Hai semuanya, dan selamat datang kembali.
Nah di video hari ini, kita akan membahas tentang akselerator Dynamo DB, juga disebut sebagai
DAX.
Sekarang ketika kita membahas tentang Dynamo DB, di sebagian besar kasus, waktu respons lisan dapat
diukur dalam milidetik satu digit dan ini cukup cepat.
Namun, beberapa organisasi telah menggunakan kasus di mana memerlukan waktu respons dalam mikrodetik, dan ini
adalah salah satu alasan mengapa ia merilis fitur baru yang terkait dengan akselerator Dynamo DB yang
menyediakan waktu respons yang jauh lebih cepat untuk mengakses data yang akhirnya konsisten. .
Jadi pada ikhtisar tingkat tinggi, akselerator Dynamo DB adalah cache memori yang terkelola sepenuhnya dan sangat
tersedia untuk Dynamo DB yang memberikan peningkatan kinerja hingga sepuluh kali lipat.
Jadi ini dapat dipahami dengan diagram di mana Anda memiliki tabel Dynamo DB di sebelah kanan, Anda memiliki
aplikasi di sebelah kiri dan Anda memiliki cluster DAX Anda di sini.
Cluster DAX ini dapat terdiri dari data yang sering diakses.
Berkali-kali kumpulan data yang sama diakses karena Anda dapat melihat ribuan atau puluhan ribu kali
oleh pelanggan yang berbeda di seluruh dunia.
Jadi, Anda tidak benar-benar ingin aplikasi Anda berjalan terus dan mengirim ribuan permintaan ke Dynamo DB Table.
Sebagai gantinya, data yang sering diakses tersebut dapat disimpan di tingkat klaster DAX dan dapat diambil langsung
oleh aplikasi Anda sehingga Anda tidak benar-benar harus membayar untuk tabel Dynamo DB dengan meningkatkan keseluruhan
throughput.
Jadi itulah gambaran tingkat tinggi.
Mari kita lihat dengan cepat sekarang di dalam konsol Dynamo DB, bersama dengan berbagai opsi yang terkait dengan pembuatan
tabel dan seterusnya, Anda memiliki opsi khusus untuk Dynamo DB Accelerator.
Jadi mari kita pergi ke depan dan cepat membuka ini.
Dan di dalam Anda dapat melanjutkan dan membuat cluster.
Biarkan aku pergi ke depan dan melakukan itu.
Saya akan mengatakan cluster Demo Dak dalam keluarga Node.
Untuk tujuan demo ini, saya akan menggunakan keluarga tipe DT.
Kami akan menggunakan instance terkecil yang tersedia.
Anda dapat kembali menentukan kumpulan node.
Saya hanya akan menggunakan satu untuk saat ini.
Saya akan melakukan berikutnya.
Dalam grup subnet.
Anda bisa menambahkan grup subnet sebagai demo.
Grup Subnet Dak Mari kita kembali ke bawah dan kita akan memilih salah satu subnet untuk tujuan kita.
Anda juga dapat melanjutkan dan menentukan aturan grup keamanan.
Mari kita lakukan selanjutnya di sini Anda memiliki izin iam.
Anda hanya bisa memberi nama.
Saya akan mengatakan dak's iam.
Mari kita turun sedikit.
Anda dapat menentukan konfigurasi terkait enkripsi jika Anda mau.
Dan Anda memiliki satu lagi opsi penting terkait dengan mengakses tabel Dynamo DB di mana Anda dapat memilih semua tabel
yang memungkinkan klaster pajak Anda untuk mengakses semua tabel Dynamo DB Anda di wilayah tersebut.
Atau Anda juga bisa menentukan tabel atau area tertentu.
Jadi dalam hal ini, saya memiliki dua tabel di wilayah ini, jadi saya dapat memilih salah satu tabel di sini yang dapat Anda
klik berikutnya.
Kami akan membiarkan ini sebagai default.
Saya akan mengklik berikutnya di layar ulasan.
Anda dapat melanjutkan dan memverifikasi dan Anda dapat membuat cluster.
Baiklah.
Jadi Eric Lester sedang dalam tahap pembuatan dan itu membutuhkan sedikit waktu.
Jadi mari kita lanjutkan dan diskusikan tentang poin lain sebelum kita melihat ke dalamnya.
Sekarang, mari kita cepat melihat beberapa kasus penggunaan di mana DAX dapat berguna.
Yang pertama adalah berguna untuk aplikasi yang membutuhkan waktu respons tercepat untuk
operasi terkait baca.
Jadi beberapa contoh termasuk penawaran waktu nyata, aplikasi perdagangan, dan sebagainya.
Kedua adalah DAX berguna untuk aplikasi yang membaca sejumlah kecil item lebih sering daripada yang
lain, dan juga untuk aplikasi yang banyak membaca tetapi juga sensitif terhadap biaya.
Sekarang mari kita lihat juga skenario di mana DAX tidak cocok untuk pertama kali ketika itu untuk aplikasi yang membutuhkan
pembacaan yang sangat konsisten.
Kedua adalah aplikasi yang tidak memerlukan waktu respons mikrodetik untuk membaca, atau mereka tidak perlu membongkar
aktivitas berulang dari tabel yang mendasarinya.
Dan ketiga adalah aplikasi yang benar-benar intensif atau yang tidak melakukan banyak aktivitas membaca.
Dalam kasus seperti itu, DAX tidak benar-benar terbukti berguna sekarang.
Terkadang dalam ujian, mereka mungkin memberi Anda aplikasi dengan skenario dan Anda harus memilih apakah DAX
akan berguna atau tidak.
Jadi di sinilah use case dan slide terakhir kedua terbukti cukup berguna.
Jadi pada penyegaran cluster kami akhirnya tersedia.
Butuh sekitar beberapa menit untuk membuatnya.
Sekarang satu hal penting yang ingin saya tunjukkan kepada Anda dan inilah mengapa kami membuat
klaster adalah titik akhir ini di sini klaster Dynamo DB memiliki kumpulan titik akhir sendiri dan jika Anda ingin aplikasi Anda
mengambil manfaat dari cache, maka Anda harus mengarahkannya ke cluster khusus ini.
Seperti yang telah kita ketahui bahwa cluster DEX tertentu dapat dihubungkan ke kumpulan tabel Dynamo DB yang telah
kita pilih sebagai bagian dari konfigurasi lisan.
Jadi pastikan Anda melanjutkan dan menggunakan titik akhir cluster yang sesuai lagi jika Anda telah membuatnya, pastikan
Anda juga menghapusnya sehingga Anda tidak benar-benar harus membayar untuk keseluruhan infrastruktur yang diperlukan.
Jadi itulah gambaran tingkat tinggi.
Dan dengan ini akan menyimpulkan video hari ini.