AWS の舞台裏 – DynamoDB の UpdateTable の高速化 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS の舞台裏 – DynamoDB の UpdateTable の高速化 AWS ではイノベーションのペースについてよく語られます。そしてその結果はこのブログ、AWS 新着情報ページや、毎週開催される AWS on Air ストリームで共有しています。今日は、舞台裏で起こっているイノベーションといった、少し変わった種類のイノベーションについてお話したいと思います。 AWS のお客様は、それぞれさまざまなサービスを組み合わせて利用しており、それらのサービスを独自の方法で使っています。すべてのサービスが計測および監視され、サービスの設計、構築、実行、スケーリング、進展を担当するチームは、得られるすべてのメトリクスに常に注意を払っています。このメトリクスは、サービスがどのように使用されているか、負荷がかかった状態でどのように機能するかについての
Amazon Web Services ブログ サーバーレスでスケールするマルチプレイヤーゲームを構築する 本投稿は、Sr.Solutions Architect, Developer Acceleration の Tim Bruce による記事を翻訳したものです。 ゲーム開発は、要件が急速に変化するため非常に繰り返しの多いプロセスです。ゲーム開発者の多くは、可能な限り多くの時間を機能の構築のために費やしたいと思っており、サーバー設定、インフラストラクチャ管理、スケーリング技術の習得に時間を費やしたくないと考えています。 AWS のサーバーレスサービス を利用することで、4つの大きなメリットが得られます。1つ目は、運用オーバーヘッドを削減することで、企画からリリースまでのプロセスを短くします。2つ目は、運用に必要なハードウェアとソフトウェアを過剰にプロビジョニングしないため、コスト削減を実
New – Convert Your Single-Region Amazon DynamoDB Tables to Global Tables | Amazon Web Services
AWS News Blog New – Convert Your Single-Region Amazon DynamoDB Tables to Global Tables [This post has been updated on March 17th 2020. You can now update update existing global tables to the new replication model] Hundreds of thousands of AWS customers are using Amazon DynamoDB. In 2017, we launched DynamoDB global tables, a fully managed solution to deploy multi-region, multi-master DynamoDB tabl
SORACOM GPSマルチユニットのデータをTerraformでIoT RuleとDynamoDB作って受け取ってみた | DevelopersIO
はじめに CX事業本部の佐藤智樹です。 今回は案件で初めてTerraformを使うことになったので軽く肩慣らしとして、IoTデバイスからのデータ受信する構成を作ってみました。 せっかくなので、最近買った「GPS マルチユニット SORACOM edition」からデータを飛ばして試してみます。 全体的には以下のような構成です。 現在はSORACOM HarvestやSORACOM Lagoonでデバイスデータの可視化は非常に簡単にできるので、すぐにデータを可視化したい場合はそちらの使用をおすすめします。 Terraformの設定 基本的に以下の書籍でCLIなどはセットアップしました。Terraformのバージョン管理には、tfenvを使っています。 項目名 バージョン コードの内容 Terraformのコードは以下になります。基本的にDynamoDBとIoT Rule、実行に必要なロールと
Amazon DynamoDB用 NoSQL WorkbenchがGAになったので使ってみた | DevelopersIO
こんにちは。サービスグループの武田です。 約半年ほど前にAmazon DynamoDB用 NoSQL Workbench（以下、Workbench）がプレビュー版として公開されました。先日このツールが一般公開（GA）となりましたので試してみました。 Amazon DynamoDB 用 NoSQL Workbench が一般公開されます。 NoSQL Workbenchとは DynamoDB用のクラスプラットフォームなデータベース開発ツールです。DynamoDBのテーブル設計や作成、クエリ実行だけでなくデータモデリングやデータ可視化、クエリ開発機能を提供します。 環境 次のような環境で検証しています。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.15.3 BuildVersion: 19D76 $ brew --version Hom
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
