DynamoDB Streams একটি ফিচার যা আপনাকে DynamoDB টেবিলের ডেটা পরিবর্তনের প্রতি নজর রাখতে এবং সেই পরিবর্তনগুলোর একটি ক্রমগত লগ তৈরি করতে সাহায্য করে। এর মাধ্যমে আপনি DynamoDB টেবিলের মধ্যে যেকোনো Insert, Update, বা Delete অপারেশন ট্র্যাক করতে পারেন। DynamoDB Streams মূলত একটি টাইমলাইন হিসেবে কাজ করে, যেখানে প্রতিটি ডেটা পরিবর্তনকে একটি "stream record" হিসাবে ধারণ করা হয়।

DynamoDB Streams এর মূল বৈশিষ্ট্য:

1. ডেটা পরিবর্তন ট্র্যাকিং: DynamoDB Streams টেবিলের মধ্যে যেকোনো ডেটা পরিবর্তন (যেমন, আইটেম যোগ করা, আপডেট করা, বা মুছে ফেলা) ট্র্যাক করে এবং সেই পরিবর্তনগুলির একটি ক্রম অনুযায়ী লগ তৈরি করে। প্রতিটি পরিবর্তন একটি stream record হিসেবে সংরক্ষিত হয়, যা পরিবর্তিত আইটেমের পূর্ববর্তী এবং বর্তমান অবস্থা ধারণ করে।
2. Real-time Data Processing: DynamoDB Streams এর সাহায্যে আপনি ডেটার পরিবর্তন রিয়েল-টাইমে প্রসেস করতে পারেন। যখন কোনো ডেটা পরিবর্তিত হয়, তখন একটি স্ট্রিম রেকর্ড তৈরি হয় এবং আপনি সেটি অন্য সার্ভিসে পাঠাতে বা প্রসেস করতে পারেন। এটি বিশেষভাবে উপকারী যখন রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যানালাইসিস বা ইভেন্ট-ড্রিভেন আর্কিটেকচার প্রয়োজন হয়।
3. Integration with AWS Lambda: DynamoDB Streams এর অন্যতম শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য হলো এর সাথে AWS Lambda-এর ইন্টিগ্রেশন। আপনি DynamoDB Stream এ ডেটা পরিবর্তনের প্রতি ট্রিগার সেট করতে পারেন, যাতে কোনো ডেটা পরিবর্তন ঘটলে একটি Lambda ফাংশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালু হয়। এটি অটোমেটেড প্রসেসিং, ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন, বা কাস্টম ইভেন্ট হ্যান্ডলিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হতে পারে।
4. Retention Period: DynamoDB Streams-এ ডেটা 24 ঘণ্টা পর্যন্ত সংরক্ষিত থাকে। এর মানে হল, আপনি যেকোনো পরিবর্তনের পর ২৪ ঘণ্টার মধ্যে সেই পরিবর্তনের স্ট্রিম রেকর্ডগুলি অ্যাক্সেস করতে পারবেন।

DynamoDB Streams এর গুরুত্ব:

1. Real-time Change Data Capture (CDC): DynamoDB Streams ব্যবহার করে আপনি Change Data Capture (CDC) কার্যকরভাবে বাস্তবায়ন করতে পারেন। অর্থাৎ, আপনি যখনই DynamoDB টেবিলের ডেটা পরিবর্তন করবেন, সেই পরিবর্তনগুলি স্ট্রিম হিসেবে ক্যাপচার করা হবে, যা পরবর্তীতে রিয়েল-টাইম অ্যানালাইসিস বা সিঙ্ক্রোনাইজেশন কাজে ব্যবহৃত হবে।

   উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ই-কমার্স সাইটের অর্ডার টেবিলের পরিবর্তন ট্র্যাক করতে পারেন এবং সেই অনুযায়ী স্টক আপডেট করতে পারেন।

