Amazon DynamoDB リソース

Amazon DynamoDB は、その柔軟な課金モデルとパフォーマンスを低下させることなくスケールできる機能により広くご利用いただいています。これは、サーバーレスおよび大規模アプリケーションで一般的な選択肢と言えます。ただし、DynamoDB を使用してデータをモデル化するには、従来のリレーショナルデータベースでモデル化するのとは異なるアプローチが必要です。Alex DeBrie 氏は AWS Data Hero であり、DynamoDB についての実績で高く評価されており、データモデリングの包括的なガイドである The DynamoDB Book の著者でもあります。 

この 2 部構成のセッションのパート 1 では、DynamoDB を使用したモデリングが従来のリレーショナルデータベースとどのように異なるかを確認し、DynamoDB を使用したデータモデリングの基本的な要素をいくつか学びます。 

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Amazon DynamoDB は、その柔軟な課金モデルとパフォーマンスを低下させることなくスケールできる機能により広くご利用いただいています。これは、サーバーレスおよび大規模アプリケーションで一般的な選択肢と言えます。ただし、DynamoDB を使用してデータをモデル化するには、従来のリレーショナルデータベースでモデル化するのとは異なるアプローチが必要です。Alex DeBrie 氏は AWS Data Hero であり、DynamoDB についての実績で高く評価されており、データモデリングの包括的なガイドである The DynamoDB Book の著者でもあります。 

この 2 部構成のセッションのパート 2 では、アプリケーションをスケールしても速度が低下しない複雑かつ高度にリレーショナルなデータモデルを処理する方法に関する戦略など、より高度なガイド原則を学びます。

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世界最大のオンラインビデオストリーミングプラットフォームの 1 つである Disney+ は、2019 年 11 月にサービスの提供を開始しました。ディズニー、ピクサー、マーベル、スター・ウォーズ、およびナショナル ジオグラフィックのさまざまな作品をお楽しみいただけます。Disney+ は、豊富なデジタルコンテンツを 6,050 万人を超える会員のご自宅に直接配信しており、Amazon DynamoDB はこのグローバルフットプリントをサポートするテクノロジーの 1 つです。 

Disney+ を背後で支える Content Discovery チームは、途中から視聴する機能、ウォッチリスト、パーソナライズされた推奨事項などの人気のある機能をスケールおよび提供するために、DynamoDB グローバルテーブルを使用しています。Disney+ のユースケースと、顧客のニーズを大規模に満たすために DynamoDB を使用したことから得た教訓についてお聞きください。

Dropbox は、オンプレミスの MySQL メタデータストアにおける容量不足についての悩みを抱えており、ストレージコストが倍増しないように、数テラバイトのメタデータを移行または削除する必要がありました。同社は、コールドメタデータのプロトタイプを迅速に作成し、Amazon DynamoDB と Amazon S3 を使用して構築された新しいストレージシステムに移行しました。現在では、300 TB のデータを保存しており、さらに増大し続けています。 

このストレージシステムは、DynamoDB のスケールと柔軟性、および S3 のコスト削減機能を活用しています。セッションの前半は、DynamoDB の耐久性、可用性、およびスケールのアーキテクチャレビューに焦点を当てています。その後、Dropbox は、AWS 上のメタデータストレージシステムのアーキテクチャとスケーリングメカニズムについて説明します。

ケーススタディを読む: Dropbox が Amazon DynamoDB と Amazon S3 を使用してスケーラブルなメタデータストアを構築することで数百万 USD のコストを削減 »

Trustpilot はサーバーレスの考え方を採り入れています。長年にわたり、同社はサーバーレスアプリケーションを構築することでソフトウェアアーキテクチャを改善しました。これには、適切なデータベースを選択するという重要な意思決定が含まれます。現在、Amazon DynamoDB は、新しいアプリケーションを構築するに際して Trustpilot の第一の選択肢となっていますが、以前は必ずしもそうではありませんでした。 

このセッションでは、Trustpilot の Angela Timofte 氏が、サーバーレスアーキテクチャで DynamoDB を使用することを通じて会社が得た教訓、チームが抱いていた誤解、およびチームの失敗について説明します。Angela 氏は、DynamoDB でデータをモデル化して、その恩恵を最大限に引き出す方法の例も提示します。最後に、データベースとサーバーレスジャーニーを通じて学んだ Trustpilot のお気に入りのヒントをいくつかお聞きください。

組織はどのようにして動的でパーソナライズされた顧客とのやり取りを実現することができるのでしょうか? Stitch Fix のプラットフォームエンジニアリングチームが、リアルタイムで製品を推奨するための高度に同時かつスケーラブルなソリューションを提供することにより、顧客とのやり取りをどのように変革しているかをご覧ください。 

Amazon DynamoDB を活用してほぼリアルタイムの機械学習ワークロードを最適化し、適切なユーザーエクスペリエンスを提供するためのアーキテクチャ要件の理解を深めていただけます。

毎年、AWS のプリンシパルテクノロジストである Rick Houlihan 氏が、Amazon DynamoDB の上級ユーザー向けのこのテクニカルセッションのメインスピーカーを務めています。同氏は、さまざまなビジネス問題に対して高度にスケーラブルなソリューションを提供するために、幅広いお客様によって使用された数々の実装とベストプラクティスに基づく設計パターンとデータモデルについて説明します。 

2 部構成のシリーズのこの最初の部分では、Rick 氏が、パーティションシャーディングとインデックスの過負荷、スケーラブルなグラフ処理、分散ロックの管理などの重要な概念についてお話しし、具体的にご説明します。

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Amazon DynamoDB シリーズの高度な設計パターンのこの第 2 部では、AWS のプリンシパルテクノロジストである Rick Houlihan 氏とともに、この高度にスケーラブルな NoSQL データベースサービスのより一般的なパターンを見ていきます。 

同氏は、シャードキーを最適化してワークロードの分散を均等にする方法を具体的に説明し、GSI レプリケーションラグについて詳しく説明し、Amazon DynamoDB Streams と AWS Lambda を使用して運用分析をサポートする方法を示します。また、Rick 氏は、AWS AppSync を使用して GraphQL API を立ち上げる方法も示し、シングルテーブル設計のパフォーマンス上の利点について具体的に説明します。

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Amazon DynamoDB は、時間、データ、および予算を保護するのに役立つエンタープライズ対応のデータベースを提供します。 

このセッションでは、グローバルテーブルを使用したマルチリージョン、マルチプライマリのレプリケーション、負荷が急増するワークロードのためのオンデマンドキャパシティーモード、バックアップと復元 (過去 35 日間、テーブルデータを秒単位で自動的にバックアップするポイントインタイムリカバリを含みます) など、ビジネスにもたらされる恩恵を最大化するのに役立つ主要な機能を確認します。