Olá a todos e bem-vindos de volta.
Agora, no vídeo de hoje, vamos discutir sobre o modelo de consistência geral especificamente relacionado
ao Dynamo DB.
Agora, como o Dynamo DB é um serviço gerenciado no Dynamo DB, todos os seus dados são armazenados no SSD e são replicados automaticamente
em várias zonas de disponibilidade na região da Amazônia, o que, por sua vez, fornece alta disponibilidade
e durabilidade de dados integradas.
Por exemplo, você tem uma tabela do Dynamo DB aqui e há três zonas de disponibilidade na região.
Agora, se você continuar e adicionar alguns dados ao Dynamo DB nos bastidores, esses dados serão replicados
em todas as zonas de disponibilidade.
Agora, caso uma das zonas de disponibilidade fique inativa, o Dynamo DB ainda poderá recuperar os dados
das outras zonas de disponibilidade aqui.
Agora, uma coisa importante a ser lembrada nesta fase está associada à linha do tempo de consistência.
Portanto, quando seu aplicativo grava os dados na tabela do Dynamo DB e recebe uma resposta 200
ok, o correto ocorreu e é durável nos bastidores.
Agora observe também que esses dados que são gravados eventualmente serão consistentes em todo o local de armazenamento,
geralmente em um segundo ou menos.
Portanto, isso é muito semelhante ao que estamos discutindo quando você grava alguns dados no Dynamo
DB, pois eles são replicados e adicionados em várias zonas de disponibilidade. Esses dados acabarão sendo consistentes
em todos os locais de armazenamento.
Não é que na mesma duração possa ser milissegundo.
Os dados seriam consistentes em toda a zona de disponibilidade.
Pode acontecer que, nesta fase, você veja que esses novos dados são consistentes nas duas zonas de disponibilidade, mas não
são adicionados na zona de disponibilidade três ou você pode dizer que não são atualizados na zona de disponibilidade
três a partir dessa duração .
Tudo bem.
Portanto, essa consistência eventual geralmente ocorre em um segundo ou menos.
Agora vem o importante conceito de leitura de consistência eventual.
Portanto, quando você lê os dados da tabela do Dynamo DB, a resposta pode não refletir o resultado da operação
correta concluída recentemente, e essa resposta pode incluir alguns dados obsoletos ou alguns dados mais antigos.
E se você repetir sua solicitação de leitura após um curto período de tempo, a resposta deve retornar os dados mais
recentes aqui.
Portanto, este é o básico de uma eventual leitura consistente.
Agora você também tem algo chamado de leitura consistente forte.
Agora, quando você solicita uma leitura consistente forte, o Dynamo DB retorna uma resposta com os dados mais atualizados
refletindo as atualizações de todas as operações de gravação anteriores que foram bem-sucedidas.
Portanto, no Dynamo DB, vamos criar rapidamente uma nova tabela aqui.
Usaremos uma configuração personalizada e na calculadora de capacidade aqui você tem sob a consistência de leitura,
eventualmente consistente, forte, consistente e transacional.
Para o vídeo de hoje, estamos mais focados em uma consistência eventualmente consistente e forte.
Isso é o que estamos analisando agora, pois discutimos eventualmente consistentes que podem resultar em alguns dados
obsoletos com base em algumas operações de taxa muito recentes que ocorreram no Dynamo.
DB Portanto, para superar isso, caso você não precise de dados obsoletos, há muitos aplicativos em que
você não pode se dar ao luxo de ter dados obsoletos.
Portanto, nesses casos, você pode optar por uma consistência forte.
Agora, neste caso, um lead de consistência forte pode não estar disponível se houver um atraso na rede ou uma
interrupção.
Nesse caso, o Dynamo DB retornará imediatamente com um erro 500.
A segunda é a consistência forte.
Pode ter uma latência maior do que a do direito eventualmente consistente.
E o terceiro ponto importante é que a leitura consistente forte usa mais capacidade de taxa de transferência do que a leitura consistente
eventual.
Agora, em uma visão geral de alto nível, uma coisa que você precisa observar é que, por padrão, a leitura eventualmente consistente
é geralmente usada.
Você também pode selecionar a leitura consistente forte, mas não que ela venha com um custo adicional.
Por exemplo, vamos em frente e modificar o conjunto de valores aqui para uma leitura consistente forte.
Custa R$ 25 por mês.
Se você selecionar uma leitura eventualmente consistente, ela custará US$ 24 por mês.
Portanto, algumas coisas importantes a serem observadas enquanto discutimos o Dynamo DB usa as leituras eventualmente consistentes,
a menos que você vá em frente e especifique o contrário.
Portanto, várias operações, como a operação de leitura, relacionadas a obter item, consulta e verificação, fornecem um parâmetro de leitura
consistente.
E esse parâmetro é algo que você pode definir para especificar a taxa consistente forte.
Por exemplo, ao usar o item de esquecimento do comando SEAL do Dynamo DB, você pode especificar um hífen, hífen, leitor consistente,
guerreiro, e isso seguirá em frente e usará a leitura consistente forte para ajustar esse específico.
Item, então vamos olhar rapidamente para ele.
Portanto, no dínamo normalmente do item de porta, que basicamente busca o item da tabela do Dynamo DB, você
tem uma opção de leitura consistente e sem taxa consistente.
Vamos descer um pouco.
Então, se você olhar para a descrição aqui, ela determina o modelo de consistência de leitura.
Se estiver definido como true, a operação usará leitura consistente forte.
Caso contrário, a operação usa a leitura consistente eventual.
Então é assim que você pode especificar como parte de seu aplicativo também, caso queira.
Excelente.
Essa é a visão geral de alto nível sobre o modelo de consistência.
E com isso concluiremos o vídeo de hoje.