To jest post gościnny napisany wspólnie z Raghu Boppanna z Vanguard.
At Awangarda, linia biznesowa Enterprise Advice poprawia wyniki inwestorów dzięki cyfrowemu dostępowi do doskonałych, spersonalizowanych i niedrogich porad finansowych. Umożliwili to częściowo dzięki zapewnieniu inwestorom korzyści skali na całym świecie dzięki wysoce odpornej i wydajnej platformie technicznej. Firma Vanguard zdecydowała się na architekturę obejmującą wiele regionów dla tego obciążenia, aby pomóc chronić usługi regionalne przed zakłóceniami. Ze względu na wysoką dostępność istnieje potrzeba udostępnienia danych używanych przez obciążenie nie tylko w regionie podstawowym, ale także w regionie pomocniczym przy minimalnym opóźnieniu replikacji. W przypadku awarii usługi w regionie podstawowym rozwiązanie powinno umożliwiać przełączenie awaryjne do regionu pomocniczego z możliwie najmniejszą utratą danych i możliwością wznowienia pozyskiwania danych.
Vanguard Cloud Technology Office i AWS nawiązały współpracę w celu zbudowania rozwiązania infrastrukturalnego na AWS, które spełnia ich wymagania dotyczące odporności. Rozwiązanie obsługujące wiele regionów zapewnia solidny mechanizm przełączania awaryjnego z wbudowaną możliwością obserwowania i odzyskiwania. Rozwiązanie obsługuje również przesyłanie strumieniowe danych z wielu źródeł do różnych strumieni danych Kinesis. Rozwiązanie jest obecnie wdrażane w różnych zespołach biznesowych, aby poprawić stan odporności ich obciążeń.
Omówiony tutaj przypadek użycia wymaga zmiany danych przechwytywania (CDC) w celu przesyłania strumieniowego danych ze zdalnego źródła danych (mainframe DB2) do Strumienie danych Amazon Kinesis, ponieważ możliwości biznesowe zależą od tych danych. Kinesis Data Streams to w pełni zarządzana, masowo skalowalna, trwała i niedroga usługa przesyłania strumieniowego, która może w sposób ciągły przechwytywać i przesyłać strumieniowo duże ilości danych z wielu źródeł oraz udostępniać dane do wykorzystania w ciągu milisekund. Usługa została zbudowana tak, aby była wysoce odporna i wykorzystuje wiele stref dostępności do przetwarzania i przechowywania danych.
Rozwiązanie omówione w tym poście wyjaśnia, w jaki sposób AWS i Vanguard wprowadziły innowacje, aby zbudować odporną architekturę, aby spełnić swoje cele w zakresie wysokiej dostępności.
Omówienie rozwiązania
Rozwiązanie wykorzystuje AWS Lambda do replikacji danych ze strumieni danych Kinesis w Regionie podstawowym do Regionu dodatkowego. W przypadku jakiejkolwiek awarii usługi mającej wpływ na potok CDC, proces przełączania awaryjnego podwyższa region pomocniczy do podstawowego dla producentów i konsumentów. Używamy Globalne tabele Amazon DynamoDB dla punktów kontrolnych replikacji, która umożliwia wznowienie przesyłania strumieniowego danych z punktu kontrolnego, a także utrzymuje podstawową flagę konfiguracji regionu, która zapobiega nieskończonej pętli replikacji tych samych danych tam iz powrotem.
Rozwiązanie zapewnia również elastyczność użytkownikom Kinesis Data Streams w zakresie korzystania z regionu podstawowego lub dowolnego regionu dodatkowego w ramach tego samego konta AWS.
Poniższy diagram ilustruje architekturę referencyjną.