2. Event-driven Architecture: DynamoDB Streams এর সাহায্যে আপনি Event-driven Architecture তৈরি করতে পারেন। যখন একটি ডেটা পরিবর্তন হয়, তখন একটি ইভেন্ট তৈরি হয়, যা Lambda বা অন্যান্য সার্ভিস দ্বারা প্রসেস করা যেতে পারে। এই ধরনের আর্কিটেকচার ডিস্ট্রিবিউটেড সিস্টেমে রিয়েল-টাইম প্রসেসিং এবং অটোমেশন নিশ্চিত করে।
3. ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন: DynamoDB Streams ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন সিস্টেম তৈরি করতে সহায়তা করে। যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনে একাধিক ডেটাবেস থাকে, তবে আপনি DynamoDB Streams ব্যবহার করে এক ডেটাবেসের পরিবর্তন অন্য ডেটাবেসে সিঙ্ক্রোনাইজ করতে পারেন।
4. ডেটা বিশ্লেষণ: DynamoDB Streams ডেটা বিশ্লেষণের জন্যও খুব কার্যকর। আপনি স্ট্রিমের মাধ্যমে নতুন ডেটা ইনসার্ট, আপডেট, বা ডিলিট হওয়ার সাথে সাথে ডেটা লজিক্যালি বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং সেই অনুযায়ী কার্যক্রম নিতে পারেন (যেমন গ্রাফ, রিপোর্ট, বা কাস্টম অ্যালার্টস তৈরি করা)।
5. ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং লগিং: DynamoDB Streams স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটার পরিবর্তনের ইতিহাস সংরক্ষণ করে। এর ফলে আপনি সহজে পরিবর্তনগুলোর ইতিহাস ট্র্যাক করতে পারেন এবং প্রয়োজনে লগিং ও ডিবাগিংয়ের জন্য ব্যবহার করতে পারেন।

DynamoDB Streams ব্যবহার করার কিছু বাস্তব উদাহরণ:

1. Real-time Analytics: আপনি DynamoDB টেবিলের স্ট্রিমে পরিবর্তন ট্র্যাক করে রিয়েল-টাইম বিশ্লেষণ করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি ফিনান্সিয়াল অ্যাপ্লিকেশন যেখানে ট্রানজেকশনের পরিবর্তনগুলো ট্র্যাক করা হয় এবং সে অনুযায়ী গ্রাফ বা ড্যাশবোর্ড আপডেট করা হয়।
2. Data Replication: যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশন ক্লাউডে একাধিক DynamoDB টেবিল ব্যবহার করে, আপনি Streams ব্যবহার করে ডেটা রিপ্লিকেশন বা ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন কার্যকরভাবে করতে পারবেন।
3. ইভেন্ট-ড্রিভেন টাস্ক অটোমেশন: একটি Lambda ফাংশন দিয়ে DynamoDB Stream ট্র্যাক করলে, আপনার টেবিলের ডেটা পরিবর্তন হলে স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন কাজ করতে পারবে, যেমন:
   • ডেটা সংশোধন বা ব্যাকআপ।
   • লগিং, অ্যালার্ট সিস্টেম বা পুশ নোটিফিকেশন।

DynamoDB Streams-এ কিভাবে কাজ করা যায়?

1. Streams কনফিগারেশন: DynamoDB টেবিলের জন্য স্ট্রিম অ্যাক্টিভেট করতে, আপনাকে Stream Specification কনফিগার করতে হবে। এটি একটি টেবিলের জন্য স্ট্রিমের কার্যকারিতা সক্রিয় করবে, এবং আপনি চাইলে স্ট্রিমের কন্টেন্টটি কীভাবে দেখতে চান তা নির্ধারণ করতে পারেন (যেমন, শুধুমাত্র নতুন আইটেম, পুরানো আইটেম, বা দুটি)।
2. Lambda Integration: আপনি DynamoDB Streams এর সাথে AWS Lambda ইন্টিগ্রেট করে কোনো ডেটা পরিবর্তন হলে নিজে থেকেই ট্রিগার করতে পারেন। এর মাধ্যমে একটি ইভেন্ট-ড্রিভেন আর্কিটেকচার তৈরি হয়, যেখানে Lambda ফাংশন স্ট্রিম রেকর্ড প্রসেস করে বিশেষ কিছু কার্যক্রম করতে পারে।

সারাংশ:
DynamoDB Streams একটি অত্যন্ত শক্তিশালী ফিচার যা ডেটার পরিবর্তন ট্র্যাক করতে, রিয়েল-টাইম ডেটা প্রসেস করতে, এবং ইভেন্ট-ড্রিভেন আর্কিটেকচার তৈরি করতে সহায়তা করে। এটি কাস্টম অটোমেশন, ডেটা সিঙ্ক্রোনাইজেশন এবং রিয়েল-টাইম অ্যানালাইসিসের জন্য একদম আদর্শ একটি টুল।