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AWS re：Invent 2017 Roundup：オンデマンド視聴のためのすべてのAmazon DynamoDB関連のセッション
2ヶ月前にAWS re:Invent 2017を開催したにもかかわらず、私たちは引き続き、会議から素晴らしいAmazon DynamoDBセッションの内容をまとめて共有したかったのです。次のテーブルには、DynamoDBに関連するセッションのタイトルと、セッション録画へのリンク、セッションの説明、および各セッションの最適な説明が記載されています。
| AWS re：Invent 2017のセッションタイトルとビデオへのリンク | セッション内容 | ベスト |
| Amazon.com – 100のOracle DBをJust Oneに置き換える：Amazon DynamoDB（ARC406） | 300を超えるAmazonエンジニアリングチームが使用するミッションクリティカルなシステムで、Herdは毎日40億以上のワークフローを実行します。2013年からは、Herdのワークフロートラフィックは、毎年倍増していました。そして、その数十の水平方向にパーティション化されたOracleデータベースをスケーリングすることは、悪夢のようなものでした。Herdのスケーリングニーズをサポートし、より良い顧客体験を提供するために、Herdチームはストレージシステムを再構築し、OracleからAmazon DynamoDBへのプライマリーデータストレージを移動する必要がありました。このエキスパートレベルのセッションでは、DynamoDBへの移行について議論し、直面した最大の課題とその克服の方法を学び、学んだ教訓を共有します。 | Amazon.comがどのように100のOracleデータベースをDynamoDBに移行したかを知りたい方。 |
| キャッシング可能な場合：高度なキャッシングストラテジー（ATC303）によりコストを最適化しながらレイテンシを最小化する | Amazon CloudFrontからElastiCache、Amazon DynamoDB Accelerator（DAX）まで、このセッションは、アドテックワークロードにどうやってキャッシュ方法を適用させるかを学習するワンストップショップです。どのデータをキャッシュすべきで、それはなぜですか？ キャッシュするときの一般的な副作用と落とし穴は何ですか？ 実際にDAXをどのように使用するべきですか？ 常にデータが最新のキャッシュ状態を保つにはどうすればよいですか？ このセッションでは、これらのトピックについて深く議論し、チームインターネットから学んだ教訓を共有します。 | アドテックのワークロードにどうやってキャッシュ方法を適用させるか詳細を知りたい方。 |
| DynamoDB – 新機能(DAT304) | 今回のAmazon DynamoDBの一般セッションでは、新しく発表された機能について説明し、最新の技術革新についてのエンドツーエンドの視点を提供します。また、顧客の成功事例やユースケースを共有し、グローバルテーブルとオンデマンドバックアップのライブデモを共有します。 | DynamoDBや新機能について知りたい方。 |
| クラウドへのギャラクシーの移行：サムスンのAmazon DynamoDB（DAT320）への移行に関するベストプラクティス | このセッションでは、従来のリレーショナルデータベースマネジメントシステムやその他のNoSQLデータベースなど、データベースをAmazon DynamoDBに移行するためのベストプラクティスを紹介します。重要なDynamoDBの概念、評価基準、DynamoDBでのデータモデリング、DynamoDBへのデータ移行、データ移行時の重要な考慮事項について説明します。CassandraクラスターをSamsung CloudワークロードのためにDynamoDBに移行した、Samsung Electronicsの事例を紹介します。 | SamsungがDynamoDBにどのように移行したかを知りたい方。 |
| ExpediaがDynamoDBに飛ぶ：Travel Analytics（DAT324）のためのライトニング – ファストストリーム処理 | 豊富で高性能なストリーミングデータシステムを構築するためには、複雑なビジネスロジックを実装するために参照データセットへのオンデマンドアクセスが必要です。このセッションでは、Expediaが直面したアーキテクチャー上の課題と、Amazon DynamoDB Accelerator（DAX）とAmazon DynamoDBがアーキテクチャー全体にどのように適合し、Expediaの設計要件を満たしているかについて説明します。以下について学びます：1）データをストリーミングするためのExpediaの全体的なアーキテクチャーパターン、2）ExpediaがDynamoDB、DAX、Apache Spark、Apache Kafkaを使用して問題に対処する方法、そして3）DAXが提供する価値と、Expediaがパフォーマンスとスループットを向上させ、コストを削減する方法—新しいコードを書く必要はまったくありません。 | ExpediaがDynamoDBとDAXを使用して、参照データセットに高速かつオンデマンドでアクセスする方法を知りたい方。 |
