Tablestore Go SDK 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、管理操作などの複数の 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のデータをリアルタイムで使用する前に、テーブル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のデータを使用できます。詳細については、はじめにを参照してください。
管理操作
データテーブルのトンネルを作成するには、テーブルの名前、トンネルの名前とタイプを指定する必要があります。詳細については、トンネルの作成を参照してください。
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。
操作 | 説明 |
データテーブルのすべてのトンネルに関する情報をクエリします。 | |
トンネルに関するチャネル情報をクエリします。チャネルは、Tablestore の Stream 操作のシャードに対応します。 | |
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では、トンネルクライアントは定期的にハートビートをチェックしてアクティブなチャネルを検出し、チャネルと ChannelConnect タスクのステータスを更新し、データ処理タスクを初期化、実行、および終了します。
トンネルクライアントは、完全データと増分データの処理に関して、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（パーティションでのデータ消費の順序を保証するために使用されます）などの機能をサポートしています。トンネルクライアントを使用すると、各レコードの処理ロジックのみに集中できます。詳細については、トンネルクライアントを参照してください。
参考資料
トンネルサービスの詳細については、概要を参照してください。
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 内の 1 つのテーブルから別のテーブルへのデータの同期を参照してください。
Realtime Compute for Apache Flink は、トンネルサービスのトンネルをストリーミングデータのソースとして使用して、Tablestore データを計算および分析できます。詳細については、ワイドカラムモデルのチュートリアルとチュートリアル（時系列モデル）を参照してください。
トンネルサービスは無料です。ただし、トンネルを使用してデータを使用する際に発生する読み取りスループットに対しては課金されます。詳細については、請求の概要を参照してください。