Bu, Vanguard'dan Raghu Boppanna ile birlikte yazılan bir konuk gönderisidir.
At ÖncüEnterprise Advice iş kolu, üstün, kişiselleştirilmiş ve uygun fiyatlı finansal tavsiyeye dijital erişim yoluyla yatırımcı sonuçlarını iyileştirir. Kısmen, son derece esnek ve verimli bir teknik platforma sahip yatırımcılar için dünya çapında ölçek ekonomileri sağlayarak bunu mümkün kıldılar. Vanguard, Bölgesel hizmetlerin bozulmalarına karşı korunmaya yardımcı olmak için bu iş yükü için çok Bölgeli bir mimariyi tercih etti. Yüksek kullanılabilirlik amaçları için, iş yükü tarafından kullanılan verilerin yalnızca birincil Bölgede değil, aynı zamanda ikincil Bölgede de minimum çoğaltma gecikmesiyle kullanılabilir hale getirilmesine ihtiyaç vardır. Birincil Bölgede bir hizmet bozukluğu olması durumunda, çözüm, mümkün olan en az veri kaybıyla ikincil Bölgeye yük devredebilmeli ve veri alımına devam edebilmelidir.
Vanguard Cloud Technology Office ve AWS, dayanıklılık gereksinimlerini karşılayan AWS üzerinde bir altyapı çözümü oluşturmak için iş birliği yaptı. Çoklu Bölge çözümü, yerleşik gözlemlenebilirlik ve kurtarma ile sağlam bir yük devretme mekanizması sağlar. Çözüm ayrıca birden fazla kaynaktan farklı Kinesis veri akışlarına veri akışını destekler. Çözüm, şu anda iş yüklerinin dayanıklılık duruşunu iyileştirmek için farklı iş kollarındaki ekiplerin kullanımına sunuluyor.
Burada tartışılan kullanım durumu, verileri bir uzak veri kaynağından (mainframe DB2) veri akışına aktarmak için Change Data Capture (CDC) gerektirir. Amazon Kinesis Veri Akışları, çünkü iş yeteneği bu verilere bağlıdır. Kinesis Data Streams, birden fazla kaynaktan büyük miktarda veriyi sürekli olarak yakalayıp aktarabilen ve verileri milisaniyeler içinde tüketime hazır hale getiren, tamamen yönetilen, büyük ölçüde ölçeklenebilir, dayanıklı ve düşük maliyetli bir akış hizmetidir. Hizmet, son derece dayanıklı olacak şekilde tasarlanmıştır ve verileri işlemek ve depolamak için birden çok Erişilebilirlik Alanı kullanır.
Bu gönderide ele alınan çözüm, AWS ve Vanguard'ın yüksek kullanılabilirlik hedeflerini karşılamak için esnek bir mimari oluşturmak için nasıl yenilik yaptıklarını açıklıyor.
Çözüme genel bakış
Çözüm kullanır AWS Lambda birincil Bölgedeki Kinesis veri akışlarından gelen verileri ikincil bir Bölgeye çoğaltmak için. CDC boru hattını etkileyen herhangi bir hizmet bozukluğu olması durumunda, yük devretme süreci, ikincil Bölgeyi üreticiler ve tüketiciler için birincil Bölgeye yükseltir. Kullanırız Amazon DynamoDB genel tabloları veri akışının kontrol noktasından sürdürülmesine izin veren ve aynı zamanda aynı verilerin ileri geri sonsuz çoğaltma döngüsünü önleyen birincil Bölge yapılandırma bayrağını koruyan çoğaltma kontrol noktaları için.
Çözüm aynı zamanda Kinesis Data Streams tüketicilerinin birincil veya herhangi bir ikincil Bölgeyi aynı AWS hesabı içinde kullanma esnekliği sağlar.
Aşağıdaki diyagram referans mimariyi göstermektedir.