【AWS DevDay Tokyo 2019 セッションレポート】40分で分かるDynamoDBでのApp開発 #awsdevday | DevelopersIO
AWS DevDay Tokyo 2019のセッション、「40分で分かるDynamoDBでのApp開発」をレポートします。 セッション概要 Amazon DynamoDBはフルマネージドサービスで提供されるkey-value およびドキュメントデータベースです。世界中でもAmazonを始め多くのユーザーに利用されており、是非このセッションでDynamoDBを利用した開発の導入部分を学んで頂きたいと考えています。 本セッションではpythonで書かれたサンプルアプリを例として主要なデータ操作、よく比較されるRedisとのユースケースでの使い分けなどを解説します。 是非アプリケーション開発でDynamoDBを導入する手助けになれば幸いです。 スピーカー アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト 成田 俊（@oranie）さん セッション内容 Introducti
Pythonistaに贈るAWS Lambda入門 / AWS Lambda Essentials for Pythonista
2020年4月15日に開催された「みんなのPython勉強会#56」で講演した際の資料です。
[アップデート]DynamoDBのアイテムレベルの変更をKinesis Data Streamsで直接キャプチャできるようになりました | DevelopersIO
CX事業本部＠大阪の岩田です。 2020/11/23付けのアップデートによりKinesis Data Streams for DynamoDBが利用可能になりました。この機能を利用すると、DynanoDBのアイテムレベルの変更をKinesis Data Streamsで直接キャプチャすることが可能です。 これまでもDynamoDB ストリームを利用してDynamoDBの変更をキャプチャすることはできましたが、今回Kinesis Data Streamsによるサポートが追加されたことで、より高度なシナリオに対応できるようになりました。 例えばですが Kinesis Data Analyticsを利用してストリームされた変更内容を分析する Kinesis Data Firehoseを利用してS3やAmazonES、Redshiftといった別サービスにデータを投入する といったことが可能になりま
AWSのNoSQLデータベースAmazon DynamoDBの特徴とベストプラクティス｜コラム｜クラウドソリューション｜サービス｜法人のお客さま｜NTT東日本
2020.06.17 ｜ Writer：H.Mori AWSのNoSQLデータベースAmazon DynamoDBの特徴とベストプラクティス 多くのユーザーが頻繁に訪れて利用するオンラインサービスは、大量のデータを滞りなく処理し、さらに拡張していく必要があります。では、このようなデータ管理を効率的に行うにはどうすればいいのでしょうか？ AWSではそのひとつの答えとして、数ミリ秒台のパフォーマンスを実現するデータベースである「Amazon DynamoDB」を提供しています。本コラムではその特徴や利用例を紹介します。 大量データを高速に処理し、無限の拡張性を持つべく誕生したAmazon DynamoDB インターネット上で展開される、広告やゲーム、メディア配信、ショップ、金融、予約、IoTなど、非常に多くのユーザーの要求に対応しデータ処理を迅速に行うことが必要なビジネスが急成長しています。こ
DynamoDB むずい。具体的には テーブル設計がむずい カラムのrenameやテーブル名のrenameがむずい テーブル設計にも関わるが、検索がパーティションキーとソートキーを通してしかできない。もしくは、別にindexテーブルをつくるGSIやLSI機能を利用する。 RDBのように正規化して保存するのではなく、欲しいデータをほしい形で保存するみたいに言われるけど、結局データの持ち方の理想形がわからない。 また、既存のカラムのrenameができなかったり、テーブル名のrenameができなかったりする。 これらのrenameがしたい場合は、dynamodbのstreamという機能を使ってデータを新しいカラム(もしくはテーブル)に流しつつ、既存のデータをコピーしないと行けない。しんどい。 既存のテーブルの形の修正がしにくいから、結局最初に設計した未熟なテーブルの良くない部分をアプリケーション
GitHub - openfaas/faasd: A lightweight & portable faas engine
faasd - a lightweight & portable faas engine faasd is OpenFaaS reimagined, but without the cost and complexity of Kubernetes. It runs on a single host with very modest requirements, making it fast and easy to manage. Under the hood it uses containerd and Container Networking Interface (CNI) along with the same core OpenFaaS components from the main project. Use-cases and tutorials faasd is just an