Przyjrzyjmy się szczegółowo każdemu komponentowi:
- Procesor CDC (producent) – W tej architekturze referencyjnej producent jest wdrażany na Elastyczna chmura obliczeniowa Amazon (Amazon EC2) zarówno w Regionie podstawowym, jak i wtórnym, i jest aktywny w Regionie podstawowym oraz w trybie gotowości w Regionie dodatkowym. Przechwytuje dane CDC z zewnętrznego źródła danych (takiego jak baza danych DB2, jak pokazano na powyższej architekturze) i przesyła strumieniowo do strumieni danych Kinesis w regionie podstawowym. Vanguard używa 3rd narzędzie firmowe Qlik Replicate jako ich procesor CDC. Tworzy dobrze sformułowany ładunek, w tym znacznik czasu zatwierdzenia DB2 do strumienia danych Kinesis, oprócz rzeczywistych danych wiersza ze zdalnego źródła danych. (
example-stream-1
w tym przykładzie). Poniższy kod to przykładowy ładunek zawierający tylko klucz podstawowy rekordu, który uległ zmianie, oraz sygnaturę czasową zatwierdzenia (dla uproszczenia pozostałe dane wiersza tabeli nie są pokazane poniżej):{ "eventSource": "aws:kinesis", "kinesis": { "ApproximateArrivalTimestamp": "Mon July 18 20:00:00 UTC 2022", "SequenceNumber": "49544985256907370027570885864065577703022652638596431874", "PartitionKey": "12349999", "KinesisSchemaVersion": "1.0", "Data": "eyJLZXkiOiAxMjM0OTk5OSwiQ29tbWl0VGltZXN0YW1wIjogIjIwMjItMDctMThUMjA6MDA6MDAifQ==" }, "eventId": "shardId-000000000000:49629136582982516722891309362785181370337771525377097730", "invokeIdentityArn": "arn:aws:iam::6243876582:role/kds-crr-LambdaRole-1GZWP67437SD", "eventName": "aws:kinesis:record", "eventVersion": "1.0", "eventSourceARN": "arn:aws:kinesis:us-east-1:6243876582:stream/kds-stream-1/consumer/kds-crr:6243876582", "awsRegion": "us-east-1" }
Wartość zdekodowana w Base64
Data
następująco. Rzeczywisty rekord Kinesis zawierałby wszystkie dane wiersza tabeli, który uległ zmianie, oprócz klucza podstawowego i sygnatury czasowej zatwierdzenia.{"Key": 12349999,"CommitTimestamp": "2022-07-18T20:00:00"}
Połączenia
CommitTimestamp
Data
jest używane w punkcie kontrolnym replikacji i ma kluczowe znaczenie dla dokładnego śledzenia, jaka część danych strumienia została zreplikowana do regionu pomocniczego. Punkt kontrolny można następnie wykorzystać do ułatwienia przełączania awaryjnego procesora CDC (producenta) i dokładnego wznowienia produkcji danych począwszy od znacznika czasu punktu kontrolnego replikacji.Alternatywa dla korzystania ze zdalnego źródła danych
CommitTimestamp
(jeśli jest niedostępny) jest użycieApproximateArrivalTimestamp
(który jest znacznikiem czasu, kiedy rekord jest faktycznie zapisywany w strumieniu danych). - Funkcja Lambda replikacji między regionami – Funkcja jest wdrażana zarówno w regionach podstawowych, jak i dodatkowych. Jest skonfigurowany z odwzorowaniem źródła zdarzenia na strumień danych zawierający dane CDC. Tej samej funkcji można użyć do replikacji danych z wielu strumieni. Jest wywoływany z partią rekordów ze strumieni danych Kinesis i replikuje partię do docelowego regionu replikacji (który jest dostarczany za pośrednictwem środowiska konfiguracyjnego Lambda). Ze względu na koszty, jeśli dane CDC są aktywnie tworzone tylko w regionie podstawowym, zarezerwowaną współbieżność funkcji w regionie pomocniczym można ustawić na zero i zmodyfikować podczas regionalnego przełączania awaryjnego. Funkcja ma AWS Zarządzanie tożsamością i dostępem (IAM) uprawnienia do wykonywania następujących czynności:
- Odczytywanie i zapisywanie w globalnych tabelach DynamoDB używanych w tym rozwiązaniu w ramach tego samego konta.
- Odczytywanie i zapisywanie strumieni danych Kinesis w obu regionach w ramach tego samego konta.
- Publikuj niestandardowe dane do Amazon Cloud Watch w obu regionach w ramach tego samego konta.