| Amazon DynamoDB（DAT325）のSnapchat Stories | Snapchat Stories機能のバックエンドには、Snapchatの最大ストレージ書き込みワークロードが含まれます。SnapchatがAmazon DynamoDBのこのワークロードをどのように再構築し、移行したかを学びます。このような重大かつ大規模なStoriesのインフラを、毎年のピーク使用量の直前に新しいシステムに安全に移動することは、面白い課題につながりました。このセッションでは、DynamoDBの強みを利用してパフォーマンスとコストを向上させるためのデータモデルの変更について説明します。また、大規模な問題に対処し、容量要件を予測して、大晦日に発生する劇的なトラフィックスパイクで未確認のシステムを使用するリスクを軽減することで、クラウドプロバイダー間でリモートコールを行う際の課題とリスクをカバーします。 | SnapchatがSnapchat StoriesでDynamoDBをどのように使用しているかを知りたい方。 |
| DynamoDBがサポートするAmazonプライムデー2017（DAT326）の仕組み | 2017年のプライムデーでの販売は、ブラック・フライデーとサイバー・マンデーを上回り、Amazonの歴史上で最大の売上日になっています。この規模のイベントでは、トラフィックの急増に合わせて容易に拡張できるインフラが必要です。このセッションでは、AWSとAmazon DynamoDBが2017年のプライムデーにどのように動いたかを学びます。Amazon Alexa、Amazon.comサイト、およびAmazonフルフィルメントセンターからのDynamoDBリクエストは、毎秒1,290万件に達し、合計で3兆3400億件にのぼりました。DynamoDBの極端な規模、一貫性のあるパフォーマンス、および高可用性が、Amazon.comが汗をかくことなくプライムデーのニーズを満たすことを可能にする方法を学びます。 | Amazon.comがAmazonプライムデー2017で何兆件もの要求を満たすためにDynamoDBをどのように使用したかを知りたい方 |
| DynamoDB適応能力：カオスワークロード（DAT327）のスムーズなパフォーマンス |
データベース容量計画は、ビジネスを実行するうえで非常にクリティカルですが、難しいことでもあります。このセッションでは、リレーショナルデータベースとNoSQLデータベースのスケーリング方法を比較します。また、DynamoDBが複数のパーティションとサーバーでデータを破棄する方法についても説明します。最後に、スケーリングをさらに簡単にするDynamoDBの最近の拡張機能、特に発生した可能性のある調整問題の多くを解消する適応能力と呼ばれる新機能について説明します。 | データベース容量計画とDynamoDBについて学びたい方。 |
| Tinder & DynamoDB：これはマッチしてます！ 大規模なデータ移行、ゼロダウンタイム（DAT328） | 大規模なデータ移行を検討していますか？ 移行中にダウンタイムが心配ですか？ Dr.Tinderのリードエンジニアリングマネージャーであるジュンヨン・クワックは、Tinderがダウンタイムなしで重要なユーザーデータをAmazon DynamoDBにどのように移行させたかについての洞察を共有しています。Tinderと連携して、DynamoDBのパフォーマンスとスケーラビリティを活用して、グローバルユーザーベースのニーズを満たす方法を学びましょう。 | Tinderが行ったダウンタイムなしで重要なユーザーデータをDynamoDBに移行する方法を学びたい方。 |
| Amazon DynamoDB（DAT403）の高度なデザインパターン | この専門家レベルのセッションでは、Amazon DynamoDBの高度なデザインパターンについて詳しく説明します。このプレゼンテーションで説明するパターンとデータモデルでは、さまざまなビジネス上の問題に対して高度にスケーラブルなソリューションを提供するために、Amazonが使用する実装とベストプラクティスをまとめています。グローバルなセカンダリーインデックスとインデックスオーバーロードのシャーディング、マテリアライズされたクエリによるスケーラブルなグラフ処理、複合キーによるリレーショナルモデリング、およびDynamoDBでのトランザクションワークフローの実行に関するストラテジーについて説明します。 | このセッションは、既にDynamoDBに精通している方を対象としています。 |
| Amazon DynamoDB（SRV301）を使用したサーバーレスアプリケーションデータ層の最適化 | 完全に管理されたデータベースサービスとして、Amazon DynamoDBはサーバーレスアーキテクチャーに適しています。このセッションでは、サーバーレスアプリケーションでDynamoDBを使用する理由と方法を詳しく説明し、続いてCapital Oneの実際の使用例を取り上げます。 まず、関連するDynamoDBの機能と、Webアプリケーションからリアルタイムデータ処理までのソリューションで、AWS Lambdaを効果的に使用する方法について説明します。Auto ScalingやTime to Live（TTL）など、DynamoDBの新機能のいくつかはサーバーレスアーキテクチャーで特に役立ち、効果的なサーバーレスアプリケーションの作成にも役に立つベストプラクティスを紹介します。セッションの後半では、Capital Oneが何十億ものトランザクションを完全にサーバーレスなアーキテクチャーに移行し、サーバーレスエコシステム内でDynamoDB、Lambdaなどのサービスを利用して、スケーラブルで強靭な高速のトランザクションプラットフォームを構築する方法について説明します。 |
サーバーレスアプリケーションでDynamoDBを使用する方法を知りたい方。 |
著者について
クレイグ・リーベンドルファーはアマゾン ウェブ サービスのシニアテクニカルエディターです。