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：
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：
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。
（译者补充：随着每个云提供商都提供了数十种数据服务，为您的需求选择合适的云数据服务比以往任何时候都更重要，更不用说为了省钱了。这文章就是教你如何选择适合自己的服务。）
本文的目的是为了解释 Grafana Loki 服务的设计动机。本文档并不会深入描述设计的所有细节，但希望能够对一些关键点进行说明，使我们能够提前发现任何明显的错误。本文主要会回答以下几个相关的问题：我们将如何构建它，为什么还要构建它，可以用于什么场景以及谁会使用它。
最近，在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK 或者 EFK 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构。
DynamoDB 属于AWS 专有的 NoSQL 数据库服务。其实和Mongod类似。
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。
本译文自Jean-Paul Azar 在 https://dzone.com 发表的 Kafka Detailed Design and Ecosystem ，文中版权，图像代码的数据均归作者所有。为
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。
Kafka生态-Kafka Core，Kafka Streams，Kafka Connect，Kafka REST Proxy和Schema Registry Kafak的核心主要有Broker，Topic，日志，分区和集群。该核心还包括相关的工具，如MirrorMaker。 Kafka生态系统由Kafka Core，Kafka Streams，Kafka Connect，Kafka REST Proxy和Schema Registry组成。Kafka生态系统的大多数附件来自Confluent，而不是Apa
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。
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
在 Halodoc，我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务，随着公司的发展，我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量，以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中，我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中，我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略，以拥有一个可扩展的数据平台。
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。
腾讯云MongoDB数据库，稳定、弹性、安全、高性能的文档型数据库，兼容 DynamoDB 协议，满足您多样的业务需求
关注 TencentServerless 公众号，回复「PPT」，即可领取本届大会演讲 PPT。 众多开源项目支持了 Serverless 的发展。开发者如何参与开源，共同打造 Serverless 的未来生态？本文由 Serverless Operations CEO Takahiro Horike 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲 "The Future of Serverless Accelerated by OpenSource" 整
众多开源项目支持了 Serverless 的发展。开发者如何参与开源，共同打造 Serverless 的未来生态？本文由 Serverless Operations CEO Takahiro Horike 在 Techo TVP 开发者峰会 ServerlessDays China 2021 上的演讲 "The Future of Serverless Accelerated by OpenSource" 整理而成，向大家分享他的经验，本次分享完整视频请见文末。
每周资讯 IMWeb前端社区 想要成为一名优秀的前端，需要及时掌握互联网技术的时事热点，这周又有哪些值得关注的最新动态呢，让我来为大家一一揭晓！ 1 GitHub使用Electron重写桌面客户端 GitHub客户端应用开发总监Phil Haack宣布，GitHub使用Electron重写了macOS和Windows的客户端。GitHub桌面客户端Beta版本还为最新Beta版本的Atom提供了新的Git和GitHub集成。 负责重写应用的团队解释说，重新构建GitHub桌面客户端的主要原因是为了减少支持
