Immuable et transparent

Journal append-only

Amazon QLDB intègre un journal immuable qui stocke une entrée précise et classée de chaque modification de données. Le journal est « append-only », c'est-à-dire que les données peuvent seulement être ajoutées à un journal et ne peuvent être ni écrasées ni supprimées. Cela permet à votre historique de modification des données de ne pas être supprimé ou modifié. Même si vous supprimez des données de votre registre, vous pouvez toujours accéder à l'historique des modifications de ces données en les lisant depuis le journal immuable.

Accès facile à l'historique des modifications

Avec Amazon QLDB, vous pouvez accéder à l'ensemble de l'historique des modifications des données de votre application. Vous pouvez demander un résumé des modifications de l'historique (par exemple, une liste de tous les propriétaires précédents d'un véhicule), mais aussi des informations spécifiques concernant l'historique des transactions (par exemple, l'heure de vente d'un véhicule et le nom du nouveau propriétaire).

Vérifiable par cryptographie

Résumé de l'historique des modifications

Amazon QLDB utilise la cryptographie pour créer un résumé concis de l'historique de vos modifications. Ce résumé sécurisé, plus communément appelé « résumé », se génère en utilisant une fonction de hachage cryptographique (SHA-256). Ce résumé fait office de preuve de l'historique des modifications de vos données, vous permettant de revenir en arrière et de vérifier l'intégrité des modifications apportées à vos données. Vous pouvez utiliser ce registre avec l'API de QLDB pour prouver l'intégrité de toute transaction (par exemple, vérifier si une transaction s'est produite ou non) Bien que QLDB vous permette d'effectuer des requêtes et d'accéder à l'historique de vos données, la vérifiabilité est utile pour les scénarios commerciaux dans lesquels vous avez besoin d'une preuve liée à une transaction spécifique. Par exemple, une entreprise d'e-commerce peut avoir besoin de prouver qu'elle a bien remporté une enchère.

Sans serveur

Dimensionnement aisé

Amazon QLDB propose un dimensionnement automatique fluide et conforme aux demandes de votre application, sans nécessiter d'approvisionnement en capacités ou de configuration de limites de lecture ou d'écriture. Puisque QLDB est également une base de données, il apporte de meilleures performances et évolue mieux que les frameworks de chaînes de blocs. QLDB peut évoluer et exécuter facilement jusqu'à 2 à 3 fois plus de transactions que les frameworks de chaînes de blocs classiques. Les frameworks de chaînes de blocs sont décentralisés, et des nœuds pairs sont requis pour valider une transaction avant de la conserver dans le registre, ce qui a un impact sur les performances. D'un autre côté, exécuter une transaction dans QLDB est aussi simple que sur n'importe quelle autre base de données AWS.

Configuration facile

Il est facile de faire vos premiers pas sur Amazon QLDB, car il n'y a aucun serveur à gérer ou capacité à approvisionner. Vous pouvez créer un nouveau registre en quelques minutes à l'aide de AWS Management Console, d'une interface de ligne de commande AWS (CLI), d'un modèle AWS CloudFormation ou en appelant l'API QLDB.

Surveillance et métriques

Amazon QLDB fournit des métriques Amazon CloudWatch pour vos registres. Avec QLDB, vous pouvez afficher les métriques opérationnelles clés telles que les opérations E/S.

Facilité d'utilisation

Support PartiQL

Amazon QLDB prend en charge PartiQL, un nouveau langage de requête standard ouvert. PartiQL prend en charge l'accès compatible SQL au modèle de données orienté sur les document de QLDB, qui inclut des données semi-structurées et imbriquées, tout en restant indépendant de toute source de données particulière. Avec PartiQL, vous pouvez facilement effectuer des requêtes, gérer et mettre à jour vos données à l'aide d'opérateurs SQL qui vous sont familiers.

Modèle de données orienté sur les documents

Les modèles de données définissent la manière dont les données sont traitées et conservées au sein de la base de données. Amazon QLDB conserve les données en utilisant un modèle de données orienté sur un document qui vous fournit la flexibilité de stocker des données structurées et semi-structurées. Le modèle de données de QLDB prend également en charge les structures de données imbriquées qui peuvent simplifier vos applications.

Cohérence transactionnelle et sémantique ACID

Lorsque vous effectuez une opération dans la base de données, Amazon QLDB fournit une atomicité, une cohérence, une isolation et une durabilité des propriétés (ACID). De plus, les transactions QLDB ont une sérialisabilité complète - offrant le niveau d'isolation le plus élevé. Les propriétés ACID des transactions facilitent l'écriture d'applications correctes. Par exemple, pour une application bancaire, lorsque vous transférez 100 $ d'un compte A à un compte B, l'opération s'exécutera soit dans son ensemble de manière cohérente, c'est-à-dire que l'argent sera débité du compte A pour être crédité sur le compte B, soit elle ne s'effectuera pas du tout. La transaction ne s'exécutera jamais en partie et de manière incohérente : l'argent ne sera jamais crédité sur un compte B sans être débité du compte A et vice-versa.

Capacité de streaming

La capacité de streaming d'Amazon QLDB fournit un flux quasiment en temps réel de toutes les modifications apportées à vos données stockées dans QLDB via Amazon Kinesis Data Streams. Les données de flux de QLDB conservent toujours les caractéristiques QLDB principales du stockage de données « complet et vérifiable ». Cela vous permet de réagir rapidement aux nouveaux événements (par ex. un changement du solde d'un compte pour une application de registre bancaire) et d'effectuer facilement l'intégration avec des services en aval (par ex., AWS Lambda, Amazon Redshift, Amazon Elasticsearch).

Streaming_Image

La capacité de streaming d'Amazon QLDB permet un certain nombre de cas d'utilisation différents, comme :

Architecture orientée événement : vous pouvez créer des applications avec une architecture orientée événement en utilisant AWS Lambda. Par exemple, une banque peut implémenter un système de notifications qui envoie un SMS ou un e-mail à un client lorsque le solde du compte passe en dessous d'un certain seuil.

Analyse : vous pouvez exécuter des tâches d'analyse sur des données historiques ou en temps réel. Par exemple, un site web d'e–commerce peut exécuter une analyse ad-hoc pour générer des mesures agrégées chaque heure, comme le nombre de t-shirts d'une certaine couleur vendus par jour, à partir des données historiques. Amazon QLDB peut fournir cette fonctionnalité unique pour rejouer les données d'événement historique, exploitant l'architecture du journal en premier de QLDB. Vous pouvez choisir de démarrer un flux QLDB à partir de n'importe quel point dans le temps dans le passé et les modifications suivantes seront diffusées sur Amazon Kinesis.

Réplication à des magasins de données spécifiques : vous pouvez connecter Amazon QLDB à d'autres magasins de données spécifiques. Par exemple, une banque peut fournir des fonctionnalités puissantes de recherche de texte pour rechercher des transactions de débit et de crédit dans un compte, en utilisant Amazon Elasticsearch. Vous pouvez aussi répliquer d'autres magasins de données spécifiques pour fournir une vue matérialisée différente, comme une vue basée sur des graphiques utilisant Amazon Neptune, leur permettant d'utiliser les meilleurs outils pour la tâche.