- Punkt kontrolny replikacji – Punkt kontrolny replikacji korzysta z globalnej tabeli DynamoDB zarówno w regionie podstawowym, jak i dodatkowym. Jest używany przez funkcję Lambda replikacji między regionami do utrwalania sygnatury czasowej zatwierdzenia ostatniego rekordu replikacji jako punktu kontrolnego replikacji dla każdego strumienia skonfigurowanego do replikacji. W tym poście tworzymy i używamy globalnej tabeli o nazwie
kdsReplicationCheckpoint
. - Aktywna konfiguracja regionu – Aktywny region korzysta z globalnej tabeli DynamoDB zarówno w regionie podstawowym, jak i dodatkowym. Wykorzystuje natywną zdolność replikacji międzyregionalnej tabeli globalnej do replikacji konfiguracji. Jest wstępnie wypełniony danymi o regionie podstawowym dla strumienia, aby zapobiec replikacji z powrotem do regionu podstawowego przez funkcję Lambda w regionie rezerwowym. Ta konfiguracja może nie być wymagana, jeśli funkcja Lambda w regionie rezerwowym ma zarezerwowaną współbieżność ustawioną na zero, ale może służyć jako kontrola bezpieczeństwa w celu uniknięcia nieskończonej pętli replikacji danych. Na potrzeby tego postu tworzymy globalną tabelę o nazwie
kdsActiveRegionConfig
i umieść przedmiot z następującymi danymi:{ "stream-name": "example-stream-1", "active-region" : "us-east-1" }
- Strumienie danych kinezy – Strumień, do którego procesor CDC generuje dane. W tym poście używamy strumienia o nazwie
example-stream-1
w obu Regionach, z tą samą konfiguracją fragmentu i zasadami dostępu.
Sekwencja kroków w replikacji między regionami
Przyjrzyjmy się pokrótce, jak działa architektura, korzystając z poniższego diagramu sekwencji.
Sekwencja składa się z następujących kroków:
- Procesor CDC (w
us-east-1
) odczytuje dane CDC ze zdalnego źródła danych. - Procesor CDC (w
us-east-1
) przesyła strumieniowo dane CDC do Kinesis Data Streams (wus-east-1
). - Funkcja replikacji międzyregionalnej Lambda (w us-east-1) zużywa dane ze strumienia danych (w
us-east-1
). Ulepszony wzorzec rozsyłania jest zalecany w przypadku dedykowanej i zwiększonej przepływności na potrzeby replikacji między regionami. - Replikator funkcji Lambda (w
us-east-1
) sprawdza poprawność swojego bieżącego Regionu z aktywną konfiguracją Regionu dla zużywanego strumienia za pomocąkdsActiveRegionConfig
Globalna tabela DynamoDB Poniższy przykładowy kod (w Javie) może pomóc zilustrować oceniany warunek:// Fetch the current AWS Region from the Lambda function’s environment String currentAWSRegion = System.getenv(“AWS_REGION”); // Read the stream name from the first Kinesis Record once for the entire batch being processed. This is done because we are reusing the same Lambda function for replicating multiple streams. String currentStreamNameConsumed = kinesisRecord.getEventSourceARN().split(“:”)[5].split(“/”)[1]; // Build the DynamoDB query condition using the stream name Map<String, Condition> keyConditions = singletonMap(“streamName”, Condition.builder().comparisonOperator(EQ).attributeValueList(AttributeValue.builder().s(currentStreamNameConsumed).build()).build()); // Query the DynamoDB Global Table QueryResponse queryResponse = ddbClient.query(QueryRequest.builder().tableName("kdsActiveRegionConfig").keyConditions(keyConditions).attributesToGet(“ActiveRegion”).build());
- Funkcja ocenia odpowiedź z DynamoDB za pomocą następującego kodu:
// Evaluate the response if (queryResponse.hasItems()) { AttributeValue activeRegionForStream = queryResponse.items().get(0).get(“ActiveRegion”); return currentAWSRegion.equalsIgnoreCase(activeRegionForStream.s()); }
- W zależności od odpowiedzi funkcja podejmuje następujące działania:
- Jeśli odpowiedź jest
true
, funkcja replikatora tworzy rekordy w strumieniach danych Kinesisus-east-2
w sposób sekwencyjny.- W przypadku niepowodzenia śledzony jest numer kolejny rekordu i iteracja jest przerywana. Funkcja zwraca listę nieudanych numerów sekwencji. Zwracając nieudany numer sekwencyjny, rozwiązanie wykorzystuje funkcję Punkty kontrolne lambdy aby móc wznowić przetwarzanie partii rekordów z częściowymi niepowodzeniami. Jest to przydatne podczas obsługi wszelkich upośledzeń usług, gdy funkcja próbuje replikować dane między regionami, aby zapewnić parzystość strumienia i brak utraty danych.
