亚马逊AWS DynamoDB最佳实践_孙素梅
亚马逊 AWS 利用 Amazon DynamoDB 助力游戏应用
亚马逊AWS利用Amazon DynamoDB助力游戏应用Amazon DynamoDB正迅速成为世界上发展势头最强劲的游戏数据库。
《水果忍者》（由Halfbrick工作室开发）、《战斗营地》（由PennyPop开发）等游戏都充分利用AmazonDynamoDB的一键式扩展性功能，支撑游戏高速的发展，为全球数百万玩家提供服务。
AmazonDynamoDB还得到包括Supervillain工作室在内的众多开发人员的赞赏，该工作室的知名作品包括《塔炮战争》与《特隆：进化》。
在今天的文章中，大家将了解Amazon DynamoDB如何帮助大家为自己的移动游戏快速建立起可靠且极具可扩展性的数据库层。
我们将分步剖析设计示例并了解如何以每天不足一杯咖啡钱的成本为游戏提供弹性资源支持。
我们还将模拟一家快速发展的客户，观察AmazonDynamoDB如何在时间与成本效率的前提下将玩家支持规模扩展至数百万之巨。
数据库层的重要性在为规模化应用程序设计架构时，一大关键性因素在于数据库层。
这一点对于游戏尤为重要，毕竟属于写入密集型应用。
游戏数据会随着玩家收集道具、击败敌人、获取金币、角色升级以及完成成就而不断更新。
每一个事件都必须被写入到数据库层，从而保证内容不会丢失。
可以想见，一旦进度损坏玩家将变得极为暴躁。
游戏与Web应用开发人员通常会使用MySQL等开源关系型数据库作为自己的数据库层，这是因为此类方案更为人们所熟悉。
遗憾的是，以MySQL为代表的关系型技术方案在开发之初更多考虑到的是高强度读取工作负载，而这种机制并不太适合游戏、社交媒体应用以及图片分享站点。
有鉴于此，NoSQL解决方案应运而生，它利用强大的写入数据吞吐能力与横向扩展能力替代了传统关系型数据库在查询灵活性领域的优势。
Amazon DynamoDB适合游戏开发人员需求的三个理由•Amazon包揽运营任务。
开发游戏本身就很累人，对吧？Amazon DynamoDB是一项托管服务，其中包含全方位运营支持以及多数据中心高可用性。
解析DynamoDB
那什么是Ｄ ｎ ｍｏ Ｂ ？ ｙ ａ Ｄ 呢 按照Ａ Ｔ ｒｅ ＷＳＣ Ｏ Ｗｅｎ ｒ
Ｖ ｇ ｌ的说法 ：“ ｙ ａ Ｄ 是一个性 能好 、可 ｏ ｅｓ Ｄ ｎ ｍｏ Ｂ 靠高 且具有可 扩展性 的Ｎｏ Ｑ 云数据库服 务 ， ＳＬ
－Ｓ ｈ ｍａｆ ｅ 都叫Ｎ０ＱＬ ｃ ｅ ｅ 。 ｒ ｓ 了，Ｓｈ ｍａ ｃ ｅ 必须ｆ ｅ ｒ 。 ｅ
Ｄ ｎ ｍｏ Ｂ ｙ ａ Ｄ 简介
势据 库的读 流量的限制。
・自动扩容 。 ｙ ａ Ｄ 不会对用户的数据规 模 Ｄ ｎｍｏ Ｂ
在Ｎｏ Ｑ 概念 日益火爆的今天，市场上又增加 了 大小做任何限制， ＳＬ 后台会默默地把用户的数据分
一
个重量级的Ｎ Ｓ 产品—— Ｄ ｎ ｍｏ Ｂ ｏ ＱＬ ｙ ａ Ｄ ，它是 布到各个机 器上去。 ＿强一致性。用户可以通过参数 指定要读 的数据
ｍ ｍ Ｂ ｅ ¨， ５
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是固定的。 这样就没有办 法做 到每个 用户每个请
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表 Ｄ ｎ ｍ Ｄ ￣ ｙ ａ ｏＢ
Ｌ １个＾ ｜ ｌ １ Ｐ 接口 ￣ ｌ
ｙａ ｏ Ｂ 所 这个概 念和我们 经常接触 的按 带宽收 费非常相 Ｄ ｎ ｍ Ｄ 是 一个共 享型 的数 据库 云服务 。 像， 用户必须指定对数据库的读／ 写带宽， ｍ ｚ 谓 共享型 的数据 库云服 务，是 指一 台机 器上 的 Ａ ａｏ ｎ Ｐ、 共享型 会按用户设置的读／ 写带宽收费。 但与传统的带宽 Ｃ Ｕ 内存及磁盘资源会给多用户使用。
Ｈａ ｈＫ ｙ ｓ ｅ 的唯一 ， 只需要这两个组合 Ｋ ｙ ｅ 是唯
一
—
亚马逊 AWS大数据架构模式和最佳实践_曹玮祺
为什么使用流存储?
