每 3 小时到每分钟在 AWS 上报告一次
Reports on AWS from every 3 hours to every minute
我需要一点帮助，指点正确的方向。
我的任务是将客户订单数据（用于销售服装）从本地传输到云端以用于报告目的（只读）。我们与 AWS 合作。数据源是 Oracle DB & mysql。我打算使用粘合作业，抓取数据源，然后通过步骤 functions/lambdas 将数据移动到说 Dynamo 数据库（NoSQl，快速），数据将在其中链接起来（假设有一个 ID 字段每个都链接数据）。以前报告此数据的时间大约为 2-3 小时。我打算每 2-3 小时安排一次胶水工作。
现在已经改变了。
我现在想让数据尽可能接近实时（同事们开始要求了）。一两分钟（或更早）的数据就足够了。
我想做的事情是否是我想要实现的正确方法（仅增加抓取源数据的频率）？还是我应该看看别的东西？
注意：我还没有制作系统（我只玩过 Dynamo、胶水作业和步进函数）。
那么，在 AWS 中是否有更好的方法，我想听听我的选择是什么（advantages/disadvantages 等）。
提前致谢
可以编写 Lambda 函数来获取数据源并更新 DynamoDB table。您可以使用 AWS SDK 编写 Lambda 函数来执行 AWS 服务操作；例如，更新 DynamoDB table。如果您编写了多个 Lambda 函数，那么您是对的 - 您可以通过 AWS Step Functions 一起使用它们来创建工作流。
这里的好处是，如果您确实创建了一个 AWS Step Functions 工作流，您需要按计划 运行，您可以创建另一个使用 AWS Step Functions API 的 Lambda 函数使用 startExecution 操作动态执行工作流。
总的来说，你的思路是对的。我会推荐在 AWS Step Functions 工作流中使用的 Lambda 函数，它可以经常被另一个根据 CRON 触发的 Lambda 函数调用，它调用 startExecution 操作。
我需要一点帮助，指点正确的方向。
我的任务是将客户订单数据（用于销售服装）从本地传输到云端以用于报告目的（只读）。我们与 AWS 合作。数据源是 Oracle DB & mysql。我打算使用粘合作业，抓取数据源，然后通过步骤 functions/lambdas 将数据移动到说 Dynamo 数据库（NoSQl，快速），数据将在其中链接起来（假设有一个 ID 字段每个都链接数据）。以前报告此数据的时间大约为 2-3 小时。我打算每 2-3 小时安排一次胶水工作。 现在已经改变了。 我现在想让数据尽可能接近实时（同事们开始要求了）。一两分钟（或更早）的数据就足够了。
我想做的事情是否是我想要实现的正确方法（仅增加抓取源数据的频率）？还是我应该看看别的东西？
注意：我还没有制作系统（我只玩过 Dynamo、胶水作业和步进函数）。
那么，在 AWS 中是否有更好的方法，我想听听我的选择是什么（advantages/disadvantages 等）。
提前致谢
可以编写 Lambda 函数来获取数据源并更新 DynamoDB table。您可以使用 AWS SDK 编写 Lambda 函数来执行 AWS 服务操作；例如，更新 DynamoDB table。如果您编写了多个 Lambda 函数，那么您是对的 - 您可以通过 AWS Step Functions 一起使用它们来创建工作流。
这里的好处是，如果您确实创建了一个 AWS Step Functions 工作流，您需要按计划 运行，您可以创建另一个使用 AWS Step Functions API 的 Lambda 函数使用 startExecution 操作动态执行工作流。
总的来说，你的思路是对的。我会推荐在 AWS Step Functions 工作流中使用的 Lambda 函数，它可以经常被另一个根据 CRON 触发的 Lambda 函数调用，它调用 startExecution 操作。