは、高い拡張性、可用性、信頼性に優れており、NoSQLデータベースの特長を生かしたサービスと言えます。 DynamoDBを使用したアプリケーションで高パフォーマンスを維持するためには、監視すべき重要な項目がいくつかあります。これらを見落とすと、アプリケーションのパフォーマンスが低下する危険性があります。DynamoDBのパフォーマンスを向上させるために監視する必要がある項
DynamoDB に boto3 で接続 （ハッシュキー、レンジキーを使う） - Qiita
# #aws dynamodb list-tables --endpoint-url http://localhost:8000 # aws dynamodb put-item --table-name tbl_iot --item \ '{ "id_device": { "S": "ras0001" }, "timestamp": { "S": "20180122082400" }, "temperature": { "N": "21.15" }, "humidity": { "N": "51.62" } }' \ --endpoint-url http://localhost:8000 # # aws dynamodb put-item --table-name tbl_iot --item \ '{ "id_device": { "S": "ras0002" }, "timestam
ここにハマった！DynamoDB - Technology Topics by Brains
はじめまして。Impulse開発チームの木村です。 今回は、Amazon DynamoDBを、 Apache Cassandraと同じように扱おうとした際に、ハマった点とその解決策を紹介します。 なお、DynamoDBの操作には、AWS SDK for JavaScript (Node.js)を使用しています。 テーブル定義編 テーブルをまとめる機能がない 複合primary keyに使える属性は、最大で2つ 日付・時刻型がない NS/SS/BS型は、配列ではない AttributeDefinitionsにkey属性以外を入れてはならない データ取得編 Range属性のみのkey条件指定はできない SQL(ライクな)文が使えない Expressionに、数値や文字列を直接書けない Range属性に対して2つの条件を指定できない Expressionには、含めてはならない予約語がある 一度に
DynamoDBのテーブル作成 - Qiita
パーティションキーは[Id]のみの単独PKテーブル GSIとして以下を追加（射影項目は全て） City：Name（～県の～さんを検索できる） Sex：Name（性別の～さんを検索できる） Mail：なし（メールアドレスで検索する） テーブル作成画面 最初にテーブルの名前とプライマリキーを指定する。[デフォルト設定の使用]のチェックは外しておく。 そしてGSIを作成する。請求モードは[プロビジョンドキャパシティー]を選択する。 キャパシティは選択できない。なぜならAuto Scalingを利用しているから。 Auto Scalingの設定は読み込みと書き込みで分けることができる。GSIも別に設定できるけど、とりあえずデフォルトにする。 暗号化はAWSがデフォルトで用意しているキーを利用する。 これで作成する。 テーブル管理画面 概要 作成されたテーブルの概要が表示されている。デフォルトではス
DynamoDBをPython（boto3）を使って試してみた - Qiita
はじめに AWSのマネージドNoSQLであるDynamoDBについて調べたことをまとめてみました。 RDBMS暦が長いと、なかなかに難しいですね。 理論 キーの考え方 DynamoDBでレコード(Item)を一意に決定するプライマリキーには以下の2通りがあります。 パーティションキー パーティションキー＋ソートキー パーティションキーはハッシュキー、ソートキーはレンジキーと呼ばれていたりします。 パーティションキーといった方がしっくりきますね。 パーティションキーはその名の通り、パーティションを分割して保存されます。パーティションキーが異なるItemは独立性が高く、パーティションキーを横断した処理はDynamoDBは苦手とします。 一方、ソートキーは同じパーティション内で順序を含めて保存されます。 同一パーティションキー内のデータをユニークに決定する属性です。 例として某アイドルのテーブル
【初心者向け】DynamoDBを理解する〜Pythonを用いた取得パターン特化編〜 - Qiita
