light mode
night mode
ডাইনামোডিবি (DynamoDB)
DynamoDB পরিচিতি DynamoDB কী? NoSQL ডেটাবেস এবং DynamoDB এর ভূমিকা DynamoDB এর বৈশিষ্ট্য এবং সুবিধা Use Cases: কখন DynamoDB ব্যবহার করা উচিত? DynamoDB ইনস্টলেশন এবং কনফিগারেশন AWS Management Console এ DynamoDB অ্যাক্সেস করা DynamoDB Local ইনস্টল করা (Development এর জন্য) AWS CLI দিয়ে DynamoDB কনফিগার করা DynamoDB SDK সেটআপ করা (Python, JavaScript, Java) DynamoDB এর মূল ধারণা Tables, Items, এবং Attributes Primary Key এবং Sort Key এর ধারণা Partition Key এবং Data Distribution Read এবং Write Capacity Units (RCU, WCU) Table তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট DynamoDB তে নতুন Table তৈরি করা Primary এবং Sort Key কনফিগার করা Table Capacity Mode: Provisioned vs On-Demand Table Scaling এবং Auto Scaling কনফিগারেশন DynamoDB এ Data Operations Data Insert, Update, এবং Delete করা Batch Write এবং Batch Read অপারেশন Condition Expressions এবং Optimistic Locking Query এবং Scan অপারেশন Indexes এবং Performance Optimization Secondary Indexes (Global এবং Local Secondary Indexes) Global Secondary Index (GSI) এবং Local Secondary Index (LSI) এর মধ্যে পার্থক্য Index তৈরি এবং ম্যানেজমেন্ট Index ব্যবহার করে Query Optimization DynamoDB Query এবং Scan অপারেশন Query এর বেসিক ধারণা এবং ব্যবহার Filter Expressions এর মাধ্যমে Data Query Query এবং Scan এর মধ্যে পার্থক্য Pagination এবং Result Limit সেট করা DynamoDB Streams DynamoDB Streams কী এবং এর গুরুত্ব Streams কনফিগারেশন এবং ব্যবহার Real-time Data Processing এবং Lambda Integration Streams এর মাধ্যমে Change Data Capture (CDC) Transactions in DynamoDB Transactions কী এবং কিভাবে কাজ করে? Transactional Reads এবং Writes ACID Compliance in DynamoDB Transactional API ব্যবহার করা DynamoDB Performance Tuning Query এবং Scan এর Performance Optimization Partitioning এবং Data Distribution Techniques Read/Write Capacity Units (RCU/WCU) অপটিমাইজ করা Auto Scaling এবং Throughput Management DynamoDB Security এবং Access Control AWS IAM এর মাধ্যমে Access Control Encryption at Rest এবং In-Transit VPC Endpoint Integration DynamoDB এর সাথে KMS Integration DynamoDB Streams এবং Lambda Integration Lambda দিয়ে DynamoDB Streams প্রসেসিং Real-time Data Trigger কনফিগারেশন Event-driven Architecture এবং Use Cases Data Processing Automation Data Backup এবং Restore পদ্ধতি Point-in-Time Recovery (PITR) কনফিগারেশন DynamoDB Automated এবং Manual Backup Backup এবং Restore অপারেশন Data Recovery এবং Disaster Recovery Planning DynamoDB Global Tables Global Tables কী এবং কেন ব্যবহার করবেন? Multi-Region Data Replication Global Tables কনফিগারেশন এবং ম্যানেজমেন্ট Global Tables এর Data Consistency এবং Latency DynamoDB TTL (Time to Live) কনফিগারেশন TTL কী এবং কিভাবে কাজ করে? Data Expiration এবং Management TTL কনফিগারেশন এবং Monitoring TTL এর মাধ্যমে Storage Optimization DynamoDB Pricing এবং Cost Optimization Pricing Model: On-Demand এবং Provisioned Capacity Read/Write Capacity Units এর জন্য কস্ট ক্যালকুলেশন DynamoDB Accelerator (DAX) ব্যবহার করে কস্ট অপটিমাইজেশন DynamoDB Reserved Capacity এবং এর সুবিধা DynamoDB Accelerator (DAX) DAX কী এবং এর ব্যবহার DAX Cluster তৈরি এবং কনফিগারেশন DAX Cache এবং Latency Optimization DAX এর Performance Improvement Techniques Monitoring এবং Troubleshooting DynamoDB এর Monitoring Tools (CloudWatch) Performance Metrics এবং Monitoring কনফিগারেশন Error Logs এবং Query Troubleshooting Alarms এবং Alerts সেট করা DynamoDB API Integration DynamoDB এর সাথে API Integration AWS SDK ব্যবহার করে ডেটাবেস অপারেশন API Authentication এবং Security API Performance Tuning DynamoDB Best Practices Schema Design Best Practices Data Partitioning এবং Indexing Strategies Performance এবং Cost Optimization Techniques Security এবং Compliance Best Practices DynamoDB Advanced Topics Eventual এবং Strong Consistency DynamoDB এর সাথে Big Data Integration Serverless Architecture এবং DynamoDB DynamoDB এর ভবিষ্যৎ উন্নয়ন এবং সম্প্রসারণ