• 解耦生产者和消费者 • 持久的缓存 • 收集多个流
• 保留客户端顺序 • 流式MapReduce • 并行消费
生产者1 生产者2 生产者3 生产者N
4321
4321
4321
Key = Violet
4321
DynamoDB Stream Kinesis Stream Kafka Topic
HDFS & Amazon Glacier
• 使用HDFS用于高频繁 访问 (热) 数据
• 使用Amazon S3标准用 于频繁访问数据
• 使用Amazon S3标准 – IA 用于非频繁访问数据
• 使用Amazon Glacier 归 档冷数据
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contaFile Storage Search SQL NoSQL Cache
收集
Web应用
移动
iOS
应用 Android
事务性数据
LogstashstiCache
Ama数zon 据库
DynamoDB
Amazon RDS
搜索 Amazon
ES
A
文件 Amazon
文件数据
应用程序
File Storage Search SQL NoSQL Cache
收集
Web应用
移动
iOS
应用 Android
事务性数据
Logstash
搜索数据
存储
Amazon ElastiCache
云计算第三版Amazon云计算AWS
3.1 基础存储架构Dynamo
《云计算》第三版配套PPT课件
成员资格及错误检测
为了避免新加入的节点之间不能及时发现其他节点的存在，Dynamo中设置了一些 种子节点（Seed Node）。种子节点和所有的节点都有联系。当新节点加入时， 它扮演一个中介的角色，使新加入节点之间互相感知。
新节点 1
新节点 2
直到N个节点全部传遍
结论：
Dynamo中的节点数不能太多 Amazon采用了分层Dynamo结构 来解决该问题
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容错机制 《云计算》第三版配套PPT课件
由于成本方面的原因，Dynamo中很多服务器采用的是普通 PC主机； 其硬盘性能和专业服务器硬盘相差很远，出错很难避免； Dynamo中容错机制非常重要
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《云计算》第三版配套PPT课件
数据均衡《云分计算布》第的三版问配套P题PT课件
➢一致性哈希算法
平衡性 单调性 分散性 负载
两步进行：
求出设备节点的哈希值，并
配置到环上的一个点；接着
计算数据的哈希值，按顺时
针方向将其存放到环上第一
个大于或等于数据哈希值的
节点上； 添加新节点时，按
照上述规则，调整相关数据
问题 数据均衡分布
数据备份 数据冲突处理 成员资格及错误检测 临时故障处理 永久故障处理
采取的相关技术 改进的一致性哈希算法 参数可调的弱quorum机制 向量时钟（Vector Clock） 基于Gossip协议的成员资格和错误检测 Hinted handoff（数据回传机制），
Merkle哈希树
种子节点
A B
C
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3.1 基础存储架构Dynamo
最佳实践IT行业的成功案例和经验教训
最佳实践IT行业的成功案例和经验教训最佳实践：IT行业的成功案例和经验教训近年来，信息技术（IT）行业蓬勃发展，取得了巨大的成功和进步。
然而，伴随着这种迅速增长的步伐，也伴随着一系列的挑战和经验教训。
本文将介绍几个在IT行业的最佳实践案例，并对这些案例所教育的经验进行总结。
1. 亚马逊：成为全球最大的在线零售商亚马逊是一个典型的IT行业的成功案例。
它从一个在线图书商城起步，逐渐扩大了产品范围，成为如今全球最大的在线零售商。
亚马逊的成功离不开以下几个关键实践：1.1 强大的技术团队：亚马逊始终致力于雇佣并培养顶尖的技术人才，不断引领技术创新，保持竞争优势。
1.2 客户体验优化：亚马逊重视用户体验，持续投入研发技术，提供方便、快捷、个性化的购物体验，使顾客更愿意选择它作为首选零售商。
1.3 数据驱动决策：亚马逊充分利用大数据分析来了解顾客需求、市场趋势和商品销售情况，据此制定营销策略和库存管理方案。
从亚马逊的成功案例中，我们可以得到如下经验教训：- 投资于技术团队，持续追求创新和卓越。
- 关注客户需求，优化用户体验，提高用户忠诚度。
- 利用数据分析，做出科学决策，提高运营效率和准确性。
2. 谷歌：引领互联网搜索技术的创新谷歌是IT行业的另一个典范，它不仅是全球最大的搜索引擎提供商，还在广告、云计算和人工智能等领域取得了卓越成就。
谷歌的成功离不开以下几个关键实践：2.1 开放的创新文化：谷歌给员工创造了一种开放创新的文化氛围，鼓励员工提出新思路、探索新技术，并提供相应的资源支持。
2.2 关注用户需求：谷歌始终把用户需求放在首位，通过不断改进搜索算法、提高搜索结果质量和速度，满足用户对信息的快速准确获取。
2.3 积极投资新技术：谷歌对新技术的投资从未停止，从早期的广告营销到如今的人工智能，它一直保持着对创新技术的前瞻性眼光。
从谷歌的成功案例中，我们可以得到如下经验教训：- 建立开放的创新文化，鼓励员工提出新思路和创意。
亚马逊AWS大数据分析最佳实践
郑进佳(Kenny) 解决方案架构师 亚马逊AWS
议程
• 什么是大数据？ • 大数据的挑战？
– – – – 数据产生 数据收集与存储 数据分析与计算 数据的展现与分享
• 成功案例 • 问与答
什么是大数据？
大数据应用场景
精准营销
油气分析
及时推荐
生物传感
防病毒 欺诈检测
人口统计
SQL客户端/BI工具
JDBC/ODBC
主节点
• 计算节点
– – – – 列式存储 并行查询 可通过 S3 加载、备份和恢复数据 可从 DynamoDB 并行加载数据
载入 备份 恢复
10 GigE (HPC)
计算节点
计算节点
计算节点
• 支持 SSD • 支持单节点版本
使用Amazon Redshift
成本
1.6 PB 每集群 100 node dw1.8xl (3-yr RI) $180/hr
性能
– 扫描 2.25 万亿行数据花费时间: 14 分钟 – 加载50亿行数据花费时间: 10 分钟 – 回填 1500亿行数据花费时间: 9.75 小时 – Pig Amazon Redshift: 2 天到 1 小时 – 10B 加入到 7亿行中 – Oracle Amazon Redshift: 90 小时 to 8 小时
是否花太多时间管理集群和优化其性能？
EMR的好处
• 容易使用
– 几分钟 V.S. 几周
• 弹性
– 基于工作量弹性扩展集群 – 缓解规划存储和计算容量的痛苦
• Spot 实例
