Hai semuanya, dan selamat datang kembali.
Nah di video hari ini, kita akan membahas tentang Dynamo DB stream.
Sekarang pada ikhtisar tingkat tinggi, Dynamo, yang mengalirkan menangkap urutan waktu urutan modifikasi
tingkat item dalam tabel Dynamo DB mana pun, dan menyimpan informasi dalam log hingga 24 jam.
Misalnya, dalam diagram ini Anda melihat klien melakukan beberapa operasi yang terkait dengan penambahan, terkait
dengan penghapusan dan sebagainya pada Dynamo DB.
Jadi Dynamo DB menyimpan semua informasi ini dalam file log tertentu yang melaluinya pengguna dapat mengidentifikasi
catatan yang tepat.
Bahkan kebutuhan rekaman dan detail lainnya akan dicatat sebagai bagian dari aliran Dynamo DB.
Dan inilah poin kedua yang menyatakan di mana aplikasi dapat mengakses file log ini untuk melihat item
seperti yang muncul sebelum dan setelah dimodifikasi secara real time.
Dan ini adalah manfaat besar tidak hanya dalam hal keamanan audit, tetapi juga dalam hal merekonstruksi
seluruh tabel.
Sekarang, di slide ini, saya telah menambahkan tangkapan layar yang terkait dengan tampilan log yang sebenarnya.
Sekarang, jika Anda melihat file log khusus ini di Cloud Watch, Anda memiliki penghapusan dan kunci jika Anda memiliki
ID pengguna dan Anda tidak memiliki satu dan Anda juga memiliki sesuatu yang disebut gambar lama ini dan
dalam nama kursus yang Anda miliki kursus sertifikasi E.
Jadi itu akan memberi Anda detail yang bagus terkait dengan apa catatan lama yang dihapus, apa catatan baru
yang ditambahkan dan sebagainya.
Jadi mari kita lakukan satu hal.
Mari kita lanjutkan dan mencobanya secara praktis.
Jadi saya akan mencari Dynamo DB Dan di sini mari kita lanjutkan dan cepat membuat tabel baru.
Saya hanya akan menyebutnya sebagai data garis bawah pengguna, kunci partisi, mari kita letakkan sebagai ID pengguna dan kita akan melanjutkan
dan membuat tabel.
Jadi statusnya adalah menciptakan.
Jika saya cepat melakukan refresh, statusnya sekarang aktif.
Sekarang mari kita cepat pergi ke tabel di sini dan di sini Anda memiliki ekspor dan aliran.
Di dalam tab ini Anda memiliki aliran Dynamo DB.
Mari kita lanjutkan dan aktifkan.
Sekarang, ketika Anda mengaktifkannya di tipe tampilan, Anda memiliki berbagai hal seperti gambar baru, gambar lama, gambar
baru dan lama.
Jadi pada dasarnya, tergantung pada apa yang ingin Anda rekam, apakah Anda hanya ingin merekam hal-hal
baru yang ditambahkan ke Dynamo.
DB Anda ingin merekam gambar baru dan lama dan sebagainya.
Jadi saya akan memilih gambar baru dan lama yang menyatakan gambar baru dan lama dari item perubahan.
Jadi ini menarik.
Mari kita lanjutkan dan gunakan itu dan saya juga akan mengklik Aktifkan Stream.
Jadi jika kami turun sedikit, Anda akan melihat aliran Dynamo TV kami diaktifkan dan juga memberi kami URL yang
terkait dengannya.
Sekarang yang akan kita lakukan adalah mengintegrasikan DB dinamo ini dengan fungsi lambda, dan fungsi lambda
itu akan mendorong log yang terkait dengan aliran Dynamo DB ke Layanan Cloud Watch Log.
Jadi sebelum kita melakukannya, mari kita lihat contoh arsitektur berbasis kasus penggunaan, yang memberi Anda gambaran
umum tentang bagaimana Lambda dapat berguna di sini.
Jadi katakanlah Anda memiliki tabel Dynamo DB di sini dan dalam langkah ini item baru telah ditambahkan
ke tabel Dynamo DB.
Sekarang, karena aliran Dynamo DB diaktifkan, data yang terkait dengan item baru ini akan ditambahkan sebagai bagian
dari aliran Dynamo DB.
Sekarang, segera setelah catatan baru ditambahkan di aliran Dynamo DB, ini akan memicu fungsi
lambda yang telah dibuat, dan fungsi lambda ini terintegrasi dengan topik SNS dan topik SNS ini akan melanjutkan
dan mengirim email atau mungkin SMS yang menyatakan bahwa ada item baru yang telah ditambahkan di tabel
Dynamo DB.
Jadi ini adalah salah satu kasus penggunaan di mana fungsi lambda terbukti berguna.
Lambda dapat digunakan untuk penggunaan lain.
Kasus seperti itu dapat mengambil data dari aliran Dynamo DB dan dapat menambahkannya ke log jam tangan awan dan Anda dapat
langsung melihatnya dari log jam tangan awan.
Baiklah.
Jadi dengan set dasar ini, mari kita buat fungsi lambda dengan cepat.
Sekarang, dari sini, mari kita cepat membuka lambda.
Baiklah.
Sekarang, di dalam konsol Lambda, mari kita cepat membuat fungsi dan kita akan menggunakan
cetak biru di sini dan mari kita cari Dynamo.
DB Dan Anda memiliki Dynamo DB Process Stream Python.
Jadi saya akan memilih ini.
Mari klik konfigurasikan, beri nama fungsi, saya akan mengatakan Dynamo Stream ke Cloud Watch dan fungsi lambda khusus yang
kami buat ini, memerlukan akses ke aliran Dynamo DB ini dan juga membutuhkan akses
ke layanan cloud watch log.