如果今天谈论到要部署一套日志系统，相信用户首先会想到的就是经典的ELK架构，或者现在被称为Elastic Stack。Elastic Stack架构为Elasticsearch + Logstash + Kibana + Beats的组合，其中，Beats负责日志的采集， Logstash负责做日志的聚合和处理，Elasticsearch作为日志的存储和搜索系统，Kibana作为可视化前端展示，整体架构如下图所示：
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品，那什么是DynamoDB呢？
Grafana Loki 是一套可以组合成一个功能齐全的日志堆栈组件，与其他日志记录系统不同，Loki 是基于仅索引有关日志元数据的想法而构建的：标签（就像 Prometheus 标签一样）。日志数据本身被压缩然后并存储在对象存储（例如 S3 或 GCS）的块中，甚至存储在本地文件系统上，轻量级的索引和高度压缩的块简化了操作，并显着降低了 Loki 的成本，Loki 更适合中小团队。
我们正处于前所未有的行业混乱的时代，这是由技术发展过快导致的，特别是在物联网领域。物联网有助于将行业转变为数据驱动的范例，开辟了巨大的机遇。一些公司正通过技术革命转换业务，而物联网的快速应用正是收到他们的支持; 制造商正在提供低成本的高端设备和物联网平台，以实现设备集成和管理。
数据是每项技术业务的支柱，作为一个健康医疗技术平台，Halodoc 更是如此，用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互：
《I Heart Logs 》出版于 2014 年，是一本很短小的书。作者 Jay Kreps，是前 LinkedIn 的 Principal Staff Engineer，也是 LinkedIn 许多著名开源项目的负责人及联合作者，如 Kafka、Voldemort 等。他是现任 Confluent 的 CEO，主要工作在于围绕实时数据提供企业级服务支持。这本书算是 Jay Kreps 过去多年实践的思考结晶。本文主要是对书中的一些看法、观点的梳理，有兴趣可以阅读原著或博客。
云原生计算基金会（CNCF）提出了一套云原生可观测性标准协议，称为OpenTelemetry Protocol。OpenTelemetry定义了云原生可观测性的三个重要支柱：Log、Metrics、以及Trace。
Building Financial Identity Platform using Apache Flink -- Vivek Thakre(Intuit.com)
原文地址：https://dzone.com/articles/kafka-detailed-design-and-ecosystem
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
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
作为地球上最坚硬的物质，钻石的用途令人惊讶地有限：锯片、钻头、结婚戒指和其他工业应用。 相比之下，自然界中较软的金属之一--铁，可以被改造成无尽的应用：最锋利的刀片、最高的摩天大楼、最先进的汽车, 巨大的轮船，而且很快，如果埃隆-马斯克是对的，就会有最有效的电动车电池。 换句话说，铁之所以有令人难以置信的用处，是因为它既是刚性的又是柔性的。 同样，数据库只有在既严格又灵活的情况下才对今天的实时分析有用。 传统的数据库，由于其完全灵活的结构，是很脆的。无模式的NoSQL数据库也是如此，它们能够摄取大量的数据，
当数据量过多的时候，往往数据不能全部读取，需要进行分页读取，可以看到到DynamoDB API接口的限制:
1.最近工作中接触到相关的风控项目，里面用到Flink组件做相关的一些流数据或批数据处理，接触后发现确实大数据组件框架比之传统应用开发，部署，运维等方面有很大的优势；
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
随着 AWS Lambda 即将于今年迎来十周年，无服务器计算已不再局限于功能即服务（FaaS）。如今，无服务器是指无需手动配置、按需自动提供扩展，以及采用按用量计费的云服务。这种转变只是云计算广阔发展的一部分，而无服务器技术也在不断变革。本文中关注无服务器技术之外的未来，探索云计算的格局将如何超越目前的超大规模模式，以及其对开发者和运营团队的影响。作者将探讨这一演变下的三大趋势。
Serverless架构在今天已经不再是新鲜的事物。该架构具有多个特点：较低的运营和开发成本、能快速上线、自动扩展、安全性高和适合微服务等。各大云服务商也提供了各自的Severless解决方案。然而，尽管Serverless架构在某些方面表现出色，但在当前轰轰烈烈的“微服务”进程中，它仍然不是一种主要的选择。除了由于本身特性导致的使用场景受限外，我想乏善可陈的关于Serverless最佳实践的总结也是一个重要的因素。我有幸参与了一项基于AWS搭建的Serverless (FaaS) 系统的开发工作，该系统提供了一组核心服务。通过几次系统故障调研和性能优化的实际体验，我发现系统监控在Serverless架构中至关重要。所以本文将从Serverless系统监控的角度来展开一些讨论。