Data Processing Automation

Database Tutorials - ডাইনামোডিবি (DynamoDB) DynamoDB Streams এবং Lambda Integration |
251
251

ডেটা প্রসেসিং অটোমেশন বলতে বোঝানো হয় প্রযুক্তির মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ, বিশ্লেষণ, রূপান্তর এবং সংরক্ষণ প্রক্রিয়া মানুষের হাতছাড়া করার জন্য অটোমেট করা। Amazon DynamoDB এর ক্ষেত্রে, ডেটা প্রসেসিং অটোমেশন অর্জন করতে AWS Lambda, DynamoDB Streams, AWS Glue, এবং Amazon Kinesis এর মতো বিভিন্ন AWS সার্ভিস ব্যবহার করা যেতে পারে, যা রিয়েল-টাইম ডেটা আপডেট, ব্যাকআপ, রূপান্তর এবং আরও অনেক কাজ অটোমেট করতে সাহায্য করে।

এটি মূলত একটি ইভেন্ট-ড্রিভেন সিস্টেম তৈরি করতে সাহায্য করে, যেখানে ডেটার কোনও পরিবর্তন ঘটলেই নির্দিষ্ট কাজ বা প্রসেসিং স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পাদিত হয়।

DynamoDB এর সাথে ডেটা প্রসেসিং অটোমেশন এর মূল উপাদানসমূহ:

  1. DynamoDB Streams:

    • DynamoDB Streams আপনার DynamoDB টেবিলের ডেটা পরিবর্তনগুলো (যেমন ইনসার্ট, আপডেট এবং ডিলিট) ট্র্যাক করে এবং সেই ডেটা রিয়েল-টাইমে প্রসেস করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
    • Use Case: একটি নির্দিষ্ট পরিবর্তন ঘটলে (যেমন নতুন আইটেম যোগ হওয়া) একটি AWS Lambda ফাংশন চালানো, যা ডেটা প্রসেস করে বা অন্য সিস্টেমে আপডেট করে।

    উদাহরণ: যদি কোনো অর্ডার DynamoDB টেবিলে যোগ করা হয়, তাহলে Lambda ফাংশন ট্রিগার হবে এবং অর্ডার প্রক্রিয়া বা ইনভয়েস জেনারেট করবে।

    উদাহরণ (Python - Lambda with DynamoDB Streams):

    import json
import boto3

def lambda_handler(event, context):
    dynamodb = boto3.client('dynamodb')
    
    # প্রতিটি রেকর্ড প্রসেস করা
    for record in event['Records']:
        # রেকর্ডের ডিটেইলস বের করা
        if record['eventName'] == 'INSERT':
            new_item = record['dynamodb']['NewImage']
            # নতুন আইটেম প্রসেস করা (যেমন: ইনভয়েস তৈরি, ইমেইল পাঠানো)
            print(f"নতুন রেকর্ড যোগ হয়েছে: {json.dumps(new_item)}")

