内容提要
本文介绍了一种基于Amazon Kinesis Data Streams的DynamoDB历史数据清理与增量同步方案。该方案通过Kinesis实现数据的无缝同步，自动配置TTL以清理过期数据，并将其归档至Amazon S3，从而降低存储成本。此方法解决了大数据量场景下的迁移时间约束问题，确保零数据丢失和零停机迁移，适用于需要完整数据生命周期管理的业务。
关键要点
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本文介绍了一种基于 Amazon Kinesis Data Streams 的 DynamoDB 历史数据清理与增量同步方案。
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该方案通过 Kinesis 实现数据的无缝同步，自动配置 TTL 以清理过期数据，并将其归档至 Amazon S3，降低存储成本。
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解决了大数据量场景下的迁移时间约束问题，确保零数据丢失和零停机迁移。
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适用于需要完整数据生命周期管理的业务，特别是处理 TB 级历史数据的场景。
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方案的核心组件包括 Amazon DynamoDB、Kinesis Data Streams、AWS Lambda、AWS Glue 和 Amazon S3。
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通过将增量同步的时间窗口从 24 小时扩展到最长 365 天，根本上解决了迁移时间约束问题。
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实施步骤包括创建 Kinesis Data Stream、关联 DynamoDB 源表、创建 Lambda 函数、导出历史数据到 S3、使用 Glue 处理数据等。
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方案的收益包括零数据丢失、零停机迁移、自动生命周期管理、显著降低成本和简洁的架构。
延伸问答
如何通过 Amazon Kinesis Data Streams 实现 DynamoDB 的历史数据清理？
通过 Kinesis Data Streams，可以实现对 DynamoDB 表的历史数据清理，自动配置 TTL 以清理过期数据，并将其归档至 Amazon S3，从而降低存储成本。
该方案如何确保零数据丢失和零停机迁移？
方案通过 Kinesis 的长保留期和 TRIM_HORIZON 消费模式，确保在迁移过程中所有增量数据被完整同步，同时源表持续提供服务，避免停机。
实施该方案的主要步骤有哪些？
主要步骤包括创建 Kinesis Data Stream、关联 DynamoDB 源表、创建 Lambda 函数、导出历史数据到 S3、使用 Glue 处理数据等。
Kinesis Data Streams 与 DynamoDB Streams 有什么区别？
Kinesis Data Streams 的数据保留期最长可达 365 天，而 DynamoDB Streams 仅为 24 小时，Kinesis 适用于大数据量场景。
该方案的成本效益如何？
通过清理历史数据，方案显著降低了 DynamoDB 存储费用，同时归档数据利用 S3 智能分层存储，成本最低可达 $0.00099/GB/月。
如何实现数据的自动生命周期管理？
通过配置 TTL 自动过期删除和使用 DynamoDB Streams 捕获删除事件，结合 Lambda 归档到 S3，实现数据的自动生命周期管理。