Learn about the background, challenges, and future of Airbnb’s distributed scheduling and queueing system. IntroductionAsynchronous background jobs can often dramatically improve the scalability of web applications by moving time-consuming, resource-intensive tasks to the background. These tasks are often prone to failures, and retrying mechanisms often make it even more expensive to operate appli
[レポート] Amazon DynamoDB データモデリングのコアコンセプト #AWSreInvent #DAT329 | DevelopersIO
re:Invent 2023 で行われた BreakOut セッションData modeling core concepts for Amazon DynamoDB (DAT329)のセッションレポートです。 概要 Developers experienced with Amazon DynamoDB can join this session to learn the core concepts of DynamoDB data modeling. Explore best practices for common access patterns used by DynamoDB customers for applications that need consistent, fast performance at any scale. Learn best practices and
![[レポート] Amazon DynamoDB データモデリングのコアコンセプト #AWSreInvent #DAT329 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2efed04be58c890b30e2b72fa65ffa4b49765237/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-session-report.png)
RSS非対応なページの更新状況をLambda+DynamoDBで毎日確認してみた | DevelopersIO
こんにちは、AWS事業本部の荒平(@0Air)です。 皆さんはインターネット上で「このページの更新を追っかけたいのにRSS対応してない・・・！」となったことはありませんか？ 今回はそうなってしまった自分のためにページの更新状況を確認する仕組みを作ってみました。 （RSS非対応を追う仕組みを持つプラグインやサービスはいくつか存在していますが、しっくり来なかったため） ちなみに、RSSに対応しているページの場合は以下のような仕組みで実現が可能です。 前置き この仕組みは、実際に取得リクエストが送信されるため高頻度で実施しないようにしてください（相手のサーバに負荷を与える行為と判定される可能性があります） ページを取得してハッシュ化し、差分チェックを行うという仕組み上、ページのレスポンスが毎回異なるサイトなどには利用できません（ハッシュ値が毎回異なるため） 構成図 本エントリの構成図です。 Cl
Angular + Amplify DataStoreを試してみる #reinvent | DevelopersIO
どうも！大阪オフィスの西村祐二です。 この記事はAngular Advent Calendar 2019の16日目の記事です。 re:Invent 2019期間中に、Amplifyの新機能「Amplify DataStore」が発表されました！今回は、この機能をAngularで試してみたいと思います。 「Amplify DataStore」を使うことによってデバイスやブラウザのストレージを使ったオフライン対応などが簡単にできたり、開発者はローカルのデータを扱うような感覚で、簡単に分散されたデータを扱うことができます。 速報記事は下記になります。Amplify DataStoreの説明は下記を参照ください。 【速報】デバイスのデータストア向けの新機能「Amplify DataStore」が公開されました！ #reinvent https://aws-amplify.github.io/doc
DynamoDB Mapper for Java でサポートされるデータ型 - Amazon DynamoDB
このセクションでは、Amazon DynamoDB でサポートされているプリミティブな Java データ型、コレクション、および任意のデータ型について説明します。 Amazon DynamoDB では、次のプリミティブな Java データ型とプリミティブなラッパークラスがサポートされています。 String Boolean, boolean Byte, byte Date (ISO_8601 ミリ秒精度文字列、UTC に転換) Calendar (ISO_8601 ミリ秒精度文字列、UTC に転換) Long, long Integer, int Double, double Float, float BigDecimal BigInteger DynamoDB での命名規則およびサポートされている各データ型の詳細については、「Amazon DynamoDB でサポートされるデータ型と命名
