Kinesis Data Streams nebo SQS?

Amazon Kinesis Data Streams i Amazon SQS oddělují producenty od konzumentů, ale hodí se pro velmi odlišné typy úloh. Kinesis poskytuje uspořádané, opakovaně přehratelné streamy, které může paralelně číst více konzumentů, zatímco SQS je stavěný na distribuci úkolů mezi workery.

Přetáhni každý scénář ke službě, která mu nejlépe odpovídá: Amazon Kinesis Data Streams nebo Amazon SQS.

Toto cvičení je součástí kurzu

Developing Applications on AWS

Interaktivní praktické cvičení

Proměňte teorii v praxi s jedním z našich interaktivních cvičení

Začít cvičení

Toto cvičení je součástí kurzu

Developing Applications on AWS

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

5.0+

Začněte kurz zdarma

Nauč se architektonické základy cloud-native softwaru. Po absolvování této kapitoly budeš umět vybrat mezi monolitem, mikroslužbami, serverless a event-driven přístupy; uvažovat o těsném a volném provázání a o synchronní a asynchronní komunikaci; spravovat stav ve stavově bezstavových službách a navrhovat odolné systémy s opakovanými pokusy, exponenciálním zpožděním, circuit breakery a frontami nedoručených zpráv.

Exercise 1: Architektonické styly a komunikační vzory Exercise 2: Komunikační vzory Exercise 3: Pořadí zpráv Exercise 4: Roztřiď komunikační mechanismy Exercise 5: Koordinace služeb a správa stavu Exercise 6: Tvorba workflow Exercise 7: Který architektonický vzor se nejvíce hodí?Exercise 8: Bezpečné zpracování duplicitních událostí Exercise 9: Návrh odolných aplikací na AWS Exercise 10: Jak řešit přechodné chyby Exercise 11: Implementace exponenciálního backoffu s jitterem Exercise 12: Jak zvládnout selhání závislé služby

Vytvárej, zabezpečuj a provozuj API na Amazon API Gateway. Po absolvování této kapitoly budeš umět vybrat správný typ API (REST, HTTP nebo WebSocket); konfigurovat integrace s Lambdou včetně validace a transformací; nasazovat API do různých prostředí pomocí CloudFormation, SAM a CDK a chránit je pomocí Amazon Cognito, IAM, Lambda authorizerů, šifrování a throttlingu.

Exercise 1: Návrh API na AWS Exercise 2: Výběr správného typu API Exercise 3: Migrace API Exercise 4: Třídění typů API Gateway Exercise 5: Vývoj API Exercise 6: Která funkce API Gateway Exercise 7: Oprav chybu 502 z proxy integrace s Lambdou Exercise 8: Propojení API s Lambdou pomocí proxy integrace Exercise 9: Testování a nasazení API Exercise 10: Lokální testování pomocí SAM Exercise 11: Který nástroj pro infrastrukturu jako kód použít?Exercise 12: Seřazení serverless CI/CD workflow Exercise 13: Zabezpečení API Exercise 14: Selhávající požadavky na API Exercise 15: Vlastní autorizační pravidla Exercise 16: Zvládání nárazů provozu

Vytvárej oddělené, event-driven a streamovací workloady. Po absolvování této kapitoly budeš umět oddělovat služby pomocí front Amazon SQS (včetně FIFO a front nedoručených zpráv) a témat Amazon SNS s filtrováním odběrů; směrovat události pomocí Amazon EventBridge s využitím pravidel, event patterns a schémat; zpracovávat data s vysokou propustností pomocí Amazon Kinesis Data Streams a Data Firehose a reagovat na změny v tabulkách v reálném čase pomocí Amazon DynamoDB Streams.

Exercise 1: Oddělování služeb pomocí AWS Messaging Services Exercise 2: Zvýšení doby polling u SQS fronty Exercise 3: Která služba pro zasílání zpráv Exercise 4: Klasifikace typů front SQS Exercise 5: Aplikace řízené událostmi Exercise 6: Optimalizace zpracování zpráv Exercise 7: Zpracování neúspěšných událostí Exercise 8: Zpracování duplicitních událostí Exercise 9: Streamování dat Exercise 10: Škálování streamovaných dat Exercise 11: Řešení selhání při zpracování Exercise 12: Kinesis Data Streams nebo SQS?

Aktuální cvičení

Exercise 13: Streamování dat s DynamoDB Exercise 14: Zapnutí DynamoDB streamu s oběma obrazy položky Exercise 15: Minimalizace duplicitních záznamů Exercise 16: Výběr klíče idempotence