当前位置：网站首页 » 导读 » 内容详情

dynamodb新上映_dynamodb与redis比较(2024年12月抢先看)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：导读更新日期：2024-12-01

dynamodb

𐟔 AWS开发者认证全攻略 𐟚€ AWS Certification 认证体系是云从业者的必备证书，其中AWS Certified Developer - Associate是开发人员的专属认证。 𐟒𛠨🙩—言ƒ试主要考察开发者对于AWS服务的基础理解，包括如何利用AWS的SDK和各种服务进行编程。除了需要掌握AWS的基本组件，如EC2、S3、SQS等，还要特别学习非关键型数据库DynamoDB和API的相关内容。 𐟓š 如果你打算参加这门考试，建议提前了解考试大纲，熟悉相关技术和工具，多做练习题，以确保能够顺利通过考试。 𐟒𜠦‹🥈𐨿™个认证，不仅证明了你的技术实力，还能为你的职业发展增添一份保障。快来挑战自己，成为AWS认证开发者吧！

𐟓š AWS SAA认证考试通关秘籍 𐟚€ 最近刚以878分低分飘过AWS SAA认证考试，虽然实际有效学习时间可能只有三天，但天天摸鱼差不多摸了两周。下面分享一下我的备考经验： 𐟓– 学习方法：直接刷题：我主要使用了examtopics，完全没看udemy的视频。udemy的课程又臭又长，看完基本记不住什么，还不如直接刷题。刷题数量：总共刷了430道题，考试前两天刷了300道。刷题简直就是机器学习式学习方法，暴力且有效（对于一切应试考试来说）。 𐟒ᠥ䇨€ƒ建议：前100题可能会刷得很痛苦，因为需要一个一个查哪个服务是干什么的，理解它们的区别，同时记住很多概念。但100题之后就会刷得飞起。每个不认识的服务我都会放到笔记里，最后根据功能分类。其他不太好直接写成服务的小知识点放到了另一个专门的笔记里，但好像并没有怎么看。 𐟓ˆ 最后笔记：最长的几个服务笔记是S3、DynamoDB、RDS和EC2。 𐟎‰ 额外福利： AWS今年到12月有折扣，考associate级别半价，就算不考领个coupon也不错。希望这些经验对大家有帮助，祝大家考试顺利！

𐟔 探索四种NoSQL数据库类型 𐟓š 文档数据库：非常流行！它就像一个记录的集合，每个记录都被称为文档。这些文档可以与应用程序域对象紧密对应。想想MongoDB、Couchbase和RavenDB，它们都是这个类型的代表哦！ 𐟔‘ 键值存储：简单又实用！每个元素都存储为键值对。虽然它看起来像关系数据库，但只有两列：键和值。而且，值还可以是一个对象呢！Redis和DynamoDB就是这种类型的典型例子。 𐟓Š 列式数据库：与RDBMS不同，这里的数据是按列存储的。这意味着聚合查询的效率超高！比如，你想快速查找某个部门的员工总数？列式数据库轻松搞定！ 𐟌 图形数据库：专门处理数据元素之间的关系！每个元素都是节点，并与其他元素相连。虽然它不像文档或键值存储那样常见，但处理复杂关系数据时，它可是个能手哦！现在，你准备好探索NoSQL数据库的奇妙世界了吗？𐟚€

无服务器文本转语音应用：快速生成音频文件今天我想和大家分享一个非常酷的项目——一个无服务器的文本转语音应用程序。这个应用使用了一些亚马逊的云服务，包括Amazon Polly、DynamoDB、Lambda和API Gateway，真的是非常强大和高效。如何将文本转换为语音？这个应用的核心是Amazon Polly，它可以将你输入的文本转换成多种语言和声音的高质量语音。想象一下，你只需要输入一段文字，然后Polly就能为你生成一段自然的语音，简直太方便了！数据存储和处理 DynamoDB用来存储每个帖子的ID和生成的MP3文件的URL，这样你就可以快速检索到你需要的文件。所有后端逻辑都在AWS Lambda上运行，完全无需管理服务器，实现了无缝的事件驱动处理。生成的MP3文件则存储在Amazon S3存储桶中，提供了持久和可扩展的存储空间。为什么选择Amazon Polly？ Amazon Polly不仅仅是一个基本的文本到语音转换工具，它支持超过25种语言和多种逼真的语音选项，让合成语音听起来更像人类。你还可以通过SSML（语音合成标记语言）对语音进行微调，控制语调、语速和停顿等，让语音表达更加自然。系统的架构亚马逊API Gateway充当了所有请求的前门，整个系统完全无服务器，可以根据需求进行扩展。通过将API Gateway与Lambda、DynamoDB和Polly相结合，这个应用可以处理高流量，同时保持快速可靠的性能。总结这个项目真的凸显了AWS无服务器架构的威力，实现了高效、可扩展的文本到语音转换。如果你对这个项目有任何疑问或者想了解更多，欢迎在评论区告诉我！