公司搞淘汰 Oracle 数据库的事情已经搞了好久了，这个事情其实和国内淘宝系搞的去 IOE（IBM、Oracle 和 EMC）是类似的，基本上也是迫不得已，Oracle 的维护成本太高，而公司内部基于 Oracle 数据库的数据仓库，也是问题频出；另一个原因则是 scalability。我相信这两个原因许多人都非常清楚。而这个淘汰，也不是简简单单换一个关系数据库，比如把 Oracle 换成 MySQL，或者换到云上（RDS）。而是有明确阶段性地演进，比如替换到 DynamoDB 这样的 NoSQL 数据库上面去；或者更彻底地，像我们接触到的某个产品，数据本身换到更廉价的存储 S3 上去，元数据才存在 DynamoDB 里，而原本 SQL 执行的运算的部分用 Hadoop 或者 Spark 来完成，这件数据源统一和演进的事情由一个做 infrastructure 的团队来完成。
那么在分布式数据管理的过程中，怎么保证原子性呢？ 试想有这样一个场景，微服务1 中需要更新数据，同时发布一个数据更新的事件到服务2，那么在执行这个事务的过程中，微服务1刚更新完数据，系统出现了故障，数据更新的事件没有发布出去，怎么保证事务的一致性呢。
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Loki 是 Grafana Labs 团队最新的开源项目，是一个水平可扩展，高可用性，多租户的日志聚合系统。它的设计非常经济高效且易于操作，因为它不会为日志内容编制索引，而是为每个日志流配置一组标签。项目受 Prometheus 启发，官方的介绍就是：Like Prometheus, but for logs，类似于 Prometheus 的日志系统。
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。
Kubernetes已经成为编排领域事实上的标准，同时Prometheus也成为基于Kubernetes平台之上、监控领域的标配。Prometheus能够收集业务metrics数据，Grafana界面展示，AlertManager告警，一站式的监控框架就此诞生。通过这一套框架可以在线监控服务运行状态，如果不正常，能够通过各种途径通知给相关人员；相关人员通过查看告警信息，通过日志分析出现问题具体原因。
Grafana 是用于时序数据的事实上的仪表盘解决方案。它支持近百个数据源。Grafana Labs 想从一个仪表盘解决方案转变成一个可观察性 (observability) 平台，成为你需要对系统进行调试时的首选之地。
在过去的一年里，我一直是负责Wix的事件驱动消息基础设施（基于Kafka之上）的数据流团队的一员。该基础设施被 1400 多个微服务使用。 在此期间，我已经实现或目睹了事件驱动消息传递设计的几个关键模式的实现，这些模式有助于创建一个健壮的分布式系统，可以轻松处理不断增长的流量和存储需求。
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
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
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，比如虚拟机、容器、微服务，无论这些技术应用在哪些场景，降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。
云计算涌现出很多改变传统IT架构和运维方式的新技术，比如虚拟机、容器、微服务，无论这些技术应用在哪些场景，降低成本、提升效率是云服务永恒的主题。过去十年来，我们已经把应用和环境中很多通用的部分变成了服务。Serverless的出现，带来了跨越式变革。Serverless把主机管理、操作系统管理、资源分配、扩容，甚至是应用逻辑的全部组件都外包出去，把它们看作某种形式的商品——厂商提供服务，我们掏钱购买。过去是“构建一个框架运行在一台服务器上，对多个事件进行响应”，Serverless则变为“构建或使用一个微服务或微功能来响应一个事件”，做到当访问时，调入相关资源开始运行，运行完成后，卸载所有开销，真正做到按需按次计费。这是云计算向纵深发展的一种自然而然的过程。 Serverless是一种构建和管理基于微服务架构的完整流程，允许你在服务部署级别而不是服务器部署级别来管理你的应用部署。它与传统架构的不同之处在于，完全由第三方管理，由事件触发，存在于无状态（Stateless）、暂存（可能只存在于一次调用的过程中）计算容器内。构建无服务器应用程序意味着开发者可以专注在产品代码上，而无须管理和操作云端或本地的服务器或运行时。Serverless真正做到了部署应用无需涉及基础设施的建设，自动构建、部署和启动服务。 国内外的各大云厂商 Amazon、微软、Google、IBM、阿里云、腾讯云、华为云相继推出Serverless产品，Serverless也从概念、愿景逐步走向落地，在各企业、公司应用开来。
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