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。
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
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。
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
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:
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
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。
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。
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。
https://docs.soketi.app/v/soketi-docs/getting-started/environment-variables
在编程领域,幂等性一词听起来就像是一个复杂而古怪的概念,专门用于数学讨论或计算机科学讲座。然而,它的相关性远远超出了学术范围。
在现代的数据库应用中,Redis 已经占据了很重要的位置。关于 Redis 的优点相信也不用我多说了,快速的内容访问也能够充当缓存数据库来使用。早前几年还有不少的公司在使用 Memcached ,但是现在就已经屈指可数了。毕竟在同样的功能下,Redis 拥有更多的数据类型,也能适应更多的场景。Laravel 也是可以完美支持 Memcached 的,不过这个就不在我们的学习范围里了,有兴趣的同学可以自己研究一下。注意,是 Memcached 不是 Memcache 哦,Memcache 是已经相当于被淘汰的技术了。
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
云中树莓派(5):利用 AWS IoT Greengrass 进行 IoT 边缘计算
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录: 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器,允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器: MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
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:
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。
DynamoDB 属于AWS 专有的 NoSQL 数据库服务。其实和Mongod类似。
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:
MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中,我们在所有应用程序和数据库之间使用这个过滤器。它提供了对应用程序平台和正在使用的特定MongoDB驱动程序不可知的重要数据源。
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
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。
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:
很多公司选择AWS作为其IT解决方案,AWS有很多云服务,以下介绍AWS中几类比较重要的服务。
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。
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品,那什么是DynamoDB呢?
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:
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。
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:
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serverless 最流行的应用场景之一是部署和运行带有路由的 Web 服务器。 在本文中,我将向你展示如何在几分钟内启动并运行 AWS Lambda、Amazon API Gateway 和 AWS Amplify。
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。
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
Knative 是一个基于 Kubernetes 的,用于构建、部署和管理现代 serverless 应用的平台。Getting Started with Knative 是一本由 Pivotal 公司赞助 O’Reilly 出品的电子书,公众号后台回复”knative“获取下载地址。本书中文版由 ServiceMesher 社区自发翻译,从今天起 ServiceMesher 社区将陆续为大家推出本书的中文译文。
This is a quick writeup of how to set up a simple ci pipeline for a go project on gitlab using golang’s 1.11 modules.
本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/article/using_dynamodb_introduction/
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。
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
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
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。
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
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。
大数据技术作为决策神器,日益在社会治理和企业管理中起到不容忽视的作用,美国,欧盟都已经将大数据研究和使用列入国家发展的战略,类似谷歌,微软,百度,亚马逊等巨型企业也同样把大数据技术视为生命线以及未来发
首先,我们需要定义一些任务。在example/tasks/tasks.go中查看示例任务。去看看几个例子吧。
Pin,关注 RPC、Service Mesh、Serverless 等云原生技术。
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
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
用过Loki的同学都知道,日志存储在Loki里主要分为两部分,日志原始文件以及日志索引。按照Loki数据的设计思路,日志原始文件可以存放在任何文件系统中,可以是filesystem,对象存储等。而日志的索引则专门存储到索引服务当中,这里面包含Loki内置的BoltDB当中。其数据存储主要的思想也是让用对象存储负责廉价地存储压缩日志,而索引则负责以快速,有效的查询方式存储这些标签。
Envoy 是专为大型现代 SOA(面向服务架构)架构设计的 L7 代理和通信总线,体积小,性能高。它的诞生源于以下理念:
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