AWS优化Lambda，选D？ 𐟌 探索AWS认证SAA-C03的每日挑战，我们带来了一道关于如何优化Lambda函数的难题。 𐟛 ️ 一家公司在设计一个应用程序，该程序使用AWS Lambda函数通过Amazon API Gateway接收信息，并将这些信息存储在Amazon Aurora PostgreSQL数据库中。在概念验证阶段，公司需要显著增加Lambda配额以处理大量数据。解决方案架构师需要提出一种新的设计来提高可扩展性并减少配置工作量。 𐟔 让我们来看看以下四个选项，看看哪个能满足这些要求： A️⃣ 将Lambda函数代码重构为Apache Tomcat代码，运行在Amazon EC2实例上，并使用原生Java Database Connectivity (JDBC)驱动程序连接数据库。 B️⃣ 将平台从Aurora切换到Amazon DynamoDB，并配置一个DynamoDB Accelerator (DAX)集群。使用DAX客户端SDK将现有的DynamoDB API调用指向DAX集群。 C️⃣ 设置两个Lambda函数：一个用于接收信息，另一个用于将信息加载到数据库。通过Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS)集成这两个函数。 D️⃣ 与C选项类似，但使用Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS)队列来集成两个Lambda函数。 𐟒ᠧ픦ሦ˜𜌩€š过设置两个Lambda函数并使用SQS队列来集成它们，可以有效地处理和存储大量数据，同时保持系统的可扩展性和灵活性。

AWS 实例调度器：自动化你的云资源管理 𐟛 ️𐟛 ️ 想要自动化你的 AWS 资源管理吗？AWS 实例调度器可以帮助你实现这一目标。以下是部署该解决方案的步骤： 1️⃣ 创建调度规则首先，部署具有可配置调度间隔的 Amazon EventBridge 规则。这些规则将触发后续步骤。 2️⃣ 编排函数每个调度间隔都会调用 AWS Lambda 编排函数。这个函数会确定需要调度的 AWS 账户、区域和服务清单，然后并行调用多个调度请求 Lambda 函数来执行调度活动。 3️⃣ 配置存储计划和周期的集合存储在 Amazon DynamoDB 配置表中，以控制此解决方案的调度行为。你可以在此表中配置任意数量的时间表或周期，解决方案将相应地调度实例。 4️⃣ 资源检查每个调度请求都会检查其特定目标（账户、区域、服务）中的资源，以使用解决方案配置表中定义的计划来查找已标记为调度的资源。然后，调度请求处理程序会检查配置的计划并执行所需的调度操作。 5️⃣ 自动扩缩组管理如果启用了自动扩缩组（ASG）调度，AWS 上的实例调度器会部署每小时 EventBridge 规则和相关资源来管理标记的 Amazon EC2 Auto Scaling 组的计划扩缩操作。 6️⃣ 计划更新同步除了每小时扫描外，该解决方案还会跟踪配置表中计划的更新。更新计划时，将调用辅助编排 Lambda 函数，以便 ASG 计划的扩展操作与最新的计划配置保持同步。 7️⃣ 计划创建与更新该解决方案提供了多种在解决方案配置表中创建或更新计划的方法，并提供了几种示例计划作为起点。配置方法包括：DynamoDB 控制台、调度器命令行界面（CLI）和 AWS CloudFormation 自定义资源。 8️⃣ AWS Orgs 集成如果启用了 AWS Orgs 模式并在部署解决方案时提供了有效的组织 ID，则 AWS 上的实例调度器会自动向解决方案中心堆栈注册新部署的分支堆栈。中心和分支堆栈必须部署在同一区域以及属于同一 AWS Organization 的成员账户中。通过这些步骤，你可以轻松管理和调度你的 AWS 资源，提高资源利用效率。

