AMAZON DYNAMODB in Japanese translation

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Examples of using Amazon dynamodb in English and their translations into Japanese

To create and use a database with consistent performance regardless of size, consider Amazon DynamoDB.
サイズに関係なく一貫したパフォーマンスでデータベースを作成して使用するには、AmazonDynamoDBを検討してください。

As a fully managed database service, Amazon DynamoDB is a natural fit for serverless architectures.
完全に管理されたデータベースサービスとして、AmazonDynamoDBはサーバーレスアーキテクチャーに適しています。

While AWS Lambda's programming model is stateless, your code can access stateful data by calling other web services, such as Amazon S3 or Amazon DynamoDB.
AWSLambdaのプログラムモデルはステートレスですが、コードはAmazonS3またはAmazonDynamoDBなど他のウェブサービスを呼び出すことで、ステートフルなデータにアクセスできます。

If you found this post useful, be sure to check out Analyze Your Data on Amazon DynamoDB with Apache Spark and Analysis of Top-N DynamoDB Objects using Amazon Athena and Amazon QuickSight.
この記事が有効であるとわかった場合は、AnalyzeYourDataonAmazonDynamoDBwithApacheSparkとAnalysisofTop-NDynamoDBObjectsusingAmazonAthenaandAmazonQuickSightもお読みください。

AWS Lambda has blueprints for Rekognition that make it easy to initiate image analysis based on events in your AWS data stores such as Amazon S3 and Amazon DynamoDB.
AWSLambdaにはRekognition用の設計図が用意されており、AmazonS3やAmazonDynamoDBといったAWSデータストアでのイベントに基づいて画像分析を簡単に開始できます。

To learn more about this feature and to see how it can help to compensate for surprising or unusual access patterns to your DynamoDB tables, read How Amazon DynamoDB adaptive capacity accommodates uneven data access patterns.
本機能に関する詳細、および本機能でDynamoDBテーブルへの予期しないアクセスパターンや異常なアクセスパターンを補完する方法については、HowAmazonDynamoDBadaptivecapacityaccommodatesunevendataaccesspatternsをお読みください。

In Datos IO's recent survey, MongoDB was cited as leading choice for next-generation database deployment, followed by Cassandra then cloud-native databases such as Amazon Aurora and Amazon DynamoDB.
DatosIOの最近の調査では、MongoDBは次世代データベースデプロイのリーディングチョイスで、続いてCassandra、そしてAmazonAuroraやAmazonDynamoDBといったクラウドネイティブなデータベースが続きます。

With global tables, you can give massively scaled, global applications local access to Amazon DynamoDB tables for fast read and write performance.
グローバルテーブルでは、大規模にスケールされたグローバルアプリケーションに対するローカルのアクセス権をAmazonDynamoDBテーブルに付与し、高速な読み書きパフォーマンスを実現できます。

Once data is received, they use AWS Lambda to parse the received data and take appropriate actions, including storing relevant data using Amazon DynamoDB, and sending location data to Amazon Machine Learning processing jobs.
データを受信すると、AWSLambdaを使用して受信データを解析し、適切なアクション(AmazonDynamoDBを使用した該当データの保存、AmazonMachineLearning処理ジョブへの場所データの送信など)を実行します。

How Amazon DynamoDB adaptive capacity accommodates uneven data access patterns(or, why what you know about DynamoDB might be outdated).
AmazonDynamoDBの適応能力が不均一なデータアクセスパターンに対応する仕組み（または、なぜDynamoDBについて知っている情報が古くなっているのか）（ブログ記事）。

Amazon DynamoDB Backup and Restore provides the capability to easily create on-demand and continuous backups of your DynamoDB tables and restore from these backups, if needed.
AmazonDynamoDBのバックアップと復元は、オンデマンドで連続的なお客様のDynamoDBテーブルのバックアップを簡単にし、必要に応じてそれらのバックアップから復元します。

Cassandra was developed based on two storage engines, Google BigTable and Amazon DynamoDB so my suggestion is to follow up with those two whitepapers.
CassandraはGoogleBigTableとAmazonDynamoDBの2つのストレージエンジンを基に開発されたため、これら2つのホワイトペーパーを読むことをお勧めします。

Since there are 60 seconds in a minute, your Amazon DynamoDB table must support about 167 writes and reads per second(10,000/ 60).
分は60秒ですから、AmazonDynamoDBのテーブルは秒間167回の書き込みと読み込みをそれぞれサポートする必要があります（10,000/60）。

For example, an application can call an API in API Gateway to upload a user's annual income and expense data to Amazon Simple Storage Service or Amazon DynamoDB, process the data in AWS Lambda to compute tax owed, and file a tax return via the IRS website.
たとえば、アプリケーションでは、APIGatewayでAPIを呼び出して、ユーザーの年収と経費のデータをAmazonS3またはAmazonDynamoDBにアップロードし、AWSLambdaでデータを処理して負担税額を算出し、IRSのウェブサイト経由で所得税の申告書を提出できます。

For example, an application can call an API in API Gateway to upload a user's annual income and expense data to Amazon Simple Storage Service or Amazon DynamoDB, process the data in AWS Lambda to compute tax owed, and file a tax return via the IRS website.
たとえば、アプリケーションはユーザーの年収と経費のデータをAmazonSimpleStorageServiceまたはAmazonDynamoDBにアップロードするためにAPIGatewayでAPIを呼び出し、そのデータをAWSLambdaで処理して負担税額を算出し、IRSのウェブサイトで所得税の申告書を提出することができます。

By using Amazon DynamoDB in conjunction with Apache Storm, AdRoll can replicate its data set across the globe in under 50 milliseconds, providing speedy response times for both bidding and serving up ads to customers- while keeping costs low.
AmazonDynamoDBをApacheStormと併せて使うことで、AdRollはデータセットを50ミリ秒未満で世界中にレプリケートでき、コストを低く保ったまま、入札と顧客への広告提供の両方に高速な応答時間を提供しています。

For example, think about Amazon DynamoDB.
詳細に関しては、AmazonDynamoDBとはを参照してください。

Kinesis data is also read into Amazon DynamoDB.
KinesisデータもAmazonDynamoDBに読み込まれます。

For Amazon DynamoDB, optimistic locking support is provided by the AWS SDKs.
AmazonDynamoDBでは、オプティミスティックロックサポートは、AWSSDKが提供します。

To learn more, read Amazon DynamoDB Update- Global Tables and On-Demand Backup.
詳細は、AmazonDynamoDBUpdate-GlobalTablesandOn-DemandBackupをお読みください。