terraform 作为开源软件，既有开源软件生态丰富代码相对难以作恶的优势，又有开源软件只重视核心功能不注重使用体验的劣势。...状态管理是 terraform 用户体验非常差的一环，由于没有提供相应的功能，客户只能自己在开源社区里找解决方案。目前 AWS 上常用的方案是 S3 存储状态，DynamoDB 用来加锁。...这使得 pulumi 上手的难度比 terraform 瞬间低了一个层级。 pulumi 另一个特点是使用你所熟悉的编程语言来编写 devOps 代码。...可以看到，在做这样简单的资源管理时，pulumi 代码和 terraform 代码无论是长度还是逻辑都差不多，但当你想写如下的代码时，两者高下立现： for (let item of require("...设计系统的架构受制于产生这些设计的组织的沟通结构。 因而应用 pulumi 意味着组织架构的调整，所以新兴公司（穷小子）更容易使用 pulumi，而传统公司（富二代）更容易使用 terraform。
每个用户长期免费25G容量，可以考虑当自己的应用突破Leancloud限制时使用 还需要考察请求费用、流量费用、响应时间，以及完整的计价方式 计价方式 官方地址 25 WCUs and 25 RCUs...事务请求需要两个容量单位。在 DynamoDB 中，事务请求与标准请求的不同之处在于，它保证单个事务集合中包含的所有操作将同时成功或失败。而对于大型项目，处理相同的请求率可能需要更多的容量单位。...要详细了解您的表所需的容量单位估算信息，请参阅使用 DynamoDB 中的表。...所以免费套餐的请求数量大概是每秒25个读请求，25个写请求，每月请求129,600,000次，约1.2亿次 中文文档 访问速度测试 列出所有区域： 不能通过 AWS 账户描述或访问其他区域，例如 AWS...(截止20190619) 接口适配 似乎parse server提供了直接使用aws DynamoDB的接口，简化操作 github地址
支持分布式集群构建 腾讯自研的 MongoDB 分布式集群，将数据通过片键存储在多台物理机上，实现存储容量无上限的能力；同时也能分摊负载，兼容绝大部分的原生协议。...一键式创建和扩容，极大的提高了构建海量分布式存储系统的效率 兼容 DynamoDB 协议 DynamoDB 是一个支持文档和键值存储模型的且具有高可扩展性的 NoSQL 数据库服务。...您还可以将 MongoDB 当作缓存服务器使用，合理规划热数据；其性能与其他常用缓存服务器相当，同时还为您提供更丰富的查询方式。...读写分离 很多对数据及时性要求不是特别苛刻的应用，可通过购买 MongoDB 主实例的一个或者多个只读实例来实现读写分离需求，通过只读实例读操作来满足大量读应用需求，减轻主库压力。...所有写请求会被发到主节点，主实例和只读实例之间会自动进行数据同步。
DynamoDB 是一个共享型的数据库云服务 共享型的数据库云服务，是指一台机器上的CPU、内存及磁盘资源会给多用户使用。...如果用户的读/写请求量变大，就得提高读/写请求的带宽上限，付更多的钱，DynamoDB同时会根据用户购买的带宽将数据分散到更多的机器上。...目前，单表最多支持10000个1KB读/写（相当于10MB/s的读写），单用户最多20000个1KB读/写（相当于20MB/s的读写）。如果需求增加，则需要填表单独申请。...DynamoDB 特性： 1） 稳定的性能保证（固态硬盘SSD进行存储，十毫秒内完成，处理请求速度不会随着数据量的增加而减慢） 2） 读/写流量限制预设Provisioned Throughput（用户必须指定对数据库的读.../写带宽，Amazon会按用户设置的读/写带宽收费） 3） 自动扩容 4） 强一致性（设置读流量上限时需要设置成实际读流量的两倍） 5） 完全分布式，无中心化架构（一个表上的数据可以分布到几百台机器上）
说到底，其实就是想要达到强一致性读的效果，但实际上是最终一致性。...DynamoDB 的 Cost 问题 在使用 DynamoDB 时一定要注意花销问题。...如上表所示，DynamoDB 中每百万写入容量单位 WCU 花费 1.25, 每 1KB 数据的写入会花费 1WCU, 如果是事务会加倍。...每百万的读取容量单位 RCU 花费 0.25, 每 4KB 的读会花费 0.5 个 RCU，如果是强一致性读会加倍。...所以在使用 DynamoDB 时，如果不是必须的操作，需要尽量避免使用强一致性读，并且通过尽可能将多次写操作合并为一次操作来减少写入的花销。