– 70-80% 成本优化
EMR的好处
• 可靠的
亚马逊AWS VPC最佳实践-苏振祎
colin.su@公司介绍•上海冠闵信息科技有限公司（Silver Lining Information TechnologyCo., Ltd.）成立于2014年；•服务体系：代付服务，咨询服务，公有云迁移服务，云平台运维服务•专业可靠的运维和服务团队，依托自行开发的高效协作管理平台，为客户提供7x24的专业实施运维服务；•目前是AWS中国认证的高级咨询合作伙伴，服务团队具有多名AWS架构师SA的和业界IT领域的专家级认证资质(如CCIE,Vmware,Oracle等)运维平台—CloudEasy(御云者)•御云者简介–御云者是上海冠闵SilverLining自主开发所推出的一款基于AWS的监控管理平台软件，其清晰友好的界面以及全方位的可视化监控，大幅提高企业在云平台服务上的管理能力，帮助我们的客户能把使用公有云服务变得更为简单，能够省心安心的享受公有云服务带来的各项便利及优势。
•御云者优势–实现公有云资源和企业应用系统的可视化–主动式运维管理，大幅减少运维工单–实现开发、测试和运维团队之间的有效协作–优化资源落实IT容量管理和预算管理–缩短IT资源申请周期,提高IT资。
源利用率日程安排•传统企业数据中心架构•VPC网络设计安全实践o NAT,VPN高可用•企业与AWS云对接最佳实践o客户案例分享传统企业数据中心架构CIMP CIMPApp 1App 1App 2App 2Embedded Services LB IDS/IP S DDoS SSLFWAppOSAppOSAppOSApp OSAppOSAppOSApp OSAppOSAppOSApp OSAppOSAppOSApp OSAppOSAppOSWAASAXG AVSWAN互联网VPN运维平台业务系统业务系统业务系统基础设施管理平台传统数据中心映射到AWS传统数据中心基础设施AWS基础设施VPC最佳安全实践分享•安全管理–账户及VPC隔离–使用VPC Peering(对等体)来创建共享的安全服务•有哪些组件你可以使用–子网–安全组&网络访问控制列表–Internet网关–NAT–ELB(负载均衡器)–WAF(Web应用防火墙)设计高可用&弹性架构Web serverSSH 堡垒机EC2负载均衡NATS3CloudFrontRoute 53安全组自动扩展WAFWAF"三明治"私有子网负载均衡管理员用户互联网安全组EC2-CloudWatch 自动扩展前端私有子网MySQL 实例安全组后端私有子网DMZ 公有子网安全组如何安全有效的控制Internet 连接•通过IGW访问Internet NAT ProxyProxyDMZ•分配弹性IP地址•控制Internet路由：–创建公有和私有子网–不同的子网关联不同的路由表•通过NAT 实例访问Internet•通过Proxy访问Internet选择适合的方式访问Internet•Public IPs and IGW •优点：–高可用–可扩展–可限制目的端口、CIDRs•缺点：–暴露在Internet；安全控制弱化–可以访问所有的服务（如所有S3Bucket）•NAT/PAT server•优点：–集中控制–所有协议•缺点：–管理成本高–可以访问所有的服务（如所有S3Bucket）•Proxy server•优点：–集中控制–安全选项较多•缺点：–管理成本高–仅支持HTTP/HTTPSNAT 实例应用场景Availability Zone A Private subnetPublic subnetAvailability Zone BPublic subnetELBWebELBWebInternetNATVPCPrivate subnetPrivate subnetPrivate subnetAWS region如果NAT 实例发生故障…Availability Zone A Private subnetPublic subnetAvailability Zone BPublic subnetELBWebELBWebInternetNATVPCPrivate subnetPrivate subnetPrivate subnetAWS regionPrivate Route Table Destination Target 10.1.0.0/16Local 0.0.0.0/0Black Hole•NAT 实例故障将会出现路由黑洞NAT 实例高可用设计—正常状态•创建EC2 Role，并赋予相应的权限•启动、配置NAT实例，关联EC2 Role，分配EIP•配置NAT 实例安全组(SSH,ICMP)•关闭NAT 实例的Source/Dest检测•创建VPC路由表关联到相应的Subnet•配置NAT实例监控脚本NAT 实例高可用设计—发生故障•NAT实例持续的互相监控对方的健康状态•当某个NAT实例出现故障，健康的实例会修改不健康实例所负载子网的路由NAT 实例高可用设计—停止实例•状态正常的实例以每分钟的频率持续的执行关闭不健康的NAT 实例，直至关闭为止NAT 实例高可用设计—重启实例•等待2分钟之后重新启动实例NAT 实例高可用设计—状态恢复•当实例状态恢复正常之后，VPC路由表恢复到最初•两个NAT Instance继续互相监控对方的状态传统企业数据中心出口设计设计要素•安全性（Web防火墙,IPS, DDoS…）•高可用性和链路自动恢复•服务质量和性能(QoS保障)•经济成本（专线还是Internet）•简化故障诊断和处理与云对接要注意什么…企业混合云的连接AWS region•DNS•Directory•Logging•Monitoring•SecurityShared servicesCustomer networkAvailability Zone A Availability Zone BAWS regionCustomer networkHA VPN PairiBGPRe-advertise VPC CIDR via IGPeBGP AWS ASN 7224VPC CIDReBGPCustomer CIDRs or Default RouteCustomer ASN (Public or Private)VPN2Tun1VPN1Tun1VPN2Tun2VPN1Tun2VPN 高可用性连接最佳实践案例分享—某500强制造企业。
AWS云计算之数据库服务概述
AWS云计算之数据库服务概述AWS云计算提供了多种数据库服务，以满足不同业务需求。
这些数据库服务包括Amazon RDS（关系型数据库服务）、Amazon DynamoDB （NoSQL数据库服务）、Amazon ElastiCache（内存缓存服务）和Amazon Redshift（数据仓库服务）。
本文将对这些数据库服务进行概述。
