在DynamoDB中删除GSI需要费用吗？

在DynamoDB中删除GSI（Global Secondary Index）不需要额外费用。DynamoDB是亚马逊AWS提供的一种全托管的NoSQL数据库服务，它提供了灵活的、可扩展的、高性能的数据存储解决方案。

GSI是DynamoDB中的一种索引类型，它允许开发人员在表中创建多个非主键属性的索引，以便更灵活地查询数据。当不再需要某个GSI时，可以通过DynamoDB控制台、AWS SDK或AWS CLI等方式进行删除操作。

删除GSI不会产生额外费用，因为DynamoDB的计费模型主要基于存储容量、读写吞吐量以及数据传输等因素。删除GSI只是对表结构进行修改，并不涉及数据的实际删除或迁移，因此不会产生额外费用。

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本文档主要介绍如何实时迁移AWS DynamoDB数据到腾讯云TcaplusDB。TcaplusDB是腾讯推出的一款全托管NoSQL数据库服务，专为游戏设计，立志于打造面向全球的精品云存储产品，提供高性能、低成本、易扩展、稳定、安全的存储服务。TcaplusDB与DynamoDB类似，数据模型采用的是KV和文档两种类型，以表为组织管理单位。相对DynamoDB表的schema-free模式，TcaplusDB采用的是schema架构，即需要用户提前定义好表的schema，但与传统关系型表结构定义相比，TcaplusDB支持更丰富的数据结构，如支持多层嵌套，满足多样化的数据定义需求。

作为一款面向开发者的低代码平台，码匠提供了丰富的数据连接能力，能帮助用户快速、轻松地连接和集成多种数据源，包括关系型数据库、非关系型数据库、API 等。平台提供了可视化的数据源配置界面和强大的数据映射和转换能力，用户可以将数据源与应用进行无缝连接，实现数据的快速读取和写入。同时，平台还支持多种数据格式的导入和导出，用户可以将数据快速导入到应用中，或将应用中的数据导出到本地进行分析和处理。此外，平台还提供强大的数据监控和报警功能，用户可以实时监控数据的状态和变化，并在数据异常时接收预警信息，保障数据的安全性和可靠性。本篇文章将继续带大家了解码匠中的数据连接。

AWS 15 年（1）：从 Serverful 到 Serverless

2006年，AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2，这也是AWS正式发布的前两个服务，开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年，AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年（2021年）的AWS re:Invent大会上，AWS又发布三个Serverless新品：Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史（2006到2021年），也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史，一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。

企业在与多个云供应商合作之前，需要评估他们的计算，存储，安全性，以及更多的服务。企业必须从多个云提供商中进行选择。亚马逊网络服务公司无疑是最大的行业巨头，而微软Azure提供了竞争日益激烈的整套服务。谷歌云平台对于那些可以使用谷歌的基础设施处理大数据需求的企业具有吸引力。IBM公司和Rackspace公司则紧随行业三巨头之后。企业可能不想被捆绑得太紧密，一个单一的云供应商。在一个云提供的专门服务并不总是可以在另一个。在其他情况下，一个组织内各部门可能已经开发出不同的平台上的服务，需要集中云计算管理团队，

DynamoDB 是亚马逊 AWS 的一种高性能、全托管的 NoSQL 数据库服务。作为一种数据源，DynamoDB 能够提供高度可扩展性、低延迟和可靠性。它支持多种数据类型和数据模型，包括键-值、文档和图形数据。DynamoDB 的数据模型非常灵活，可以根据需要对数据进行读取和写入。此外，DynamoDB 还提供了强大的数据查询和扫描功能，可以根据指定的条件快速查找和获取数据。DynamoDB 还支持 ACID 事务，可以确保数据一致性和完整性。DynamoDB 可以轻松地与其他 AWS 服务集成，例如 Lambda、API Gateway、Elasticsearch 等，可以构建高效、高可用的应用程序和服务。

欢迎使用 moform，一个无需注册、基于 Serverless 的开源表单系统。在使用开发了一个精简版的 Serverless 日志存储系统 molog 之后。我便想开发一个更实用的 Serverless 应用，在一个微信群里，看到了使用金数据已经填满（每月 50 条的限额）的问题，便想表单这是一个非常合适的场景。毕竟表单作为一个数据分析的工具，本身也是事件驱动的。任何能够用 Serverless 架构实现的应用系统，最终都必将用 Serverless 实现。 Showcase 基于 Serverle

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Certification Vending Machine: 智能设备接入 AWS IoT 平台解决方案

AWS IoT 平台为了保证终端设备通信的安全性，终端设备与 AWS IoT 平台的 MQTT 通信使用基于证书的 TLS 1.2 双向认证体系。即 IoT 平台会验证当前设备使用的证书是否可信，同时，终端设备也会验证 IoT 平台使用的 CA 证书是否可信。

Google Earth Engine——GTOPO30: Global 30 Arc-Second Elevation全球数字高程模型（DEM），水平网格间距为30角秒（约1公里）。

GTOPO30 is a global digital elevation model (DEM) with a horizontal grid spacing of 30 arc seconds (approximately 1 kilometer). The DEM was derived from several raster and vector sources of topographic information. Completed in late 1996, GTOPO30 was developed over a three-year period through a collaborative effort led by the U.S. Geological Survey's Center for Earth Resources Observation and Science (EROS). The following organizations participated by contributing funding or source data: the National Aeronautics and Space Administration (NASA), the United Nations Environment Programme/Global Resource Information Database (UNEP/GRID), the U.S. Agency for International Development (USAID), the Instituto Nacional de Estadistica Geografica e Informatica (INEGI) of Mexico, the Geographical Survey Institute (GSI) of Japan, Manaaki Whenua Landcare Research of New Zealand, and the Scientific Committee on Antarctic Research (SCAR).

AI跑车引擎之向量数据库一览

1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。

Repokid：一款针对AWS的分布式最小权限高速部署工具

Repokid是一款针对AWS的分布式最小权限高速部署工具，该工具基于Aardvark项目的Access Advisor API实现其功能，可以帮助广大研究人员根据目标AWS账号中的IAM角色策略移除多余服务被授予的访问权限。

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