数据容量：其实是针对存储资源，每个物理机有容量总额，每个副本也有容量预期（能随着容量自动分裂，所以刚开始可能都比较小），表的分区副本创建时，需要为其寻找物理机资源余量大于其需求量的目标机器。...本文关注重点主要在 3 上，并且引入了流量单位：读容量单位 (RCUs) 和写容量单位 (WCUs)。...DynamoDB 使用某个中心服务（论文中就叫 Adaptive capacity，不确定该组件是额外引入的还是属于某个中心服务的一部分），来监控每个表的总配额和已耗容量。...论文中没有提，估计是使用滑动时间窗口之类的，但这类信号也不太好做，总会出现刻画不准或延迟太大的情况，不知道 DynamoDB 具体是如何实现的。...为了精确描述配额，DynamoDB 引入了衡量吞吐的概念：读写容量单位（read and write capacity units）。
如果有新的项目来写，将建立一个新的对象，然后使用batchWriteItem从DynamoDB AWS SDK写的新项目。...成功后，将创建并启用警报，当CPU降至某个阈值以下时，该警报将自动终止实例，将其用作完成训练的代理。...在AWS中，打开Lambda，DynamoDB，S3和EC2的服务页面并执行以下操作： Lambda：输入为空时触发火车功能 EC2：验证实例是否创建了适当的警报 DynamoDB：验证模型信息已更新...DynamoDB流触发器是比较初级的，并且在大容量环境中可能最终变得过于激进。更为健壮的解决方案可能是将新事件附加到文件中并分别对新事件进行计数，这也可以减轻每次训练运行时扫描整个表的负担。...如果EC2实例在每次运行后终止，最终将需要清除未使用的警报。如果使用了停止/启动一个实例的另一种方式，则警报也可以重新使用。 为了保护生产，应在训练工作中应用阈值，以免引入性能不佳的模型进行预测。
关于s3sec s3sec 是一款专门针对 AWS S3 实例的安全检测工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松检测目标AWS S3 Buckets的读取、写入和删除权限。...工具安装 广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/0xmoot/s3sec 工具使用 检查单个S3实例： echo "test-instance.s3...test-instance" | python3 s3sec.py 检查S3实例列表（多个实例）： cat locations | python3 s3sec.py 配置AWS CLI & 凭证 如需使用该工具的完整功能...安装好AWS CLI之后，我们将能够使用s3sec所提供的一系列更加高级的测试功能，其中包括未签名的读取、写入文件和删除文件。...在Kali Linux上安装AWS CLI 我们可以直接使用下列命令来安装AWS CLI： pip3 install awscli 获取AWS凭证（访问密钥ID和AWS秘密访问密钥） 1、在亚马逊的AWS
具体来说，读写一致性包括以下两个方面： 读一致性：当一个用户在读取数据时，如果其他用户正在对该数据进行写操作，系统应该保证读取操作能够看到最新的数据，而不是旧的数据。...写一致性：当多个用户同时对同一份数据进行写操作时，系统应该保证这些写操作按照某种顺序执行，以避免数据的冲突和不一致。 云数据库通过使用各种技术来实现读写一致性。其中一种常见的技术是使用锁机制。...当一个用户对数据进行读操作时，系统会给该数据加上读锁，这样其他用户就无法对该数据进行写操作。同样地，当一个用户对数据进行写操作时，系统会给该数据加上写锁，这样其他用户就无法对该数据进行读或写操作。...首先，我们创建了一个DynamoDB客户端对象。 然后，我们使用create_table方法创建了一个表格。这个方法需要指定表格的名称、主键和吞吐量。...接下来，我们使用get_waiter方法创建一个等待器对象，用于等待表格的创建完成。我们可以通过调用等待器对象的wait方法来等待表格的创建完成。 然后，我们使用get_item方法读取表格中的数据。
TFsec TFsec是一个专门针对Terraform代码的安全扫描工具，该工具能够对Terraform模板执行静态扫描分析，并检查出潜在的安全问题，当前版本的TFsec支持Terraform v0.12...功能介绍 检查所有提供的程序中是否包含敏感数据； 检查目标代码是否违反了AWS、Azure和GCP安全最佳实践建议； 扫描功能模块（目前只支持本地模块）； 计算表达式和值； 评估Terraform的功能函数...使用Brew或Linuxbrew安装： brew install tfsec 使用Chocolatey安装： choco install tfsec 除此之外，我们还可以直接访问该项目GitHub库的Releases...当然了，我们也可以使用go get来安装该工具： go get -u github.com/tfsec/tfsec/cmd/tfsec 工具使用 TFsec可以扫描指定的目录，如果没有指定需要扫描的目录...GitHub安全警报 如果你想整合GitHub安全警报的话，我们还可以使用tfsec-sarif-actionGitHub Action来运行静态分析，并将分析结果上传至GitHub安全警报标签中： 工具运行截图