- Jeśli nie ma błędów, zwracana jest pusta lista, co oznacza, że partia zakończyła się pomyślnie.
- Jeśli odpowiedź jest
false
, funkcja replikatora powraca bez wykonywania żadnej replikacji. Aby zmniejszyć koszt wywołań Lambda, możesz ustawić zarezerwowaną współbieżność funkcji w Regionie DR (us-east-2
) do zera. Zapobiegnie to wywołaniu funkcji. Podczas przełączania awaryjnego możesz zaktualizować tę wartość do odpowiedniej liczby na podstawie przepustowości CDC i ustawić zarezerwowaną współbieżność funkcji wus-east-1
do zera, aby zapobiec niepotrzebnemu wykonywaniu.
- Jeśli odpowiedź jest
- Po utworzeniu wszystkich rekordów w strumieniach danych Kinesis w
us-east-2
, punkty kontrolne funkcji replikatora dokdsReplicationCheckpoint
Globalna tabela DynamoDB (wus-east-1
) z następującymi danymi:{ "streamName": "example-stream-1", "lastReplicatedTimestamp": "2022-07-18T20:00:00" }
- Funkcja powraca po pomyślnym przetworzeniu partii rekordów.
Uwagi dotyczące wydajności
Oczekiwania dotyczące wydajności rozwiązania należy rozumieć w odniesieniu do następujących czynników:
- Wybór regionu – Opóźnienie replikacji jest wprost proporcjonalne do odległości pokonywanej przez dane, więc zrozum swój wybór Regionu
- Prędkość – Szybkość przychodzących danych lub ilość replikowanych danych
- Rozmiar ładunku – Rozmiar replikowanego ładunku
Monitoruj replikację między regionami
Zaleca się śledzenie i obserwowanie replikacji na bieżąco. Możesz dostosować funkcję Lambda, aby publikowała niestandardowe metryki w CloudWatch z następującymi metrykami na końcu każdego wywołania. Publikowanie tych wskaźników zarówno w regionie głównym, jak i dodatkowym pomaga chronić się przed zakłóceniami wpływającymi na obserwowalność w regionie głównym.
- Wydajność – Bieżący rozmiar wsadu wywołania Lambda
- ReplikacjaLagSeconds – Różnica między bieżącym znacznikiem czasu (po przetworzeniu wszystkich rekordów) a
ApproximateArrivalTimestamp
ostatniego zreplikowanego rekordu
Poniższy przykładowy wykres metryki CloudWatch pokazuje, że średnie opóźnienie replikacji wynosiło 2 sekundy przy przepustowości 100 rekordów zreplikowanych z us-east-1
do us-east-2
.
Wspólna strategia przełączania awaryjnego
Podczas wszelkich zakłóceń mających wpływ na potok CDC w regionie podstawowym, potrzeby w zakresie ciągłości biznesowej lub odzyskiwania po awarii mogą narzucić przełączenie awaryjne potoku w regionie pomocniczym (rezerwowym). Oznacza to, że w ramach tego procesu przełączania awaryjnego należy wykonać kilka czynności:
- Jeśli to możliwe, zatrzymaj wszystkie zadania CDC w narzędziu procesora CDC w
us-east-1
. - Procesor CDC musi zostać przełączony awaryjnie do regionu pomocniczego, aby mógł odczytywać dane CDC ze zdalnego źródła danych podczas pracy poza regionem rezerwowym.
- Połączenia
kdsActiveRegionConfig
Globalna tabela DynamoDB wymaga aktualizacji. Na przykład dla strumieniaexample-stream-1
użyty w naszym przykładzie, aktywny Region jest zmieniany naus-east-2
:
{ "stream-name": "example-stream-1", "active-Region" : "us-east-2"
}
- Wszystkie punkty kontrolne strumienia należy odczytać z pliku
kdsReplicationCheckpoint
Globalna tabela DynamoDB (wus-east-2
), a znaczniki czasu z każdego z punktów kontrolnych służą do uruchamiania zadań CDC w narzędziu producenta wus-east-2
Region. Minimalizuje to ryzyko utraty danych i dokładnie wznawia przesyłanie strumieniowe danych CDC ze zdalnego źródła danych począwszy od znacznika czasu punktu kontrolnego. - Jeśli używasz zarezerwowanej współbieżności do kontrolowania wywołań Lambda, ustaw wartość na zero w Regionie podstawowym (
us-east-1
) i do odpowiedniej wartości niezerowej w regionie drugorzędnym (us-east-2
).
