Tablestore SDK for Go は、トンネルサービスの自動データ消費フレームワークと、管理操作を含む複数の API 操作をカプセル化しています。
クイックスタート
トンネルサービスを使用してデータテーブル内のデータをリアルタイムで消費する前に、テーブル用のトンネルを作成する必要があります。その後、トンネルを使用してデータテーブル内のデータを消費できます。詳細については、「はじめに」をご参照ください。
管理操作
データテーブル用のトンネルを作成するには、テーブル名、トンネル名、およびトンネルタイプを指定する必要があります。詳細については、「トンネルの作成」をご参照ください。
トンネルを作成した後、ビジネス要件に基づいてトンネルを管理できます。
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操作 |
説明 |
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データテーブルのすべてのトンネルに関する情報を照会します。 |
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トンネルに関するチャネル情報を照会します。チャネルは、Tablestore のストリーム操作におけるシャードに対応します。 |
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データテーブルのトンネルを削除します。 |
データ消費フレームワーク
自動データ消費フレームワークは次のように動作します：トンネルクライアントは、定期的なハートビート検出を通じてアクティブなチャネルを検出し、チャネルと ChannelConnect のステータスを更新し、データ処理タスクを初期化し、実行し、終了します。
トンネルクライアントは、負荷分散、障害復旧、チェックポイント、パーティション情報同期など、フルおよび増分データ処理における一般的な問題の解決に役立ち、パーティション情報の消費順序を確保します。トンネルクライアントを使用することで、開発者は各レコードの処理ロジックに集中するだけで済みます。詳細については、「トンネルクライアント」をご参照ください。
関連ドキュメント
トンネルサービスの概要については、「概要」をご参照ください。
トンネルサービスを使用してデータを移行できます。詳細については、「Tablestore のテーブルから別のテーブルへのデータ同期」をご参照ください。
Real-time Compute for Apache Flink は、トンネルサービスのデータトンネルをストリーミングデータの入力として使用し、Tablestore データを計算および分析できます。詳細については、「Wide Column モデルのチュートリアル」および「チュートリアル (時系列モデル)」をご参照ください。
トンネルサービス自体は追加料金を発生しません。トンネルサービスからデータを消費する場合、Tablestore は実際の読み取りスループットに基づいて料金を請求します。詳細については、「課金概要」をご参照ください。