文件通常包含您在项目中使用的任何 Terraform 提供程序的配置。...，可以使用 terraform destroy 命令。...在我们的设置说明期间创建的示例防护栏中，使用测试选项运行带有防护栏的模型调用并查询配置的被拒绝话题。重复查询至少 6 次，因为预构建规则设计用于警报高于 5 的高置信度阻止。...当警报计划运行时，我们可以看到 检测到异常高置信度不当行为阻止 的警报。...使用 Elastic 攻击发现功能分析这些警报时，脚本会创建攻击链，显示各种警报之间的关系，使分析人员清楚地了解多个警报可能是更大攻击的一部分。
原文地址 个人认为这篇写的特别好，列出了 Production Rediness Review 需要注意的各个潜在风险点。 下面是全文内容，对极少部分无关紧要的地方做了删减。...数据库 如果我们使用数据库，数据库团队是否验证和审查了数据结构？ 我们是否有存储数据的近似增长率（用于容量规划）？ 我们可以老化数据并删除特定年龄的数据吗？...如果有一个新的terraform状态： terraform 状态存储在哪里，谁可以访问它？ 此功能是否为 Terraform 状态添加了秘密？如果是，它们可以存储在机密管理器中吗？...如何衡量端到端的客户体验？ 我们是否为此服务制定了目标 SLA？ 我们知道映射到目标 SLA 的指标 (SLI) 是什么吗？ 我们是否有在未满足 SLI（以及 SLA）时触发的警报？...我们是否有与这些警报相关联的故障排除操作手册？ 对于与此功能相关的中断，发布推文或发布官方客户通知的门槛是多少？ 负责此服务的 oncall 轮换是否可以使用此服务？
在对桶命名时，建议采用符合DNS要求的命名规则，以便与CloudFront等其他AWS服务配合使用。 2、对象 数据：任意类型，但大小会受到对象最大容量的限制。...四、非关系型数据库服务SimpleDB和DynamoDB （一）非关系型数据库与传统关系数据库的比较 传统的关系数据库 非关系型数据库 数据模型 对数据有严格的约束 key和value可以使用任意的数据类型...（三）DynamoDB DynamoDB的特点： DynamoDB以表为基本单位，表中的条目同样不需要预先定义的模式。...DynamoDB中取消了对表中数据大小的限制，用户设置任意大小，并由系统自动分配到多个服务器上。DynamoDB不再固定使用最终一致性数据模型，而是允许用户选择弱一致性或者强一致性。...DynamoDB还在硬件上进行了优化，采用固态硬盘作为支撑，并根据用户设定的读/写流量限制预设来确定数据分布的硬盘数量。
通过DynamoDB Local，开发人员可以在本地使用DynamoDB API脱离真实的DynamoDB Web服务来开发应用。但可以获取到几乎和使用真实DynamoDB Web服务相同的效果。...但在实际的DynamoDB Web Service中，是存在一定延时的。因此如果需要更加接近实际DynamoDB的场景，就建议使用此项参数。...好了，说完参数的用法，开发人员就可以愉快的使用DynamoDB了。 ...在DynamoDB Local模式中，会有很强的读一致性。这是因为所有本地操作都是在本地完成的，几乎可以忽略脏数据的影响。除非用户的机器性能有点低.... Local模式不记录占用的容量。...在使用DynamoDB数据流时也有区别：DynamoDB Web Service所创建的分片会受到表分区的影响。而在Local模式中，不存在表分区。
Dynamicdb 平台中使用 Dynamodb 将失败的事件存储在控制表中发布。开发了一个再处理框架来处理失败的事件并按预定的频率将它们推送到控制表。 3. 为什么选择基于 CDC 的方法？...• 在基于 CDC 的情况下，我们通过在 MySQL 中启用 binlog（二进制日志）和在 Postgres 中启用 WAL（预写日志）来开始读取事务数据。...我们几乎所有的基础设施/资源都是通过 Terraform 创建的。SRE 在建立我们的大部分数据平台基础设施方面发挥了重要作用。...记录、监控和警报 尽管我们的基础设施是健壮的、容错的和高度可扩展的，但有时会出现可能导致基础设施停机的意外错误。...为了识别和解决这些问题，我们使用 Cloud watch 和 EFK（Elasticsearch、Fluentbit 和 Kibana）堆栈对我们数据平台中涉及的每个组件启用了监控和警报。
