Amazon DynamoDB 整合

Amazon DynamoDB Accelerator

Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) 是適用於 Amazon DynamoDB 的全受管、高可用性快取服務。DAX 可提供高達 10 倍的效能改善 (從毫秒到微秒)，即使每秒有數百萬個要求亦是如此。DAX 可管理所有快取失效和資料填充事項，為您的 DynamoDB 資料表增添記憶體加速功能。DAX 屬於內聯快取，因此，如果快取的項目不存在或已過時，DAX 將自動傳遞到底層資料表。

現在您可以專注於為客戶建立絕佳的應用程式，無須擔心大規模效能。由於 DAX 與現有的 DynamoDB API 調用相容，因此無需變更應用程式即可輕鬆上手。 

AWS Lambda 基於事件的觸發器

借助適用於 Amazon DynamoDB 的 AWS Lambda 觸發器，您能夠輕鬆設定自訂邏輯，使其在對 DynamoDB 中專案的任何變更進行回應時執行。啟用 DynamoDB Streams 後，您可以從 DynamoDB 控制台的「匯出和串流」分頁中快速建立第一個觸發器。配置觸發器後，如果資料表中的資料發生任何變更，您的 Lambda 程式碼可在幾秒鐘內觸發。

藉由適用於 DynamoDB 的 AWS Lambda 觸發器，您可以輕鬆構建資料庫觸發器來驗證和充實資料，透過複製資料來與其他服務整合，或者構建完整的事件驅動架構 (例如訂單配送或媒體處理) 來回應 DynamoDB 資料表中的資料修改。Lambda 函數可以執行您指定的任何操作，例如傳送通知或啟動工作流程。  

Amazon DynamoDB 與 Amazon OpenSearch Service 的零 ETL 整合

Amazon DynamoDB 與 Amazon OpenSearch Service 的零 ETL 整合提供了無程式碼、完全受管的 ETL 管道，可實現從 DynamoDB 到 OpenSearch Service 近乎即時的複製。此零 ETL 整合使客戶能夠在幾秒鐘內將資料從 DynamoDB 無縫同步到 OpenSearch Service，而無需編寫自訂程式碼來構建和維護用於提取、轉換和載入 (ETL) 操作的複雜資料管道。這種整合降低了在交易資料庫和搜尋資料庫之間保持資料同步所需擔負的營運負擔和成本，使客戶能夠集中精力處理核心業務問題。 

您可以透過 DynamoDB 控制台的「整合」分頁快速建立您的第一個管道。此整合利用 Amazon OpenSearch Ingestion 管道來定義和處理將您的 DynamoDB 資料傳送到特定 OpenSearch Service 索引時執行的轉換、路由和對應操作。

透過此零 ETL 整合，可以輕鬆地建立索引來執行全文檢索搜尋、地理空間搜尋、向量搜尋等等。OpenSearch Service 的搜尋和聚合功能與 DynamoDB 查詢配合使用，以實現互動式、高效能的應用程式。現在，DynamoDB 客戶可以利用 OpenSearch Service 的廣泛搜尋和機器學習功能來提供新的體驗，從而提高用戶參與度並提高對應用程式的滿意度。如需了解更多資訊，請參閱此零 ETL 教程。

Why Amazon DynamoDB？

利用 Amazon DynamoDB，您可以輕鬆地將工作負載與 Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) 整合，實現高達 10 倍的效能提升；與 Amazon OpenSearch Service 整合，實現即時搜尋和分析功能；以及與各種其他 AWS 服務整合。利用 DynamoDB，您可以靈活地與滿足您的使用案例需求的各種 AWS 服務整合。

Amazon DynamoDB 與 Amazon Redshift 的零 ETL 整合

Amazon DynamoDB 與 Amazon Redshift 的零 ETL 整合提供了無程式碼、完全受管的 ETL 管道，可實現從 DynamoDB 到 Amazon Redshift 的複製。此零 ETL 整合使客戶能夠將資料從 DynamoDB 無縫同步到 Amazon Redshift，而無需編寫自訂程式碼來構建和維護用於提取、轉換和載入 (ETL) 操作的複雜資料管道。這種整合降低了在交易資料庫和資料倉儲之間保持資料同步所需擔負的營運負擔和成本，使客戶能夠集中精力處理核心業務問題。

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一般問題
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一般問題

DynamoDB 與 OpenSearch Service 的零 ETL 整合簡化了將資料從事務性資料儲存複製到搜尋資料儲存的操作複雜性。構建和管理用於保持事務性資料儲存和搜尋資料存儲同步的資料管道可能棘手且成本高昂，並且會出現難以跟蹤的間歇性錯誤。 

