亚马逊AWS官方博客
Category: Database
将 MySQL 数据库迁移到 Amazon Aurora 数据库
有很多用户在本地或云中使用标准 MySQL 来持久化业务数据,现在他们希望能使用新一代基于云架构的 Aurora 数据库。 使用 Aurora 数据库有非常多的好处,她的性能比普通的 MySQL 数据库高数倍,并且很容易能横向及纵向扩展。对于已有系统,首先会面对如何将现有数据库迁移到 Aurora 中。本文将介绍如何将一个 AWS 云中 Amazon Linux 上的 MySQL 迁移到 Amazon Aurora 的全过程。
RDS (Oracle) 与 OGG 的部署模式
本期我们将探讨一下RDS(Oracle)与Oracle Golden Gate(OGG)的常见部署模式。OGG被广泛应用在实时数据复制,数据多源集成和容灾双活等场景下,OGG的优点是对带宽要求非常低,亚秒级延迟,如果再配合使用压缩技术,对带宽的要求将变得更低,是一款使用十分广泛的数据复制工具。
使用 DB 快照和 AWS Lambda 在 Amazon RDS for Oracle 上实现跨区域自动灾难恢复
在本文中,我们将介绍如何使用备份和还原DR方法自动化 Amazon RDS for Oracle 数据库的跨区域DR 流程。 此策略使用 Amazon EBS snapshot 机制(包括 Amazon RDS 系统自动生成的和手动创建的快照)。 它还使用了其他的 AWS 工具,例如 Amazon RDS events, Amazon SNS topics 和 AWS Lambda 函数。
使用 Amazon Redshift 进行高性能 ETL 处理的八大最佳实践
本文主要介绍 Amazon Redshift 数据仓库服务在用于常规 ETL 操作时,可以通过并行导入数据文件、配置 WLM 队列、执行清理命令或者借助 Amazon Spectrum 的功能等8个最佳实践方法来优化整个 ETL 的处理流程,实现对 AWS 资源的最大化利用。文末还通过一个典型的 ETL 过程向读者展示了这些技巧的实战用法。
Oracle 数据库上云之路(一)
数据是公司最为重要的资产之一,这些数据部分存储在数据库之中,金融,电信,能源等很多企业使用Oracle来承载他们的核心交易及业务系统,Oracle的市场份额一度接近50%,维护Oracle系统通常需要专业DBA,主机工程师,存储工程师,网络工程师合作,才能保证数据库系统稳定运行,这需要大量的投资,上云能大幅度提升数据库系统的稳定性,降低运维复杂度和强度,同时也能降低投资(这包括License和硬件的一次行投资以及持续的运维成本),这有助于帮助客户更加专注于自身的业务。上云的过程中要确保数据完整一致上云,是IT部门非常重要的一个任务。
AWS IoT 物联网系列 | 第五篇:物联网场景中灵活实施对设备的控制管理
随着 IoT 设备的普及,如何安全、灵活地管理对设备的控制权限变得更加复杂。在以往简单的应用场景中,控制端 APP 仅仅需要使用 AWS IoT 平台对一个设备进行控制。但随着家庭拥有的物联网设备愈加丰富,控制端 APP 需要同时控制多个设备。另外,某些终端设备还需要提供给多人控制,例如家具式的智能排插能够支持被所有的家人打开或者关闭,因此就出现一个控制端 APP 能够控制多个设备端,或者多个用户能够相互控制多个设备的权限管理问题。
对这两种场景,本文分别介绍如何结合 AWS STS 服务,以临时安全凭证的方式在多设备和多用户的场景下精细化地向控制端 APP 分发和管理控制权限。
AWS Schema Conversion Tool 是怎样帮助 Trimble 成功进行数据库迁移
降低成本、提高可用性和可扩展性是采用 AWS 方案的主要原因。Trimble 决定从 Oracle 迁移到开源数据库平台,来优化当前的授权费用。Trimble 还通过使用 Amazon RDS 运行数据库来帮助保证可靠性和降低运营支持开销。
基于 AWS 中国(宁夏)区域的三个可用区结合 SQL Server Always On Linux 可用性组提升业务连续性
在由西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域正式推出第3个可用区后,AWS中国区域的用户可以更加灵活地来部署跨越3个可用区的应用程序及数据库架构,进一步加强系统高可用性和容错能力,并提升业务的连续性。
本文将重点介绍 SQL Server Always On Linux 可用性组在 AWS 中国(宁夏)区域的安装、配置、只读副本以及故障转移等。
使用 Amazon Comprehend 和 Amazon Relational Database Service 构建文本分析解决方案
直到现在,从大量非结构化或半结构化内容中提取价值一直都很困难,并且需要机器学习 (ML) 方面的背景。Amazon Comprehend 消除了这些进入障碍,让数据工程师和开发人员可以轻松访问丰富、持续训练的自然语言处理服务。
您可以通过将来自 Amazon Comprehend 的分析与关系业务信息相结合来构建完整的分析解决方案,从而生成有价值的趋势分析。
Amazon Aurora 回溯功能 – 让时光倒转
我们都曾有过那样的经历!您需要对重要的生产数据库执行快速且看似简单的修复。您编写了查询,简单检查了一遍,然后运行查询。几秒钟后,您意识到自己忘记了 WHERE 子句,结果丢弃了错误的表格,或者犯了另一个严重的错误,并中断了查询,但损失已经无法挽回。您深呼吸了一下,透过齿缝发出“嘶”的一声,希望一个“撤消”选项出现在您眼前。接下来该怎么办呢?
全新的 Amazon Aurora 回溯功能
今天,我要为您介绍 Amazon Aurora 的全新回溯功能。就当今技术而言,该功能非常接近于实际为您提供了“撤消”选项。