Wieloetapowa strategia przełączania awaryjnego Vanguard
Niektóre narzędzia innych firm, z których korzysta Vanguard, mają dwuetapowy proces CDC przesyłania strumieniowego danych ze zdalnego źródła danych do miejsca docelowego. Narzędzie wybrane przez Vanguard dla ich procesora CDC opiera się na tym dwuetapowym podejściu:
- Pierwszy krok polega na skonfigurowaniu zadania strumienia dziennika, które odczytuje dane ze zdalnego źródła danych i utrwala je w lokalizacji przejściowej.
- Drugi krok polega na skonfigurowaniu indywidualnych zadań konsumenckich, które odczytują dane z lokalizacji tymczasowej — która może być włączona System plików Amazon Elastic (Amazon EFS) lub Amazona FSx, na przykład — i przesłać strumieniowo do miejsca docelowego. Elastyczność polega na tym, że każde z tych zadań konsumenckich może być uruchamiane w celu przesyłania strumieniowego z różnych sygnatur czasowych zatwierdzenia. Zadanie strumienia dziennika zwykle rozpoczyna odczytywanie danych od minimum wszystkich sygnatur czasowych zatwierdzenia używanych przez zadania konsumenta.
Spójrzmy na przykład wyjaśniający scenariusz:
- Zadanie konsumenta A przesyła strumieniowo dane z sygnatury czasowej zatwierdzenia 2022-07-19T20:00:00 do
example-stream-1
. - Zadanie konsumenta B przesyła strumieniowo dane z sygnatury czasowej zatwierdzenia 2022-07-19T21:00:00 do
example-stream-2
. - W tej sytuacji strumień dziennika powinien odczytywać dane ze zdalnego źródła danych z minimum znaczników czasu używanych przez zadania konsumenckie, czyli 2022-07-19T20:00:00.
Na poniższym diagramie sekwencji przedstawiono dokładne kroki, które należy wykonać podczas przełączania awaryjnego do us-east-2
(Region gotowości).
Kroki są następujące:
- Proces przełączania awaryjnego jest wyzwalany w regionie rezerwowym (
us-east-2
w tym przykładzie), gdy jest to wymagane. Należy zauważyć, że wyzwalacz można zautomatyzować przy użyciu kompleksowych kontroli kondycji potoku w regionie podstawowym. - Proces przełączania awaryjnego aktualizuje globalną tabelę kdsActiveRegionConfig DynamoDB o nową wartość regionu jako
us-east-2
dla wszystkich nazw strumieni. - Następnym krokiem jest pobranie wszystkich punktów kontrolnych strumienia z pliku
kdsReplicationCheckpoint
Globalna tabela DynamoDB (wus-east-2
). - Po odczytaniu informacji o punkcie kontrolnym proces przełączania awaryjnego znajduje minimum wszystkich
lastReplicatedTimestamp
. - Zadanie strumienia dziennika w narzędziu procesora CDC jest uruchamiane w
us-east-2
ze znacznikiem czasu znalezionym w kroku 4. Rozpoczyna odczytywanie danych CDC ze zdalnego źródła danych począwszy od tego znacznika czasu i utrwala je w lokalizacji przejściowej w AWS. - Następnym krokiem jest uruchomienie wszystkich zadań konsumenckich w celu odczytania danych z lokalizacji przemieszczania i strumienia do docelowego strumienia danych. W tym miejscu każde zadanie konsumenta jest dostarczane z odpowiednim znacznikiem czasu z pliku
kdsReplicationCheckpoint
tabela wgstreamName
do którego zadanie przesyła strumieniowo dane.
Po uruchomieniu wszystkich zadań konsumenckich dane są tworzone w strumieniach danych Kinesis w us-east-2. Od tego momentu proces replikacji międzyregionalnej jest taki sam, jak opisano wcześniej — funkcja replikacji Lambda w us-east-2
rozpoczyna replikację danych do strumienia danych w us-east-1
.
