こんにちは、エンジニアの肥前です。この記事は Serverless Advent Calendar 2018 の13日目です。 また、HiCustomer Tech Blog の最初の記事でもあります。今後もチームで継続して得られた知見を書き溜めていく場にしたいなと思います。 さて、いわゆる ”サーバーレスアーキテクチャ” を採用してスタートアップのプロダクト開発を開始しておおよそ一年が経過しました。もちろん恩恵に預かっている部分、省力化できた点は多々あるのですが、今改めて振り返るとアンチパターンを踏んでいたり、このまま放置すると負債化しそうな箇所が見えてきています。失敗した話というのはなかなか表に出しづらいものではあるのですが、少しでもこれから取り組む方の助けになればと思い記事に残してみようと思います。サーバーレス界隈の方々にはあるあるネタだと思うのでご笑納ください。 前提となる構成 事
前巻のおさらい 前巻はDynamoDBのデータモデリングをする前に知っておいた方が良いDynamoDB自体の仕組みやデータ構造のお話でした。 marcy.hatenablog.com 今回は 今回はデータモデリングを行う際に必要なマインドセット、つまり「考え方」について書き記したいと思います。非常によく聞かれる「RDBとの考え方の違い」といった切り口で進めていきたいと思います。 RDBとはアプローチが真逆 RDBのデータモデリングをする場合、まず正規化されたデータのスキーマを決めることから始めると思います。慣れてくると律儀に第一正規化から始めずにいきなり第三正規形あたりから設計しだすことも多いと思います（私もそうです） そして、データのスキーマが決まってからそれに対してどのようにアクセスするか（＝SQL）をアプリケーションを設計する際に考えていくというのがRDBでの一般的なアプローチではな
動機など 最近、Serverlessの文脈からDynamoDBのテーブル設計の相談を受けることが多くなってきていて、Podcastでも話したけどけっこう図とかが無いと説明しづらい領域なので、まとまった資料がほしいなということでまとめてみる。 cloudinfra.audio どう考えても長編大作エントリ不可避なので気力が続けば第二巻以降に続きます…！（フィードバックが多いと頑張れるかも…！） 本巻の対象と前提知識 本巻はDynamoDBのデータモデリングにスコープを絞っています。DynamoDBおよびデータベースの一般用語などについての説明は省きます。 前提知識としては以下のようなものになるかと思います。 DynamoDBのサービスとしての概要や用語( WCU , RCU , GSI , LSI など)を知っている Hash TableやB-Tree(B+Tree)といったデータ構造がどん
Amazon Web Services ブログ Amazon Dynamo DB グローバルテーブル 東京リージョン対応のお知らせ みなさん、こんにちわ。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。 Amazon DynamoDBのグローバルテーブル機能が東京リージョンに対応しましたのでお知らせいたします。 DynamoDBはどのような規模でも信頼性が高いパフォーマンスを維持できる、完全マネージド型の非リレーショナルデータベースです。グローバルテーブルの機能により、マルチリージョン、マルチマスターのデータベースを構築することが可能となり、そのレイテンシーを 10 ミリ秒未満に維持できるようになります。選択した AWS リージョンにテーブルの更新内容を自動的にレプリケーションすることができ、また、グローバルテーブルを使用して、DynamoDB
今年は始めて、re:Inventに参加してきたので、その際に見た「Amazon DynamoDB: Data Modeling and Scaling Best Practices」というセッションの内容を共有したいと思います。 内容をだいぶ端折ってるので、間違っている場合には、びしばしツッコミいただければと思います。 では、まいります。 1. CacheはCashなり なんでDynamoDBを使うかといえば、やっぱり、ポチポチっと設定するだけで簡単に読み込み、書き込み性能を上げたり、下げたりできるっていうのが大きなポイントかと思います。 ただ、設定した性能も、データのアクセスパターンによっては思い通りの性能が出ないことがあります。 例えば、ReadCapacityを 100から5,000 に上げたとします。そうると、DynamoDBは、「オレ１人では捌き切れない」と思って、パーティション
このセクションでは、DynamoDB の使用時にパフォーマンスを最大化してスループットコストを最小限に抑えるための推奨事項をすばやく確認できます。
