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dynamodb新上映_dynamodb 消费lib(2024年12月抢先看)

内容来源：牛排名所属栏目：导读更新日期：2024-11-28

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！

𐟔 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？𐟚€

9种NoSQL数据库详解，哪种适合你？ 𐟓Š 探索九种不同类型的NoSQL数据库，了解它们各自的优势和适用场景： MongoDB (文档存储库) 就像一个灵活的文件夹，MongoDB可以存储各种文档，无需预先定义格式。它的扩展性极强，非常适合管理网站内容和商品目录。 Cassandra (宽列存储库) 想象一个表格，但每行可以有不同的列，Cassandra就是这样灵活。它适合处理大数据，并将数据分散存储到不同地点，非常适合时间序列数据或推荐系统。 Redis (键值存储库) Redis就像一个超级快的记忆体，可以快速存储和获取复杂数据。它非常适合用作缓存、游戏排行榜或管理用户登录。 Couchbase (文件存储和键值存储结合) Couchbase兼具文件存储和键值存储的功能，既可以像文件夹一样保存文档，又能像储物柜一样快速找到特定数据。它非常适合管理网站内容和电商平台。 Neo4j (图数据库) Neo4j专注于处理关系，如社交网络中的朋友关系。它确保数据的安全和准确性，非常适合社交网站或防止欺诈的系统。 Amazon DynamoDB (键值和文档存储) DynamoDB就像一个大仓库，既可以保存小物品（键值），也可以保存复杂的文件，还能分开存储到不同地点，非常适合无服务器应用程序或物联网应用。 HBase (宽列存储库) HBase专门处理大规模数据，能够同时在不同地点进行操作。它非常适合数据仓库和大规模数据处理。 Elasticsearch (搜索引擎) Elasticsearch就像一个强大的搜索器，能够快速找到你想要的信息。它非常适合全网搜索或监控日志的系统。 CouchDB (文件存储库) CouchDB专注于存储文档，可以确保在没有锁的情况下保持数据一致性，并且能轻松分享信息，非常适合移动应用或网站内容管理。这些NoSQL数据库各有千秋，选择适合的数据库可以帮助你更好地管理数据。

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。

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！

如何从零开始构建一个工业级Java项目？网上有很多资源，关键词一个一个搜，一步一步来，最后你会感谢努力的自己。以下是一个大致的指南，帮助你从零开始构建一个工业级的Java项目。单体项目起步 𐟚€ Servlet和Tomcat：这是Java Web应用的基础，了解如何配置和部署应用。 Maven：使用Maven管理项目依赖，简化构建过程。 Spring框架：学习Spring的核心概念，如IoC和AOP。 Spring MVC：掌握Spring MVC，了解如何构建Web应用。 SQL基础：学习SQL语言，掌握数据库操作。 Spring Boot：快速上手Spring Boot，了解如何简化Spring应用开发。 Spring Security：学习如何保护你的应用，使用Spring Security。 Spring AOP/Controller Advice：了解如何使用AOP和Controller Advice进行切面编程。 ExceptionHandler：掌握异常处理，使用ExceptionHandler。 ORM工具：学习Hibernate、Spring Data JPA和Mybatis等ORM工具。 Spring RestTemplate/RetryTemplate：了解如何使用RestTemplate和RetryTemplate进行远程调用和重试。 Spring Validator：学习如何使用Validator进行数据验证。 Swagger OpenAPI：了解如何使用Swagger生成API文档。 Spring Actuator：掌握Spring Actuator，了解如何监控和管理应用。 HTTP和Json基础：学习HTTP协议和Json格式，使用Postman进行测试。缓存技术：了解如何使用缓存技术，如Redis。单体架构实践 𐟏—️ 自己动手实现一个单体架构项目，至少实现一个简单的CRUD应用。这个过程会让你对Java Web开发有更深入的了解。微服务架构进阶 𐟌 Monolithic vs Microservice：了解单体架构和微服务架构的区别。 Spring Cloud API Gateway：学习如何使用Spring Cloud API Gateway进行API网关管理。 Spring Cloud Netflix Eureka：了解如何使用Eureka进行服务发现和注册。 Spring Cloud OpenFeign：掌握OpenFeign，进行远程调用。 Spring Cloud Config：学习如何使用Config进行配置管理。负载均衡：了解如何使用负载均衡技术，如Nginx。消息队列：学习Rabbit MQ和Kafka，了解如何进行消息通信。监控和日志：掌握Prometheus和Grafana，进行应用监控和日志分析。分布式追踪：了解Sleuth和Zipkin，进行分布式追踪。 Elastic Search：学习Elastic Search，进行数据搜索和分析。 ELK/Splunk：了解ELK和Splunk，进行日志分析和可视化。 Resilience4j：掌握Resilience4j，进行应用弹性管理。云服务集成 ☁️ AWS S3, RDS, DynamoDB：了解如何使用AWS的云服务进行数据存储和管理。 Cassandra：学习Cassandra，了解如何进行分布式数据存储。其他技术：了解其他相关技术，如Docker、Kubernetes等。组队或找人带 𐟑劥﹤𚎦–𐦉‹来说，自己从头开始实现一个工业级别的后端微服务架构集群会非常困难。建议组队或者找人带，共同完成这个项目。希望这些指南能帮助你从零开始构建一个工业级的Java项目！加油！𐟒ꀀ

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。

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。

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