Dimensionamiento de la capacidad con Amazon DynamoDB (Español LATAM) | Amazon DynamoDB Capacity Sizing (LATAM Spanish)

Información general sobre el laboratorio

AnyCompany está desarrollando una nueva aplicación de base de datos de películas. La aplicación permitirá a los usuarios buscar películas por título, año en que se lanzaron, actores de la película, clasificación, etc. AnyCompany eligió Amazon DynamoDB como servicio de base de datos para almacenar la información sobre todas las películas a las que hará referencia la aplicación.

Como desarrollador senior de aplicaciones recién contratado en AnyCompany, se le ha pedido que determine la configuración de capacidad más eficiente y rentable para la aplicación de base de datos de películas. En este laboratorio, utilizará el modo de capacidad de lectura/escritura aprovisionada de Amazon DynamoDB para administrar la capacidad de producto. Utilizará Amazon CloudWatch para supervisar diferentes métricas de DynamoDB, lo que afecta el rendimiento de su aplicación.A continuación, utilizará la función de escalado automático de Amazon DynamoDB para ajustar dinámicamente capacidad de rendimiento aprovisionada en la tabla, para gestionar los aumentos repentinos del tráfico sin limitación. Ejecutará scripts de Python que utilizan AWS SDK for Python (Boto3) para modificar la configuración de capacidad de la tabla para solucionar los problemas de rendimiento.

Temas tratados

Al final de este laboratorio, podrá hacer lo siguiente:

• Generar cargas de prueba de muestra en la tabla de DynamoDB mediante el SDK de AWS para Python (Boto3).
• Corregir los errores de limitación modificando la configuración de la capacidad aprovisionada con AWS SDK.
• Utilizar las métricas de Amazon CloudWatch DynamoDB para ver la capacidad de la tabla y las estadísticas de limitación.
• Habilitar Auto Scaling en una tabla de DynamoDB mediante el SDK de AWS.
• Explicar cómo los modos de administración de capacidad de Amazon DynamoDB pueden afectar al rendimiento.

Conocimientos técnicos requeridos

Para completar correctamente este laboratorio, debe estar familiarizado con la navegación básica de AWS Management Console, los conceptos de base de datos NoSQL, el lenguaje de programación Python y estar cómodo editando scripts mediante un editor de texto.

Tecla de icono

A lo largo de este laboratorio, se utilizan varios iconos para llamar la atención sobre ciertos aspectos de la guía. En la siguiente lista, se explica el propósito de cada ícono:

• El icono del teclado especifica que debe ejecutar un comando.
• El icono del portapapeles indica que puede verificar el resultado de un comando o archivo editado comparándolo con el ejemplo proporcionado.
• El icono de nota especifica sugerencias, consejos, orientación o asesoramiento importantes.
• El icono del círculo “i” especifica dónde encontrar más información.
• La persona con un icono de marca de verificación indica la oportunidad de comprobar sus conocimientos y probar lo que ha aprendido.