最近触り始めたので調べたことをまとめてみる・・・！(長くなった！) DynamoDBとは ・AWSの提供する完全マネージドNoSQL DBサービス →KVS的に使うもよし →インデックスを張って軽いクエリも可能 →最近ではJSONドキュメントもサポートされ、ドキュメントストアとしても使えるとのこと ※まだ自分で試してないのでなんともですが、JSONドキュメントの中を検索とかできるのかな… ・ストレージ無限 ・パフォーマンスも無限 →ただしある一定以上に設定する場合はAmazon側に上限緩和申請が必要 →とはいえ項目サイズを1KBとした場合、10000req/sec以上までは申請不要なので通常は十分 ・ユーザが気にするのはスループット値の設定のみ →ReadもWriteも設定値を増やすのは１日何回でも可能だが、減らすのは１日４回までなので注意 →ReadとWriteの設定値減を同時に１リクエ
DynamoDB テーブルとクライアントのクラスをマッピングする Aws::Record を使用して DynamoDB を Ruby on Rails から操作する方法をチュートリアル風にメモっとく。 Java や C# 向けには高レベルプログラミングインターフェイスが公式に用意されている。しかし、公式な Ruby 向けの高レベルプログラミングインターフェイスの Aws::Record は2016年8月にリリースされたばかりで、開発者ガイドにも詳細な記載はない。（AWS SDK for Ruby バージョン1には似たような機能が搭載されていたが、AWS SDK for Ruby バージョン2には搭載されていない。）この記事では Aws::Record と Ruby on Rails を使用して Amazon DynamoDB 入門ガイドの Ruby および DynamoDB のチュートリア
サーバ監視サービスMackerelにおいて開発中の、高解像度・長期間のサーバメトリック収集を実現するための新しい時系列データベースDiamondを紹介します。具体的には、Amazon ElastiCache、Amazon DynamoDB、Amazon S3を組み合わせ、Amazon Kinesis StreamsとAWS Lambdaによりコンポーネント間を接続した、階層構造のデータストアアーキテクチャの設計と実装を解説します。 2018/06/05 追記: この記事の内容をWSA研#2でより一般的なアーキテクチャレベルでの貢献として書き直しました。 サーバレス時代におけるヘテロジニアス時系列データベースアーキテクチャ - ゆううきブログ はじめに 先日開催されたAWS Summit Tokyo 2017にて、「時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する」というタイトルで登壇
どうも！AWS勉強中の西村祐二＠大阪です。 みなさんLambdaは使ってますでしょうか。 サーバレスでいろんなことができるので個人的にかなり好きなサービスです。 Lambdaは様々な使い方ができますが S3と連携してファイルがアップロードされたらLambdaで 何かしらの処理を実行するなどの使い方をしている方多いのではないでしょうか。 そんな時に重要になってくるのが冪等性です。 今回はLambdaの冪等性をDynamoDBの条件付き書き込みという機能を利用して 冪等性を実現してみたいと思います。 なんで冪等性が必要なのか Lambdaはたまに2回以上実行されるときがあるからです 例えば Lambdaでアクセスログの集計処理などを行っている場合、 複数回処理されると複数回集計されて結果がおかしくなるときがあります。 また、複数のファイルをまとめてアップロードした際に 何らかの理由で一部のファ
こんにちは、菊池です。 日本時間2017/04/20(木) のAWS Summit 2017 in San Franciscoで発表された新機能の紹介です。プライベートVPCサブネットからAmazon DynamoDBにアクセスできるようになる、VPCエンドポイントがパブリックプレビューで使用できるようになりました。 Announcing VPC Endpoints for Amazon DynamoDB, Now in Public Preview 以下のリンクからリクエストを申請することで利用が可能になります。 Preview of VPC Endpoints for Amazon DynamoDB 早速試してみたのでご紹介します。なお、プレビュー機能ですので、本番環境への適用や正式サービス時に仕様が変更される可能性がある点にはご注意ください。 VPCエンドポイント VPCエンドポイン
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