Amazon DynamoDB es un servicio de base de datos NoSQL que ofrece latencias constantes y de meros milisegundos a cualquier escala.  DynamoDB permite almacenar y consultar fácilmente datos de dispositivos, de modo que pueda centrarse en crear nuevas e increíbles soluciones de AWS IoT.

AWS reduce los ciclos de desarrollo de MediaTek a la mitad (3:06)

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Con la guía de introducción podrá comenzar a utilizar Amazon DynamoDB en cuestión de minutos.  A continuación encontrará más recursos que le permitirán lanzar una solución de IoT en AWS:


Building Scalable, Serverless Mobile and Internet of Things Back Ends

Ajay Nair, Jefe de producto senior, AWS Lambda, Amazon Web Services
Oliver Klein, Arquitecto de soluciones, Amazon Web Services

AWS Lambda es un servicio de computación que ejecuta el código como respuesta a eventos y administra automáticamente los recursos de computación subyacentes por usted. En combinación con Amazon Cognito, las notificaciones de inserción de Amazon SNS y Amazon DynamoDB, AWS Lambda es una herramienta potente que permite desarrollar un back-end de alta escalabilidad para las aplicaciones móviles o de IoT. En esta sesión, se aplica un enfoque práctico para el desarrollo de aplicaciones móviles y de IoT en el mundo real con AWS. Para ello, el back-end no cuenta con servidor y, al mismo tiempo, permite escalar un número ilimitado de usuarios sin necesidad de gestionar infraestructuras o servidores. Es la sesión ideal para los que desean comenzar rápido. Incluye una revisión de los conceptos clave y de cómo los SDK de AWS facilitan la creación de aplicaciones potentes para obtener un entorno continuo que se conecte más allá del escritorio.

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Amazon DynamoDB for Big Data 

Nate Slater, Arquitecto de soluciones, Amazon Web Services

NoSQL forma una parte importante en la mayoría de estrategias de big data. En esta sesión descubrirá de qué manera Amazon DynamoDB le ayuda a crear conjuntos de datos de respuesta e introducción ágiles. Asimismo, se demuestra el uso que se puede dar a DynamoDB para procesar consultas basadas en lotes y realizar operaciones de extracción, transformación y carga (ETL), con un lenguaje parecido a SQL y a través de la integración con Amazon EMR y Hive. A continuación, obtendrá más información acerca de cómo reducir costos y cómo conectar los datos a Amazon ElasticCache para gestionar volúmenes de lectura enormes y, de esta manera, lograr una escalabilidad eficaz. En la sesión también se describe el proceso de integración con Elasticsearch a través de transmisiones de AWS Lambda y DynamoDB para añadir índices de búsqueda de texto libre a los datos de DynamosDB. Por último, descubrirá la mejor manera para procesar datos de alto volumen y velocidad (como los datos de IoT) en Dynamo DB, conectarlos a un almacén de datos (Amazon Redshift) y, de esta manera, habilitar el análisis de inteligencia empresarial.

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Building Apps for Mobile, Gaming, IoT, and more using AWS DynamoDB by Rick Houlihan (1:50:49)

Amazon AppStream – Nuevas experiencias de juego mediante el streaming de juegos en la nube

AWS Lambda and the Serverless Cloud (35:24)

Amazon AppStream – Nuevas experiencias de juego mediante el streaming de juegos en la nube

Implementing a Serverless AWS IoT Backend with AWS Lambda and Amazon DynamoDB (Publicación de blog)
Obtenga más información acerca de cómo utilizar las reglas de IoT de AWS para activar una lógica de registro específica del dispositivo en AWS Lambda que permita rellenar una tabla de Amazon DynamoDB. Más información »

Time Series Processing with DynamoDB (Arquitectura de referencia)
Cree sistemas elásticos para el procesamiento de datos de serie temporal. Ver el diagrama »

Agregadores de Amazon Kinesis Streams (Repositorio de GitHub)
Permite la creación y visualización automática de todos los datos de serie temporal de Amazon Kinesis Streams. Más información »

Scaling Writes on Amazon DynamoDB Tables with Global Secondary Indexes (Ian Meyers, Blog de big data de AWS, 17 de septiembre)
“Para crear una tabla de serie temporal, debemos crear una tabla que incluya un hash y una clave principal de rango, lo cual nos permitirá buscar un elemento a través de dos valores discretos”. Más información »


From PostgreSQL to DynamoDB (Brad Van Vugt, Blog de sendwithus, 1 de mayo)
“Nuestras tablas contenían un número infinito de filas. Nuestros índices crecían exponencialmente y no cabían en la memoria. Nuestro rendimiento de escritura estaba limitado por el valor máximo para una instancia de base de datos única”. Más información »


Amondawa
Amondawa proporciona una interfaz ReST para almacenar datos de serie temporal y consultarlos. Más información »

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