Oczekuje się, że aplikacje konsumenckie odczytujące dane ze strumieni będą idempotentne, aby móc obsłużyć duplikaty. Duplikaty mogą zostać wprowadzone do strumienia z wielu powodów, z których niektóre wymieniono poniżej.
- Producent lub procesor CDC wprowadza duplikaty do strumienia podczas odtwarzania danych CDC podczas przełączania awaryjnego
- Tabela globalna DynamoDB wykorzystuje asynchroniczną replikację danych między regionami, a jeśli
kdsReplicationCheckpoint
dane tabeli mają opóźnienie replikacji, proces przełączania awaryjnego może potencjalnie użyć starszej sygnatury czasowej punktu kontrolnego do odtworzenia danych CDC.
Ponadto aplikacje konsumenckie powinny sprawdzać znacznik czasu zatwierdzenia ostatniego wykorzystanego rekordu. Ma to ułatwić lepsze monitorowanie i odzyskiwanie.
Ścieżka do dojrzałości: automatyczne odzyskiwanie
Idealnym stanem jest pełna automatyzacja procesu przełączania awaryjnego, skrócenie czasu odzyskiwania i spełnienie celu dotyczącego odporności na poziom usług (SLO). Jednak w większości organizacji decyzja o przełączeniu awaryjnym, powrocie po awarii i wywołaniu przełączenia awaryjnego wymaga ręcznej interwencji w ocenie sytuacji i podjęciu decyzji o wyniku. Tworzenie skryptowej automatyzacji do wykonywania przełączania awaryjnego, które może być uruchamiane przez człowieka, jest dobrym miejscem do rozpoczęcia.
Vanguard zautomatyzował wszystkie etapy przełączania awaryjnego, ale nadal to ludzie decydują, kiedy go wywołać. Możesz dostosować rozwiązanie do swoich potrzeb i w zależności od narzędzia procesora CDC, którego używasz w swoim środowisku.
Wnioski
W tym poście opisaliśmy, w jaki sposób firma Vanguard wprowadziła innowacje i zbudowała rozwiązanie do replikacji danych między regionami w strumieniach danych Kinesis, aby zapewnić wysoką dostępność danych. Zademonstrowaliśmy również solidną strategię punktów kontrolnych, aby w razie potrzeby ułatwić regionalne przełączanie awaryjne procesu replikacji. Rozwiązanie pokazało również, jak używać globalnych tabel DynamoDB do śledzenia punktów kontrolnych i konfiguracji replikacji. Dzięki tej architekturze firma Vanguard była w stanie rozmieścić obciążenia w zależności od danych CDC w wielu regionach, aby sprostać potrzebom biznesowym w zakresie wysokiej dostępności w obliczu upośledzeń usług wpływających na potoki CDC w głównym regionie.
Jeśli masz jakieś uwagi, zostaw komentarz w sekcji komentarzy poniżej.
O autorach
Raghu Boppanna pracuje jako Enterprise Architect w Chief Technology Office firmy Vanguard. Raghu specjalizuje się w analizie danych, migracji/replikacji danych, w tym potokach CDC, odtwarzaniu po awarii i bazach danych. Zdobył kilka certyfikatów AWS, w tym AWS Certified Security – Specialty i AWS Certified Data Analytics – Specialty.
Parameśwaran V Vaidyanathan jest starszym architektem odporności chmury w Amazon Web Services. Pomaga dużym przedsiębiorstwom osiągać cele biznesowe, projektując i budując skalowalne i odporne rozwiązania w AWS Cloud.
Rycha Kaul jest starszym liderem ds. rozwiązań dla klientów obsługującym klientów usług finansowych. Mieszka w Nowym Jorku. Ma bogate doświadczenie w transformacji chmury na dużą skalę, doskonałości pracowników i rozwiązaniach cyfrowych nowej generacji. Ona i jej zespół skupiają się na optymalizacji wartości chmury poprzez budowanie wydajnych, odpornych i zwinnych rozwiązań. Richa lubi wiele sportów, takich jak triathlon, muzyka i poznawanie nowych technologii.
Mithila Prasada jest głównym menedżerem ds. rozwiązań dla klientów w Amazon Web Services. W swojej roli Mithil współpracuje z klientami, aby stymulować realizację wartości w chmurze, zapewniać przemyślane przywództwo, aby pomóc firmom osiągnąć szybkość, zwinność i innowacyjność.
- Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
- Platoblockchain. Web3 Inteligencja Metaverse. Wzmocniona wiedza. Dostęp tutaj.
- Źródło: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-vanguard-made-their-technology-platform-resilient-and-efficient-by-building-cross-region-replication-for-amazon-kinesis-data-streams/
- 1
- 100
- 2022
- 28
- a
- zdolność
- Zdolny
- O nas
- powyżej
- dostęp
- Stosownie
- Konto
- dokładnie
- Osiągać
- w poprzek
- działania
- aktywny
- aktywnie
- faktycznie
- dodatek
- Rada
- wpływający
- przystępne
- Po
- przed
- zwinny
- Wszystkie kategorie
- pozwala
- alternatywny
- Amazonka
- Amazon EC2
- Amazonka Kinesis
- Amazon Web Services
- kwoty
- analityka
- i
- aplikacje
- podejście
- właściwy
- architektura
- zautomatyzować
- zautomatyzowane
- Automatyzacja
- dostępność
- dostępny
- średni
- uniknąć
- AWS
- Certyfikat AWS
- z powrotem
- na podstawie
- bo
- jest
- poniżej
- Ulepsz Swój
- pomiędzy
- krótko
- Złamany
- budować
- Budowanie
- wybudowany
- wbudowany
- biznes
- ciągłości działania
- biznes
- nazywa
- zdobyć
- przechwytuje
- walizka
- CDC
- certyfikaty
- Dyplomowani
- duża szansa,
- zmiana
- ZOBACZ
- Wykrywanie urządzeń szpiegujących
- szef
- wybór
- Chmura
- TECHNOLOGIA W CHMURZE
- kod
- komentarz
- komentarze
- popełnić
- składnik
- wszechstronny
- obliczać
- warunek
- systemu
- Rozważania
- spożywane
- konsument
- Konsumenci
- konsumpcja
- bez przerwy
- kontrola
- Koszty:
- mógłby
- Para
- Stwórz
- Tworzenie
- krytyczny
- Aktualny
- Obecnie
- zwyczaj
- klient
- Rozwiązania dla klientów
- Klientów
- dostosować
- dane
- Analityka danych
- Utrata danych
- Baza danych
- Bazy danych
- Decydowanie
- decyzja
- dedykowane
- wykazać
- demonstruje
- W zależności
- zależy
- rozwijać
- wdrażane
- opisane
- miejsce przeznaczenia
- detal
- różnica
- różne
- cyfrowy
- bezpośrednio
- katastrofa
- omówione
- dystans
- napęd
- jazdy
- duplikaty
- podczas
- każdy
- Wcześniej
- zdobył
- gospodarki
- Korzyści skali
- wydajny
- Pracownik
- Umożliwia
- wzmocnione
- zapewnić
- Enterprise
- przedsiębiorstwa
- Cały
- Środowisko
- Eter (ETH)
- oceniać
- oceniane
- wydarzenie
- Każdy
- przykład
- Doskonałość
- wykonywania
- oczekiwania
- spodziewany
- doświadczenie
- Wyjaśniać
- Objaśnia
- rozległy
- zewnętrzny
- Twarz
- ułatwiać
- Czynniki
- FAIL
- Failed
- Brak
- Cecha
- informacja zwrotna
- pole
- filet
- budżetowy
- usługi finansowe
- znajduje
- i terminów, a
- Elastyczność
- Skupiać
- następujący
- następujący sposób
- Dla inwestorów
- znaleziono
- od
- w pełni
- funkcjonować
- generacja
- Globalne
- globus
- Gole
- dobry
- wykres
- Gość
- Guest Post
- uchwyt
- Prowadzenie
- dzieje
- Zdrowie
- pomoc
- pomaga
- tutaj
- Wysoki
- wysoko
- W jaki sposób
- How To
- Jednak
- HTTPS
- człowiek
- Ludzie
- IAM
- idealny
- tożsamość
- osłabienie
- podnieść
- poprawia
- in
- Włącznie z
- Przybywający
- wzrosła
- wskazuje
- indywidualny
- Informacja
- Infrastruktura
- Innowacja
- przykład
- interwencja
- wprowadzono
- Przedstawia
