本文档主要介绍如何实时迁移AWS DynamoDB数据到腾讯云TcaplusDB。TcaplusDB是腾讯推出的一款全托管NoSQL数据库服务，专为游戏设计，立志于打造面向全球的精品云存储产品，提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务。TcaplusDB与DynamoDB类似，数据模型采用的是KV和文档两种类型，以表为组织管理单位。相对DynamoDB表的schema-free模式，TcaplusDB采用的是schema架构，即需要用户提前定义好表的schema，但与传统关系型表结构定义相比，TcaplusDB支持更丰富的数据结构，如支持多层嵌套，满足多样化的数据定义需求。
在 FreeWheel 的核心业务系统中，我们使用 MySQL 来存储数据。但随着数据量的不断增加，原有数据库已经无法满足如今的业务需求。经过前期大量的调研，我们决定将 MySQL 中的部分表迁移到 AWS Dynamodb 中。本文主要介绍从关系型数据库平顺迁移到非关系型数据库的实践经验。
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品，那什么是DynamoDB呢？
DynamoDB 属于AWS 专有的 NoSQL 数据库服务。其实和Mongod类似。
DynamoDB 是 AWS 独有的完全托管的 NoSQL Database。它的思想来源于 Amazon 2007 年发表的一篇论文：Dynamo: Amazon’s Highly Available Key-value Store。在这篇论文里，Amazon 介绍了如何使用 Commodity Hardware 来打造高可用、高弹性的数据存储。想要理解 DynamoDB，首先要理解 Consistent Hashing。Consistent Hashing 的原理如下图所示：
在将产品设计为自助式开发人员工具时，通常会存在限制 - 但最常见的限制之一可能是规模。确保我们的产品 Jit（一个安全即代码 SaaS 平台）是为扩展而构建的，这不是我们可以事后才想到的，它需要从第一行代码开始设计和处理。
以上两种办法，肯定是第二种办法比较方便，而且只进行一次update操作，而第一种办法，先进行get操作，然后put操作，进行了两次读写。
在不那么遥远的旧 IT 时代，有这样一个段子——假如把数据库们”聚在一起“开会”。 Oracle: 我们需要企业级数据库。 MySQL: Oracle 不开源。 PostgreSQL: MySQL 的
了解如何在你的系统设计中使用Dynamo系列、AWS DynamoDB、Cassandra和SimpleDB ◆ 在我们开始之前的快速介绍 早在2004年，亚马逊正在运行一个大型的分布式Oracle数据库集群。想象一下，大量的服务器，运行大量笨重的闭源专有软件，并没有真正关注规模和可用性。他们在当时的规模下挑战了商业数据库的极限。 重要的是要了解这是个不同的时代。分布式系统并不常见，关系型数据库是唯一的主要OLTP数据库，最重要的是，当时没有足够的人或数据在线。 看到互联网在过去十年或二十年里的爆炸性
最近在工作中我需要把数据从公共的 Data Warehouse（数据仓库）导出来，放到属于我们 team 自己账号的云端存储资源中去，然后再在我们的应用中查询这样的资源。需要导出数据是因为直接从 Data Warehouse 查询数据是一个缓慢而且异步的过程，而我们的应用数据查询需要实时性。现在要解决这个问题有一些 AWS 的服务可供我们可以选择，基本上分成了两大类：
一 AWS DynamoDb在java中的使用【建立连接】 accessKey = “xxxxxxx”; secretKey = “xxxxxxxx” if (StringUtils.isNotBlank(accessKey) && StringUtils.isNotBlank(secretKey)) { logger.debug("accessKey和secretKey有值,不是写在系统配置里的方式"); bac = new BasicAWSCredentials(accessKey, se
AWS IoT 平台为了保证终端设备通信的安全性，终端设备与 AWS IoT 平台的 MQTT 通信使用基于证书的 TLS 1.2 双向认证体系。即 IoT 平台会验证当前设备使用的证书是否可信，同时，终端设备也会验证 IoT 平台使用的 CA 证书是否可信。
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
欢迎使用 moform，一个无需注册、基于 Serverless 的开源表单系统。 在使用开发了一个精简版的 Serverless 日志存储系统 molog 之后。我便想开发一个更实用的 Serverless 应用，在一个微信群里，看到了使用金数据已经填满（每月 50 条的限额）的问题，便想表单这是一个非常合适的场景。毕竟表单作为一个数据分析的工具，本身也是事件驱动的。 任何能够用 Serverless 架构实现的应用系统，最终都必将用 Serverless 实现。 Showcase 基于 Serverle
在发布的Apache Hudi 0.10.0版本中共解决了388个issue，包括众多重磅特性支持以及Bug修复。
在这篇文章里我想介绍下怎样利用AWS(hjlouyoujuqi360com)部署一个无服务架构的个人网站。这个个人网站将具备以下特点：
