Panoramica del laboratorio
AnyCompany sta sviluppando una nuova applicazione di database di film. L’applicazione consentirà agli utenti di cercare film per titolo, anno di pubblicazione, attori del film, valutazione e così via. AnyCompany ha scelto Amazon DynamoDB come servizio di database per archiviare le informazioni su tutti i film a cui l’applicazione farà riferimento.
In qualità di sviluppatore di applicazioni senior assunto di recente presso AnyCompany, ti è stato chiesto di determinare le impostazioni di capacità più efficienti e convenienti per l’applicazione di database di film. In questo laboratorio, utilizzerai la modalità di capacità in lettura/scrittura assegnata da Amazon DynamoDB, per gestire il throughput effettivo. Utilizzerai Amazon CloudWatch per monitorare diverse metriche di DynamoDB, che incidono sulle prestazioni della tua applicazione. Utilizzerai quindi la funzione di scalabilità automatica di Amazon DynamoDB per regolare dinamicamente il throughput assegnato ad una tabella, per gestire improvvisi picchi di traffico senza limitazione della larghezza della banda di rete. Per risolvere i problemi relativi alle prestazioni, eseguirai dei script Python che utilizzano AWS SDK per Python (Boto3) per modificare le impostazioni di throughput della tabella.
Argomenti trattati
Alla fine di questo laboratorio sarai in grado di:
- Generare carichi di test di esempio sulla tua tabella DynamoDB utilizzando l’SDK AWS per Python (Boto3).
- Risolvere gli errori di limitazione della larghezza della banda di rete modificando le impostazioni di throughtput assegnate con AWS SDK.
- Utilizzare le metriche di Amazon CloudWatch DynamoDB per visualizzare la capacità della tabella e le statistiche relative alle limitazioni della larghezza della banda di rete.
- Abilitare Auto Scaling su una tabella DynamoDB utilizzando l’SDK AWS.
- Spiegare in che modo le modalità di gestione del throughtput di Amazon DynamoDB possono influire sulle prestazioni.
Prerequisiti di conoscenza tecnica
Per completare con successo questo laboratorio, è necessario avere familiarità con la navigazione di base della Console di Gestione AWS, i concetti del database NoSQL, il linguaggio di programmazione Python e saper modificare facilmente gli script utilizzando un editor di testo.
Tasto icona
In questo laboratorio vengono utilizzate varie icone per richiamare l’attenzione su alcuni aspetti della guida. Nell’elenco seguente viene illustrato lo scopo di ciascuna icona:
- L’icona della tastiera specifica che è necessario eseguire un comando.
- L’icona degli appunti indica che è possibile verificare l’output di un comando o di un file modificato confrontandolo con l’esempio fornito.
- L’icona delle note indica suggerimenti, indicazioni o consigli importanti.
- L’icona circolare “i” specifica dove trovare ulteriori informazioni.
- L’icona con una persona e il segno di spunta indica l’opportunità di verificare le tue conoscenze e testare ciò che hai appreso.