首先是Amazon RDS，它是一种托管型关系型数据库服务，支持多种数据库引擎，包括MySQL、PostgreSQL、Oracle和Microsoft SQLServer等。
用户无需管理数据库的底层基础设施，只需关注数据存储和查询即可。
Amazon RDS提供了自动备份和故障恢复功能，可在业务故障时自动恢复数据。
此外，它还支持数据复制和多可用区部署，以提高可用性和数据的持久性。
接下来是Amazon DynamoDB，是一种全管理的NoSQL数据库服务，适用于需要快速、可扩展和高性能的应用程序。
DynamoDB自动处理数据的分片和复制，支持自动缩放以应对流量变化。
它使用的是SSD（固态硬盘）存储，提供高速的读写性能。
此外，DynamoDB还提供了全球数据复制功能，可实现数据的全球分发，以满足多地区用户的需求。
然后是Amazon ElastiCache，它是一种分布式的高速缓存服务，可提供低延迟和高吞吐量的数据访问。
ElastiCache支持两种缓存引擎，即Memcached和Redis。
它可将常用的热数据缓存在内存中，以加速对数据库的访问。
ElastiCache还支持自动缩放和故障恢复，可应对访问量的变化和一些节点的故障。
最后是Amazon Redshift，它是一种全托管的数据仓库服务，专为大规模数据分析而设计。
Redshift使用列式存储和大规模并行处理来实现高效的查询性能。
它提供了多种压缩和编码技术，以节省存储空间和提高查询速度。
此外，Redshift还支持数据加密、自动备份和自动缩放等功能。
亚马逊aws-sap考试题库
1.问题1一家公司正在将业务关键型应用程序迁移到AWS上。
它是使用Oracle数据库的传统三层Web应用程序。
数据在传输和静止时都必须加密。
该数据库承载12TB的数据。
允许通过内部网络与源Oracle数据库建立网络连接，该公司希望通过使用AWS托管服务来降低运营成本。
仅所有主键；但是，它包含许多二进制大对象（BLOB）字段。
由于许可限制，无法使用数据库的本机复制工具。
哪种数据库迁移解决方案将对应用程序的可用性产生最小的影响？A.为Amazon实例设置Amazon RDS。
在虚拟私有云中托管RDS数据库（VPC）子网具有Internet访问权限，并将RDS数据库设置为源数据库的加密只读副本。
使用SSL加密两个数据库之间的连接。
通过观察RDS ReplicaLag指标来监视复制性能。
在应用程序维护窗口期间，在没有更多复制滞后时，请关闭本地数据库，并将应用程序连接切换到RDS实例。
将只读副本提升为独立的数据库实例。
B.设置一个Amazon EC2实例并安装相同的Oracle数据库软件。
使用支持的工具创建源数据库的备份。
在应用程序维护窗口期间，将备份还原到在EC2实例中运行的Oracle数据库中。
设置Amazon RDS for Oracle实例，并在AWS托管的数据库之间创建导入作业。
作业完成后，关闭源数据库并将数据库连接切换到RDS实例。
C.使用AWS DMS在本地Oracle数据库和AWS上托管的复制实例之间加载和复制数据集。
提供一个AmazonRDS Oracle实例与透明数据加密（TDE）启用，其配置为目标的复制实例。
创建一个客户管理的AWS KMS 主密钥，将其设置为复制实例的加密密钥。
使用AWS DMS任务将数据加载到目标RDS实例中。
在应用程序维护窗口期间以及加载任务到达正在进行的复制阶段之后，将数据库连接切换到新数据库。
D.在应用程序维护窗口期间，在本地Oracle数据库上创建压缩的完整数据库备份。
亚马逊云计算的功能和应用场景
亚马逊云计算的功能和应用场景亚马逊云计算（Amazon Web Services，AWS）是亚马逊公司推出的一项云计算服务，为企业和个人提供了各种云计算服务，包括计算、存储、数据库、分析、机器学习等多种功能。
亚马逊云计算在全球范围内得到了广泛应用，其功能和应用场景如下：1. 计算服务：亚马逊云计算提供了弹性计算服务，用户可以根据自身需求快速调整计算资源，实现灵活的计算能力扩展。
用户可以选择虚拟服务器（EC2）来运行应用程序，也可以使用Lambda函数计算服务来执行代码，无需管理服务器。
2. 存储服务：亚马逊云计算提供了多种存储服务，包括对象存储（S3）、块存储（EBS）、文件存储（EFS）等。
用户可以根据需求选择合适的存储服务，实现数据的持久存储和高可用性。
3. 数据库服务：亚马逊云计算提供了关系型数据库（RDS）、NoSQL数据库（DynamoDB）、数据仓库（Redshift）等多种数据库服务，用户可以根据业务需求选择合适的数据库服务，实现数据的存储和管理。
4. 网络服务：亚马逊云计算提供了虚拟私有云（VPC）、负载均衡（ELB）、域名解析（Route 53）等网络服务，用户可以构建灵活的网络架构，实现应用程序的高可用性和安全性。
5. 安全服务：亚马逊云计算提供了身份和访问管理（IAM）、密钥管理服务（KMS）、网络防火墙（WAF）等安全服务，用户可以保护数据和应用程序免受网络攻击和数据泄露。
亚马逊云计算的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 云计算基础设施：许多企业选择亚马逊云计算作为其基础设施的提供商，将应用程序部署在云端，实现计算和存储资源的弹性扩展和成本优化。
2. 大数据分析：亚马逊云计算提供了各种大数据服务，包括数据仓库、数据湖和数据分析工具，企业可以利用这些服务分析海量数据，获取商业洞察。
3. 人工智能和机器学习：亚马逊云计算提供了各种人工智能和机器学习服务，包括语音识别、图像识别和自然语言处理等，企业可以利用这些服务实现智能化的应用程序。
亚马逊云计算AWS培训认证课程(全)
在AWS上构建高可用应用
高可用架构设计
深入讲解如何在AWS上设计高可用、可扩展的应用架构，确保系统 7x24小时稳定运行。
自动化运维与监控
介绍如何利用AWS的自动化运维工具和监控服务，实现应用的快速 部署、自动扩展和故障自愈。
安全性与合规性
探讨如何在AWS上构建符合安全标准和合规要求的应用，保障数据和 业务安全。
利用AWS进行业务创新与发展
云计算驱动的业务创新
分享如何利用AWS的云计算、大数据、人工智能等技术推动业务 创新和发展。
数字化转型与升级
探讨如何利用AWS实现企业数字化转型和升级，提升竞争力和市 场份额。
全球化业务拓展
解析如何利用AWS的全球基础设施和服务，支持企业全球化业务 拓展和运营。
AWS最佳实践分享
AWS服务集成
介绍如何将不同的AWS服务集成在 一起，构建高效、安全的云计算环 境。
AWS全球基础设施
AWS全球区域和可用区
01
介绍AWS的全球基础设施布局，包括各个区域和可用区的特点、
功能和优势。
AWS网络架构
02
详细介绍AWS的网络架构，包括如何构建高效、安全的网络环
境，以及如何优化网络性能。
AWS性能优化与成本管理