Windows Server 2016 で実現しちゃう HCI (Hyper Converged Infrastructure)
Serverless Frameworkを利用し、DynamoDBを使ってみた。 | DevelopersIO
こんにちは。イムチェジョンです。 今回はServerless Frameworkを利用してDynamoDBを使ってみるハンズオンをやってみようと思います。 AWS Management Consoleを利用してDynamoDBを使ってみるハンズオンを前にブログで作成したので、よろしかったら、下の青いタイトルをクリックしてください。 NoSQL テーブルを作成してクエリを実行する 今回は上のハンズオンでやったNoSQL テーブルを作成してクエリを実行することをServerless Frameworkを使ってやりたいと思います。 アジェンダ Serverless Framework 初期設定 DynamoDB テーブルの作成 DynamoDB テーブル操作（関数） まとめ 1. 初期設定 1-1. サービスを作成 まず、Serverless Frameworkのサービスを作成します。 サービス
ども、@kimihom です。 最近はサンフランシスコ Twilio カンファレンス 帰りで Twilio の記事ばかり書いている気がする。今回も Twilio ネタ。 Twilio といえば コミュニケーション API ではあるんだけど、最近はサーバーレスな開発でも便利に使えるのでその視点で記事を書いてみる。 Twilio でのサーバーレス開発 Twilio では Twilio Functions (NodeJS Lambda) と Twilio Assets (S3) の2つが提供されている。そして何より、最近はそれをまとめて開発できる Twilio CLI が提供され、組み合わせの開発が簡単になった。この Twilio CLI が今年のカンファレンスで発表されて、圧倒的に便利になっている。 AWS で、わざわざ S3 と Lambda を使うためだけに新しくアカウントを開設するっての
こんにちは、CX事業本部の夏目です。 AWS LambdaとServerless #1 Advent Calendar 2019 - Qiitaということで、今回はサーバーレスで軽く負荷分散みたいなのを実装してみようと思います。 やりたいこと ユーザーごとにS3にJSONファイルを置いている 同時実行数を1に制限したSQSトリガーのLambdaを使って、同じファイルに対して同時書き込みが起きないように制限している これをある程度並列で動かせるようにする 構成 同時実行数を1に制限したSQSトリガーのLambdaを複数用意して処理を分散させる 一つのキューから複数のLambdaが生えているのではない Lambdaとキューの組がいっぱい Lambdaの実態としてのコードは同じものを使用する 同じLambdaがいっぱい ユーザーのデータを書き込むのに直近でしようしたキューはDynamoDBに保存
AWS#WebSocketAmazon API Gatewaytechこの記事は別アカウント(mryhryki)に移行しました。 Discussion
DynamoDB の設計について考えてみる。 - Qiita
Amazon DynamoDB の特性 フルマネージド型の NoSQL データベースサービス 3つの Availability Zone に保存されるので信頼性が高い 性能要件に応じて、テーブルごとにスループットキャパシティを定義するキャパシティの Auto Scaling、オンデマンドキャパシティといった設定も可能 ストレージの容量制限がない DynamoDB のテーブル DynamoDB におけるテーブルはRDBMSにおけるテーブルと概念が異なります。 テーブルを作成する際に、Primary Key を指定する必要があります。 Primary Key はテーブルの各項目を一意に識別するために使います。Primary Key は、Partition Key および Sort Key で構成されます。(Sort KeyがなくPartition Keyのみの場合もあります) Item は R
DynamoDBにデータ投入 次に作ったテーブルへバラバラに何件かデータを投入します。今回は何らかのアンケートに回答があった想定で投入します。AWS CLIの dynamodb batch-write-item を使って複数件を何度か投入します。 sample.json { "RETOOL_SAMPLE": [ { "PutRequest": { "Item": { "id": { "S": "tenantA" }, "createdAt": { "N": "100" }, "date": { "S": "2010-03-01" }, "answer": { "S": "1" } } } }, { "PutRequest": { "Item": { "id": { "S": "tenantA" }, "createdAt": { "N": "101" }, "date": { "S": "
