Streaming dei dati del diario da Amazon QLDB

Architettura basata sugli eventi: crea applicazioni in uno stile architettonico basato sugli eventi con componenti disaccoppiati. Ad esempio, una banca può utilizzare AWS Lambda le funzioni per implementare un sistema di notifica che avvisa i clienti quando il saldo del conto scende al di sotto di una soglia. In un sistema di questo tipo, i saldi dei conti vengono conservati in un QLDB registro e tutte le modifiche al saldo vengono registrate nel giornale di registrazione. La AWS Lambda funzione può attivare la logica di notifica quando si consuma un evento di aggiornamento del saldo che viene salvato nel journal e inviato a un flusso di dati Kinesis.

Analisi in tempo reale: crea applicazioni Kinesis consumer che eseguono analisi in tempo reale sui dati degli eventi. Con questa funzionalità, puoi ottenere informazioni dettagliate quasi in tempo reale e rispondere rapidamente a un ambiente aziendale in evoluzione. Ad esempio, un sito di e-commerce può analizzare i dati di vendita dei prodotti e interrompere la pubblicità di un prodotto scontato non appena le vendite raggiungono un limite.

Analisi storica: sfrutta l'architettura orientata al journal di Amazon QLDB riproducendo i dati storici degli eventi. Puoi scegliere di avviare uno QLDB stream in qualsiasi momento del passato, in cui tutte le revisioni successive a quel momento vengono consegnate a Kinesis Data Streams. Utilizzando questa funzionalità, puoi creare applicazioni consumer Kinesis che eseguono processi di analisi su dati storici. Ad esempio, un sito di e-commerce può eseguire analisi in base alle esigenze per generare metriche di vendita passate che non erano state acquisite in precedenza.

Replica su database creati appositamente: collega i QLDB registri ad altri archivi di dati creati appositamente utilizzando flussi di journal. QLDB Ad esempio, utilizza la piattaforma di streaming di dati Kinesis per l'integrazione con Amazon OpenSearch Service, che può fornire funzionalità di ricerca di testo completo per i QLDB documenti. Puoi anche creare applicazioni Kinesis consumer personalizzate per replicare i dati del tuo diario su altri database creati appositamente che forniscono diverse viste materializzate. Ad esempio, esegui la replica su Amazon Aurora per dati relazionali o su Amazon Neptune per dati basati su grafici.

Kinesis è in grado di limitare i dati in streamingQLDB, a seconda del provisioning di Kinesis Data Streams. Ad esempio, ciò potrebbe verificarsi se sono presenti più QLDB flussi che scrivono su un singolo flusso di dati Kinesis e la frequenza QLDB di richiesta supera la capacità della risorsa Kinesis stream. La limitazione in Kinesis può verificarsi anche quando si utilizza il provisioning su richiesta se il throughput aumenta fino a più del doppio del picco precedente in meno di 15 minuti.

Puoi misurare questo throughput superato monitorando la metrica Kinesis. WriteProvisionedThroughputExceeded Per ulteriori informazioni e possibili soluzioni, vedi Come posso risolvere gli errori di limitazione in Kinesis Data Streams? .

Con QLDB gli stream, puoi creare uno stream indefinito con data e ora di inizio precedenti e senza data e ora di fine. In base alla progettazione, QLDB inizia a inviare i nuovi dati confermati a Kinesis Data Streams solo dopo che tutti i dati precedenti della data e dell'ora di inizio specificate sono stati consegnati correttamente. Se si percepisce una latenza aggiuntiva in questo scenario, potrebbe essere necessario attendere la consegna dei dati precedenti oppure è possibile avviare lo streaming da una data e un'ora di inizio successive.