API de dados para Amazon Aurora sem servidor
Como funciona a conexão com um banco de dados tradicional? Você abre uma conexão, usa-a para processar uma ou mais consultas SQL ou outras instruções e, em seguida, fecha a conexão. Você provavelmente usou uma biblioteca cliente específica para seu sistema operacional, linguagem de programação e banco de dados. Em algum momento, você percebeu que a criação de conexões demorava muito tempo e consumia memória no mecanismo de banco de dados.
A API DATA cuida do gerenciamento e do dimensionamento de conexões de banco de dados de longo prazo e retorna dados no formato JSON para facilitar a análise. Todo o tráfego é criptográfico e ocorre através de HTTPS.
Então, o que é a API de dados?
ExecuteStatement - execute uma única consulta SQL.
BatchExecuteStatement - execute uma consulta SQL para uma matriz de dados.
BeginTransaction - inicia uma transação e retorna um identificador de transação.
CommitTransaction - conclua a transação e confirme as operações SQL que foram executadas nela.
RollbackTransaction - reverta uma transação.
A única limitação é que cada função deve ser concluída em um minuto e pode retornar até 1 megabyte de dados.
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- Art Tonoyan arttonoyan , Administrador de banco de dados na ProvectusO Amazon Kinesis Data Analytics agora permite atribuir tags de recursos da AWS aos seus aplicativos em tempo real
Com o aumento do fluxo de dados, aumenta a necessidade de processar e analisar esses dados de maneira especial. O Amazon Kinesis Data Analytics é um desses serviços que oferece a oportunidade, escrevendo código SQL ou Java (usando o Apache Flink), para começar a coletar dados de diferentes fontes, além de processá-los e analisá-los em tempo real. Agora, tendo recebido uma imagem mais completa e multidimensional de seus dados, você pode extrair facilmente novas informações úteis e responder rapidamente às necessidades de negócios e clientes.
Com o crescente número de aplicativos, a necessidade de gerenciá-los com competência está aumentando. A Amazon anunciou recentemente que agora é possível adicionar tags de ativos aos seus aplicativos no Amazon Kinesis Data Analytics, como outros ativos da AWS. A tag é um par de valores-chave, em que o valor é uma parte opcional. O uso de tags é uma maneira simples, mas eficaz, de gerenciar recursos da AWS e organizar dados. Exemplos de possíveis tags:
Ambiente: Encenação
Aplicativo: nome do aplicativo
Projeto: nome do projeto
Com tags, você pode adicionar mais contexto a um aplicativo. No caso dos aplicativos Amazon Kinesis Data Analytics, as tags podem ser usadas:
Para determinar o faturamento de aplicativos específicos do Amazon Kinesis Data Analytics.
Controlar o acesso aos recursos do aplicativo.
Para os fins definidos pelo próprio usuário - você pode determinar a funcionalidade dos aplicativos com base na presença de tags do usuário.
Você pode encontrar mais informações sobre tags para aplicativos Amazon Kinesis Data Analytics aqui.
- Bulat Gaineyev grbulat , Engenheiro de software na ProvectusPlano de descontinuação de caminho do Amazon S3 - O resto da história
Em um dos serviços S3 mais populares da Amazon Web Services (AWS), a maneira de obter arquivos especificando um estilo de caminho logo ficará obsoleta, por exemplo, s3.amazonaws.com/usmanovbf/docs/Bulat_Usmanov_CV.pdf ou com uma região - s3-us-east-2.amazonaws.com/usmanovbf/docs/Bulat_Usmanov_CV.pdf , em que usmanovbf é o bucket, e /docs/Bulat_Usmanov_CV.pdf é a chave para o arquivo neste bucket.
Será dada preferência a outro método - usando um host virtual (estilo hospedado virtual), por exemplo, usmanovbf.s3.amazonaws.com/docs/Bulat_Usmanov_CV.pdf ou também com a região - usmanovbf.s3-us-east-2.amazonaws. com / docs / Bulat_Usmanov_CV.pdf
A transição está prevista para 30 de setembro de 2020. Devido à abertura dos engenheiros da AWS para a comunidade, todos os links no estilo de caminho criados até e incluindo esta data não serão excluídos. Ou seja, eles permanecerão totalmente operacionais; logo após essa data, você poderá usar apenas o segundo método - estilo hospedado virtual.
Essa alteração é ditada por dois motivos principais:
1. Um modelo mais centralizado, que acessa arquivos usando o estilo de caminho, limita a escala efetiva, pois todo o tráfego chega a um pequeno conjunto de pontos de entrada: subdomínios do terceiro nível s3, s3-us-leste-2, s3-us-leste -1 e assim por diante. Pelo mesmo motivo, torna-se inconveniente trabalhar com resolução de nomes DNS, segurança e reflexo de ataques DDOS.
O estilo hospedado virtual permite controlar de forma mais flexível o fluxo de dados devido à ligação a um subdomínio separado e a uma região, por exemplo, usmanovbf e s3-us-east-2, como no exemplo acima.
2. Os engenheiros da AWS não param e, para introduzir novas funcionalidades e abandonar as antigas, precisam mudar para o estilo hospedado virtual. Por exemplo, está planejado abandonar os métodos de criptografia antigos.
Você pode encontrar mais informações sobre a migração para o novo método no blog oficial da AWS.
- Bulat Usmanov usmanovbf , Engenheiro de software na ProvectusSaiba mais sobre os novos serviços e produtos da Amazon no AWS Dev Day Moscow!
#AWSDevDayMoscow é uma conferência gratuita de um dia para engenheiros de Machine Learning, cientistas de dados, engenheiros de DevOps, arquitetos de soluções e engenheiros de software que estão interessados ou já estão trabalhando com os serviços da AWS.
Vamos discutir os tópicos mais importantes no campo da tecnologia em nuvem com pessoas afins e com a equipe da AWS em breve!
Quando: 18 de junho
Onde: Espaço da Primavera
Spartak lane 2s1, número da entrada 7
RegistoEncontre-me no AWS Dev Day Moscow!