一起，ingester 将其状态注册到哈希环中，状态 JOINING 和 ACTIVE 都可以接收写请求，而 ACTIVE 和 LEAVING 的 ingesters 可以接收读请求。...在下列情况下，块被压缩并标记为只读： 当前块容量已满（该值可配置） 过了太长时间没有更新当前块的内容 刷新了 每当一个数据块被压缩并标记为只读时，一个可写的数据块就会取代它。...一个哈希 key，对所有的读和写都是必需的。 一个范围 key，写入时需要，读取时可以省略，可以通过前缀或范围进行查询。...该接口在支持的数据库中的工作方式有些不同： DynamoDB 原生支持范围和哈希键，因此，索引条目被直接建模为 DynamoDB 条目，哈希键作为分布键，范围作为 DynamoDB 范围键。...一组模式集合被用来将读取和写入块存储时使用的匹配器和标签集映射到索引上的操作。随着 Loki 的发展，Schemas 模式也被添加进来，主要是为了更好地平衡写操作和提高查询性能。
：包括版本控制系统（例如GitHub、GitLab或BitBucket）、数据存储系统（例如MySQL、PostreSQL或InfluxDB）、监视和警报系统（例如DataDog、New Relic或Grafana...图1-8：Terraform使用无主控服务器模式和无代理软件的架构 服务开通工具+配置管理工具 例如，搭配使用Terraform和Ansible，如图1-9所示。...图1-11：搭配使用Terraform、Packer、Docker和Kubernetes 小结 表1-4：流行的IaC工具的使用对比 Terraform入门 主题 详细信息 Terraform资源定义...这是所能获得的最简洁的代码。 Terragrunt还可以保持backend配置的简洁。不必为每个模块重复定义bucket、key、dynamodb_table等参数。...和DynamoDB表），然后运行terraform apply命令部署所有内容。
磁盘利用率：监控数据库服务器的磁盘使用情况，以判断系统的存储容量。 网络流量：监控数据库服务器的网络流量，以判断系统的网络状况。 查询性能：监控数据库的查询响应时间和吞吐量，以评估数据库的性能。...客户端和一个名为dynamodb_client的DynamoDB客户端。...然后，我们使用get_metric_statistics方法获取数据库的性能指标，如读取容量单位的平均值。接着，我们分析性能指标，如果读取容量过高，则输出相应的建议。...最后，我们使用update_table方法优化数据库的查询，将读取容量单位提高到200。 运行以上代码后，我们可以看到性能优化的输出结果，显示优化过程的状态和结果。...根据这个结果，我们发现读取容量过高，建议增加预配置容量。优化数据库的查询的输出结果显示了更新表格的配置，将读取容量单位提高到200。
Github CoPilot Terraform 生成器 — https://github.com/gofireflyio/aiac 这里有一篇最近的博客 关于用户使用 LLM 进行 Terraform...自然语言到命令 我发现 Warp 的自然语言到命令生成器非常有用，而不是使用 chatGPT 来查找新命令。但对于我第一次做的事情，或者如果我知道一个命令，我非常不愿意使用自然语言模式。...在向用户推销时，我经常发现，每当提到以下任何用例时，工程师的兴奋程度都会格外高： 在事件发生之前预测/预报事件 异常检测，无需配置即可获得警报 使用 AI 自动调查事件 自然地，我构建了原型和工具，试图解决其中一个或多个用例...此输出类似于之前提到的关于 Terraform Generator 的博客——它仍然不是自动模式，需要用户审查和迭代。...警报分组和降噪： 将上下文缩小到仅警报有助于在平台内实现智能。以下是一些 AIOps 平台（今天）可以在用户警报数据之上提供的智能见解： 根据标签、时间和历史记录对警报进行分组和关联。
本文罗列了几种缓存策略，选择正确的一种会有很大的不同。缓存策略取决于数据和数据访问模式。换句话说，数据是如何写和读的。例如: 系统是写多读少的吗？...DynamoDB Accelerator (DAX)是write-through / read-through cache的一个很好的例子。它与DynamoDB和应用程序内联。...对DynamoDB的读写可以通过DAX完成。(附注：如果您计划使用DAX，请确保熟悉它的数据一致性模型以及它如何与DynamoDB交互。)...Write-around可以与read-through结合使用，并在数据只写一次、读取次数较少或从不读的情况下提供良好的性能。例如，实时日志或聊天室消息。...在实践中，请仔细评估您的目标，理解数据访问(读/写)模式，并选择最佳策略或组合策略。 如果你选错了怎么办?一个与你的目标或访问模式不匹配的?您可能会引入额外的延迟，或者至少没有看到全部的好处。
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