Her bileşene ayrıntılı olarak bakalım:
- CDC işlemcisi (yapımcı) – Bu referans mimaride, üretici şuraya dağıtılır: Amazon Elastik Bilgi İşlem Bulutu (Amazon EC2) hem birincil hem de ikincil Bölgelerde bulunur ve birincil Bölgede etkindir ve ikincil Bölgede bekleme modundadır. Dış veri kaynağından (yukarıdaki mimaride gösterildiği gibi bir DB2 veritabanı gibi) CDC verilerini yakalar ve birincil Bölgedeki Kinesis Data Streams'e aktarır. Öncü bir 3 kullanırrd parti aracı Qlik Replicate'i kendi CDC İşlemcisi olarak kullanır. Uzak veri kaynağından gelen gerçek satır verilerine ek olarak, Kinesis veri akışına DB2 kaydetme zaman damgasını içeren iyi biçimlendirilmiş bir yük üretir. (
example-stream-1
bu örnekte). Aşağıdaki kod, yalnızca değişen kaydın birincil anahtarını ve işleme zaman damgasını içeren örnek bir yüktür (basitlik açısından, tablo satırı verilerinin geri kalanı aşağıda gösterilmemiştir):{ "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" }
Base64'ün kodu çözülmüş değeri
Data
Şöyleki. Gerçek Kinesis kaydı, birincil anahtar ve kaydetme zaman damgasına ek olarak değişen tablo satırının tüm satır verilerini içerecektir.{"Key": 12349999,"CommitTimestamp": "2022-07-18T20:00:00"}
The
CommitTimestamp
içindeData
alan çoğaltma kontrol noktasında kullanılır ve akış verilerinin ne kadarının ikincil Bölgeye çoğaltıldığını doğru bir şekilde izlemek için kritik öneme sahiptir. Kontrol noktası daha sonra bir CDC işlemci (üretici) yük devretmeyi kolaylaştırmak ve çoğaltma kontrol noktası zaman damgasından itibaren veri üretmeye doğru bir şekilde devam etmek için kullanılabilir.Uzak veri kaynağı kullanmanın alternatifi
CommitTimestamp
(mevcut değilse) kullanmaktırApproximateArrivalTimestamp
(kayıt aslında veri akışına yazıldığındaki zaman damgasıdır). - Bölgeler arası çoğaltma Lambda işlevi – İşlev, hem birincil hem de ikincil Bölgelere dağıtılır. CDC verilerini içeren veri akışına eşlenen bir olay kaynağı ile kurulur. Aynı işlev, birden çok akışın verilerini çoğaltmak için kullanılabilir. Kinesis Data Streams'ten bir toplu kayıtla çağrılır ve toplu işi bir hedef çoğaltma Bölgesine (Lamda yapılandırma ortamı aracılığıyla sağlanır) çoğaltır. Maliyet değerlendirmeleri için, CDC verileri aktif olarak yalnızca birincil Bölgede üretiliyorsa, ikincil Bölgedeki işlevin ayrılmış eşzamanlılığı sıfıra ayarlanabilir ve bölgesel yük devretme sırasında değiştirilebilir. işlevi vardır AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi Aşağıdakileri yapmak için (IAM) rol izinleri:
- Bu çözümde kullanılan DynamoDB global tablolarını aynı hesap içinde okuyun ve bunlara yazın.
- Aynı hesap içinde her iki Bölgedeki Kinesis Veri Akışlarını okuyun ve yazın.
- Özel metrikleri şuraya yayınla: Amazon Bulut İzleme aynı hesap içinde her iki Bölgede.
- Çoğaltma kontrol noktası – Çoğaltma kontrol noktası, hem birincil hem de ikincil Bölgelerde DynamoDB genel tablosunu kullanır. Bölgeler arası çoğaltma Lambda işlevi tarafından, çoğaltma için yapılandırılan her akış için çoğaltma kontrol noktası olarak son çoğaltma kaydının taahhüt zaman damgasını sürdürmek için kullanılır. Bu gönderi için, adında global bir tablo oluşturup kullanıyoruz.