Monitoring Amazon DynamoDB for operational awareness | Amazon Web Services
AWS Database Blog Monitoring Amazon DynamoDB for operational awareness Amazon DynamoDB is a serverless database, and is responsible for the undifferentiated heavy lifting associated with operating and maintaining the infrastructure behind this distributed system. As a customer, you use APIs to capture operational data that you can use to monitor and operate your tables. This post describes a set o
[アップデート] より低コストにDR対策できるかも！？DynamoDB がテーブルバックアップの別リージョンへのリストアをサポートしました！ | DevelopersIO
先日のアップデートで、DynamoDB のテーブルバックアップを他のリージョンにリストアできるようになりました！ You can now restore Amazon DynamoDB table backups as new tables in other AWS Regions 何が嬉しいのか 従来、DynamoDB における DR および BCP 対策としてはグローバルテーブルを使うことで、マルチリージョン、マルチマスターのデータベースを構築することが可能でした。アクティブ/アクティブのような構成を希望される場合はグローバルテーブルで良いのですが、数時間のダウンタイムが許容でき、障害時のみ別リージョンを使えれば良い、というような要件においては少々贅沢な構成となっていました。(グローバルテーブルの場合、レプリカ数分の Write キャパシティユニット料金＋データ転送料金が必要となります
AWS LambdaでGolangのWebフレームワークGinを利用してみた｜デロイト トーマツ ウェブサービス株式会社（DWS）公式ブログ
最近は体調管理に一番困っているやっさんでございます。 頭痛や肩こり、そして腰痛。 年齢が上がると人には話しにくい悩みが増えていきますね。 さて、今回はAWS Lambdaで GolangのWebフレームワークGinを利用してみました。 Ginとは GinはGo（Golang）で記述されたWebフレームワークです。 パフォーマンスと優れた生産性が必要な場合は、Ginが気に入るはずです。 AWS Lambda × Ginのメリット AWS LambdaでGinを利用することのメリットを考えてみます。 再利用性と可搬性の向上 Ginを利用することで、再利用性と可搬性が向上します。 GinはWebフレームワークですので、サーバーでも動かすことができます。 少しの修正でAWS Lamdaからコンテナアーキテクチャに変更することも可能になります。 フレームワークの恩恵を享受できる GolangではAW
[Node.js][Jest]LocalStackを使ったDynamoDBテストを並列で行う方法 | DevelopersIO
吉川@広島です。 テストでのデータベース単位の捉えかた - 日々常々 こちらの記事がはてなブックマークに上がっており、興味深く拝見していました。 テストに閉じたデータベース ここでのテストはテストメソッドのイメージです。テストインスタンスがクラス単位ならテストクラス単位でもいいんですが、とにかくテストの実行単位ごとに完全に独立したデータベースを使用します。 図はシンプルですが、テストケース数が100ならデータベース数も100になるイメージです。 すべての情報がテストに閉じている、理想の形です。実現できるならこれでいきたい。 荒唐無稽なことを言っているように感じるかもしれませんが、たとえばH2 Database Engineをインメモリでテストごとに名前を変えれば実現できます。 こちらの記述を見て、普段行っているLocalStack上のDynamoDBに対するJest自動テストにおいても活か
![[Node.js][Jest]LocalStackを使ったDynamoDBテストを並列で行う方法 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/57f7997123e4b20e9f384e2b524cfb195f61f6db/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2021%2F01%2Flocalstack-icatch.png)
Python (boto3) で DynamoDB の条件付き項目追加・更新をやってみる - michimani.net
DynamoDB の項目追加 put_item() については過去に書いたのですが、その時は必須パラメータのみを指定して動作を確認しました。今回は、オプションパラメータを使用して項目の追加と更新をやってみます。 過去に書いた記事はこちら。 目次 準備 テーブルの作成 サンプルデータのロード 項目の条件付き追加・更新 既に存在する項目と同じキーを持つ項目を追加しようとしたときに上書きされるのを防ぐ 特定の条件を満たす場合のみ更新する まとめ 準備 今回は AWS の公式ページにあるサンプルデータを使います。 ステップ 1: サンプルテーブルの作成 - Amazon DynamoDB いくつかサンプルのテーブルとデータが用意されていますが、その中の Thread テーブルのデータを使います。 テーブルの作成 上のリンクではマネジメントコンソールでのテーブル作成手順が載っていますが、テーブルの作