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的，因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
本文由Vikings(http://www.cnblogs.com/vikings-blog/) 原创，转载请标明.谢谢！ 我喜欢带着目标来学习新知识。因此学习nodejs过程中，不喜欢只看枯燥的语法和概念，喜欢做一些有实际应用意义的事情。这样写出来的代码更加的接地气，同时边写边学可以避免学习疲劳，算是寓教于乐。 所以在第四节课中，我开始尝试在nodejs中使用DynamoDB。为什么选择DynamoDB呢？ 一方面它是目前云环境中最具代表性的NoSql数据库，另外一方面它在国外实在非常
本文为InfoQ中文站特供稿件，首发地址为：http://www.infoq.com/cn/articles/aws-iam-dive-in。 访问控制，换句话说，谁 能在 什么 情况下访问 哪些 资源或者操作，是绝大部分应用程序需要仔细斟酌的问题。作为一个志存高远的云服务提供者，AWS自然也在访问控制上下了很大的力气，一步步完善，才有了今日的 IAM：Identity and Access Management。如果你要想能够游刃有余地使用AWS的各种服务，在安全上的纰漏尽可能地少，那么，首先需要先深入了
Cloud Spanner是Google Megastore系统的继承者，Spanner表现出远超前辈的能力。Spanner首次是在Google内部数据中心中出现，而在2017年才对外发布测试版并加入了SQL能力。如今已经在Google云平台上架并拥有大量各个行业的用户。Cloud Spanner数据库是全球范围分布式的关系型/事务数据库，并且Google承诺Cloud Spanner拥有高吞吐量、低延迟和99.999%的高可用性。 接触Cloud Spanner 第一次接触到Google Cloud Sp
Chris Richardson 微服务系列翻译全7篇链接： 微服务介绍 构建微服务之使用API网关 构建微服务之微服务架构的进程通讯 微服务架构中的服务发现 微服务之事件驱动的数据管理（本文） 微服务部署 重构单体应用为微服务 原文链接：Event-Driven Data Management for Microservices ---- 微服务与分布式数据管理问题 单体应用一般只有一个关系型数据库，这样的好处是可以实现 ACID 保证： 原子性（Atomicity）：原子粒度的更改 一致性（Consi
FaaS 或者说serverless是一种云计算模型，其主要特点是用户根本不需要租用任何虚拟机ーー从启动虚拟机，执行代码，返回结果和停止虚拟机这些由云提供商处理的整个过程。这比其他云计算实现更具成本效益。它还使开发人员能够更加专注于开发业务逻辑，因为应用程序的某些部分由云提供程序处理。
常见实现：hash，时间复杂度可以接近 O(1)；B 树或变种：时间复杂度接近 O(log(n))。
DynamoDB 是亚马逊 AWS 的一种高性能、全托管的 NoSQL 数据库服务。作为一种数据源，DynamoDB 能够提供高度可扩展性、低延迟和可靠性。它支持多种数据类型和数据模型，包括键-值、文档和图形数据。DynamoDB 的数据模型非常灵活，可以根据需要对数据进行读取和写入。此外，DynamoDB 还提供了强大的数据查询和扫描功能，可以根据指定的条件快速查找和获取数据。DynamoDB 还支持 ACID 事务，可以确保数据一致性和完整性。DynamoDB 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，例如 Lambda、API Gateway、Elasticsearch 等，可以构建高效、高可用的应用程序和服务。
作者丨 Gregor Hohpe 译者丨明知山 策划丨Tina 在构建分布式系统时，松散耦合是一个主要的考虑因素。关于耦合及其在分布式系统设计中的作用，我们可以为其写一整本书。许多集成模式都与耦合有关。十多年前，我对耦合进行了定义： 耦合描述了互连的系统的独立可变性，即系统 A 中的变化是否会对系统 B 产生影响。如果有影响，那么 A 和 B 就是耦合的。 以下几个重要的推论可以用来支撑这一定义： 耦合不是二元的——我们不能说两个系统是耦合的还是不耦合的，这里存在许多细微的灰色地带。 耦合有许多不同
是一对相对矛盾的事情，我认为，也是云原生数据库最要解决的问题。不把这个问题解决好，则数据库：
作为一款面向开发者的低代码平台，码匠提供了丰富的数据连接能力，能帮助用户快速、轻松地连接和集成多种数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、API 等。平台提供了可视化的数据源配置界面和强大的数据映射和转换能力，用户可以将数据源与应用进行无缝连接，实现数据的快速读取和写入。同时，平台还支持多种数据格式的导入和导出，用户可以将数据快速导入到应用中，或将应用中的数据导出到本地进行分析和处理。此外，平台还提供强大的数据监控和报警功能，用户可以实时监控数据的状态和变化，并在数据异常时接收预警信息，保障数据的安全性和可靠性。本篇文章将继续带大家了解码匠中的数据连接。
微服务和分布式数据管理的问题 单体应用程序通常具有单个关系数据库。 使用关系数据库的一个主要优点是您的应用程序可以使用ACID事务，这些事务提供了一些重要的保证： 原子性 - 原子性变化 一致性 - 数据库的状态总是一致的 隔离 ----即使并发执行事务，它似乎是连续执行的 持久性 - 一旦交易已经提交，它不会被撤销 因此，您的应用程序可以简单地开始事务，更改（插入，更新和删除）多个行，并提交事务。 使用关系数据库的另一大优点是它提供SQL，它是一种丰