2024年最受欢迎数据库排行榜揭晓！𐟏† 𐟓ˆ 数据库的发展速度令人惊叹，而开发者们的选择也日益多样化。在2018年的一次开发者调查中，PostgreSQL首次亮相，当时有33%的开发者表示在使用。而当年最受欢迎的选择是MySQL，有59%的开发者在使用。仅仅六年之后，PostgreSQL的使用率已经飙升至49%，连续第二年成为最受欢迎的数据库。 𐟔 根据最新的调查结果，我们列出了2024年最受欢迎的数据库排名： PostgreSQL - 48.7% MySQL - 40.3% SQLite - 33.1% Microsoft SQL Server - 25.3% MongoDB - 24.8% Redis - 20% MariaDB - 17.2% Elasticsearch - 12.5% Oracle - 10.1% DynamoDB - 7.9% 𐟓Š 这些数据不仅反映了开发者们的选择偏好，也揭示了数据库市场的动态变化。随着技术的不断进步，我们可以期待看到更多创新和竞争。

aws认证考试在2023年11月，我终于通过了AWS Solution Architect Professional考试。这篇总结不仅是我个人学习AWS的记录，也希望能结识更多对云计算感兴趣的朋友。首先，拿到这个证书并不容易。在此之前，我已经通过了Cloud Partitioner、Solution Architect Associate和Developer的考试。完成这个证书意味着我在AWS云领域达到了一个新的高度。为什么我要考这个证书呢？主要是因为工作的需要。我们团队之前做了很多云迁移项目，使用了大量的AWS服务，比如DynamoDB、EC2、S3和EKS等。我个人也非常看好云计算的未来，特别是随着AI和芯片半导体的发展，我认为云计算的需求会进一步增加（算力需求、基础设施升级等）。在未来就业市场中，拥有更多云计算经验或证书无疑会增加竞争力和机会。为了准备这次考试，我从2022年6月开始，花了四个月的时间。主要参考了Udemy上Stephane Maarek的教材和一些相关的练习题。我认为，最重要的不是教材本身，而是对AWS各个服务和架构的理解和总结。建议大家在学习过程中多做笔记，有些知识用中文理解更容易，有些用英文更直白。对于很多架构图，也要有自己的理解和阐述，这样复习起来会更熟悉。考试方面，AWS Solution Architect Professional考试时长为三个小时，75道单/多选题，总分1000分，750分及格。考试内容主要是关于实际架构问题的最优解决方案选择。我个人感觉，考试的难度在于比较不同方案并择优，以及时间限制。我一般每题用时约三分钟，非英语母语还可以申请额外30分钟，这对我有很大帮助。最后，我希望有更多云从业经验的玩家在这里分享经验，也欢迎对云计算感兴趣的朋友留言提问。希望大家在2024年都能得偿所愿！