kdsReplicationCheckpoint
. - Etkin Bölge yapılandırması – Aktif Bölge, hem birincil hem de ikincil Bölgelerde DynamoDB global tablosunu kullanır. Yapılandırmayı çoğaltmak için genel tablonun yerel Bölgeler arası çoğaltma yeteneğini kullanır. Beklemedeki Bölgedeki Lambda işlevi tarafından birincil Bölgeye geri çoğaltmayı önlemek için, bir akış için birincil Bölgenin hangisi olduğuyla ilgili verilerle önceden doldurulmuştur. Bekleme Bölgesindeki Lambda işlevi sıfıra ayarlanmış bir ayrılmış eşzamanlılığa sahipse bu yapılandırma gerekli olmayabilir, ancak verilerin sonsuz çoğaltma döngüsünü önlemek için bir güvenlik kontrolü işlevi görebilir. Bu gönderi için, adında global bir tablo oluşturuyoruz.
kdsActiveRegionConfig
ve aşağıdaki verileri içeren bir öğe koyun:{ "stream-name": "example-stream-1", "active-region" : "us-east-1" }
- Kinesis Veri Akışları – CDC işlemcisinin verileri ürettiği akış. Bu gönderi için, adlı bir akış kullanıyoruz.
example-stream-1
her iki Bölgede de aynı parça yapılandırması ve erişim politikalarıyla.
Bölgeler arası çoğaltmadaki adımların sırası
Aşağıdaki dizi diyagramını kullanarak mimarinin nasıl uygulandığına kısaca bakalım.
Sıra aşağıdaki adımlardan oluşur:
- CDC işlemcisi (içinde
us-east-1
) uzak veri kaynağından CDC verilerini okur. - CDC işlemcisi (içinde
us-east-1
) CDC verilerini Kinesis Data Streams'e aktarır (içindeus-east-1
). - Bölgeler arası çoğaltma Lambda işlevi (us-east-1'de) veri akışındaki verileri tüketir (içinde
us-east-1
). Bölgeler arası çoğaltma için ayrılmış ve artırılmış aktarım hızı için gelişmiş yayma modeli önerilir. - Çoğaltıcı Lambda işlevi (içinde
us-east-1
), mevcut Bölgesini, tüketilen akış için etkin Bölge yapılandırması ile doğrular.kdsActiveRegionConfig
DynamoDB global tablosu Aşağıdaki örnek kod (Java'da), değerlendirilmekte olan koşulun gösterilmesine yardımcı olabilir:// 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());
- İşlev, DynamoDB'den gelen yanıtı aşağıdaki kodla değerlendirir:
// Evaluate the response if (queryResponse.hasItems()) { AttributeValue activeRegionForStream = queryResponse.items().get(0).get(“ActiveRegion”); return currentAWSRegion.equalsIgnoreCase(activeRegionForStream.s()); }
- Yanıta bağlı olarak, işlev aşağıdaki eylemleri gerçekleştirir:
- cevap ise
true
çoğaltıcı işlevi, kayıtları Kinesis Veri Akışlarına üretir.us-east-2
sıralı bir şekilde.- Bir arıza olması durumunda kaydın sıra numarası izlenir ve iterasyon bozulur. İşlev, başarısız sıra numaralarının listesini döndürür. Çözüm, başarısız sıra numarasını döndürerek şu özelliği kullanır: Lambda kontrol noktası kısmi başarısızlıklarla birlikte bir grup kaydın işlenmesine devam edebilmek için. Bu, işlevin akış eşliğini sağlamak ve veri kaybı olmamasını sağlamak için Bölgeler arasında verileri çoğaltmaya çalıştığı herhangi bir hizmet bozukluğunu işlerken kullanışlıdır.
- Hata yoksa toplu işlemin başarılı olduğunu gösteren boş bir liste döndürülür.
- cevap ise
false
, çoğaltıcı işlevi herhangi bir çoğaltma gerçekleştirmeden geri döner. Lambda çağrılarının maliyetini azaltmak için, DR Bölgesinde işlevin ayrılmış eşzamanlılığını ayarlayabilirsiniz (us-east-2
) sıfıra. Bu, işlevin çağrılmasını önleyecektir. Yük devretme yaptığınızda, bu değeri CDC verimine dayalı olarak uygun bir sayıya güncelleyebilir ve işlevin ayrılmış eşzamanlılığını şu şekilde ayarlayabilirsiniz:us-east-1
gereksiz yere yürütülmesini önlemek için sıfıra.
