Journaldaten von Amazon streamen QLDB

Ereignisgesteuerte Architektur — Erstellen Sie Anwendungen in einem ereignisgesteuerten Architekturstil mit entkoppelten Komponenten. Eine Bank kann beispielsweise Folgendes verwenden AWS Lambda Funktionen zur Implementierung eines Benachrichtigungssystems, das Kunden benachrichtigt, wenn ihr Kontostand unter einen Schwellenwert fällt. In einem solchen System werden die Kontosalden in einem QLDB Hauptbuch geführt, und alle Saldenänderungen werden im Journal aufgezeichnet. Das Tool AWS Lambda Die Funktion kann die Benachrichtigungslogik auslösen, wenn sie ein Saldenaktualisierungsereignis verarbeitet, das im Journal festgeschrieben und an einen Kinesis-Datenstream gesendet wird.

Echtzeitanalysen — Erstellen Sie Kinesis-Anwendungen für Privatanwender, die Echtzeitanalysen von Ereignisdaten durchführen. Mit dieser Funktion können Sie nahezu in Echtzeit Einblicke gewinnen und schnell auf eine sich verändernde Geschäftsumgebung reagieren. Beispielsweise kann eine E-Commerce-Website Produktverkaufsdaten analysieren und Werbung für einen reduzierten Artikel stoppen, sobald der Umsatz ein Limit erreicht.

Historische Analysen — Nutzen Sie die journalorientierte Architektur von Amazon, QLDB indem Sie historische Ereignisdaten wiedergeben. Sie können festlegen, dass ein QLDB Stream zu einem beliebigen Zeitpunkt in der Vergangenheit gestartet werden soll, wobei alle Änderungen seit diesem Zeitpunkt an Kinesis Data Streams übermittelt werden. Mit dieser Funktion können Sie Kinesis-Anwendungen für Privatanwender erstellen, die Analyseaufträge mit historischen Daten ausführen. Beispielsweise kann eine E-Commerce-Website nach Bedarf Analysen durchführen, um vergangene Verkaufszahlen zu generieren, die zuvor nicht erfasst wurden.

Replikation in speziell entwickelte Datenbanken — Connect QLDB Ledger mithilfe von Journal-Streams mit anderen speziell entwickelten Datenspeichern. QLDB Verwenden Sie beispielsweise die Kinesis-Streaming-Datenplattform für die Integration mit Amazon OpenSearch Service, das Volltextsuchfunktionen für QLDB Dokumente bereitstellen kann. Sie können auch benutzerdefinierte Kinesis-Anwendungen für Privatanwender erstellen, um Ihre Journaldaten in andere speziell entwickelte Datenbanken zu replizieren, die unterschiedliche materialisierte Ansichten bieten. Replizieren Sie beispielsweise auf Amazon Aurora für relationale Daten oder auf Amazon Neptune für grafenbasierte Daten.

Kinesis kann Daten, von denen gestreamt wirdQLDB, abhängig von Ihrer Kinesis Data Streams Streams-Bereitstellung drosseln. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn Sie mehrere QLDB Streams haben, die in einen einzigen Kinesis-Datenstream schreiben, und die Anforderungsrate von die Kapazität der Kinesis-Stream-Ressource QLDB überschreitet. Eine Drosselung in Kinesis kann auch auftreten, wenn On-Demand-Provisioning verwendet wird, wenn der Durchsatz in weniger als 15 Minuten auf mehr als das Doppelte des vorherigen Spitzenwerts ansteigt.

Sie können diesen überhöhten Durchsatz messen, indem Sie die WriteProvisionedThroughputExceeded Kinesis-Metrik überwachen. Weitere Informationen und mögliche Lösungen finden Sie unter Wie behebe ich Drosselungsfehler in Kinesis Data Streams? .

Mit QLDB Streams können Sie einen unbestimmten Stream erstellen, dessen Startdatum und -uhrzeit in der Vergangenheit liegen und ohne Enddatum und -uhrzeit. Standardmäßig werden neu QLDB festgeschriebene Daten erst dann an Kinesis Data Streams gesendet, wenn alle vorherigen Daten ab dem angegebenen Startdatum und der angegebenen Startzeit erfolgreich übermittelt wurden. Wenn Sie in diesem Szenario eine zusätzliche Latenz wahrnehmen, müssen Sie möglicherweise warten, bis die vorherigen Daten geliefert wurden, oder Sie können den Stream an einem späteren Startdatum und einer späteren Startzeit starten.