Amazon DynamoDB での優先度付きキューの実装 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon DynamoDB での優先度付きキューの実装 キューイングは、分散処理システムで計算コンポーネントを分離するために一般的に使用されるソリューションです。これは、サーバーレスおよびマイクロサービスアーキテクチャで使用する非同期通信システムの形式です。メッセージは処理のためにキューで待機し、1 人のコンシューマーが受信するとキューから出ます。このタイプのメッセージングパターンは、ポイントツーポイント通信と呼ばれます。 この記事では、他の大規模なキューイングシステムで行うように、Amazon DynamoDB テーブルのいずれかを、エンキュー (メッセージをキューに配置) とデキュー (メッセージを読み取り、キューから削除) が行えるキューに変換する方法について説明します。 DynamoDB は、任意の規模で 1 桁のミリ秒のパフ
DynamoDBデータモデリング虎の巻：第壱巻 〜前提知識編〜 - misc.tech.notes
動機など 最近、Serverlessの文脈からDynamoDBのテーブル設計の相談を受けることが多くなってきていて、Podcastでも話したけどけっこう図とかが無いと説明しづらい領域なので、まとまった資料がほしいなということでまとめてみる。 cloudinfra.audio どう考えても長編大作エントリ不可避なので気力が続けば第二巻以降に続きます…！（フィードバックが多いと頑張れるかも…！） 本巻の対象と前提知識 本巻はDynamoDBのデータモデリングにスコープを絞っています。DynamoDBおよびデータベースの一般用語などについての説明は省きます。 前提知識としては以下のようなものになるかと思います。 DynamoDBのサービスとしての概要や用語( WCU , RCU , GSI , LSI など)を知っている Hash TableやB-Tree(B+Tree)といったデータ構造がどん
DynamoDBのインフラコスト構造と削減策 - ゆううきブログ
Amazon DynamoDBは、RDSのようなインスタンスサイズによる課金モデルではなく、ストレージのデータ使用量とスループットを基にした課金モデルになっている。 インスタンスサイズによる課金モデルでないデータストア系サービスとして、他にはS3、Kinesisなどがある。 これらは、AWSの中でも、フルマネージドサービスと呼ばれる位置づけとなるサービスだ。 フルマネージドサービスは、ElastiCacheのようなそうでないものと比較し、AWSに最適化されていて、サービスとしてよくできていると感じている。 Mackerelの時系列データベースのスタックの一つとして、DynamoDBを採用している。 時系列データベースの開発は、コストとの戦いだったために、それなりにコスト知見が蓄積してきた。(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) (※ 以下は、2018
DynamoDBトランザクションライブラリをちょっぴり試してみた | DevelopersIO
よく訓練されたアップル信者、都元です。 AWSにおける代表的なKVS型データベース「DynamoDB」、皆様活用されておりますでしょうか。 RDBはACIDという特性が(略)。一方KVSではBASEという(略)。この辺りについてはAmazon RDSにおけるFallback-Queueingパターンというエントリでご紹介しましたので、参照してください。 さて、そんなDynamoDBでトランザクションを実現するJavaライブラリが出現しました。名前はそのまんま「dynamodb-transactions」。 というわけで早速試してみました。 インストール Javaプロジェクトでライブラリを利用する際は、Maven等を使ってpom.xml等に依存性を定義するだけで使えると良いのですが、このライブラリは現時点ではどこかのMavenリポジトリにホストされている訳ではないようなので、自分でビルドする
AWS News Blog
Announcing Amazon Managed Service for Apache Flink Renamed from Amazon Kinesis Data Analytics Today we are announcing the rename of Amazon Kinesis Data Analytics to Amazon Managed Service for Apache Flink, a fully managed and serverless service for you to build and run real-time streaming applications using Apache Flink. We continue to deliver the same experience in your Flink applications without
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