


Planification des sauvegardes Amazon DynamoDB avec Lambda, Python et Boto3
Supposons que vous souhaitiez faire une sauvegarde d'une de vos tables DynamoDB tous les jours. Nous souhaitons également conserver les sauvegardes pendant une période spécifiée de time.Un moyen simple d'y parvenir est d'utiliser un Amazon CloudWatch Events règle pour déclencher quotidiennement une fonction AWS Lambda. Dans cet atelier pratique AWS, vous écrirez une fonction Lambda en Python en utilisant Boto3 bibliothèque. Cette configuration nécessite la configuration d'un rôle IAM, la définition d'un Règle CloudWatch et création d'une fonction Lambda.
Créer la table DynamoDB
Vous pouvez certainement utiliser n'importe quelle table DynamoDB que vous avez dans votre compte pour cet exercice, mais si vous souhaitez en créer un à l'aide de l'AWS CLI, vous peut utiliser la commande suivante :
aws dynamodb create-table --table-name Person --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH --billing-mode=PAY_PER_REQUEST
Cela créera une table DynamoDB appelée Personne, avec un identifiant de clé primaire.
Créer le rôle d'exécution IAM
Toutes les fonctions Lambda nécessitent un rôle IAM qui définit le autorisations qui lui sont accordées. C'est ce qu'on appelle le rôle d'exécution de la fonction Lambda. Premièrement, nous allons parcourir le processus de création de notre rôle IAM pour Lambda fonction et créer la fonction Lambda elle-même. Nous utiliserons AWS Console de gestion pour cette tâche :
- Accédez à IAM.
- Accédez aux stratégies.
- Cliquez sur Créer une stratégie. .
- Sélectionnez l'onglet JSON.
- Remplacez le contenu par défaut par l'instruction JSON suivante :
{ "Version":"2012-10-17", "Statement":[ { "Effect":"Allow", "Action":[ "logs:CreateLogGroup", "logs:CreateLogStream", "logs:PutLogEvents" ], "Resource":"arn:aws:logs:*:*:*" }, { "Action":[ "dynamodb:CreateBackup", "dynamodb:DeleteBackup", "dynamodb:ListBackups" ], "Effect":"Allow", "Resource":"*" } ]}
Cette déclaration accorde deux ensembles d'autorisations. Premièrement, il accorde le possibilité de se connecter à CloudWatch Logs. Avec cette autorisation, tout Python print() les déclarations s'afficheront dans CloudWatch Logs. Deuxièmement, nous accordons l'autorisation pour que la fonction Lambda crée, répertorie et supprime les sauvegardes DynamoDB sur toutes les tables.
- Cliquez sur Réviser la stratégie.
- Nommez cette stratégie LambdaBackupDynamoDBPolicy.
- Cliquez sur Créer une stratégie.
Maintenant que la politique est créée, vous devez créer un rôle auquel cette politique est attachée.
- Dans IAM, accédez à Rôles.
- Cliquez sur Créer un rôle.
- Sélectionnez le type d'entité de confiance : service AWS.
- Choisissez le service qui utilisera ce rôle : Lambda.
- Cliquez sur Suivant : Autorisations.
- Dans la zone de recherche, recherchez la LambdaBackupDynamoDBPolicy créée à l'étape précédente.
- Cochez la case à côté du nom de la stratégie.
- Cliquez sur Suivant : Balises.
- Cliquez sur Suivant : Révision.
- Nom du rôle : LambdaBackupDynamoDBRole.
- Cliquez sur Créer un rôle.
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Créons la fonction Lambda
Créons notre fonction Lambda !
- Naviguez vers Lambda.
- Cliquez sur Créer une fonction.
- Sélectionnez l'auteur à partir de zéro.
- Nom de la fonction : BackupDynamoDB.
- Exécution : Python 3.7.
- Sous Autorisations, sélectionnez Choisir ou créer un rôle d'exécution.
- Sous Rôle d'exécution, sélectionnez Utiliser un rôle existant.
- Sous Rôle d'exécution, sélectionnez Utiliser un rôle existant.
- Accédez à CloudWatch.
- Accédez à Événements > Règles.
- Cliquez sur Créer une règle.
- Planifiez l'exécution de l'événement à l'intervalle souhaité (par exemple, tous les 1 jour).
- Cliquez sur Ajouter une cible.
-
Sous la fonction Lambda, sélectionnez BackupDynamoDB.
aws dynamodb create-table --table-name Person --attribute-definitions AttributeName=id,AttributeType=N --key-schema AttributeName=id,KeyType=HASH --billing-mode=PAY_PER_REQUEST
Copier après la connexionCopier après la connexion - Sous Configurer l'entrée, sélectionnez Constante (texte JSON).
- Définissez la valeur sur l'instruction JSON :
- Cliquez sur Configurer les détails.
- Nom : BackupDynamoDBDaily (ou ce que vous préférez).
- Cliquez sur Créer une règle.
- Attendez pour que la règle CloudWatch déclenche la prochaine tâche de sauvegarde que vous avez programmé. Si tu es impatient comme moi, tu peux fixer le planning intervalle à 1 minute, et vous le verrez s'exécuter plus tôt.
Vérifiez que le fichier de sauvegarde existe dans la liste des sauvegardes DynamoDB.
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Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP est principalement la programmation procédurale, mais prend également en charge la programmation orientée objet (POO); Python prend en charge une variété de paradigmes, y compris la POO, la programmation fonctionnelle et procédurale. PHP convient au développement Web, et Python convient à une variété d'applications telles que l'analyse des données et l'apprentissage automatique.