云工程师必备技能𐟓‹ 以下内容仅代表个人观点，主要针对日本IT职场中的云端运维技能。欢迎大家补充！ 𐟔砥Ÿ𚦜즊€术技能云端知识 𐟌䯸根据个人和公司需求，学习AWS、Azure、GCP、OCI等云平台的基础知识是必备的。网络 𐟌 理解IP地址、子网、路由和TCP协议是基础。没有网络知识，遇到问题很难排查。安全性 𐟔’ 数据加密是关键，确保数据安全。自动化和基础设施管理 (IaC Code) 𐟛 ️ Terraform是主流工具，必备。Ansible、Chef、Puppet也是常用的配置管理工具。部署和编排 𐟚€ Github Actions、AWS CodePipeline、CodeBuild、CodeDeploy、Jenkins都与持续集成/持续交付 (CI/CD)有关。Docker和Kubernetes（k8s）是容器化和编排的必备工具。数据监测类 𐟓Š NewRelic和Datadog是常用的数据监测工具。 𐟓‹ 软技能问题解决能力 𐟧 快速识别和解决复杂问题的能力，需要案例和时间的积累。沟通能力 𐟗㯸与团队和客户的有效沟通是关键。运维工作不是一个人能完成的，需要良好的沟通能力。学习意愿 𐟓š 云端技术不断发展，持续学习新服务和最佳实践是必要的，否则容易被淘汰。 𐟓š 其他知识（不是主要的但很重要）数据库 𐟓ˆ 运维少不了直接登陆数据库，推荐学习数据库知识，基本了解SQL和NoSQL数据库。例如AWS数据库服务，如DynamoDB、Redshift、MySQL、PostgreSQL。成本管理 𐟒𐊠 云端服务基本都比较昂贵，需要培养设置预算和管理预算的习惯，了解成本优化最佳实践。 Linux 𐟖寸掌握Linux是云端运维和devops的基础。编程语言 𐟒𛊠 至少掌握一种编程语言，如Python或Golang。在日本，云端领域的缺口较大，需要的都是即战力。以上是我认为云端工程师最好具备的技能。我也在不断学习中，只有不断进步才能免于被淘汰。

办公室新奇：厕所监控系统上线！最近，公司推出了“Return to Office”政策，大家都得回来上班了。然而，这政策背后却隐藏着一些让人哭笑不得的要求。比如，现在竟然要求开发一个内部工具，专门监控员工的如厕时间！𐟘𑊊事情是这样的：公司管理层发现，员工们在厕所里待的时间越来越长，他们担心这会直接影响工作效率。于是，他们决定让技术部门设计一个系统，既能实时监控员工进出厕所的时间，还能统计下水道流量，确保员工们真的在厕所里解决问题，而不是在偷懒。听到这个要求，我简直惊呆了。这家公司平时可是以“创新”著称的，现在却要我去开发一个监控员工如厕行为的工具。虽然觉得荒唐，但按照公司的“Deliver Results”原则，我还是得认真对待这个任务。毕竟，管理层把员工当成了“客户”，要求我们以“Customer Obsession”的精神来处理问题，哪怕这个“客户”提出的需求看似荒谬。于是，我开始了设计这套系统的工作。决定使用 Amazon DynamoDB 作为核心数据库，记录每个员工进入厕所的时间、时长等信息。DynamoDB 的无服务器架构和自动扩展特性，能够应对公司庞大的员工数量和并发需求，确保数据实时上传和存储。同时，数据的高可用性和低延迟特性能够让管理层随时访问这些记录，从而“高效地”监控员工的如厕行为。为了解决下水道流量监控的问题，我选择了 AWS IoT Core 来连接厕所内的智能传感器。这些传感器会实时测量每个厕所的下水道流量，确保员工确实在如厕，而不是在里面刷手机。这一设计不仅简化了监控过程，还体现了“Invent and Simplify”的理念，能够直接反映员工在厕所中的真实行为。为了处理所有实时数据，我决定利用 AWS Lambda，这套无服务器的计算服务能够在员工进入厕所时自动启动，计算如厕时长，并根据传感器数据进行验证。Lambda 的弹性扩展能力确保系统可以在高并发下平稳运行，符合公司“快速交付”的原则。会议结束时，我向管理层汇报了我设计的系统架构。高管们对我的方案表示满意，但同时也提出了新的需求：“能不能将员工如厕的频率和他们的工作绩效挂钩？例如，超过一定次数就触发警告，提醒他们要专注工作。”𐟘… 看来，这个厕所管理软件不仅是个技术挑战，更是个心理挑战啊！𐟒ꀀ

专栏内容推荐

2000 x 2000 · png
Install a local DynamoDB development database on your machine | by ...
素材来自:medium.com
1280 x 720 · jpeg
What Is DynamoDB Used For + How Amazon DynamoDB Works
素材来自:stepstocloud.com

1640 x 1242 · png
Let’s Architect! Architecting with Amazon DynamoDB | Noise
素材来自:noise.getoto.net
768 x 520 · png
What is DynamoDB and How does it Work? - CloudySave
素材来自:cloudysave.com

