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Récupération de données de modification avec Amazon DynamoDB
Bon nombre d'applications bénéficient de la récupération des modifications apportées aux éléments stockés dans une table DynamoDB au moment elles se produisent. Voici quelques exemples de cas d'utilisation.
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Une application mobile populaire modifie des données dans une table DynamoDB au rythme de milliers de mises à jour par seconde. Une autre application capture et stocke les données relatives à ces mises à jour, fournissant des mesures near-real-time d'utilisation pour l'application mobile.
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Une application financière modifie des données boursières dans une table DynamoDB. Différentes applications exécutées en parallèle suivent ces changements en temps réel value-at-risk, calculent et rééquilibrent automatiquement les portefeuilles en fonction de l'évolution du cours des actions.
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Des capteurs dans des véhicules de transport et des équipements industriels envoient des données à une table DynamoDB. Différentes applications contrôlent les performances et envoient des alertes par messagerie lors de la détection d'un problème, prédisent des défaillances potentielles en appliquant des algorithmes de machine learning, et compressent et archivent les données dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).
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Une application envoie automatiquement des notifications sur les appareils mobiles de tous les amis dans un groupe dès qu'un ami télécharge une nouvelle image.
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Un nouveau client ajoute des données à une table DynamoDB. Cet événement appelle une autre application qui envoie un e-mail de bienvenue au nouveau client.
DynamoDB prend en charge le streaming des registres de récupération de données de modification au niveau élément en quasi-temps réel. Vous pouvez créer des applications qui consomment ces flux et entreprennent des actions basées sur le contenu.
La vidéo suivante vous présente le concept de capture des données de modification.
Rubriques
Options de streaming pour la récupération de données de modification
DynamoDB offre deux modèles de streaming pour la récupération de données de modification : Kinesis Data Streams pour DynamoDB et DynamoDB Streams.
Afin de vous aider à choisir la solution appropriée pour votre application, le tableau suivant récapitule les fonctions de chaque modèle de streaming.
| Propriétés | Kinesis Data Streams pour DynamoDB | DynamoDB Streams |
|---|---|---|
| Conservation des données | Jusqu'à 1 an. | 24 heures |
| Prise en charge de la bibliothèque cliente Kinesis () KCL | Supporte KCLles versions 1.X et 2.X. | Supporte KCLla version 1.X. |
| Nombre de consommateurs | Jusqu'à 5 consommateurs simultanés par partition, ou 20 avec la diffusion améliorée. | Jusqu'à 2 consommateurs simultanés par partition. |
| Quotas de débit | Illimité. | Soumis à des quotas de débit par table DynamoDB et par région. AWS |
| Modèle de livraison de l'enregistrement | Transférez le modèle HTTP à l'aide GetRecordset grâce à un ventilateur amélioré, Kinesis Data Streams repousse les enregistrements à plus de /2 en utilisant. HTTP SubscribeToShard | Tirez le modèle sur le dessus HTTP en utilisant GetRecords. |
| Classement des registres | L'attribut d'horodatage de chaque registre de flux permet d'identifier l'ordre réel dans lequel les modifications se sont produites dans la table DynamoDB. | Pour chaque élément modifié dans une table DynamoDB, les registres de flux apparaissent dans l'ordre des modifications réelles. |
| Registres en double | Des registres en double peuvent apparaître dans le flux. | Aucun registre en double n'apparaît dans le flux. |
| Options de traitement de flux | Traitez les enregistrements de flux à l'aide AWS Lambdad'Amazon Managed Service pour Apache Flink, de Kinesis Data Firehose ou du streaming.AWS Glue ETL | Traitez les registres de flux à l'aide de AWS Lambda ou de l'Adaptateur DynamoDB Streams Kinesis. |
| Niveau de durabilité | Zones de disponibilité pour assurer un basculement automatique sans interruption. | Zones de disponibilité pour assurer un basculement automatique sans interruption. |
Vous pouvez activer les deux modèles de streaming sur la même table DynamoDB.
La vidéo suivante évoque plus en détail les différences entre les deux options.
