Hola a todos, y bienvenidos de nuevo.
Ahora, en el video de hoy, hablaremos sobre el modelo de consistencia general específicamente relacionado
con Dynamo DB.
Ahora, dado que Dynamo DB es un servicio administrado en Dynamo DB, todos sus datos se almacenan en el SSD y se replican automáticamente
en múltiples zonas de disponibilidad en la región de Amazon, lo que a su vez proporciona alta disponibilidad
y durabilidad de datos integradas.
Por ejemplo, aquí tiene una tabla de base de datos de Dynamo y hay tres zonas de disponibilidad en la región.
Ahora, si continúa y agrega algunos datos a la base de datos de Dynamo en segundo plano, estos datos se replicarán
en todas las zonas de disponibilidad.
Ahora, en caso de que una de las zonas de disponibilidad se caiga, Dynamo DB aún puede recuperar los datos
de las otras zonas de disponibilidad aquí.
Ahora, una cosa importante para recordar en esta etapa está asociada con la línea de tiempo de consistencia.
Entonces, cuando su aplicación escribe los datos en la tabla DB de Dynamo y recibe una respuesta de 200 OK, ha
ocurrido lo correcto y es duradero detrás de escena.
Ahora también tenga en cuenta que estos datos que se escriben eventualmente serán consistentes en toda la ubicación de almacenamiento,
generalmente dentro de un segundo o menos.
Entonces, esto es muy similar a lo que estamos discutiendo cuando escribe algunos datos en la base de datos
de Dynamo, ya que se replica y se agrega en varias zonas de disponibilidad, estos datos finalmente serán consistentes en todas
las ubicaciones de almacenamiento.
No es que en la misma duración pueda ser de milisegundos.
Los datos serían coherentes en toda la zona de disponibilidad.
Puede suceder que en esta etapa vea que estos nuevos datos son coherentes en las dos zonas de disponibilidad, pero no
se agregan en la zona de disponibilidad tres o puede decir que no se actualizan en la zona de disponibilidad
tres a partir de esta duración. .
Está bien.
Entonces, esta eventual consistencia suele ser dentro de un segundo o menos.
Ahora viene el importante concepto de lectura de consistencia eventual.
Por lo tanto, cuando lea los datos de la tabla DB de Dynamo, es posible que la respuesta no refleje el resultado de la operación
correcta completada recientemente, y esta respuesta puede incluir algunos datos obsoletos o algunos datos más antiguos.
Y si repite su solicitud de lectura después de un corto período de tiempo, la respuesta debería devolver los datos
más recientes aquí.
Así que este es el básico de una eventual lectura consistente.
Ahora también tiene algo llamado lectura fuerte y consistente.
Ahora, cuando solicita una lectura fuerte y consistente, Dynamo DB devuelve una respuesta con los datos más actualizados que reflejan
las actualizaciones de todas las operaciones de escritura anteriores que se realizaron correctamente.
Entonces, en Dynamo DB, vamos a crear rápidamente una nueva tabla aquí.
Usaremos una configuración personalizada y en la calculadora de capacidad que tiene aquí debajo de la consistencia de lectura, eventualmente
tiene consistencia, fuerte, consecuente y transaccional.
Para el video de hoy, estamos más enfocados hacia una consistencia consistente y fuerte.
Esto es lo que estamos investigando ahora, ya que discutimos que eventualmente la consistencia puede dar como resultado algunos
datos obsoletos basados en una operación de tasa muy reciente que ocurrió en el Dynamo.
DB Entonces, para superar esto en caso de que no necesite datos obsoletos, hay muchas aplicaciones en las
que no puede permitirse tener datos obsoletos.
Entonces, en tales casos, puede optar por una consistencia fuerte.
Ahora, en este caso, es posible que no haya disponible un líder de consistencia fuerte si hay un retraso en la red o una
interrupción.
En este caso, Dynamo DB le devolverá inmediatamente un error 500.
El segundo es una fuerte consistencia.
Puede tener una latencia más alta que la del derecho eventualmente consistente.
Y el tercer punto importante es que la lectura sólida y consistente usa más capacidad de rendimiento que la lectura
consistente final.
Ahora, en una descripción general de alto nivel, una cosa que debe tener en cuenta es que, de forma predeterminada, generalmente se usa la lectura
consistente eventualmente.
También puede seleccionar la lectura fuerte y consistente, pero no es que tenga un costo adicional.
Por ejemplo, avancemos y modifiquemos el conjunto de valores aquí para una lectura fuerte y consistente.
Tiene un costo de $ 25 por mes.
Si selecciona una lectura consistente eventualmente, le costará $ 24 por mes.
Por lo tanto, algunas cosas importantes a tener en cuenta, ya que estamos discutiendo que Dynamo DB utiliza las lecturas eventualmente
consistentes, a menos que continúe y especifique lo contrario.
Por lo tanto, varias operaciones, como la operación de lectura relacionada con la obtención del elemento, la consulta y el escaneo, proporcionan un parámetro
de lectura consistente.
Y este parámetro es algo que puede configurar para especificar la tasa consistente fuerte.
Por ejemplo, cuando utiliza el elemento de olvido del comando Dynamo DB SEAL Command, puede especificar un guión, un guión, un lector coherente,
un guerrero, y esto seguirá adelante y utilizará la lectura coherente fuerte para adaptarse a este específico.
Item, así que analicémoslo rápidamente.
Por lo tanto, en el dínamo, normalmente del elemento de puerta, que básicamente obtiene el elemento de la tabla DB de
Dynamo, tiene una opción de lectura constante y tasa no constante.
Bajemos un poco.
Entonces, si observa la descripción aquí, establece que determina el modelo de coherencia de lectura.
Si se establece en verdadero, entonces la operación usa una lectura fuerte y consistente.
De lo contrario, la operación utiliza la lectura coherente final.
Entonces, así es como también puede especificar como parte de su aplicación, en caso de que lo desee.
Excelente.
Esa es la descripción general de alto nivel sobre el modelo de consistencia.
Y con esto concluirá el vídeo de hoy.