GitHub - datastax/dynamo-cassandra-proxy: Preview version of an open source tool that enables developers to run their AWS DynamoDB™ workloads on Apache Cassandra™. With the proxy, developers can run DynamoDB workloads outside of AWS (including on premises
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Best practices for modeling relational data in DynamoDB - Amazon DynamoDB
This section provides best practices for modeling relational data in Amazon DynamoDB. First, we introduce traditional data modeling concepts. Then, we describe the advantages of using DynamoDB over traditional relational database management systems—how it eliminates the need for JOIN operations and reduces overhead. We then explain how to design a DynamoDB table that scales efficiently. Finally, w
概要 ここ数年、AWSのNoSQLの1つのサービスであるDynamoDBを利用する上で設計の知見が溜まったので書いていこうと思います。NoSQLは最初の設計をミスると後から回収するのが大変です。なので慎重に設計する必要があると感じました。 それと、DynamoDBはkey-valueのNoSQLなので検索やインデックスの貼り方がとても難しいとも感じました。SQLしか設計したことがなかったので初めは苦戦しました。 でも、なぜそこまでしてDynamoDB(NoSQL)を使いたいのかは、「DynamoDBを使いこなして精神的安定を手に入れた」こちらの記事を読んでいただければと思います。また、基本的な用語などがわからないときも読んでみてください。 では、検索にどのような癖があるのかを説明し、どの様に設計すれば回避できるのかを説明します。設計に良い影響を与えられると思うので、ぜひ読んでみてください。
データアナリティクス事業本部、池田です。 7月に入社以来、一番触っている技術（？）はGoogle スプレッドシートとExcelでした。 ヨソウガイデス…（嫌な訳ではありません。） 最近はチームでの自分の役割を説明する時に「スプレッドシートとExcel担当です。」って言ってます。 そんな訳で、この夏のスプレッドシートの思い出の中で、 Amazon DynamoDBへの一括登録用のデータ作成を紹介します。 スプレッドシートでデータを生成する スプレッドシートに登録したいデータを記入して、関数でJSONに整形します。 Python（Boto3）で登録するために、JSONは以下の形式にしておきます。 { "RequestItems": { "{テーブル名}": [ { "PutRequest": { "Item": { "{登録するKey1}": "{登録するValue1}", "{登録するKey
Node.js | AWS SDKでDynamoDBを操作(挿入, 取得, 更新, 削除) - わくわくBank
AWS SDKを利用してDynamoDBを操作する方法について確認します。「テーブル作成・削除」「アイテムの挿入・取得・更新・削除」について取り上げます。 const AWS = require('aws-sdk') AWS.config.loadFromPath('./config.json') const dynamoDB = new AWS.DynamoDB() const params = { TableName: 'users', AttributeDefinitions: [ { AttributeName: 'user_id', AttributeType: 'N' }, // number { AttributeName: 'created_at', AttributeType: 'S' }, // string { AttributeName: 'post_id', At