Chapter
性能优化策略与实践
使用高性能的EBS卷，如IO1或 GP2，进行数据的快速读写。
通过RDS的性能调优、使用缓存 以及读写分离等方式，提升数据 库性能。
计算优化 存储优化 网络优化
数据库优化
选择合适的EC2实例类型，根据 工作负载需求进行自动扩展。
利用AWS的增强型网络功能，如 Enhanced Networking和VPC Flow 多因素身份验证等方 式验证用户身份。
DynamoDB的基本操作（一）
DynamoDB的基本操作（⼀）⼀、创建表1 var AWS = require("aws-sdk");2 AWS.config.update({3 region: "us-west-2", //使⽤哪个区域的aws服务4 endpoint: "http://localhost:8000" //dynamodb位置5 });6 var dynamodb = new AWS.DynamoDB();78 var params = {9 TableName: "Movies",//表名10 KeySchema: [ //主键11 {AttributeName: "year", KeyType: "HASH"}, //Partition key 分区键12 {AttributeName: "title", KeyType: "RANGE"} //Sort key 排序键13 ],14 AttributeDefinitions: [//主键数据类型15 {AttributeName: "year", AttributeType: "N"},//N Number16 {AttributeName: "title", AttributeType: "S"} //S String17 ],18 ProvisionedThroughput: { //DynamoDB吞吐量配置19 ReadCapacityUnits: 10,20 WriteCapacityUnits: 1021 }22 };23 dynamodb.createTable(params, function (err, data) {24 if (err) {25 console.error("Unable to create table. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));26 } else {27 console.log("Created table. Table description JSON:", JSON.stringify(data, null, 2));28 }29 });⼆、增加项1var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();2var table = "Movies";3var year = 2015;4var title = "The Big New Movie";5var params = {6 TableName: table,//要操作的表名7 Item: {8 "year": year,//主键-分区间9 "title": title,//主键-排序键10 "info": { //其他属性11 "plot": "Nothing happens at all.", "rating": 012 }13 }14 };15 console.log("Adding a new item...");16 docClient.put(params, function (err, data) {17if (err) {18 console.error("Unable to add item. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));19 } else {20 console.log("Added item:", JSON.stringify(data, null, 2));21 }22 });三、获取项1var docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient()2var table = "Movies";//表名必须填3var year = 2015; //待查询的分区键4var title = "The Big New Movie";//待查询的排序键如果表建⽴时设置为复合主键的话，分区键排序键必须都存在5var params = {TableName: table, Key: {"year": year, "title": title}};6 docClient.get(params, function (err, data) {7if (err) {8 console.error("Unable to read item. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));9 } else {10 console.log("GetItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));11 }12 });四、更新项1var table = "Movies";2var year = 2015;3var title = "The Big New Movie"; // Update the item, unconditionally,4var params = {5 TableName: table, Key: {6 "year": year,//分区键7 "title": title//排序键主键在update接⼝必须8 }, UpdateExpression: "set info.rating = :r, info.plot=:p, info.actors=:a",//想要改变值的表达式9 ExpressionAttributeValues: { //为想要改变的值赋值10 ":r": 5.5, ":p": "Everything happens all at once.", ":a": ["Larry", "Moe", "Curly"]11 }, ReturnValues: "UPDATED_NEW"//返回更新值，即下中data12 };13 console.log("Updating the item...");14 docClient.update(params, function (err, data) {15 console.log(data);16if (err) {17 console.error("Unable to update item. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));18 } else {19 console.log("UpdateItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));20 }21 });五、删除项1var table = "Movies";2var year = 2015;3var title = "The Big New Movie";4var params = {5 TableName: table,//待删除操作的表6 Key: {7 "year": year,//分区键8 "title": title//排序键9 },10 ExpressionAttributeNames:{"#u":"User"},11 ConditionExpression: "#u = :val",//删除条件表达式12 ExpressionAttributeValues: {13 ":val": 5.0 //条件值14 }15 };16 console.log("Attempting a conditional delete...");17 docClient.delete(params, function (err, data) {18if (err) {19 console.error("Unable to delete item. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));20 } else {21 console.log("DeleteItem succeeded:", JSON.stringify(data, null, 2));22 }23 });六、批量查询1var params = {2 RequestItems: {3 "GsdSubDevices": {4 Keys: [5 {6 "Mac": "haha"7 },8 {9 "Mac": "111"10 },11 {12 "Mac": "222"13 }14 ]15 }16 }17 };18 console.log("requestArr===>" + JSON.stringify(requestArr));19 docClient.batchGet(params, function (err, data) {20if (err) {21 console.error("Unable to read item. Error JSON:", JSON.stringify(err, null, 2));22 } else {2324 }25 });推荐操作数据库时使⽤以上操作，操作DynamoDB数据库有两种⽅式，另⼀种见DynamoBD常见操作（⼆），这种⽅式⽐较繁琐，不推荐使⽤。
dynamo 实例
dynamo 实例摘要：1.引言2.Dynamo 的基本概念3.Dynamo 实例的创建4.Dynamo 实例的应用5.结论正文：1.引言在现代社会，数据驱动着我们的生活和工作。
大量的数据需要有效的存储、管理和处理，以满足各类应用的需求。
亚马逊的Dynamo 数据库系统正是为了解决这一问题而诞生的。
本文将介绍Dynamo 的基本概念，并通过实例演示如何创建和应用Dynamo 实例。
2.Dynamo 的基本概念Dynamo 是一种分布式NoSQL 数据库系统，其设计初衷是为了解决大规模数据存储和处理的问题。
Dynamo 具有以下几个基本概念：- 表：Dynamo 中的表是一个键值对集合，用于存储数据。
- 区域：Dynamo 将表分为多个区域，每个区域包含一定数量的数据。
区域可以根据数据分布和访问需求进行调整。
- 主节点：每个表都有一个主节点，负责协调表内的数据访问和管理。
- 从节点：主节点根据需要将数据分片存储到从节点，从节点负责存储数据并提供读写服务。
3.Dynamo 实例的创建要创建一个Dynamo 实例，需要遵循以下步骤：- 安装Dynamo：首先，需要在本地或服务器上安装Dynamo 数据库系统。
- 启动Dynamo：安装完成后，启动Dynamo 实例。
- 创建表：在Dynamo 实例中创建表，指定表的键和值类型，以及分区方式。
- 配置主节点：配置主节点的地址和端口，以便客户端访问。
- 配置从节点：配置从节点的地址和端口，并将其加入到主节点的列表中。
4.Dynamo 实例的应用Dynamo 实例可以应用于各种场景，例如：- 用户信息存储：将用户的基本信息存储在Dynamo 表中，通过主节点进行数据访问和管理。
- 购物车数据存储：将购物车的商品信息存储在Dynamo 表中，通过主节点实现商品数据的查询和修改。
- 文章评论存储：将文章的评论信息存储在Dynamo 表中，通过主节点实现评论数据的增删改查。
使用AWS DynamoDB进行无服务器应用数据存储和访问
使用AWS DynamoDB进行无服务器应用数据存储和访问无服务器架构在近年来得到了广泛的应用和推广，它的优势在于无需管理服务器和基础设施，能够快速构建和部署应用。
在无服务器架构中，数据的存储和访问是一个重要的问题。
AWS DynamoDB是一种全托管的、高可扩展的NoSQL数据库服务，它提供了强大的功能和灵活的数据模型，可以满足无服务器应用的需求。
DynamoDB是一种键值存储的数据库，它的数据模型非常简单。
每个条目都由一个主键唯一标识，并且可以包含多个属性。
主键可以分为分区键和排序键两部分。
分区键用于将数据分布到不同的存储节点上，而排序键用于对数据进行排序。
这种设计使得DynamoDB可以实现高可扩展性和高性能。
在使用DynamoDB时，首先需要创建一个表。
表可以通过AWS控制台、AWS 命令行工具或AWS SDK进行创建。
在创建表时，需要指定表的名称、主键和各个属性的类型。
主键可以选择只有分区键，也可以同时包含分区键和排序键。
根据应用的需求，可以选择不同的主键设计来满足不同的查询需求。
一旦表创建完成，就可以开始向表中插入数据。
数据的插入可以通过PutItem操作来实现。
PutItem操作需要指定要插入的数据和表的名称。
在插入数据时，可以指定条目的主键和各个属性的值。
DynamoDB支持的属性类型包括字符串、数字、布尔值、二进制数据等。
此外，DynamoDB还支持复杂数据类型如列表和映射，可以方便地存储和查询结构化数据。
除了插入数据，DynamoDB还提供了丰富的查询功能。
查询可以通过Query操作来实现。
Query操作需要指定要查询的表的名称、查询条件和返回结果的排序方式。
查询条件可以根据主键和属性来指定，可以进行等值查询、范围查询和模糊查询等。
查询结果可以按照主键和排序键进行排序，也可以进行分页查询。
通过合理地设计主键和查询条件，可以高效地进行数据查询和分析。
在使用DynamoDB时，还可以通过AWS Lambda函数来处理数据。
