Amazon DynamoDB es un servicio de base de datos NoSQL que ofrece latencias constantes y de milisegundos de un solo dígito 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.
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Get started with Amazon DynamoDB on the AWS Free TierAWS Free Tier offers 25 GB of storage, up to 200 million requests per month with Amazon DynamoDB.
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.
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.
Implementación de servicios backend sin servidor de AWS IoT Backend con AWS Lambda y Amazon DynamoDB (Publicación de blog)
Obtenga más información acerca de cómo utilizar las reglas de AWS IoT para activar una lógica de registro de dispositivos específica en AWS Lambda que permita rellenar una tabla de Amazon DynamoDB. Más información »
Hogar conectado: comando y control (referencia de diagrama de arquitectura)
Integre Alexa a sus dispositivos de hogar conectados. Vea el diagrama »
Agregadores de Amazon Kinesis Streams (Repositorio de GitHub)
Permite la creación y la visualización automáticas de todos los datos de series temporales agregados de Amazon Kinesis Streams. Más información »
Escala de escrituras en tablas de Amazon DynamoDB con índices secundarios globales (Ian Meyers, AWS Big Data Blog, 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 »
De PostgreSQL a DynamoDB (Brad Van Vugt, sendwithus blog, 1.o 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 »