¿Kinesis Data Streams o SQS?

Tanto Amazon Kinesis Data Streams como Amazon SQS desacoplan productores de consumidores, pero se adaptan a cargas muy distintas. Kinesis ofrece flujos ordenados y reproducibles que varios consumidores pueden leer en paralelo, mientras que SQS está diseñado para distribuir tareas a workers.

Arrastra cada escenario al servicio que mejor encaje: Amazon Kinesis Data Streams o Amazon SQS.

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Aprende los fundamentos arquitectónicos del software nativo en la nube. Al finalizar este capítulo, podrás elegir entre monolito, microservicios, serverless y patrones orientados a eventos; razonar sobre acoplamiento fuerte vs. débil y comunicación síncrona vs. asíncrona; gestionar el estado en servicios sin estado; y diseñar para la resiliencia con reintentos, backoff exponencial, disyuntores (circuit breakers) y colas de mensajes muertos (dead-letter queues).

Exercise 1: Estilos de arquitectura y patrones de comunicación Exercise 2: Patrones de comunicación Exercise 3: Orden de los mensajes Exercise 4: Clasifica los mecanismos de comunicación Exercise 5: Coordinar servicios y gestionar el estado Exercise 6: Creación de flujos de trabajo Exercise 7: ¿Qué patrón de arquitectura encaja mejor?Exercise 8: Gestionar duplicados de eventos de forma segura Exercise 9: Diseñar aplicaciones tolerantes a fallos y resilientes en AWS Exercise 10: Cómo gestionar errores temporales Exercise 11: Implementar backoff exponencial con jitter Exercise 12: Cómo gestionar fallos en servicios aguas abajo

Crea, protege y opera APIs en Amazon API Gateway. Al finalizar este capítulo, podrás elegir el tipo de API adecuado (REST, HTTP o WebSocket); configurar integraciones con Lambda con validación y transformaciones; desplegar APIs en distintos stages usando CloudFormation, SAM y CDK; y protegerlas con Amazon Cognito, IAM, autorizadores de Lambda, cifrado y limitación de peticiones (throttling).

Exercise 1: Diseñar APIs en AWS Exercise 2: Elegir el tipo de API adecuado Exercise 3: Migrar una API Exercise 4: Clasificar los tipos de API Gateway Exercise 5: Desarrollo de APIs Exercise 6: Qué funcionalidad de API Gateway Exercise 7: Corrige un 502 en una integración proxy de Lambda Exercise 8: Conecta una API a Lambda con una integración proxy Exercise 9: Prueba y despliegue de tus APIs Exercise 10: Pruebas locales con SAM Exercise 11: ¿Qué herramienta de infraestructura como código deberías usar?Exercise 12: Ordenar el flujo de trabajo CI/CD sin servidor Exercise 13: Proteger tus APIs Exercise 14: Solicitudes a la API que fallan Exercise 15: Reglas de autorización personalizadas Exercise 16: Cómo manejar picos de tráfico

Crea cargas de trabajo desacopladas, orientadas a eventos y de streaming. Al finalizar este capítulo, podrás desacoplar servicios con colas de Amazon SQS (incluidas FIFO y colas de mensajes muertos) y temas de Amazon SNS con filtrado de suscripciones; enrutar eventos con Amazon EventBridge usando reglas, patrones de eventos y esquemas; procesar datos de alto rendimiento con Amazon Kinesis Data Streams y Data Firehose; y reaccionar en tiempo real a cambios en tablas con Amazon DynamoDB Streams.

Exercise 1: Desacoplar con los servicios de mensajería de AWS Exercise 2: Aumentar el tiempo de sondeo en una cola SQS Exercise 3: Qué servicio de mensajería Exercise 4: Clasificar tipos de colas SQS Exercise 5: Aplicaciones dirigidas por eventos Exercise 6: Optimizar el procesamiento de mensajes Exercise 7: Cómo manejar eventos con errores Exercise 8: Cómo gestionar eventos duplicados Exercise 9: Datos en streaming Exercise 10: Escalar datos en streaming Exercise 11: Cómo gestionar fallos de procesamiento Exercise 12: ¿Kinesis Data Streams o SQS?

Ejercicio actual

Exercise 13: Transmisión de datos con DynamoDB Exercise 14: Habilita un stream de DynamoDB con ambas imágenes del elemento Exercise 15: Minimizar la duplicación de registros Exercise 16: Elegir una clave de idempotencia