consumedwritecapacityunits -回复
consumedwritecapacityunits -回复什么是ConsumedWriteCapacityUnits？在讨论DynamoDB时，ConsumedWriteCapacityUnits（CWCUs）是一个重要的概念。
它被用于衡量在特定的时间周期内，DynamoDB表的写入操作消耗了多少读/写容量单位。
为了更好地理解CWCUs，我们将逐步回答以下问题。
1. DynamoDB背景简介DynamoDB是亚马逊AWS提供的完全托管的NoSQL数据库服务。
它被设计用于存储大量结构化数据，并提供了高度可靠性和可拓展性。
DynamoDB具有自动处理分区和负载均衡的能力，从而能够自动扩展以应对任意规模的工作负载。
2. 容量单位和吞吐量在DynamoDB中，容量单位（Capacity Units）是用于衡量读取和写入操作的度量标准。
读取容量单位（Read Capacity Units，RCUs）用于衡量在一秒内可以执行的读取操作数量，而写入容量单位（Write Capacity Units，WCUs）用于衡量在一秒内可以执行的写入操作数量。
这些容量单位是由DynamoDB的用户定义的设置，用于指定每秒平均操作数量的期望值。
3. 什么是ConsumedWriteCapacityUnits？ConsumedWriteCapacityUnits（CWCUs）是指在特定的时间周期内，DynamoDB表的写入操作消耗的写入容量单位（WCUs）的数量。
这个时间周期可以是一秒、一分钟、一小时或其他用户定义的时间段。
通过监视CWCUs，用户可以了解表的写入活动消耗的资源，并据此调整表的吞吐量设置，以适应实际需求。
4. 如何计算CWCUs？CWCUs的计算由DynamoDB自动处理，基于用户对表的写入操作的吞吐量设置。
假设我们有一个表，其写吞吐量设置为100 WCUs。
在一个时间周期（比如一秒）内，如果写入操作的总消耗为50 WCUs，那么消耗的CWCUs就是50。
consumedwritecapacityunits -回复
consumedwritecapacityunits -回复什么是[consumedwritecapacityunits]？在亚马逊Web 服务（AWS）的DynamoDB 数据库中，consumedwritecapacityunits 是一个重要的概念，表示用于写入操作的吞吐量单位。
DynamoDB 是一个全管理的NoSQL 数据库服务，可提供高度可扩展性和低延迟的读写访问。
它使用了一套计量单位来度量操作在数据库中消耗的资源，而consumedwritecapacityunits 就是其中之一。
重要性和功能Consumedwritecapacityunits 是DynamoDB 中用于衡量写入操作的资源使用量的一种计量单位。
在DynamoDB 中，数据库的吞吐量可以通过预配置的读取和写入容量指标来计量。
对于每个操作，会根据所使用的密钥或扫描操作的数据量来计算consumedwritecapacityunits。
此计算基于每秒所消耗的吞吐量，使用户能够更好地了解其应用程序对数据库资源的消耗情况。
通常，一个consumedwritecapacityunits 单位表示每秒写入一个1KB 大小的条目所需的吞吐量。
如果写入的条目大小超过1KB，或者写入速率超过每秒一条，就会相应地增加consumedwritecapacityunits 的值。
这个度量单位是与DynamoDB 中的硬币单位相似，可以帮助用户正确地估算和优化其数据写入操作的能力。
举个例子，假设一个DynamoDB 表的设计为每条写入操作需消耗2 consumedwritecapacityunits，而一个应用程序以每秒写入100 条带有2KB 数据大小的消息。
那么，应用程序的每秒写入操作将消耗400 consumedwritecapacityunits。
这个例子说明了consumedwritecapacityunits 如何帮助用户理解其数据写入操作的资源消耗情况，并根据需要进行调整。
dynamo 实例
dynamo 实例dynamo 实例是一种用于构建自定义工作流的强大工具，广泛应用于各种行业。
在本文中，我们将探讨Dynamo实例的概念、应用场景、创建和使用方法，以及其优势和局限性。
一、介绍Dynamo实例的概念Dynamo实例是一种基于图形界面的自动化工具，它允许用户根据需求创建和定制工作流。
通过将各种组件连接在一起，用户可以实现数据的输入、处理和输出，从而简化复杂的任务并提高工作效率。
二、Dynamo实例的应用场景Dynamo实例可以应用于多种场景，如数据清洗、数据转换、自动化任务等。
以下是几个具体的应用案例：1.数据清洗：使用Dynamo实例对不符合规范的数据进行清洗和处理，以便满足业务需求。
2.数据转换：将一种格式的数据转换为另一种格式，如将从Excel文件中提取的数据转换为CSV格式。
3.自动化任务：通过Dynamo实例实现日常重复任务的自动化，如定时发送邮件、自动更新数据库等。
三、如何创建和使用Dynamo实例1.创建Dynamo实例：首先，需要注册一个Dynamo实例的账户。
注册后，登录并进入Dynamo界面，选择创建一个新的工作空间。
2.添加组件：在工作空间中，可以添加各种组件，如数据输入、处理和输出组件。
这些组件可通过拖拽和放置的方式添加到工作空间中。
3.连接组件：将各个组件之间连接起来，形成一个完整的工作流。
连接线表示数据流动的方向，可以根据需求调整连接线的顺序和方式。
4.配置组件：为每个组件设置相应的参数，如数据源、目标格式等。
这些参数将影响工作流的执行效果。
5.运行工作流：在完成所有组件连接和配置后，可以点击运行按钮启动工作流。
在运行过程中，可以查看实时数据和结果。
四、Dynamo实例的优势和局限性1.优势：- 图形化界面：易于上手，降低了学习成本。
- 灵活性：支持多种数据格式和组件，可根据需求定制工作流。
- 自动化：可以简化重复性任务，提高工作效率。
- 实时反馈：在运行过程中可以查看数据和结果，便于调整和优化工作流。
Amazon DynamoDB数据库
Amazon DynamoDB数据库随着云计算技术的发展，越来越多的企业转向云端存储和处理数据。
Amazon Web Services (AWS)是目前全球最大的云计算服务提供商之一。
AWS提供了各种云计算服务，包括存储、计算、数据分析等，其中最受欢迎的就是Amazon DynamoDB数据库。
Amazon DynamoDB数据库是一种完全托管的NoSQL数据库，它可以提供高性能、可扩展的服务，适用于各种应用程序。
它采用了分布式存储、高可用性、可扩展性等技术，可以处理海量数据。