300 x 300 · jpeg
Building a DynamoDB-like Database | by Abhishek Ranjan | Medium
素材来自:medium.com
1023 x 555 · jpeg
AWS DynamoDB: Everything you need to know - ITChronicles
素材来自:itchronicles.com

3298 x 1676 · png
How We Lowered DynamoDB Prices by Utilizing DynamoDB Streams and Scans ...
素材来自:technews03.com

1886 x 938 · jpeg
Integrate your Amazon DynamoDB table with machine learning for ...
素材来自:aws.amazon.com

1045 x 778 · png
What You Should Know Before Starting with DynamoDB | YugabyteDB
素材来自:yugabyte.com
3186 x 1153 · png
Dynamodb-query-expressions friedaral
素材来自:pletchanhandthorn.weebly.com

3722 x 1680 · png
Real-Time Analytics On DynamoDB With Lambda & More | Rockset
素材来自:rockset.com

880 x 545 · png
DynamoDB Basic - Part 1: Introduction DynamoDB - DEV Community
素材来自:dev.to
990 x 860 · png
Understanding DynamoDB Transactions with Examples
素材来自:newsletter.simpleaws.dev

2232 x 1516 · png
DynamoDB’s cloud-native road – the evolution of flow control strategies ...
素材来自:fenq.com
1200 x 610 · jpeg
DynamoDB vs MongoDB: A Comprehensive Comparison of NoSQL Databases and ...
素材来自:appypie.com

896 x 518 ·
Fueling Data-Driven Decisions with AWS DynamoDB
素材来自:insights.jahnelgroup.com
1600 x 840 · jpeg
DynamoDB Pricing: A Comprehensive Guide
素材来自:blog.awsfundamentals.com

1024 x 1024 · jpeg
Scaling DynamoDB: Best Practices. Amazon DynamoDB is a blazing fast and ...
素材来自:medium.com
3096 x 1084 · png
DynamoDB Local Maven Plugin
素材来自:yegor256.com

2240 x 1260 · jpeg
How to Use Amazon DynamoDB: A NoSQL Database Service by AWS
素材来自:operisoft.com

2568 x 1532 · png
Introducing Inferred DynamoDB Foreign Keys in Commandeer | Commandeer Docs
素材来自:docs.getcommandeer.com
1816 x 1086 · png
DynamoDB: Maximizing Scale and Performance - Anodot
素材来自:anodot.com

2560 x 1600 ·
DynamoDB Plugin
素材来自:dynamodb-idea.com
1920 x 1079 · jpeg
Dynamodb vs Mongodb: Which Is The Best Database For You? - IT Career ...
素材来自:itcareercentral.com

1875 x 1111 · jpeg
「DynamoDBのDAXを使用して、データベースのレイテンシーを劇的に低減する方法」低コストなモダナイズ開発の実践 | Ragate
素材来自:ragate.co.jp
1280 x 720 · jpeg
Introduction to DynamoDB | What is DynamoDB? | Features | Use cases ...
素材来自:youtube.com

3400 x 1833 ·
DynamoDB API Calls - Scaler Topics
素材来自:scaler.com

957 x 284 · png
DynamoDB 中的数据建模基础 - Amazon DynamoDB
素材来自:docs.amazonaws.cn

1024 x 538 · png
Advanced Querying in DynamoDB From .NET - DNT
素材来自:dnt.co.il

1600 x 1054 · png
NoSQL on AWS: Document-Oriented Databases | LaptrinhX
素材来自:laptrinhx.com
2310 x 760 · png
DynamoDB 中的資料建模基礎 - Amazon DynamoDB
素材来自:docs.aws.amazon.com

750 x 527 · jpeg
Introduction to DynamoDB | ScyllaDB
素材来自:scylladb.com
1410 x 762 · png
DynamoDB Jargon Explained - Every Key Term You need to Know about ...
素材来自:fernandomc.com

1000 x 1000 · jpeg
Aws DynamoDB Logo Vector - (.Ai .PNG .SVG .EPS Free Download)
素材来自:vectorseek.com
2240 x 1260 · jpeg
Amazon DynamoDB Global Tables: All You Need to Know - CloudKatha
素材来自:cloudkatha.com

素材来自:查看更多內容

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)