- cevap ise
- Kinesis Data Streams'te tüm kayıtlar üretildikten sonra
us-east-2
çoğaltıcı işlevi kontrol noktalarınıkdsReplicationCheckpoint
DynamoDB genel tablosu (içindeus-east-1
) aşağıdaki verilerle:{ "streamName": "example-stream-1", "lastReplicatedTimestamp": "2022-07-18T20:00:00" }
- İşlev, kayıt grubunu başarıyla işledikten sonra geri döner.
Performans konuları
Çözümün performans beklentileri aşağıdaki faktörlere göre anlaşılmalıdır:
- Bölge seçimi – Çoğaltma gecikmesi, verilerin kat ettiği mesafeyle doğru orantılıdır, bu nedenle Bölge seçiminizi anlayın
- Hız – Verilerin gelen hızı veya kopyalanan veri hacmi
- yük boyutu – Çoğaltılan yükün boyutu
Bölgeler Arası çoğaltmayı izleyin
Çoğaltmayı olduğu gibi izlemeniz ve gözlemlemeniz önerilir. Lambda işlevini, her başlatmanın sonunda aşağıdaki metriklerle CloudWatch'ta özel metrikler yayınlayacak şekilde uyarlayabilirsiniz. Bu ölçümleri hem birincil hem de ikincil Bölgelerde yayınlamak, birincil Bölgedeki gözlemlenebilirliği etkileyen bozulmalardan korunmanıza yardımcı olur.
- çıktı – Geçerli Lambda çağırma grubu boyutu
- Çoğaltma GecikmesiSaniye – Geçerli zaman damgası (tüm kayıtları işledikten sonra) ile
ApproximateArrivalTimestamp
çoğaltılan son kaydın
Aşağıdaki örnek CloudWatch metrik grafiği, ortalama çoğaltma gecikmesinin 2 saniye olduğunu ve 100 kayıtlık bir aktarım hızıyla gösterilmektedir. us-east-1
için us-east-2
.
Ortak yük devretme stratejisi
Birincil Bölgedeki CDC ardışık düzenini etkileyen herhangi bir bozulma sırasında, iş sürekliliği veya olağanüstü durum kurtarma ihtiyaçları, ikincil (bekleme) Bölgeye bir ardışık düzen yük devretmeyi zorunlu kılabilir. Bu, yük devretme sürecinin bir parçası olarak birkaç şeyin yapılması gerektiği anlamına gelir:
- Mümkünse, CDC işlemci aracındaki tüm CDC görevlerini
us-east-1
. - CDC işlemcisinin yedek Bölge dışında çalışırken uzak veri kaynağından CDC verilerini okuyabilmesi için ikincil Bölgeye yük devretmesi gerekir.
- The
kdsActiveRegionConfig
DynamoDB genel tablosunun güncellenmesi gerekiyor. Örneğin, akış içinexample-stream-1
Örneğimizde kullanılan etkin Bölge şu şekilde değiştirilir:us-east-2
:
{ "stream-name": "example-stream-1", "active-Region" : "us-east-2"
}
- Tüm akış kontrol noktalarının okunması gerekir.
kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB genel tablosu (içindeus-east-2
) ve her bir kontrol noktasının zaman damgası, üretici aracındaki CDC görevlerini başlatmak için kullanılır.us-east-2
Bölge. Bu, veri kaybı olasılığını en aza indirir ve kontrol noktası zaman damgasından itibaren uzak veri kaynağından CDC verilerinin akışını doğru bir şekilde sürdürür. - Lambda çağrılarını kontrol etmek için ayrılmış eşzamanlılık kullanıyorsanız, birincil Bölgede (
us-east-1
) ve ikincil Bölgede (us-east-2
).