  2. AWS Lambda Integration:

    • AWS Lambda ব্যবহার করে আপনি নির্দিষ্ট ইভেন্টের মাধ্যমে কোড রান করতে পারেন, যেমন DynamoDB Streams থেকে ডেটা পরিবর্তনের পর কোড রান করা। এর মাধ্যমে আপনি ডেটা প্রসেসিংয়ের বিভিন্ন কাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সম্পাদন করতে পারেন, যেমন ডেটা রূপান্তর, অ্যানালিটিক্স, বা অন্য সিস্টেমে সিঙ্ক্রোনাইজেশন।
    • Use Case: DynamoDB টেবিলে একটি নতুন অর্ডার যুক্ত হলে, Lambda ফাংশন ট্রিগার হবে এবং সেই অর্ডারের ইনভয়েস তৈরি করবে এবং সেগুলি Amazon S3 এ সংরক্ষণ করবে।

    উদাহরণ (Node.js - Lambda with DynamoDB Stream Trigger):

    exports.handler = async (event) => {
    for (const record of event.Records) {
        if (record.eventName === 'INSERT') {
            const newItem = record.dynamodb.NewImage;
            console.log("নতুন আইটেম:", newItem);
            // এখানে আপনি নতুন আইটেমের উপর কাজ করতে পারেন, যেমন:
            // - ইনভয়েস তৈরি করা
            // - অন্য সিস্টেমে ডেটা আপডেট করা
        }
    }
};

ডেটা প্রসেসিং অটোমেশন এর উপকারিতা:

  1. রিয়েল-টাইম প্রসেসিং:
    • আপনি রিয়েল-টাইমে ডেটা পরিবর্তন ট্র্যাক করে তা দ্রুত প্রক্রিয়াকরণ করতে পারবেন। উদাহরণস্বরূপ, নতুন অর্ডার আসার সাথে সাথে ইনভয়েস তৈরি করা।
  2. স্বয়ংক্রিয় ইন্টিগ্রেশন:
    • Lambda ফাংশন ব্যবহার করে বিভিন্ন AWS সেবা যেমন Amazon S3, SNS (Simple Notification Service), SQS (Simple Queue Service) ইত্যাদির সাথে ইন্টিগ্রেশন করতে পারবেন।
  3. পারফরম্যান্স অপটিমাইজেশন:
    • আপনার ডেটা প্রসেসিং সিস্টেম আরও দ্রুত এবং স্কেলেবল হয়ে উঠবে, কারণ কোনো ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়া পুরো প্রক্রিয়াটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালিত হবে।

শেষ কথা:

DynamoDB Streams এবং AWS Lambda এর মাধ্যমে ডেটা প্রসেসিং অটোমেশন আপনার অ্যাপ্লিকেশনগুলির কার্যকারিতা এবং স্কেলেবিলিটি ব্যাপকভাবে উন্নত করতে পারে। এটি আপনার সিস্টেমে রিয়েল-টাইম ইভেন্ট-ড্রিভেন প্রসেসিং যোগ করে, যা সিস্টেমের সাড়া দেয়ার সময় কমাতে এবং দ্রুত তথ্য প্রক্রিয়া করতে সাহায্য করে।

common.content_added_by
Md Azizur Rahman

common.read_more

Lambda দিয়ে DynamoDB Streams প্রসেসিং Real-time Data Trigger কনফিগারেশন Event-driven Architecture এবং Use Cases
টপ রেটেড অ্যাপ

স্যাট অ্যাকাডেমী অ্যাপ

আমাদের অল-ইন-ওয়ান মোবাইল অ্যাপের মাধ্যমে সীমাহীন শেখার সুযোগ উপভোগ করুন।

ভিডিও
লাইভ ক্লাস
এক্সাম
ডাউনলোড করুন

common.or

auth.dont_have_account auth.register

Promotion