Diese Anleitung ermöglicht es Ihnen, Amazon DynamoDB mit Amazon OpenSearch Service zu integrieren, um eine Echtzeitsuche zu ermöglichen. Die meisten Anwendungen sollten die Null-ETL-Integration von Amazon DynamoDB mit Amazon OpenSearch Service verwenden. Für Anwendungen mit Anforderungen, die nicht mit der Null-ETL-Integration übereinstimmen, zeigt diese Anleitung, wie ein anfänglicher Datenladevorgang von DynamoDB in OpenSearch Service über parallele Funktionen durchgeführt wird und wie neue Daten in OpenSearch Service repliziert werden. Indem Sie die Daten an beiden Orten aufbewahren, können Sie Abfragen gezielt auf die Datenbank richten, die Ihren Anforderungen am besten entspricht: DynamoDB unterstützt alle festen Zugriffsmuster, die Leistung und Skalierbarkeit erfordern, und OpenSearch Service unterstützt Zugriffsmuster, die Flexibilität beim Suchen und Filtern erfordern.

Bitte beachten: [Haftungsausschluss]

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Erste Schritte

Diese Anleitung anwenden

Well-Architected-Säulen

Das AWS-Well-Architected-Framework hilft Ihnen, die Vor- und Nachteile der Entscheidungen zu verstehen, die Sie beim Aufbau von Systemen in der Cloud treffen. Die sechs Säulen des Frameworks ermöglichen es Ihnen, architektonische bewärhte Methoden für die Entwicklung und den Betrieb zuverlässiger, sicherer, effizienter, kostengünstiger und nachhaltiger Systeme zu erlernen. Mit dem AWS-Well-Architected-Tool, das kostenlos in der AWS-Managementkonsole verfügbar ist, können Sie Ihre Workloads anhand dieser bewährten Methoden überprüfen, indem Sie eine Reihe von Fragen für jede Säule beantworten.

Das obige Architekturdiagramm ist ein Beispiel für eine Lösung, die unter Berücksichtigung der bewährten Methoden von Well-Architected erstellt wurde. Um eine vollständige Well-Architected-Lösung zu erhalten, sollten Sie so viele bewährte Methoden von Well-Architected wie möglich befolgen.

  • Das AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) definiert die Infrastruktur für die Lösung als Code und hilft Ihnen so, eine konsistente Bereitstellung zu erreichen. Lambda unterteilt die Arbeit in kleinere Arbeitseinheiten, die jeweils für eine andere Anwendungsfunktion verantwortlich sind. Diese Funktionen für einzelne Aufgaben reduzieren menschliche Fehler und unterstützen kleine schrittweise Änderungen, die sich leichter rückgängig machen lassen, wenn sie fehlschlagen.

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  • Gegebenenfalls werden in diesem Leitfaden Services in privaten Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)-Netzwerken und nicht in öffentlichen Netzwerken gestartet. Die private Vernetzung über Amazon VPC unterstützt die Sicherheit auf allen Ebenen, indem Sie die Kontrolle über den Datenzugriff haben. Darüber hinaus können Sie durch die Verwendung zweckgebundener AWS Identity and Access Management (IAM)-Richtlinien mit geringsten Berechtigungen verhindern, dass Berechtigungsänderungen weitreichendere, unerwartete Folgen haben. Zudem wird das Risiko verringert, dass Benutzer vertrauliche Daten falsch handhaben. AWS Secrets Manager generiert und speichert auf sichere Weise Administratorgeheimnisse und verhindert so, dass Benutzer Anmeldeinformationen in Code- oder Umgebungsvariablen speichern, in denen sie einem Risiko ausgesetzt sind.

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  • Amazon SQS bietet einen automatischen Wiederholungsmechanismus für den Fall, dass ein Teil des Imports fehlschlägt, und unterstützt Sie so bei der schnellen Wiederherstellung nach Fehlern. Als Aufzeichnungssystem verwendet DynamoDB zeitpunktbezogene Wiederherstellung für kontinuierliche Backups und ermöglicht so eine Wiederherstellung auf jede Sekunde innerhalb der letzten 35 Tage. OpenSearch Service hilft Ihnen dabei, Abweichungen zwischen den beiden Datenbanken zu verhindern, indem es den Vorgang „Erstellen“ zum anfänglichen Laden der Daten verwendet und so verhindert, dass ältere Daten neuere Daten überschreiben. OpenSearch Service ist so eingerichtet, dass er einen Cluster mit einem Knoten verwendet. Sie können dies jedoch in einen Cluster mit mehreren Availability Zones ändern, um die Verfügbarkeit in der Produktion aufrechtzuerhalten.

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  • Mit Lambda können Sie Workloads parallelisieren: Lesevorgänge aus DynamoDB durchlaufen segmentierte parallele Scans, die auf mehrere Aufrufe der Lambda-Funktion aufgeteilt sind. Diese Parallelisierung ermöglicht einen deutlich höheren Durchsatz, als ein einzelner Thread bewältigen könnte.

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  • Lambda liest DynamoDB-Elemente zusammen in einem Batch und nicht als einzelne GetItem-Anfragen. Daher verbraucht dieser Leitfaden weniger Lese-Kapazitätseinheiten. Durch die Verringerung des Arbeitsaufwands für Aufgaben wie das Initialisieren von Verbindungen verringert die Verwendung von Batches die Rechenzeit und die Anzahl der Lambda-Aufrufe und senkt so Ihre Rechenkosten. Darüber hinaus sind Batch-Vorgänge von OpenSearch Service effizient und helfen Ihnen, die Gesamtkosten der Rechenressourcen zu senken.

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  • Lambda ruft Funktionen nur auf, wenn Daten in den OpenSearch Service verschoben werden müssen, und wird nicht im Leerlauf ausgeführt. Auf diese Weise können Sie Ihre Rechenressourcen optimal nutzen. Darüber hinaus trägt DynamoDB als verwalteter Serverless-Service dazu bei, Ineffizienzen zu reduzieren und den Gesamtstromverbrauch Ihrer Workloads zu senken.

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