Amazon DynamoDB è un servizio di database NoSQL che offre latenze costanti nell'ordine dei millisecondi su qualsiasi scala.  DynamoDB consente di memorizzare ed eseguire query sui dati dei dispositivi per semplificare il processo di creazione di nuove soluzioni AWS IoT.

MediaTek dimezza i cicli di sviluppo grazie ad AWS (3:06)

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Con la Getting Started Guide, potrai iniziare a usare DynamoDB in pochi minuti.  Di seguito sono disponibili ulteriori risorse per semplificare il lancio di una soluzione IoT in AWS:


Come creare back-end scalabili e serverless per dispositivi mobili e Internet of Things

Ajay Nair, senior product manager, AWS Lambda, Amazon Web Services
Oliver Klein, solutions architect, Amazon Web Services

AWS Lambda è un servizio di elaborazione che esegue codice in risposta a eventi e gestisce autonomamente le risorse di calcolo. Insieme ad Amazon Cognito, alle notifiche push di Amazon SNS e ad Amazon DynamoDB, AWS Lambda costituisce uno strumento molto potente che permette di dare vita a back-end altamente scalabili da utilizzare con applicazioni IoT e per dispositivi mobili. Questa sessione adotta un approccio pratico allo sviluppo di applicazioni IoT e per dispositivi mobili con AWS, in cui il back-end è serverless e può ricalibrare le risorse per accogliere un numero praticamente illimitato di utenti senza alcuna infrastruttura o server da gestire. Questa sessione è dedicata a chi vuole iniziare a usare il servizio più rapidamente. Include una spiegazione dei concetti chiave e illustra in che modo i kit SDK AWS semplificano la creazione di potenti applicazioni per un mondo sempre connesso al di là del desktop.

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Amazon DynamoDB per i Big Data 

Nate Slater, solutions architect, Amazon Web Services

NoSQL è una parte importante di molte strategie per i Big Data. Partecipa a questa sessione per scoprire in che modo Amazon DynamoDB ti può aiutare a creare set di dati di acquisizione e risposta. Mostreremo come utilizzare DynamoDB per l'elaborazione di query basata su batch e le operazioni di estrazione, trasformazione e caricamento di dati (utilizzando sintassi di tipo SQL) mediante l'integrazione con Amazon EMR e Hive. Quindi mostreremo come ridurre i costi e ottenere scalabilità collegando i dati ad Amazon ElastiCache per la gestione di elevati volumi in lettura. Inoltre, discuteremo di come aggiungere indici ai dati di DynamoDB per consentire ricerche in testo libero mediante l'integrazione con Elasticsearch utilizzando AWS Lambda e DynamoDB Streams. Infine, potrai scoprire in che modo trasferire elevati volumi di dati ad alta frequenza (ad esempio dati provenienti da IoT) in DynamoDB predisponendo quindi una connessione a un data warehouse (Amazon Redshift) per consentire analisi di business intelligence.

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Creazione di app per dispositivi mobili, giochi, IoT e molto altro con AWS DynamoDB, di Rick Houlihan (1:50:49)

Amazon AppStream – Nuove esperienze di gioco utilizzando il cloud per lo streaming di videogiochi

AWS Lambda e il cloud serverless (35:24)

Amazon AppStream – Nuove esperienze di gioco utilizzando il cloud per lo streaming di videogiochi

Implementazione di back-end AWS IoT serverless con AWS Lambda e Amazon DynamoDB (post del blog)
Scopri come usare le regole di AWS IoT per attivare la logica di registrazione di dispositivi specifici con AWS Lambda per riempire tabelle di Amazon DynamoDB. Scopri di più »

Elaborazione di serie temporali con DynamoDB (Architettura di riferimento)
Creazione di sistemi elastici che elaborano dati di serie temporali – Consulta il diagramma »

Aggregatori di Amazon Kinesis Streams (repository di GitHub)
Abilita la creazione e la visualizzazione automatiche di dati di serie temporali aggregati da Amazon Kinesis Streams. Ulteriori informazioni »

Ricalibrare le risorse di scrittura in tabelle Amazon DynamoDB con indici secondari globali (Ian Meyers, blog di AWS sui Big Data, 17 settembre)
"Per creare una tabella con serie temporali, creiamo una tabella con una chiave hash e una chiave range principale, il che ci consentirà di cercare una voce tramite due valori discreti". Scopri di più »


Da PostgreSQL a DynamoDB (Brad Van Vugt, blog sendwithus, 1 maggio)
"Le tabelle contenevano centinaia di milioni di righe. Gli indici crescevano esponenzialmente e la memoria non era sufficiente. Il throughput di scrittura si scontrava continuamente con il limite massimo per una singola istanza database". Scopri di più »


Amondawa
Amondawa fornisce un'interfaccia ReST per la memorizzazione e l'interrogazione di dati di serie temporali. Ulteriori informazioni »

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