DynamoDBとは Amazon DynamoDBは、フルマネージド型のNoSQLデータベースサービスで、 高速で予測可能なパフォーマンスとシームレスなスケーラビリティを特長としています。 大切なことは全部公式ドキュメントが言ってるので、 簡単にまとめると管理不要のNoSQLデータベースサービスのこと。 そもそもNoSQLって? リレーショナルモデルの代わりに、キーと値のペアやドキュメントストレージなど、データ管理のための代替モデルを使用します。 RDB(リレーショナルデータベース)はデータを保持するテーブル間に関係性があり、 それぞれのトランザクションがデータの一貫性(ACID)を保つように設計されています。 具体的には物理的なレコードのロック(他のトランザクションからの取得・更新などを一時的に待機させる)やロールバック・コミットなどのトランザクション制御指示などによりACIDが実現さ
コンセプトから学ぶAmazon DynamoDB【GSI篇】 | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。今回はグローバル・セカンダリ・インデックス（GSI）にフォーカスします。LSIを忘れないうちにGSIいきますよっ。 ローカル・セカンダリ・インデックス（LSI）というのは、ハッシュキーattributeが共通で別のレンジキーattributeを持つ、複合キーテーブルに対するインデックスでした。 グローバル・セカンダリ・インデックス（GSI）とは 例えば、Amazon DynamoDB Developer Guide - サンプルテーブルとデータにあるProductCatalogテーブルは、Idがハッシュキーとなったハッシュキーテーブルです。つまりこのテーブルは、Idを条件としたquery（問い合わせ）しかできません。ハッシュキーテーブルであるが故に、LSIも定義できません。 アプリケーション要件「ProductCategoryで絞り込んだ後、Title
DynamoDB全くわからない、から、ちょっとわかるようになるまでの道しるべ | DevelopersIO
DynamoDBを利用するためのポイントをざっくりまとめた。 リンク集みたいな感じになっていますが、どこから手をつけて良いかわからない方は参考にしてみてください。 目次 DynamoDB概要 Amazon DynamoDB は、どのような規模でも信頼性が高いパフォーマンスを維持できる、非リレーショナルデータベースです。 完全マネージド型、マルチリージョン、マルチマスターのデータベースで、レイテンシーを 10 ミリ秒未満に維持でき、 組み込みのセキュリティ、バックアップと復元、インメモリキャッシュを利用できます。 Amazon DynamoDB DynamoDBの特徴 フルマネージドサービス データの格納と取得に特化（高度な最適化）されている 表結合など柔軟なクエリを発行するのは不得意 「値」とそれを取得するための「キー」だけを格納するというシンプルな機能を持った「Key-Valueストア」
DynamoDBのキャパシティユニットについて - 闘うITエンジニアの覚え書き
読み書きの度に料金がかかる 読み込み/書き込みキャパシティーモードとして「プロビジョニング」と「オンデマンド」から選択できる プロビジョニングモードの場合 月あたり 25WCU、25RCU は無料利用可能 読み込み/書き込み キャパシティユニット単位 で料金がかかる テーブルや索引(GSI/LSI)に事前にキャパシティユニットを割り当てる必要がある 事前に割り当てたキャパシティユニットを超えるスループットは出せない ※ProvisionedThroughputExceededException が発生する 1 読込キャパシティーユニットで、最大サイズ 4KB の項目について、1秒あたり1回の強力な整合性のある読み込み 又は 1秒あたり2回の結果整合性のある読み込みが可能 ※4KB未満のレコードはレコード毎に4KBに切り上げられて計算される 1書込キャパシティーユニットで、最大でサイズ 1K
DynamoDBを使いこなして精神的安定を手に入れた - Qiita
今私が開発している新サービスをDynamoDBを使用して開発/運用しているので、使ってみてのメリット/デメリットをSQLと比較しながら説明できればと思います。 知見が新たに溜まったらどんどん追記していく予定です。 早速、SQL(MySQL)と比較してのDynamoDBメリット/デメリットを書いていきたいと思います。 その前に、DynamoDBの用語にまだなれていない方は先にこの記事の最後の方にある用語マッピングを見てから読んでいただいたほうがすんなり理解できると思います。 また、既存のgemは検索系が弱かったので dynamodb-api gem を自作しました。是非、使ってみてください。 ※スターいただけるとモチベーション上がるので、よろしくお願いいたします笑 メリット 容量無制限という精神的安定が手に入る 私が今回DynamoDBを選定した背景の大きな理由の一つ、容量に制限がないところ
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