Vanguard'ın çok adımlı yük devretme stratejisi
Vanguard'ın kullandığı bazı üçüncü taraf araçlar, uzak bir veri kaynağından bir hedefe veri akışı sağlayan iki aşamalı bir CDC sürecine sahiptir. Vanguard'ın CDC işlemcisi için tercih ettiği araç şu iki adımlı yaklaşımı takip ediyor:
- İlk adım, verileri uzak veri kaynağından okuyan ve bir hazırlama konumunda devam eden bir günlük akışı görevinin ayarlanmasını içerir.
- İkinci adım, hazırlama konumundan verileri okuyan bireysel tüketici görevlerinin ayarlanmasını içerir; Amazon Elastik Dosya Sistemi (Amazon EFS) veya Amazon FSx, örneğin—ve onu hedefe aktarın. Buradaki esneklik, bu tüketici görevlerinin her birinin farklı taahhüt zaman damgalarından akış için tetiklenebilmesidir. Günlük akışı görevi, genellikle tüketici görevleri tarafından kullanılan tüm taahhüt zaman damgalarının minimumundan veri okumaya başlar.
Senaryoyu açıklamak için bir örneğe bakalım:
- Tüketici görevi A, 2022-07-19T20:00:00 tarihinden itibaren bir taahhüt zaman damgasından şuraya veri akışı yapıyor:
example-stream-1
. - Tüketici görevi B, 2022-07-19T21:00:00 tarihinden itibaren bir taahhüt zaman damgasından şuraya veri akışı yapıyor:
example-stream-2
. - Bu durumda günlük akışı, tüketici görevleri tarafından kullanılan minimum zaman damgası olan 2022-07-19T20:00:00 olan uzak veri kaynağından veri okumalıdır.
Aşağıdaki dizi diyagramı, bir yük devretme sırasında çalıştırılacak kesin adımları gösterir. us-east-2
(bekleme Bölgesi).
Adımlar aşağıdaki gibidir:
- Yük devretme işlemi bekleme Bölgesinde tetiklenir (
us-east-2
bu örnekte) gerektiğinde. Tetikleyicinin, birincil Bölgedeki işlem hattının kapsamlı durum denetimleri kullanılarak otomatikleştirilebileceğini unutmayın. - Yük devretme işlemi, kdsActiveRegionConfig DynamoDB genel tablosunu şu şekilde Bölge için yeni değerle günceller:
us-east-2
tüm akış adları için. - Bir sonraki adım, tüm akış kontrol noktalarını
kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB genel tablosu (içindeus-east-2
). - Kontrol noktası bilgileri okunduktan sonra yük devretme işlemi, tüm bileşenlerin minimumunu bulur.
lastReplicatedTimestamp
. - CDC işlemci aracındaki günlük akışı görevi şu şekilde başlatılır:
us-east-2
Adım 4'te bulunan zaman damgasıyla. Bu zaman damgasından itibaren uzak veri kaynağından CDC verilerini okumaya başlar ve bunları AWS'deki hazırlama konumunda saklar. - Bir sonraki adım, hazırlama konumundan veri okumak ve hedef veri akışına akış sağlamak için tüm tüketici görevlerini başlatmaktır. Bu, her bir tüketici görevinin bilgisayardan uygun zaman damgasıyla sağlandığı yerdir.
kdsReplicationCheckpoint
göre tablostreamName
görevin verileri aktardığı yer.
Tüm tüketici görevleri başlatıldıktan sonra, us-east-2'deki Kinesis veri akışlarına veriler üretilir. Bundan sonra, Bölgeler arası çoğaltma işlemi daha önce açıklananla aynıdır - çoğaltma Lambda işlevi us-east-2
içindeki veri akışına verileri çoğaltmaya başlar. us-east-1
.
Akışlardan veri okuyan tüketici uygulamalarının kopyaları işleyebilmek için idempotent olması beklenir. Kopyalar, bazıları aşağıda belirtilen birçok nedenden dolayı akışa dahil edilebilir.
- Yapımcı veya CDC İşlemcisi, yük devretme sırasında CDC verilerini yeniden yürütürken akışa kopyalar ekler.