此整合讓 Amazon DynamoDB 客戶能夠透過提供完全受管的解決方案，從其事務性資料中獲得近乎即時的搜尋結果，確保事務性資料從 DynamoDB 寫入後，在幾秒鐘內就能在 OpenSearch Service 中使用。客戶只需選擇包含他們想要使用 OpenSearch Service 分析資料的 DynamoDB 資料表，此零 ETL 整合即可使用 OpenSearch Ingestion 管道將相應的架構和資料無縫複製到 OpenSearch Service 中。客戶可以將多個 DynamoDB 資料表中的資料複製到單個 OpenSearch Service 託管域或無伺服器集合中，實現對多個應用程式的全面洞察，同時還可以整合核心分析資產，實現顯著的成本節省和營運效率提升。 

客戶可以透過適用於 DynamoDB 的 AWS 管理主控台、OpenSearch Service、AWS CLI、AWS SDK 或 AWS CloudFormation 開始使用此整合。要啟用整合，客戶首先要選擇需要複製資料的 DynamoDB 資料表。然後，客戶可選擇 DynamoDB Streams 進行近乎即時的複製，或選擇 DynamoDB 增量匯出進行延遲複製，並將兩者作為 CDC 機制，使兩個系統之間的資料保持同步。 

此零 ETL 整合會在客戶帳戶中設定 OpenSearch Ingestion 管道，該管道負責將資料複製到 OpenSearch Service 託管集群或無伺服器集合。OpenSearch Ingestion 理解 DynamoDB 資料表的結構，然後建立等效的 OpenSearch Service 託管域或無伺服器集合，並使用來自 DynamoDB 資料表的現有資料啟動目標系統。或者，客戶可以為將在 OpenSearch Service 中建立的索引指定架構。 

此零 ETL 整合為您提供了一個控制台，您可以在其中使用 Amazon CloudWatch 即時指標和日誌監控端到端整合的狀態。您可以設定警報，以防違反用戶定義的閾值。此整合還會持續監控 DynamoDB 資料表和 OpenSearch Service 索引的狀態，並在其中任何一個實體出現回歸時立即通知用戶。

為確保 OpenSearch Ingestion 擁有在這兩個系統間複製資料的必要許可權，DynamoDB 與 OpenSearch Service 的零 ETL 整合會建立一個 IAM 角色，該角色具有從 DynamoDB 資料表中讀取資料並寫入 OpenSearch 域或集合所需的許可權。然後，OpenSearch Ingestion 管道將擔任此角色，以確保在將資料從源移至目標時始終保持正確的安全狀態。

此零 ETL 整合使用 OpenSearch Ingestion 管道的原生資料轉換功能，對動態資料進行聚合和篩選。從 DynamoDB 資料表中移動資料時，客戶可能希望刪除一些欄位或根據現有欄位的聚合建立新欄位。 

客戶還可以選擇為 OpenSearch Ingestion 編寫自訂邏輯，以實現定制的轉換功能。對於其他只想將全部資料從源移至目標位置的使用者，此零 ETL 整合將提供開箱即用的 OpenSearch Ingestion 藍圖，這樣他們只需按幾下按鈕即可執行整合。

此零 ETL 整合為客戶提供了指定其自訂資料架構及索引映射的選項，此自訂資料架構供 OpenSearch Ingestion 在將資料從 DynamoDB 寫入 OpenSearch Service 時使用。這種體驗已添加到 DynamoDB 的使用者介面控制台中，因此客戶可以完全控制在 OpenSearch Service 上建立的索引的格式。

除需為現有底層元件支付費用外，使用 DynamoDB 與 OpenSearch Service 的零 ETL 整合不會產生任何額外費用。此零 ETL 整合使用 Amazon OpenSearch Ingestion 來讀取 DynamoDB 資料表中的資料並複製到 OpenSearch Service。使用 DynamoDB 與 OpenSearch Service 的零 ETL 整合所需支付的費用是 OpenSearch Ingestion 跨系統複製資料所需的 OpenSearch 計算單位 (OCU) 的費用。此外，客戶可以選擇 DynamoDB Streams 或增量匯出作為 CDC 的選項。對於增量匯出，會產生與向 S3 儲存貯體寫入資料關聯的費用。對於 DynamoDB Streams，將向客戶收取使用 DynamoDB Streams 的標準費用。

在目前推出 OpenSearch Ingestion 的所有區域，均可使用 DynamoDB 與 Amazon OpenSearch Service 的零 ETL 整合。