无服务器数据流处理与Aurora DSQL
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内容提要
本文介绍了如何利用AWS构建无服务器解决方案，自动处理CSV文件并加载到Aurora DSQL。该架构结合S3、Lambda和EventBridge等服务，实现实时数据处理和验证，确保数据质量，并具备自动扩展和高可用性。
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关键要点
- 实时数据管理和处理的需求日益增长。
- 本文介绍如何利用AWS构建无服务器解决方案，自动处理CSV文件并加载到Aurora DSQL。
- 该解决方案结合了多个AWS服务：S3用于文件存储，Lambda用于无服务器处理，EventBridge用于事件和服务间通信，Aurora DSQL用于数据存储。
- 架构包括一个S3桶用于上传CSV文件，EventBridge检测新文件的上传，Lambda函数处理文件并验证数据，Aurora DSQL存储处理后的数据。
- 使用AWS SAM定义基础设施作为代码，简化部署过程。
- Lambda函数使用AWS Lambda Powertools库，便于实现数据验证、指标和追踪等最佳实践。
- 数据验证使用JSON Schema，确保数据符合要求后再插入数据库。
- 部署解决方案时使用AWS SAM命令，提供Aurora DSQL集群ID和S3桶名称等参数。
- 该无服务器架构的优势包括自动扩展、无需管理服务器、实时处理、高可用性和成本效益。
- 安全性方面，Lambda函数使用限制的IAM权限，连接Aurora DSQL使用临时令牌和SSL加密。
- AWS的无服务器服务组合使得构建强大的数据流解决方案成为可能，Aurora DSQL提供与PostgreSQL兼容的无服务器数据库，便于根据需求扩展。
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