了解何时以及为何使用 DynamoDB、S3、ElastiCache 和 OpenSearch。探索数据访问模式、一致性模型、生命周期管理与缓存策略，从而为您的应用做出明智的存储决策。

AWS 数据存储简介

将数据存储与用例匹配

在控制台中探索 AWS 数据服务

比较数据存储的特性

数据访问模式与一致性模型

选项

强一致性读取

最终一致性读取

将一致性模型与场景匹配

配置 DynamoDB 读取一致性

分析访问模式

数据生命周期管理与缓存策略

将生命周期策略匹配到场景

保持在 Standard

30 天后转入 Standard-IA

90 天后转入 Glacier

为不同数据类型选择生命周期策略

识别可缓存的机会

选择合适的 AWS 数据存储

动手实践两项最重要的 AWS 数据服务。设计可扩展的 DynamoDB 表，掌握 CRUD 操作与索引，并通过存储类别、版本控制、生命周期策略与复制优化 S3。

Amazon DynamoDB 入门

识别分区键的基数

使用分区键设计 DynamoDB 表

使用复合主键设计表

DynamoDB 的 CRUD 操作与 Query 对比 Scan

在 Query 与 Scan 操作之间进行选择

理解 DynamoDB 中的 PutItem 操作

使用条件避免竞争条件

DynamoDB 索引、流与优化

理解 GSI 与 LSI 的差异

为邮箱查找选择合适的 GSI 设计

使用本地二级索引设计表

S3 深入解析：存储、版本控制与复制

选择最优的 S3 存储类型

实施自动存储类型转换

使用 S3 版本控制保护数据

使用 DynamoDB 与 S3 构建应用

实现端到端的数据保护。分类 PII 与 PHI，使用 KMS 加密，借助 Secrets Manager 与 Parameter Store 管理机密，清洗日志，并利用 IAM 条件键实现多租户隔离。

数据分类、加密与 AWS KMS

识别应用数据中的 PII 和 PHI

AWS 与客户的安全职责分工

何时使用不同类型的加密

AWS Secrets Manager 与 Parameter Store

为密钥管理选择合适的服务

理解应用如何访问机密信息

理解凭证的自动轮换

数据清洗与脱敏

按遮蔽技术对数据分类

理解部分脱敏的实现

防止在应用日志中暴露 PII

多租户数据访问模式与 IAM 策略

为不同场景选择隔离模式

面向租户隔离的分区键设计

理解适用于 DynamoDB 的 IAM 条件键

保护与隔离敏感数据

掌握支撑现代应用的核心 AWS 数据服务。在本实践课程中，您将学习在何种场景下使用 DynamoDB、S3、ElastiCache 和 OpenSearch，并将各服务与真实的访问模式及一致性需求相匹配。您将设计具备高基数分区键的可扩展 DynamoDB 表，执行 CRUD 操作，并比较 Query 与 Scan 以优化性能与成本。在 S3 部分，您将实现生命周期策略，自动在存储类别间转换数据，并使用版本控制防止意外删除。课程最后将覆盖端到端的数据安全：识别 PII 与 PHI，使用 Secrets Manager 与 Parameter Store 管理机密，应用数据脱敏技术，并利用 IAM 条件键实现多租户隔离。课程结束时，您将能够为生产环境选择、构建并保护 AWS 数据存储。

Intermediate Python

Introduction to AWS Boto in Python

Introduction to Shell

通过实践练习和真实场景，学习选择、构建和保护AWS数据存储，包括DynamoDB和S3。

在 AWS 中使用数据存储

通过动手控制台练习和真实场景，学习选择、构建并保护 AWS 数据存储，包括 DynamoDB 和 S3。

数据生命周期管理与缓存策略

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