- DynamoDB Global Table, Bölgeler arasında verilerin eşzamansız eşlenmesini kullanır ve eğer
kdsReplicationCheckpoint
tablo verilerinde çoğaltma gecikmesi varsa, yük devretme işlemi potansiyel olarak CDC verilerini yeniden oynatmak için daha eski bir kontrol noktası zaman damgası kullanabilir.
Ayrıca tüketici uygulamaları, tüketilen son kaydın CommitTimestamp'ını kontrol etmelidir. Bu, daha iyi izleme ve kurtarmayı kolaylaştırmak içindir.
Olgunluğa giden yol: Otomatik kurtarma
İdeal durum, yük devretme sürecini tamamen otomatik hale getirerek kurtarma süresini azaltmak ve dayanıklılık Hizmet Düzeyi Hedefini (SLO) karşılamaktır. Bununla birlikte, çoğu kuruluşta yük devretme, yeniden çalışma ve yük devretmeyi tetikleme kararı, durumun değerlendirilmesi ve sonuca karar verilmesi için manuel müdahale gerektirir. Bir insan tarafından çalıştırılabilen yük devretmeyi gerçekleştirmek için betikli otomasyon oluşturmak, başlamak için iyi bir yerdir.
Vanguard, yük devretmenin tüm adımlarını otomatikleştirdi, ancak yine de ne zaman başlatılacağına dair kararı insanlara veriyor. Çözümü, gereksinimlerinizi karşılayacak şekilde ve ortamınızda kullandığınız CDC işlemci aracına bağlı olarak özelleştirebilirsiniz.
Sonuç
Bu gönderide, Vanguard'ın Kinesis Data Streams'teki Bölgeler arasında verileri çoğaltmak için verileri yüksek düzeyde kullanılabilir hale getirmek için nasıl yenilik yaptığını ve bir çözüm oluşturduğunu açıkladık. Ayrıca gerektiğinde replikasyon sürecinin Bölgesel yük devretmesini kolaylaştırmak için güçlü bir kontrol noktası stratejisi gösterdik. Çözüm ayrıca çoğaltma kontrol noktalarını ve yapılandırmayı izlemek için DynamoDB global tablolarının nasıl kullanılacağını da gösterdi. Bu mimariyle Vanguard, birincil Bölgedeki CDC ardışık düzenlerini etkileyen hizmet bozulmaları karşısında yüksek kullanılabilirliğe sahip iş ihtiyaçlarını karşılamak için CDC verilerine bağlı olarak iş yüklerini birden çok Bölgeye dağıtabildi.
Herhangi bir geri bildiriminiz varsa, lütfen aşağıdaki Yorumlar bölümüne bir yorum bırakın.
yazarlar hakkında
Raghu Boppanna Vanguard'ın Baş Teknoloji Ofisinde Kurumsal Mimar olarak çalışıyor. Raghu, CDC Boru Hatları, Felaket Kurtarma ve Veritabanları dahil olmak üzere Veri Analitiği, Veri Taşıma/Çoğaltma konularında uzmanlaşmıştır. AWS Sertifikalı Güvenlik – Uzmanlık ve AWS Sertifikalı Veri Analitiği – Uzmanlık dahil olmak üzere birçok AWS Sertifikasyonu kazandı.
Parameswaran V Vaidyanathan Amazon Web Services ile Kıdemli Bulut Esnekliği Mimarıdır. AWS Cloud üzerinde ölçeklenebilir ve dayanıklı çözümler tasarlayıp oluşturarak büyük kuruluşların iş hedeflerine ulaşmasına yardımcı olur.
Richa Kaul Finansal Hizmetler müşterilerine hizmet veren Müşteri Çözümlerinde Kıdemli Liderdir. New York merkezlidir. Büyük ölçekli bulut dönüşümü, çalışan mükemmelliği ve yeni nesil dijital çözümler konusunda kapsamlı deneyime sahiptir. O ve ekibi, performanslı, esnek ve çevik çözümler oluşturarak bulutun değerini optimize etmeye odaklanıyor. Richa, triatlon, müzik ve yeni teknolojiler hakkında bilgi edinmek gibi çoklu sporlardan hoşlanır.