Amazon DynamoDB数据库的优势高性能：Amazon DynamoDB可以提供强大的性能，可以满足各种不同的工作负荷。
它可以处理数百万个请求，每秒可以处理数百万级别的数据。
无需运维：Amazon DynamoDB是一个完全托管的服务，不需要用户自己维护和管理。
AWS将自己的专业技术和设备用于维护数据库的稳定性和可靠性，用户只需要关心业务逻辑。
可扩展性：Amazon DynamoDB可以很容易地扩展，用户可以根据需要增加或减少容量和吞吐量。
这些扩展可以在几分钟内完成，而不需要任何停机或数据迁移操作。
高可用性：Amazon DynamoDB可以提供高可用性，通过分布式副本的方式确保数据的可靠性。
如果某个节点出现故障，系统会自动将请求切换到其他节点上，保证服务的持续运行。
灵活性：Amazon DynamoDB支持各种数据模型，支持文档、键值、图形等多种数据类型。
用户可以选择最适合自己业务需求的数据模型来存储和处理数据。
Amazon DynamoDB数据库的应用场景电商网站：Amazon DynamoDB可以快速地处理大量的交易数据，存储订单、用户信息、产品信息等，确保网站的稳定性和高效性。
游戏开发：游戏需要处理大量的用户数据、游戏日志等信息，Amazon DynamoDB可以提供高性能服务，确保游戏的流畅运行。
社交网络：社交网络需要处理大量的用户关系、消息等数据，Amazon DynamoDB可以提供高可用性和可扩展性的服务，确保用户的数据安全和隐私。
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DynamoDB最佳实践
Jenny Sun 孙素梅 AWS解决方案架构师，区域主管
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta点
• 大数据(3V)：
ZB EB PB GB TB
– 量大 – 数据增长速度很快: MB/s很常见；GB/s也 越来越普遍 – 多种数据：日志，性能监控数据，用户指 标，安全数据，IoT…
• 互联用户数目惊人lion互联设备
• 105或者106 transactions/s在大 数据应用中并不少见
DynamoDB客户
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta稳定的可预测的低延迟响应
<10ms
Docs, SDK's: /dynamodb/developer-resources/ Auto Scaling Your DynamoDB: https:///sebdah/dynamicdynamodb
客户需要一个这样的数据库…
• • • • • 稳定的可预测的低延迟响应 灵活的查询和数据模型 支持大规模，能够无限扩展，弹性的吞吐量和存储空间 数据强一致性 内置高可用和容错能力
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta位于大数据的黄金点
规模
速度
DynamoDB
结构
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contaamoDB
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta • • • 为什么选择DynamoDB 什么是DynamoDB 基本知识 数据模型 应用场景和最佳实践 总结
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta
表格 项目
属性 Hash Range Key Key
可选 1:N 关系模型 支持丰富的查询模型
必需 键-值访问模式，查找: {=} 决定数据的分布
All items for a hash key ==, <, >, >=, <= “begins with” “between” sorted results counts top/bottom N values paged responses
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta使用简单
每秒并发吞吐量(RCU/WCU) 主键
做两个决定 + 点几下鼠标 = 可以开始使用
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contaa/article/details/38562221
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contaynamoDB
服务
单位数ms的响应延迟
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contamehop
当下我们的表格已经非常大了，接近100TB，但是性能和第 一天搭建时没任何区别
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta专注于你的业务
• 低成本
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta基本知识
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta低成本
• $0.0065/h for 10 WCU (每小时可以支撑多达36,000写) • $0.0065/h for 50 RCU (每小时可以支撑多达180,000强一致性读，或者360,000 最终一致性读) • First 25 GB stored per month is free, $0.25 per GB-month thereafter
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta高可用和耐久性
写： • 自动在三个AZ同步复制数据 • 每个写至少在两个AZ写成功 后才会返回 • Disk-only writes
读： • 支持强一致性和最终一致 性读 • 一样的低延迟 • 最终一致性的成本是强一 致性成本的一半
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contaoDB
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta缝扩展
table
partitions 1 .. N
/cn/contact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_contaact-us/email1/?sc_channel=cn&sc_geo=chna&sc_category=mult&trkCampaign=aws_conta