- inwestor
- Inwestorzy
- dotyczy
- IT
- iteracja
- Java
- lipiec
- Klawisz
- Strumienie danych kinezy
- duży
- Nazwisko
- Utajenie
- lider
- Przywództwo
- nauka
- Pozostawiać
- poziom
- Linia
- linie
- Lista
- mało
- lokalizacja
- Popatrz
- od
- zrobiony
- utrzymuje
- robić
- WYKONUJE
- zarządzane
- kierownik
- sposób
- podręcznik
- wiele
- mapowanie
- masywnie
- dojrzałość
- znaczy
- mechanizm
- Poznaj nasz
- Spotkanie
- metryczny
- Metryka
- minimalny
- minimum
- Moda
- zmodyfikowano
- monitorowanie
- większość
- wielo
- wielokrotność
- Muzyka
- Nazwa
- Nazwy
- rodzimy
- Potrzebować
- potrzebne
- wymagania
- Nowości
- Nowe technologie
- I Love New York
- Następny
- numer
- z naszej
- cel
- obserwować
- Biurowe
- operacyjny
- optymalizacji
- organizacji
- Wynik
- parytet
- część
- partner
- przyjęcie
- Wzór
- wykonać
- jest gwarancją najlepszej jakości, które mogą dostarczyć Ci Twoje monitory,
- wykonywania
- uprawnienia
- utrzymuje się
- Personalizowany
- rurociąg
- Miejsce
- Platforma
- plato
- Analiza danych Platona
- PlatoDane
- Proszę
- polityka
- możliwy
- Post
- potencjalnie
- zapobiec
- pierwotny
- Główny
- wygląda tak
- przetwarzanie
- Procesor
- Wytworzony
- producent
- Producenci
- promuje
- chronić
- zapewniać
- pod warunkiem,
- zapewnia
- publikować
- Wydawniczy
- cele
- położyć
- Czytaj
- Czytający
- realizacja
- Przyczyny
- Zalecana
- rekord
- dokumentacja
- Recover
- regeneracja
- zmniejszyć
- redukcja
- region
- regionalny
- regiony
- zdalny
- replikowane
- replikuje się
- replikacja
- wymagany
- wymagania
- Wymaga
- zarezerwowany
- sprężystość
- sprężysty
- odpowiedź
- REST
- Resume
- powrót
- powrót
- powraca
- krzepki
- Rola
- Walcowane
- RZĄD
- run
- Bezpieczeństwo
- taki sam
- skalowalny
- Skala
- scenariusz
- druga
- wtórny
- sekund
- Sekcja
- bezpieczeństwo
- senior
- Sekwencja
- służyć
- usługa
- Usługi
- służąc
- zestaw
- ustawienie
- kilka
- powinien
- pokazane
- Targi
- prostota
- sytuacja
- Rozmiar
- So
- rozwiązanie
- Rozwiązania
- kilka
- Źródło
- Źródła
- specjalizuje się
- Specjalność
- prędkość
- SPORTOWE
- inscenizacja
- początek
- rozpoczęty
- rozpocznie
- Stan
- Ewolucja krok po kroku
- Cel
- Nadal
- Stop
- sklep
- Strategia
- strumień
- Streaming
- Usługa transmisji strumieniowej
- Strumienie
- udany
- Z powodzeniem
- odpowiedni
- przełożony
- w zestawie
- podpory
- system
- stół
- trwa
- cel
- Zadanie
- zadania
- zespół
- Zespoły
- Techniczny
- Technologies
- Technologia
- Połączenia
- ich
- rzeczy
- innych firm
- myśl
- myśl przywództwo
- Przez
- wydajność
- czas
- znak czasu
- do
- narzędzie
- narzędzia
- śledzić
- Śledzenie
- Transformacja
- wyjazd
- wyzwalać
- rozsierdzony
- zrozumieć
- zrozumiany
- niepotrzebnie
- Aktualizacja
- zaktualizowane
- Nowości
- posługiwać się
- przypadek użycia
- zazwyczaj
- UTC
- wartość
- Awangarda
- Prędkość
- przez
- Tom
- sieć
- usługi internetowe
- który
- Podczas
- będzie
- w ciągu
- bez
- działa
- by
- napisać
- napisany
- Twój
- siebie
- zefirnet
- zero
- Strefy