Amazon DynamoDB – Ressourcen

Amazon DynamoDB ist aufgrund seines flexiblen Abrechnungsmodells und seiner Fähigkeit zur Skalierung ohne Leistungseinbußen beliebt. Die Lösung ist eine häufige Wahl bei serverlosen und hochskalierten Anwendungen. Die Modellierung Ihrer Daten mit DynamoDB erfordert jedoch einen anderen Ansatz als die Modellierung in herkömmlichen relationalen Datenbanken. Alex DeBrie ist ein AWS Data Hero, anerkannt für seine Arbeit mit DynamoDB und Autor von The DynamoDB Book, einem umfassenden Leitfaden zur Datenmodellierung. 

In Teil 1 dieses zweiteiligen Vortrags erfahren Sie, wie sich die Modellierung mit DynamoDB von einer herkömmlichen relationalen Datenbank unterscheidet, und lernen einige grundlegende Elemente der Datenmodellierung mit DynamoDB kennen. 

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Amazon DynamoDB ist aufgrund seines flexiblen Abrechnungsmodells und seiner Fähigkeit zur Skalierung ohne Leistungseinbußen beliebt. Die Lösung ist eine häufige Wahl bei serverlosen und hochskalierten Anwendungen. Die Modellierung Ihrer Daten mit DynamoDB erfordert jedoch einen anderen Ansatz als die Modellierung in herkömmlichen relationalen Datenbanken. Alex DeBrie ist ein AWS Data Hero, anerkannt für seine Arbeit mit DynamoDB und Autor von The DynamoDB Book, einem umfassenden Leitfaden zur Datenmodellierung. 

In Teil 2 dieses zweiteiligen Vortrags lernen Sie weitere fortgeschrittene Leitprinzipien kennen, einschließlich Strategien für den Umgang mit komplexen, stark relationalen Datenmodellen, die nicht langsamer werden, wenn Ihre Anwendung skaliert.

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Disney+, eine der größten globalen Online-Video-Streaming-Plattformen, wurde im November 2019 als die Heimat von Disney, Pixar, Marvel, Star Wars und National Geographic gestartet. Disney+ liefert seine umfangreiche Bibliothek digitaler Inhalte direkt an die Haushalte von über 60,5 Millionen Abonnenten, und Amazon DynamoDB ist eine der Technologien, die diese globale Präsenz unterstützen. 

Das Content-Discovery-Team hinter Disney+ verwendet globale DynamoDB-Tabellen zur Skalierung und Bereitstellung beliebter Funktionen wie Weiterschauen, Watchlist und personalisierte Empfehlungen. Erfahren Sie von Disney+, wie das Unternehmen DynamoDB einsetzt, um die Anforderungen seiner Kunden in großem Umfang zu erfüllen.

Dropbox hatte einen Kapazitätsengpass in seinem On-Premise-MySQL-Metadatenspeicher und musste mehrere Terabyte an Metadaten migrieren oder löschen, um eine Verdoppelung der Speicherkosten zu vermeiden. Das Unternehmen hat schnell einen Prototyp erstellt und kalte Metadaten auf ein neues Speichersystem migriert, das mit Amazon DynamoDB und Amazon S3 erstellt wurde – derzeit werden 300 TB gespeichert, Tendenz steigend. 

Dieses Speichersystem nutzt die Skalierung und Flexibilität von DynamoDB und die Kosteneinsparungen von S3. Die erste Hälfte des Vortrags konzentriert sich auf einen Architekturüberblick über die Haltbarkeit, Verfügbarkeit und Skalierung von DynamoDB. Dropbox erläutert dann die Architektur und die Skalierungsmechanismen für sein Metadaten-Speichersystem auf AWS.

Fallstudie lesen: Dropbox spart Millionen durch Aufbau eines skalierbaren Metadatenspeichers auf Amazon DynamoDB und Amazon S3 »

Trustpilot hat eine serverlose Denkweise angenommen. Im Laufe der Jahre verbesserte das Unternehmen seine Softwarearchitektur durch den Aufbau von serverlosen Anwendungen, was die wichtige Entscheidung der Wahl der richtigen Datenbank beinhaltet. Heute ist Amazon DynamoDB die erste Wahl für Trustpilot, wenn es darum geht, neue Anwendungen zu erstellen, aber das war nicht immer der Fall. 

In m Vortrag spricht Angela Timofte von Trustpilot darüber, was das Unternehmen bei der Arbeit mit DynamoDB in einer serverlosen Architektur gelernt hat, welche Missverständnisse das Team hatte und welche Fehler es gemacht hat. Angela gibt auch Beispiele, wie Sie Ihre Daten in DynamoDB modellieren können, damit Sie das volle Potenzial ausschöpfen können. Zum Schluss hören Sie einige der Lieblingstipps von Trustpilot, die wir auf unserer Reise durch Datenbanken und serverlose Umgebungen gelernt haben.

Wie können Unternehmen dynamische, personalisierte Kundeninteraktionen liefern? Erfahren Sie, wie das Plattform-Engineering-Team bei Stitch Fix die Kundeninteraktionen durch die Bereitstellung einer hochgradig gleichzeitigen und skalierbaren Lösung für Echtzeit-Produktempfehlungen verändert. 

Sie erhalten ein Verständnis der architektonischen Anforderungen für die Nutzung von Amazon DynamoDB zur Optimierung von Machine-Learning-Workflows in Echtzeit, um das richtige Benutzererlebnis zu bieten.

Jedes Jahr leitet der AWS Principal Technologist Rick Houlihan diesen technischen Vortrag, der sich an fortgeschrittene Benutzer von Amazon DynamoDB richtet. Er erklärt Design Patterns und Datenmodelle, die auf einer Sammlung von Implementierungen und Best Practices beruhen, die von einer Vielzahl von Kunden verwendet werden, um hoch skalierbare Lösungen für eine Reihe von Geschäftsproblemen zu liefern. 

In diesem ersten Teil einer zweiteiligen Serie bespricht und demonstriert Rick wichtige Konzepte wie Partition Sharding und Indexüberladung, skalierbare Graphenverarbeitung und die Verwaltung verteilter Sperren.

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In diesem zweiten Teil der Serie über fortgeschrittene Designmuster für Amazon DynamoDB bespricht der AWS Principal Technologist Rick Houlihan weitere gängige Muster für diesen hoch skalierbaren NoSQL-Datenbankservice. 

Er demonstriert, wie Sie Shard-Schlüssel optimieren, um eine gleichmäßige Verteilung des Workloads zu gewährleisten, erläutert die GSI-Replikationsverzögerung und zeigt, wie Sie operative Analysen mit Amazon DynamoDB Streams und AWS Lambda unterstützen. Rick zeigt auch, wie AWS AppSync zum Erstellen von GraphQL-APIs verwendet werden kann, und er demonstriert die Leistungsvorteile des Einzeltabellendesigns.

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Amazon DynamoDB bietet eine Datenbank für den Einsatz in Unternehmen, mit der Sie Ihre Zeit, Ihre Daten und Ihr Budget optimieren können. 

In diesem Vortrag werden die wichtigsten Funktionen vorgestellt, die den größten Einfluss auf das Geschäft haben, z. B. Multi-Region, Multi-Primär-Replikation mit globalen Tabellen, On-Demand-Kapazitätsmodus für Spitzen-Workloads, Sicherung und Wiederherstellung (einschließlich Point-in-Time-Recovery, die Ihre Tabellendaten automatisch sekundengenau für die letzten 35 Tage sichert) und mehr.