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Exemple de AWS cas d'utilisation d'Event Fork Pipelines
Le scénario suivant décrit une application de commerce électronique sans serveur pilotée par des événements qui utilise AWS Event Fork Pipelines. Vous pouvez utiliser cet exemple d'application de commerce électronique
Cette application de commerce électronique prend les commandes des acheteurs via un RESTful API hébergeur hébergé par API Gateway et soutenu par la AWS Lambda fonctionCheckoutApiBackendFunction. Cette fonction publie toutes les commandes reçues sur une SNS rubrique Amazon nommée CheckoutEventsTopic qui, à son tour, répartit les commandes entre quatre pipelines différents.
Le premier pipeline est le pipeline de traitement standard des paiements conçu et mis en œuvre par le propriétaire de l'application d'e-commerce. Ce pipeline comprend la SQS file d'attente Amazon CheckoutQueue qui met en mémoire tampon toutes les commandes reçues, une AWS Lambda
fonction nommée CheckoutFunction qui interroge la file d'attente pour traiter ces commandes, et la CheckoutTable table DynamoDB qui enregistre de manière sécurisée toutes les commandes passées.
Appliquer les pipelines AWS Event Fork
Les composants de l'application d'e-commerce gèrent la logique d'entreprise de base. Toutefois, le propriétaire de l'application d'e-commerce propriétaire doit également prendre en compte les éléments suivants :
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Conformité - Sauvegardes sécurisées et compressées, chiffrées au repos et nettoyage des informations sensibles
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Résilience - Relecture de la plupart des commandes récentes en cas de défaillance du processus de réalisation
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Capacité de recherche - Exécution d'analyses et génération des métriques sur les commandes passées
Au lieu d'implémenter cette logique de traitement des événements, le propriétaire de l'application peut abonner AWS Event Fork Pipelines à la SNS rubrique CheckoutEventsTopic Amazon
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Pipeline de stockage et de sauvegarde d'événementsest configuré pour transformer les données afin de supprimer les informations de carte de crédit, de mettre les données en mémoire tampon pendant 60 secondes, de les compresser et de les chiffrer à l'aide de la clé gérée par le client par défaut pour Amazon S3. GZIP Cette clé est gérée AWS et alimentée par le AWS Key Management Service (AWS KMS).
Pour plus d'informations, consultez Choisir Amazon S3 pour votre destination, Amazon Data Firehose Data Transformation et Configurer les paramètres dans le manuel Amazon Data Firehose Developer Guide.
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Le pipeline de recherche et d'analyse d'événements est configuré avec un index de durée de nouvelle tentative de 30 secondes, un compartiment de stockage de commandes qui ne parviennent pas à être indexées dans le domaine de recherche et une politique de filtre permettant de limiter l'ensemble de commandes indexées.
Pour plus d'informations, consultez Choisir le OpenSearch service pour votre destination dans le manuel Amazon Data Firehose Developer Guide.
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Le pipeline de relecture d'événementsest configuré avec la partie SQS file d'attente Amazon du pipeline de traitement des commandes normal conçu et mis en œuvre par le propriétaire de l'application de commerce électronique.
Pour plus d'informations, consultez le nom de la file d'attente et URL le manuel Amazon Simple Queue Service Developer Guide.
La politique de JSON filtrage suivante est définie dans la configuration du pipeline d'analyse et de recherche d'événements. Elle sélectionne uniquement les commandes entrantes dans lesquelles le montant total s'élève à 100 USD ou plus. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Filtrage des SNS messages Amazon.
{
"amount": [{ "numeric": [ ">=", 100 ] }]
}En utilisant le modèle AWS Event Fork Pipelines, le propriétaire de l'application de commerce électronique peut éviter les frais de développement qui accompagnent souvent le codage d'une logique indifférenciée pour la gestion des événements. Au lieu de cela, elle peut déployer AWS Event Fork Pipelines directement depuis elle Compte AWS. AWS Serverless Application Repository