Mithil Prasad Amazon Web Services'ta bir Ana Müşteri Çözümleri Yöneticisidir. Mithil, rolünde bulut değeri gerçekleştirmeyi yönlendirmek ve işletmelerin hız, çeviklik ve yenilik elde etmesine yardımcı olmak için düşünce liderliği sağlamak için Müşterilerle birlikte çalışır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: 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
- kabiliyet
- Yapabilmek
- Hakkımızda
- yukarıdaki
- erişim
- Göre
- Hesap
- tam olarak
- Başarmak
- karşısında
- eylemler
- aktif
- aktif
- aslında
- ilave
- tavsiye
- etkileyen
- uygun
- Sonra
- karşı
- çevik
- Türkiye
- veriyor
- alternatif
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon Kinesis
- Amazon Web Servisleri
- tutarları
- analytics
- ve
- uygulamaları
- yaklaşım
- uygun
- mimari
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- Otomasyon
- kullanılabilirliği
- mevcut
- ortalama
- önlemek
- AWS
- AWS Sertifikalı
- Arka
- merkezli
- Çünkü
- olmak
- altında
- Daha iyi
- arasında
- kısaca
- Kırık
- inşa etmek
- bina
- yapılı
- yerleşik
- iş
- İş devamlılığı
- işletmeler
- denilen
- ele geçirmek
- yakalar
- dava
- CDC)
- sertifikalar
- Onaylı
- şansı
- değişiklik
- Kontrol
- Çekler
- baş
- seçim
- bulut
- BULUT TEKNOLOJİSİ
- kod
- yorum Yap
- yorumlar
- işlemek
- bileşen
- kapsamlı
- hesaplamak
- koşul
- yapılandırma
- hususlar
- tüketilen
- tüketici
- Tüketiciler
- tüketim
- devamlı olarak
- kontrol
- Ücret
- olabilir
- Çift
- yaratmak
- Oluşturma
- kritik
- akım
- Şu anda
- görenek
- müşteri
- Müşteri Çözümleri
- Müşteriler
- özelleştirmek
- veri
- Veri Analizi
- Veri Kaybı
- veritabanı
- veritabanları
- Karar verme
- karar
- adanmış
- gösterdi
- gösteriyor
- bağlı
- bağlıdır
- dağıtmak
- konuşlandırılmış
- tarif edilen
- hedef
- ayrıntı
- fark
- farklı
- dijital
- direkt olarak
- felaket
- tartışılan
- mesafe
- sürücü
- sürme
- çiftleri
- sırasında
- her
- Daha erken
- Kazanılan
- ekonomileri
- Ölçek ekonomileri
- verimli
- Işçi
- sağlar
- gelişmiş
- sağlamak
- kuruluş
- işletmelerin
- Tüm
- çevre
- Eter (ETH)
- değerlendirmek
- değerlendirilir
- Etkinlikler
- Her
- örnek
- Mükemmellik
- yürütme
- beklentileri
- beklenen
- deneyim
- Açıklamak
- açıklar
- kapsamlı, geniş
- dış
- Yüz
- kolaylaştırmak
- faktörler
- FAIL
- başarısız
- Başarısızlık
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- geribesleme
- alan
- fileto
- mali
- finansal hizmetler
- bulur
- Ad
- Esneklik
- odak
- takip etme
- şu
- Yatırımcılar için
- bulundu
- itibaren
- tamamen
- işlev
- nesil
- Küresel
- dünya
- Goller
- Tercih Etmenizin
- grafik
- Konuk
- Misafir Mesaj
- sap
- kullanma
- olur
- Sağlık
- yardım et
- yardımcı olur
- okuyun
- Yüksek
- büyük ölçüde
- Ne kadar
- Nasıl Yapılır
- Ancak
- HTTPS
- insan
- İnsanlar
- IAM
- ideal
- Kimlik
- bozulma
- iyileştirmek
- geliştirir
- in
