O Amazon DynamoDB é um serviço de banco de dados NoSQL que disponibiliza latência estável abaixo de 10 milissegundos em qualquer escala.  O DynamoDB permite que você armazene e consulte facilmente dados de dispositivos, o que permite manter o foco na criação de novas soluções incríveis do AWS IoT.

Using AWS Cuts MediaTek’s Development Cycles in Half (3:06)

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Você pode começar a executar o DynamoDB em poucos minutos seguindo o nosso Guia de conceitos básicos.  Veja abaixo os recursos adicionais para ajudar você a executar sua solução de IoT na AWS:


Building Scalable, Serverless Mobile and Internet of Things Back Ends

Ajay Nair, Gerente sênior de produtos, AWS Lambda, Amazon Web Services
Oliver Klein, Arquiteto de soluções, Amazon Web Services

O AWS Lambda é um serviço de computação que executa seu código em resposta a eventos e gerencia automaticamente recursos computacionais para você. Junto com o Amazon Cognito, as notificações por push do Amazon SNS e o Amazon DynamoDB, o AWS Lambda é uma excelente ferramenta para criar um back-end altamente escalável para suas aplicações móveis ou de IoT. Esta sessão adotará uma abordagem prática com relação ao desenvolvimento de aplicações móveis e de IoT reais com a AWS em que o back-end não tem servidor e pode ajustar a escala de usuários de modo praticamente ilimitado, sem a necessidade de qualquer infraestrutura nem de servidores para gerenciar. Essa sessão destina-se aos usuários que desejam começar a trabalhar rapidamente. Ela inclui uma revisão dos principais conceitos e de como os AWS SDKs facilitam a criação de aplicações excelentes para o nosso mundo atual dinâmico, com conexões que vão muito além do desktop.

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Amazon DynamoDB para big data 

Nate Slater, Arquiteto de soluções, Amazon Web Services

O NoSQL é uma parte importante de várias estratégias de big data. Participe dessa sessão para saber como o Amazon DynamoDB ajuda você a criar conjuntos de dados de respostas e consumo rápidos. Demonstraremos como usar o DynamoDB para o processamento de consultas baseadas em lotes e operações de ETL (usando uma linguagem semelhante ao SQL) por meio da integração com o Amazon EMR e o Hive. Depois, mostraremos como reduzir custos e obter escalabilidade ao conectar dados ao Amazon ElasticCache para processar enormes volumes de leitura. Também discutiremos como adicionar índices nos dados do DynamoDB para pesquisas de texto livre ao fazer a integração com o Elasticsearch usando streams do AWS Lambda e do DynamoDB. Por último, você descobrirá como importar seus dados de alta velocidade e volume elevado (como dados de IoT) para o DynamoDB e conectá-los a um data warehouse (Amazon Redshift) para permitir a análise de BI.

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Building Apps for Mobile, Gaming, IoT, and more using AWS DynamoDB by Rick Houlihan (1:50:49)

Amazon AppStream – Novas experiências de jogos usando a nuvem para streaming de jogos

AWS Lambda and the Serverless Cloud (35:24)

Amazon AppStream – Novas experiências de jogos usando a nuvem para streaming de jogos

Implementing a Serverless AWS IoT Backend with AWS Lambda and Amazon DynamoDB (publicação do blog)
Saiba como usar as regras do AWS IoT para acionar a lógica de registro de dispositivos específicos usando o AWS Lambda para preencher uma tabela do Amazon DynamoDB. Leia mais »

Processamento de séries temporais com o DynamoDB (arquitetura de referência)
Crie sistemas elásticos que processam dados de séries temporais Veja o diagrama »

Agregadores do Amazon Kinesis Streams (repositório do GitHub)
Permite a criação e a visualização automáticas de dados de séries temporais agregados por meio do Amazon Kinesis Streams. Saiba mais »

Scaling Writes on Amazon DynamoDB Tables with Global Secondary Indexes (Ian Meyers, Blog de big data da AWS, 17 de setembro)
"Para gerar nossa tabela de séries temporais, criamos uma tabela com uma chave principal de hash e intervalo que nos permite pesquisar por um item usando dois valores distintos." Leia mais »


From PostgreSQL to DynamoDB (Brad Van Vugt, sendwithus blog, 1º de maio)
"Nossas tabelas contêm centenas de milhões de linhas. Nossos índices cresceram exponencialmente e não cabem mais na memória. O throughput de gravação estava sempre atingindo o limite máximo permitido para uma única instância de banco de dados." Leia mais »


Amondawa
A Amondawa disponibiliza uma interface ReST para armazenar e consultar dados de séries temporais. Saiba mais »

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