Recursos de Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB es conocido debido a su modelo de facturación flexible y a su capacidad para escalar sin perjudicar el rendimiento. Es una opción común en las aplicaciones sin servidores y de gran escala. Sin embargo, modelar los datos con DynamoDB exige un enfoque diferente al del modelado cuando se utilizan bases de datos relacionales tradicionales. Alex DeBrie es un héroe de datos de AWS, reconocido por su trabajo con DynamoDB. Es el autor de The DynamoDB Book, una guía completa sobre el modelado de datos. 

En la primera parte de esta sesión de dos partes, descubra cómo el modelado con DynamoDB es diferente al modelado cuando se utiliza una base de datos relacional tradicional. Además, aprenda algunos aspectos básicos del modelado de datos con DynamoDB. 

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Amazon DynamoDB es conocido debido a su modelo de facturación flexible y a su capacidad para escalar sin perjudicar el rendimiento. Es una opción común en las aplicaciones sin servidores y de gran escala. Sin embargo, modelar los datos con DynamoDB exige un enfoque diferente al del modelado cuando se utilizan bases de datos relacionales tradicionales. Alex DeBrie es un héroe de datos de AWS, reconocido por su trabajo con DynamoDB. Es el autor de The DynamoDB Book, una guía completa sobre el modelado de datos. 

En la segunda parte de esta sesión de dos partes, conozca más principios rectores avanzados, incluidas las estrategias sobre cómo tratar modelos de datos complejos y altamente relacionales que no se ralentizan a medida que la aplicación se escala.

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Disney+, una de las mayores plataformas globales de streaming de video en línea, se lanzó en noviembre de 2019 y se convirtió en el hogar de Disney, Pixar, Marvel, Star Wars y National Geographic. Disney+ ofrece su amplia biblioteca de contenidos digitales directamente a los hogares de más de 60,5 millones de suscriptores. Amazon DynamoDB es una de las tecnologías que respalda esta presencia global. 

El equipo de descubrimiento de contenidos que está detrás de Disney+ utiliza tablas globales de DynamoDB para escalar y ofrecer características populares como “Continuar viendo”, “Mi lista” y “Recomendaciones personalizadas”. Escuche a Disney+ exponer sus casos de uso y lo que ha aprendido al utilizar DynamoDB para satisfacer las necesidades de los clientes a escala.

Dropbox sufría una escasez de capacidad en su almacén de metadatos MySQL en las instalaciones, por lo que era necesario migrar o eliminar varios terabytes de metadatos para evitar duplicar los costos de almacenamiento. La empresa creó rápidamente un prototipo y migró los metadatos en frío a un nuevo sistema de almacenamiento creado con Amazon DynamoDB y Amazon S3, que actualmente almacena 300 TB y no deja de crecer. 

Este sistema de almacenamiento aprovecha la escala y la flexibilidad de DynamoDB y el ahorro de costos de S3. La primera parte de la sesión se centra en una revisión de la arquitectura de la durabilidad, la disponibilidad y la escala de DynamoDB. Posteriormente, Dropbox explica la arquitectura y los mecanismos de escalado de su sistema de almacenamiento de metadatos en AWS.

Lea el caso práctico: Dropbox ahorra millones al crear un almacén de metadatos escalable en Amazon DynamoDB y Amazon S3 »

Trustpilot ha adoptado una mentalidad basada en la tecnología sin servidores. Durante años, la empresa mejoró su arquitectura de software mediante la creación de aplicaciones sin servidores. Esto precisa la importante decisión de elegir la base de datos adecuada. Hoy, Amazon DynamoDB es la primera opción de Trustpilot a la hora de crear nuevas aplicaciones, pero no siempre fue así. 

Angela Timofte, de Trustpilot, expone en esta sesión lo que la empresa ha aprendido al trabajar con DynamoDB en una arquitectura sin servidores, los conceptos equivocados que tenía el equipo y los errores que cometieron. Angela también aporta ejemplos sobre cómo modelar los datos en DynamoDB de modo que se pueda aprovechar todo su potencial. Por último, escuche algunos de los consejos favoritos que Trustpilot aprendió durante su experiencia con las bases de datos y la tecnología sin servidores.

¿Cómo pueden las organizaciones interactuar con los clientes de forma dinámica y personalizada? Escuche cómo el equipo de ingeniería de la plataforma de Stitch Fix transforma las interacciones con los clientes al ofrecer una solución altamente simultánea y escalable para las recomendaciones de productos en tiempo real. 

Comprenda los requisitos de arquitectura para aprovechar Amazon DynamoDB con el fin de optimizar las cargas de trabajo de machine learning casi en tiempo real y ofrecer una experiencia de usuario ideal.

Todos los años, Rick Houlihan, tecnólogo principal de AWS, lidera esta sesión técnica dedicada a los usuarios avanzados de Amazon DynamoDB. Explica los patrones de diseño y los modelos de datos que se basan en un conjunto de implementaciones y prácticas recomendadas que han utilizado diferentes clientes para ofrecer soluciones altamente escalables para una serie de problemas empresariales. 

En la primera parte de esta serie de dos partes, Rick expone y demuestra conceptos importantes, como la fragmentación de particiones y la sobrecarga de índices, el procesamiento escalable de gráficos y la administración de bloqueos distribuidos.

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En esta segunda parte de la serie de patrones de diseño avanzados para Amazon DynamoDB, Rick Houlihan, tecnólogo principal de AWS, analiza más patrones habituales para este servicio de base de datos NoSQL altamente escalable. 

Demuestra cómo optimizar las claves de los fragmentos para garantizar una distribución uniforme de la carga de trabajo. También, explica detalladamente el retraso en la replicación de GSI y muestra cómo utilizar Amazon DynamoDB Streams y AWS Lambda para realizar análisis operativos. Rick también explica cómo se puede utilizar AWS AppSync para poner en marcha las API de GraphQL y demuestra las ventajas de rendimiento que ofrece el diseño de una sola tabla.

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Amazon DynamoDB ofrece una base de datos lista para ser utilizada a nivel empresarial que ayuda a ahorrar tiempo, así como a proteger los datos y a cuidar el presupuesto. 

En esta sesión, se abordan las principales características que contribuyen a lograr un mayor impacto empresarial, como la replicación en varias regiones y multimaestra con tablas globales, el modo de capacidad bajo demanda para las cargas de trabajo con picos, la copia de seguridad y la restauración (incluida la recuperación a un momento dado que realiza una copia de seguridad automática de los datos de las tablas, hasta el segundo, de los últimos 35 días), entre otras.