- Dahil olmak üzere
- Gelen
- artmış
- gösterir
- bireysel
- bilgi
- Altyapı
- Yenilikçilik
- örnek
- müdahale
- tanıttı
- Tanıtımlar
- yatırımcı
- Yatırımcılar
- içerir
- IT
- tekrarlama
- Java
- Temmuz
- anahtar
- Kinesis Veri Akışları
- büyük
- Soyad
- Gecikme
- lider
- Liderlik
- öğrenme
- Ayrılmak
- seviye
- çizgi
- hatları
- Liste
- küçük
- yer
- Bakın
- kayıp
- yapılmış
- tutar
- yapmak
- YAPAR
- yönetilen
- müdür
- tavır
- Manuel
- çok
- haritalama
- kitlesel
- olgunluk
- anlamına geliyor
- mekanizma
- Neden
- toplantı
- metrik
- Metrikleri
- en az
- asgari
- Moda
- değiştirilmiş
- izleme
- çoğu
- çok
- çoklu
- Music
- isim
- isimleri
- yerli
- gerek
- gerekli
- ihtiyaçlar
- yeni
- Yeni teknolojiler
- New York
- sonraki
- numara
- sayılar
- nesnel
- gözlemek
- Office
- işletme
- optimize
- organizasyonlar
- Sonuç
- parite
- Bölüm
- ortaklık
- Parti
- model
- yapmak
- performans
- icra
- izinleri
- devam
- Kişiselleştirilmiş
- boru hattı
- yer
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- Lütfen
- politikaları
- mümkün
- Çivi
- potansiyel
- önlemek
- birincil
- Anapara
- süreç
- işleme
- İşlemci
- Üretilmiş
- üretici
- Üreticileri
- teşvik
- korumak
- sağlamak
- sağlanan
- sağlar
- yayınlamak
- Yayıncılık
- amaçlı
- koymak
- Okumak
- Okuma
- gerçekleşme
- nedenleri
- Tavsiye edilen
- kayıt
- kayıtlar
- Kurtarmak
- kurtarma
- azaltmak
- azaltarak
- bölge
- bölgesel
- bölgeler
- uzak
- çoğaltılmış
- kopyalar
- kopya
- gereklidir
- Yer Alan Kurallar
- gerektirir
- ayrılmış
- esneklik
- esnek
- yanıt
- DİNLENME
- devam et
- dönüş
- dönen
- İade
- gürbüz
- Rol
- Hadde
- SIRA
- koşmak
- Güvenlik
- aynı
- ölçeklenebilir
- ölçek
- senaryo
- İkinci
- ikincil
- saniye
- Bölüm
- güvenlik
- kıdemli
- Dizi
- hizmet vermek
- hizmet
- Hizmetler
- servis
- set
- ayar
- birkaç
- meli
- gösterilen
- Gösteriler
- basitlik
- durum
- beden
- So
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- Kaynak
- kaynaklar
- uzmanlaşmış
- Uzmanlık
- hız
- Spor
- sahneleme
- başlama
- başladı
- başlar
- Eyalet
- adım
- Basamaklar
- Yine
- dur
- mağaza
- Stratejileri
- dere
- akış
- akış hizmeti
- dere
- başarılı
- Başarılı olarak
- uygun
- üstün
- Verilen
- Destekler
- sistem
- tablo
- alır
- Hedef
- Görev
- görevleri
- takım
- takım
- Teknik
- Teknolojileri
- Teknoloji
- The
- ve bazı Asya
- işler
- üçüncü şahıslara ait
- düşünce
- düşünce liderliği
- İçinden
- verim
- zaman
- zaman damgası
- için
- araç
- araçlar
- iz
- Takip
- Dönüşüm
- seyahat
- tetikleyebilir
- tetiklenir
- anlamak
- anladım
- boşu boşuna
- Güncelleme
- güncellenmiş
- Güncellemeler
- kullanım
- kullanım durumu
- genellikle
- UTC
- değer
- Öncü
- hız
- üzerinden
- hacim
- ağ
- web hizmetleri
- hangi
- süre
- irade
- içinde
- olmadan
- çalışır
- olur
- yazmak
- yazılı
- kendiniz
- zefirnet
- sıfır
- bölgeleri