Pin，关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
Serverless ，不是没有server，而是不用去担心维护server 这件事， 不管是在部署还是开发，都是以一个个function 为单位， 这带来了程式码上的高度decoupling，但同时
美国时间 2018年4月19日，苹果公司宣布开源FoundationDB。FoundationDB 本来是一个开源项目，于2015年被苹果收购以后，其代码从GitHub上删除进入闭源代状态，直到苹果宣布重新开源。
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/using_dynamodb_introduction/
——聚焦数智 · 改变商业 近日，走过十个年头的亚马逊re:Invent大会今年落下帷幕，亚马逊云科技发布了包括云数据库在内的一系列重塑未来的创新技术与服务，并邀请全球各行各业的客户及亚马逊云科技合作伙伴分享前沿商业创新实践，继续引领云技术和产业未来发展的风向。
刚刚出现NOSQL这个概念的时候，很多人都是似而非的字面理解成"不是SQL"， 与传统的关系型数据库是两个完全独立的阵营，实际上完全不是这么回事。个人更倾向于理解NOSQL的诞生更多的是为了补充关系型数据库的短板，满足现下互联网海量数据、高并发、低延迟和非结构化数据易扩展等需求。
无主复制也适用于多数据中心操作，因其旨在更好的容忍并发写冲突、网络中断和延迟尖峰等。
为发送通知，需收集各种信息如移动设备令牌、email、phone和第三方通道信息。
https://docs.soketi.app/v/soketi-docs/getting-started/environment-variables
高级亚马逊Web服务用户更喜欢自我管理运行在亚马逊弹性计算云上的数据库，而不是数据库即服务产品，至少现在看是这样的。 上周，AWS超级用户在线活动群组创立会议的演示中，关注超级用户如何在AWS上运行数据库。大多数演讲者表示他们在弹性计算云（EC2）上运行类似Cassandra和MySQL这样的自我管理数据库，而不是使用亚马逊的数据库即服务（DBaaS）平台，比如关系型数据库服务（RDS）以及DynamoDB。 然而，一些IT专家在此次活动中也表示有过DBaaS体验，而且一些仍旧在自我管理和DB
今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，朋友推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多朋友都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，可以帮忙转发一下让更多的人看到。
好久不写 devOps 代码，程序君感觉莫名手欠。最近看着一个开源项目 pulumi 比较有意思，这个周末就在自己的 aws 账号里作死尝试了一把，嗯，还挺香。究竟有多香呢，我们来一起探索吧。
使用 TypeScript、ScyllaDB 和 Next.js 构建视频流应用的最小设计。
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根据云计算权威组织云安全联盟(CSA)对241位行业专家的最新调查，云计算资源配置错误是导致组织数据泄露的主要原因。
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Medium 是全球知名的内容平台，访问量惊人 据半年前的数据统计，用户在 Medium 上阅读时间的总和已经达到 2600年，每月有2500万阅读者，每周有数万篇新文章发布 技术团队 团队负责人曾就职于Google，负责过 Google+、Gmail 等项目，团队成员是一帮 聪明、好奇心强、思路独特的工程师 团队以任务来驱动，不以功能模块划分，大家都有机会接触到架构中的各个技术，工程师们都很喜欢去做不同的东西，这让他们掌握了更多的技能 工作方式上，团队设定季度目标，鼓励大家小步迭代，工程师可以灵活的安排自
Amazon Textract 是 Amazon 推出的一项机器学习服务，可将扫描文档、PDF 和图像中的文本、手写文字提取到文本文档中，然后可以将其存储在任何类型的存储服务中，例如 DynamoDB、s3 等。
今天翻译一篇关于缓存策略的文章，原文标题是Cacheing Strategies and How to Choose the Right One，同事推荐看的，觉得总结的不错，鉴于很多同学都懒得看英文的，所以皮皮就用蹩脚的水平试着翻译一波，如何觉得还凑合，记得点个“在看”，^-^。
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service（S3）的解决方案，S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services（AWS）管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现，但是如果你想使用 S3 的话，并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
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