PHP convient au développement Web et au prototypage rapide, et Python convient à la science des données et à l'apprentissage automatique. 1.Php est utilisé pour le développement Web dynamique, avec une syntaxe simple et adapté pour un développement rapide. 2. Python a une syntaxe concise, convient à plusieurs champs et a un écosystème de bibliothèque solide.

Pour exécuter le code Python dans le texte sublime, vous devez d'abord installer le plug-in Python, puis créer un fichier .py et écrire le code, et enfin appuyez sur Ctrl B pour exécuter le code, et la sortie sera affichée dans la console.

PHP est originaire en 1994 et a été développé par Rasmuslerdorf. Il a été utilisé à l'origine pour suivre les visiteurs du site Web et a progressivement évolué en un langage de script côté serveur et a été largement utilisé dans le développement Web. Python a été développé par Guidovan Rossum à la fin des années 1980 et a été publié pour la première fois en 1991. Il met l'accent sur la lisibilité et la simplicité du code, et convient à l'informatique scientifique, à l'analyse des données et à d'autres domaines.

Python convient plus aux débutants, avec une courbe d'apprentissage en douceur et une syntaxe concise; JavaScript convient au développement frontal, avec une courbe d'apprentissage abrupte et une syntaxe flexible. 1. La syntaxe Python est intuitive et adaptée à la science des données et au développement back-end. 2. JavaScript est flexible et largement utilisé dans la programmation frontale et côté serveur.

Golang est meilleur que Python en termes de performances et d'évolutivité. 1) Les caractéristiques de type compilation de Golang et le modèle de concurrence efficace le font bien fonctionner dans des scénarios de concurrence élevés. 2) Python, en tant que langue interprétée, s'exécute lentement, mais peut optimiser les performances via des outils tels que Cython.

L'écriture de code dans Visual Studio Code (VSCODE) est simple et facile à utiliser. Installez simplement VScode, créez un projet, sélectionnez une langue, créez un fichier, écrivez du code, enregistrez-le et exécutez-le. Les avantages de VSCOD incluent la plate-forme multiplateuse, gratuite et open source, des fonctionnalités puissantes, des extensions riches et des poids légers et rapides.

L'exécution du code Python dans le bloc-notes nécessite l'installation du plug-in exécutable Python et du plug-in NPEXEC. Après avoir installé Python et ajouté un chemin à lui, configurez la commande "python" et le paramètre "{current_directory} {file_name}" dans le plug-in nppexec pour exécuter le code python via la touche de raccourci "F6" dans le bloc-notes.
