Go 用 Tablestore SDK は、自動データ消費フレームワークと、トンネルサービスの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消費する前に、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消費できます。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、トンネルの名前と種類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、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。
参照
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 内のあるテーブルから別のテーブルにデータを同期するを参照してください。
Apache Flink 用 Realtime Compute 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消費する際に発生する読み取りスループットについては課金されます。詳細については、課金概要を参照してください。