Jadi apa yang akan kita lakukan akan dengan cepat membuat peran IAM baru yang memungkinkan fungsi Lambda kita untuk melakukan
operasi ini.
Sekarang dari konsol IEM, mari kita cepat-cepat pergi ke aturan.
Kami akan membuat aturan baru.
Aturan ini berlaku untuk Lambda.
Mari kita lakukan izin berikutnya hanya untuk kesederhanaan.
Misalkan Dynamo DB Akses penuh.
Mari kita cari cloud yang akan memberikan akses penuh jam tangan cloud kita hanya untuk kesederhanaan.
Mari kita lakukan nama gulungan berikutnya.
Anda bisa saja mengatakan peran lambda untuk Dynamo DB dan
saat ini ada dua kebijakan yang terkait.
Kami akan melanjutkan dan membuat peran.
Baiklah.
Jadi peran kita tercipta.
Mari kita kembali ke lambda.
Di dalam lambda, saya akan melanjutkan dan memilih peran yang ada di sini.
Dan di dalam diri Anda, Anda akan melihat peran lambda kami untuk Dynamo.
DB Mari kita membahas pemicu Dynamo DB.
Anda dapat melanjutkan dan memilih tabel Dynamo DB, yang dalam hal ini adalah posisi awal data pengguna.
Anda bisa mengubahnya menjadi cakrawala mimpi.
Kami akan turun sedikit.
Kami akan membuat fungsi.
Baiklah.
Jadi ketika pemicu dibuat, verifikasi juga apakah dalam keadaan diaktifkan atau tidak.
Jadi sampai sekarang, ini memberi kami catatan yang menyatakan bahwa pemicu yang dikonfigurasi dari data garis bawah pengguna dalam
keadaan dinonaktifkan.
Jadi kami tidak benar-benar menginginkannya dalam keadaan nonaktif.
Jadi apa yang akan kita lakukan akan terus berlanjut dan akan memungkinkannya.
Besar.
Jadi setelah ini diaktifkan, kita siap.
Yang perlu kita lakukan adalah kita harus terus maju dan menguji semuanya.
Jadi mari kita lanjutkan dan tambahkan beberapa item ke tabel Dynamo DB kita.
Jadi saya akan bertindak.
Saya akan klik Create Item, misalkan nol satu, saya akan menambahkan atribut string baru, sebut saja nama Ellis, dan
saya akan menambahkan satu atribut lagi.
Katakanlah minat dan minat.
Saya akan mengatakan bepergian, baiklah.
Dan saya akan membuat item.
Jadi jika Anda menjelajahi item tabel di sini, Anda melihat item kami sudah siap.
Sekarang mari kita lanjutkan dan juga memodifikasi ini.
Saya akan melanjutkan dan mengedit item.
Katakanlah Alice memiliki minat dari bepergian ke astronomi, jadi saya mengubahnya.
Saya akan mengklik Simpan Perubahan dan berdasarkan ini, lambda kami seharusnya dipicu.
Sekarang jika Anda dengan cepat membuka tabel sekali lagi, mari kita ekspor aliran tanda.
Di bagian pemicu Anda akan melihat fungsi lambda kami muncul, status diaktifkan dan hasil proses
terakhir baik-baik saja.
Jadi bagian selanjutnya adalah pergi ke cloud, tonton layanan log untuk memverifikasi apakah Lambda telah menambahkan detail atau
belum.
Jadi saya akan mencari jam tangan awan dan di sini akan dengan cepat pergi ke grup log dan di dalam sini Anda akan melihat grup log
yang terkait dengan lambda dan namanya adalah Dynamo.
Streaming langsung ke Cloud Watch.
Mari kita buka ini.
Anda memiliki aliran log.
Mari kita buka ini dan Anda memiliki semua detail yang diperlukan.
Mari kita lihat dari awal.
Bahkan, izinkan saya memperbesar sedikit agar lebih mudah dibaca.
Sekarang pada tahap pertama Anda memiliki catatan sisipan, ID pengguna kunci dan Anda memiliki nol satu dan gambar baru
dengan minat sedang bepergian.
Ini adalah sesuatu yang sudah kita ketahui dan namanya adalah Alice, jadi ini adalah salah satu bagiannya.
Kemudian Anda memiliki permintaan akhir di sini dan kemudian Anda memiliki serangkaian permintaan baru.
Kali ini permintaan modifikasi dan apa yang diubah di sini, minat diubah dan itu adalah
astronomi.
Dan itu juga menunjukkan kepada Anda gambar lama.
Dan apa gambar lama?
Gambar lama bepergian ke sini dan kemudian permintaan telah berakhir.
Besar.
Jadi saya harap Anda memahami dasar-dasar dari apa yang Dynamo Stream izinkan untuk kami lakukan.
Jadi sebelum kita menyimpulkan, mari kita lihat beberapa kasus penggunaan di mana Dynamo Live Stream terbukti
bermanfaat.
Yang pertama adalah memungkinkan pengaturan hubungan di beberapa tabel di mana, berdasarkan nilai
item dari satu tabel, Anda dapat memperbarui item di tabel kedua.
Sekali lagi, ini adalah sesuatu yang dapat Anda capai menggunakan lambda.
Kedua adalah Anda dapat memicu peristiwa berdasarkan perubahan item tertentu.
Ini sangat mirip dengan kasus penggunaan yang kami diskusikan menggunakan Dynamo DB, Lambda dan mungkin
Psns atau layanan lainnya dapat digunakan.
Ketiga adalah Anda dapat mengaudit atau bahkan mengarsipkan data dan juga dapat digunakan untuk mereplikasi data
di beberapa tabel.
Jadi itulah gambaran tingkat tinggi dan dengan ini akan menyimpulkan video hari ini.