「データ移行のターゲット」 - AWS Database Migration Service
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 「データ移行のターゲット」 AWS Database Migration Service (AWS DMS) では、最もよく利用されているデータベースの多くをデータレプリケーションのターゲットとして使用できます。ターゲットは Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス、Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) DB インスタンス、またはオンプレミス データベースが可能です。 有効なターゲットの包括的なリストについては、「AWS DMSのターゲット」をご参照ください。
クロール可能なデータストア - AWS Glue
Amazon S3 自分のアカウントのパスをクロールするか、または別のアカウントのパスをクロールするかを選択できます。フォルダにあるすべての Amazon S3 ファイルが同じスキーマを持つ場合、クローラーはテーブルを 1 つ作成します。また、Amazon S3 オブジェクトが分割されている場合、メタデータテーブルは 1 つしか作成されず、そのテーブルのパーティション情報がデータカタログに追加されます。 Amazon S3 と Amazon DynamoDB クローラーは、AWS Identity and Access Management (IAM) ロールをアクセス許可のために使用して、データストアにアクセスします。クローラーに渡すロールは、クロールされる Amazon S3 パスと Amazon DynamoDB テーブルにアクセスするためのアクセス許可を持っている必要があります。
Amazon Athena 横串検索の使用 - Amazon Athena
Amazon S3 以外のソースにデータがある場合は、Athena の横串検索を使用してインプレースでデータをクエリしたり、複数のデータソースからデータを抽出して Amazon S3 に保存するパイプラインを構築したりすることができます。Athena の横串検索では、リレーショナル、非リレーショナル、オブジェクト、およびカスタムデータソースに保存されているデータの全体で SQL クエリを実行することができます。 Athena は横串検索を実行するために、AWS Lambda で実行されるデータソースコネクタを使用します。データソースコネクタは、ターゲットデータソースと Athena 間での変換を実行できるコードです。コネクタは、Athena のクエリエンジンの拡張機能として考えることができます。事前構築された Athena データソースコネクタは、Amazon CloudWatch Log
AWS PrivateLink の概念 - Amazon Virtual Private Cloud
Amazon VPC を使用して、論理的に分離された仮想ネットワークである仮想プライベートクラウド (VPC) を定義できます。VPC で AWS リソースを起動できます。VPC 内のリソースがその VPC の外部にあるリソースに接続することを許可できます。例えば、VPC にインターネットゲートウェイを追加してインターネットへのアクセスを許可したり、VPN 接続を追加してオンプレミスネットワークへのアクセスを許可したりします。または、AWS PrivateLink を使用して、サービスが VPC で直接ホストされているかのように、VPC 内のリソースがプライベート IP アドレスを使用して他の VPC 内のサービスに接続することを許可します。 AWS PrivateLink の使用を開始する際に理解しておくべき重要な概念を次に示します。 アーキテクチャ図 次の図は、AWS PrivateL
AWS Glue（分析用データ抽出、変換、ロード (ETL) ）| AWS
この図は、AWS Glue のユーザーが、複数のデータ統合エンジンを使用したジョブワークロードを作成するために、インターフェースオプションを選択する方法を示しています。左側に 1 つ、真ん中に 2 つ、右側に 1 つ、計 4 つのセクションを表示します。 左側の最初のセクションは、「データソース」と呼ばれています。 「Amazon S3」、「Amazon DynamoDB」、「Amazon EC2 上で実行するデータベース」、「データベース」および「SaaS」の、データソースが含まれます。 最初のセクションに、「インターフェースの選択」という図の上部にある真ん中のセクションを指す矢印があります。 この 2 番目のセクションには、3 つのセクションが含まれています。「AWS Glue Studio」、「Amazon SageMaker ノートブック」、「ノートブックと IDE」の 3 つです
LambdaをつかってS3にPUTされた情報のメタデータをDynamoDBで楽に管理する - Qiita
AWS Lambdaはre:Inventで発表された新しいコンピュートプラットフォームでクラウド上でコードスニペットをイベントドリブンで比較的簡単に動かせる特徴があります。例えばS3にデータがあがったとき、など今までだとどうしてもEC2をたてて、定期的にチェックをしながら動かす必要があったものが、文字通りS3側からイベントを発火してもらえるので、よけいなポーリングなどの手間がへり、結果的にコストをおさえながら目的を果たしやすくなっています。 そこで今回はS3上にあがったデータのメタデータをDynamoDBに管理するLambdaファンクションを作ってみたいと思います。 プレビューへの登録 まずはAWS Lambdaのプレビューを申し込みます。こちらから申し込む事が出来ます。 プレビュー申し込みは順番に案内しているみたいなので、申し込んだらあとは祈るのみです。 ファンクションの作成 今回はS3
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AWS Lambda Go vs. Node.js performance benchmark: updated 🔥 | HackerNoon
【制作1日目】 池澤あやかさん、イベント会場がヒートアップ間違いなしのアプリを制作、まずはクライアント側処理です ～ Amazon S3 / Cognito / Kinesis / DynamoDB 登場
