Category: Database

在本文中，我们探讨了在容器中使用Portworx运行SQL Server的主要助益，并对其优缺点做出了全面剖析。

今天，我们将推出一项新功能，这项功能可使您将 DynamoDB 表数据导出 Amazon Simple Storage Service (S3)——无需编写代码。
它是 DynamoDB 的一项新的原生功能，可以以任何规模运行，无需管理服务器或集群，且该功能支持您跨 AWS 区域和账户以秒级粒度将数据导出到过去 35 天的任何时间点。此外，它不会影响生产表的读取容量或可用性。

本文展示了如何使用系列文章第一篇中提到的通用数据安全模式保护DynamoDB数据库，并借此帮助您为敏感数据建立起牢固可靠的安全状态。

在关键任务SQL Server的部署当中，多区域策略将成为决定项目成败的关键。本文的重点在于讲解如何使用分布式可用性组更好地实现这一目标。

本文向您解释如何根据当前安全策略识别不活跃的Aurora PostgreSQL用户，并对其执行锁定或删除。在尝试使用此解决方案时，请测试并不断修改代码以满足您的实际需求。您还应考虑添加警报机制以保证当前作业的正常运行，并在用户被锁定或删除时发出通知。

本文阐述了Amazon DocumentDB采用的独特架构如何帮助用户将读取流量路由至副本实例，借此扩展集群吞吐量。要充分发挥这一优势，应使用MongoDB驱动程序中的内置功能以副本集形式接入集群，并设置适当的读取首选项。

本文演示了如何将多项不同AWS服务集成起来，进而在PostgresSQL数据库上调度及运行作业的方法。您可以使用同样的解决方案在任意RDS数据库上运行作业，或者编排复杂的作业工作流——唯一的区别是，您需要在Docker容器内添加兼容的python适配器，并将其导入python脚本当中。 此外，这套解决方案还可帮助您利用AWS Batch与CloudWatch规则建立起CI/CD工具链，借此管理一切指向作业及调度计划的变更。

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通过lambda、DynamoDB stream、Kinesis Stream等托管服务实现中国区与Global区域DynamoDB表之间数据双活复制同步。

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