Diffusion en continu de données de journaux depuis Amazon QLDB

Architecture axée sur les événements : créez des applications dans un style architectural axé sur les événements avec des composants découplés. Par exemple, une banque peut utiliser des AWS Lambda fonctions pour mettre en œuvre un système de notification qui alerte les clients lorsque le solde de leur compte tombe en dessous d'un seuil. Dans un tel système, les soldes des comptes sont conservés dans un QLDB registre, et tout changement de solde est enregistré dans le journal. La AWS Lambda fonction peut déclencher la logique de notification lors de la consommation d'un événement de mise à jour du solde qui est enregistré dans le journal et envoyé à un flux de données Kinesis.

Analyses en temps réel : créez des applications grand public Kinesis qui exécutent des analyses en temps réel sur les données des événements. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez obtenir des informations en temps quasi réel et réagir rapidement à l'évolution de l'environnement commercial. Par exemple, un site Web de commerce électronique peut analyser les données de vente de produits et arrêter les publicités pour un produit à prix réduit dès que les ventes atteignent une limite.

Analyses historiques — Tirez parti de l'architecture orientée journal d'Amazon QLDB en rediffusant les données historiques des événements. Vous pouvez choisir de démarrer un QLDB flux à n'importe quel moment dans le passé, dans lequel toutes les révisions effectuées depuis lors sont transmises à Kinesis Data Streams. Grâce à cette fonctionnalité, vous pouvez créer des applications grand public Kinesis qui exécutent des tâches d'analyse sur des données historiques. Par exemple, un site Web de commerce électronique peut exécuter des analyses selon les besoins pour générer des statistiques de ventes passées qui n'avaient pas été capturées auparavant.

Réplication vers des bases de données spécialement conçues : connectez les QLDB registres à d'autres magasins de données spécialement conçus à l'aide de flux de journaux. QLDB Par exemple, utilisez la plateforme de données de streaming Kinesis pour intégrer Amazon OpenSearch Service, qui peut fournir des fonctionnalités de recherche en texte intégral pour les QLDB documents. Vous pouvez également créer des applications Kinesis personnalisées pour répliquer les données de votre journal dans d'autres bases de données spécialement conçues qui fournissent différentes vues matérialisées. Répliquez, par exemple, vers Amazon Aurora pour les données relationnelles ou vers Amazon Neptune pour les données basées sur des graphes.

Kinesis peut limiter les données diffusées depuisQLDB, en fonction de votre approvisionnement en Kinesis Data Streams. Par exemple, cela peut se produire si plusieurs QLDB flux écrivent dans un seul flux de données Kinesis et que le taux de demandes QLDB dépasse la capacité de la ressource de flux Kinesis. La limitation dans Kinesis peut également se produire lors de l'utilisation du provisionnement à la demande si le débit augmente pour atteindre plus du double du pic précédent en moins de 15 minutes.

Vous pouvez mesurer ce débit dépassé en surveillant la métrique WriteProvisionedThroughputExceeded Kinesis. Pour plus d'informations et des solutions possibles, consultez Comment résoudre les erreurs de régulation dans Kinesis Data Streams ? .

Avec QLDB les flux, vous pouvez créer un flux indéfini dont la date et l'heure de début sont anciennes et sans date ni heure de fin. De par sa conception, il ne QLDB commence à émettre des données nouvellement validées vers Kinesis Data Streams qu'une fois que toutes les données antérieures à la date et à l'heure de début spécifiées ont été transmises avec succès. Si vous constatez une latence supplémentaire dans ce scénario, vous devrez peut-être attendre que les données précédentes soient livrées, ou vous pouvez démarrer le flux à une date et une heure de début ultérieures.