DynamoDB Local jar は、ここに記載されている AWS CloudFront ディストリビューションリンクからダウンロードできます。2025 年 1 月 1 日以降、古い S3 ディストリビューションバケットはアクティブではなくなり、DynamoDB Local は CloudFront ディストリビューションリンクを通じてのみ配信されます。 DynamoDB Local には、DynamoDB Local v2.x (現行) と DynamoDB Local v1.x (レガシー) の 2 つのメジャーバージョンがあります。バージョン 2.x (現行) は Java ランタイム環境の最新バージョンをサポートし、Maven プロジェクトの jakarta.* 名前空間と互換性があるため、できる限りバージョン 2.x を使用してください。DynamoDB Local v1.x
はじめに 実案件でDynamoDBを使ったので、「基本的な話」と、「注意スべき点」についてまとめておく。（個人的な集大成的なドキュメント） 自己解釈も大いに含まれている＆わかりやすさ優先で記載しているので、あまり正確でない記述もあります。 ちゃんと最新の公式ドキュメントを読んでくださいね。 基本的な話 公式の開発ガイドも一通り読みましたが、Black Beltの資料が一番わかりやすかったので、それを抜粋しながら説明します。 ちゃんとした内容は最新の公式ドキュメントを読んでください。 引用資料 DynamoDBの概要がわかる資料 - AWS Black Belt Online Seminar 2017 Amazon DynamoDB 追加機能ついて説明されている資料 - AWS Black Belt Online Seminar 2018 Amazon DynamoDB Advanced D
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 PythonでDynamoDBを操作する際にboto3を使っても良いのですが、Object-Document Mapper（ODM）として大変使いやすいPynamoDBがあります。今回はPynamoDBで記述したコードの単体テストをモックフレームワークのｍotoを使って行ってみたいと思います。 Welcome to PynamoDB’s documentation! — PynamoDB 5.5.1 documentation getmoto/moto: A library that allows you to easily mock out tests based on AWS infrastructure. PynamoDBとは PynamoDBはDynamoDB用のODMになり、DynamoDBの 様々な処理を簡単にに
はじめに AmplifyでAppSyncをセットアップする際、認証タイプでCognitoを選択し、サンプルスキーマとしてFGAC(=Fine Grained Access Control = きめ細かなアクセス制御)の雛形を選択すると、Cognitoユーザー名が勝手にDynamoDBのowner列に設定されますよね。(で、認証済みユーザーでフィルタして取ってこれるようになる。) これ、不思議だったんです。 AppSyncのMutation(Create)で、引数に指定してないのにownerの他にもcreatedAtやupdatedAtなどが勝手に入ってくる。 contentしか指定してないのに、 DynamoDBには色々入ってる。 なにAppSyncそんなことできるんけ。どうやるん？んん？？ってな具合で調べてみたところ、リゾルバー(Resolver)なるもので記述するということで。 以前、
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サーバーレスでスケールするマルチプレイヤーゲームを構築する | Amazon Web Services
【DynamoDB Local】快適なDynamoDBのローカル開発環境を構築する
https://pages.awscloud.com/rs/112-TZM-766/images/CUS-60_AWS_Summit_Online_2020_CAPCOM.pdf
チャットアプリの実例でDynamoDBのモデリングを考えてみる
Dynein: Building a Distributed Delayed Job Queueing System
AIやマイクロサービスを活用したDynamoDB節約術
サーバーレスな開発でもオススメな Twilio 利用 - ボクココ
SQSとDynamoDBを使ってサーバーレスな処理の負荷を分散させてみる | DevelopersIO
AWS API Gateway の WebSocket API をちゃんと理解する
RetoolでDynamoDBのデータを積み上げ棒グラフにしてみた | DevelopersIO
https://d1.awsstatic.com/serverless-jp/seminars/20210909_Serverless_session1.pdf
DynamoDB(NoSQL)の設計 〜より多くの検索条件で検索するためには〜 - Qiita
DynamoDBに登録するデータをスプレッドシートで一括作成する | DevelopersIO
コンピュータ上で DynamoDB をローカルでデプロイする - Amazon DynamoDB
【AWS公式ドキュメントを噛み砕く】DynamoDB入門者に説明する資料 - Qiita
pytestとmotoを使ってPynamoDBの単体テストを実行してみる | DevelopersIO
リゾルバーでAppSyncの中を開発する - Qiita
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