Устранение блокировок в Amazon Aurora PostgreSQL с помощью Database Insights: Часть 2

Часть 1 показала, как блокировка строк снижает пропускную способность Amazon Aurora PostgreSQL. В Части 2 используйте Amazon CloudWatch Database Insights и его Lock Tree для определения блокирующих сеансов, а затем устраните конкуренцию путем завершения запросов, параметров тайм-аута и архитектурных шаблонов, таких как SKIP LOCKED и разделение строк, которые восстанавливают пропускную способность.

Resolve Amazon Aurora PostgreSQL lock contention with Database Insights: Part 2 aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 14 сент.

Устранение конфликтов блокировки строк в Amazon Aurora PostgreSQL: Часть 1 – Понимание конфликтов блокировки строк в PostgreSQL

Конкуренция блокировок строк может привести к снижению пропускной способности базы данных во время распродажи, даже если загрузка ЦП и ввод-вывод выглядят нормально. В Части 1 этой серии вы узнаете, как работают блокировки строк в PostgreSQL, и как отслеживать конкуренцию блокировок в Amazon Aurora PostgreSQL и Amazon RDS для PostgreSQL с помощью системных представлений, расширения pgrowlocks и параметра log_lock_waits.

Troubleshooting row lock contention in Amazon Aurora PostgreSQL: Part 1 – Understanding row lock contention in PostgreSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 14 сент.

Запускайте аналитику DuckDB на ваших данных Amazon DynamoDB без ETL

Выполняйте ad hoc SQL-аналитику над данными Amazon DynamoDB с помощью DuckDB. Интеграция без ETL реплицирует вашу таблицу в таблицы Apache Iceberg на Amazon S3, а функция AWS Lambda, работающая с DuckDB, обслуживает SQL-запросы через URL-адрес функции, авторизованный IAM.

Run DuckDB analytics on your Amazon DynamoDB data with zero-ETL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 11 сент.

Создание асинхронных Python-приложений с помощью Tortoise ORM и Amazon Aurora DSQL

Создайте высококонкурентное асинхронное приложение для совместных поездок на Python с использованием Tortoise ORM и Amazon Aurora DSQL. В этой статье рассматриваются ключевые адаптации: первичные ключи UUID, асинхронные соединения asyncpg с аутентификацией IAM и исправлением пула соединений, индивидуальное выполнение DDL и логика повторных попыток с оптимистичным управлением параллелизмом (OCC).

Building async Python applications with Tortoise ORM and Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 9 сент.

От шума к сигналу: Мониторинг Amazon DocumentDB как профессионал

Узнайте, как построить многоуровневую стратегию оповещения для Amazon DocumentDB, организуя метрики CloudWatch по критическому, предупреждающему и рекомендательному уровням, диагностируя медленные запросы через три взаимодополняющих подхода и отслеживая состояние сборки мусора до того, как она станет проблемой для всего кластера.

From noise to signal: Monitoring Amazon DocumentDB like a pro aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 9 сент.

Начало работы с Oracle Database@AWS: полное руководство по подключению

Практическое пошаговое руководство по запуску Oracle Database@AWS. Оно охватывает пять этапов закупки и подключения, от получения предложения AWS Marketplace до проверки предварительных условий, привязки вашей арены OCI и настройки IAM, чтобы вы могли перейти от покупки к среде, готовой к развертыванию.

Getting started with Oracle Database@AWS: A complete onboarding guide aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 8 сент.

Мониторинг баз данных под управлением пользователей с помощью Amazon CloudWatch Database Insights

Amazon CloudWatch Database Insights теперь распространяется на самостоятельно управляемые базы данных. Отслеживайте самостоятельно управляемый PostgreSQL на Amazon EC2 вместе с вашим парком Amazon Aurora и Amazon RDS из единой консоли, с тем же анализом нагрузки на БД, топ-SQL и событий ожидания, который вы используете для управляемых баз данных.

Monitor self-managed databases with Amazon CloudWatch Database Insights aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 3 сент.

Устранение неполадок конфигурации AWS Advanced JDBC Wrapper для перенаправления записи в Aurora Global Database

Настройка расширенной обертки JDBC AWS для Amazon Aurora Global Database с перенаправлением записи требует региональных настроек, а неправильная настройка вызывает всплески задержки и сбои подключения. В этой статье рассматриваются правильные диалекты, плагины, шаблоны хостов и настройки перенаправления записи для основного и вторичного регионов.

Troubleshoot AWS Advanced JDBC Wrapper configuration for Aurora Global Database write forwarding aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 3 сент.

Представляем strands-dynamodb-storage: надежное хранилище агентов для Strands Agents SDK

Представляем strands-dynamodb-storage, открытый бэкенд хранения Amazon DynamoDB для Strands Agents SDK. Обеспечьте состояние сеанса агента Strands, долгосрочную память и транскрипты с помощью одной таблицы DynamoDB в вашей учетной записи и предоставьте агенту семантическое извлечение с помощью векторного индекса в той же таблице.

Introducing strands-dynamodb-storage: Durable agent storage for the Strands Agents SDK aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 2 сент.

Преобразование SQL Server в Aurora PostgreSQL с помощью ИИ-агентов для AWS DMS

Узнайте, как использовать ИИ-агентов с AWS DMS Schema Conversion для оркестровки преобразования схемы из SQL Server в Amazon Aurora PostgreSQL с помощью естественного языка. Узнайте, как движок преобразования обрабатывает T-SQL, как агент управляет рабочим процессом и как интерпретировать и решать КРИТИЧЕСКИЕ задачи, используя системы принятия решений для распространенных несовместимостей.

SQL Server to Aurora PostgreSQL conversion with AI agents for AWS DMS aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 1 сент.

Устраните циклические зависимости ролей перед обновлением Amazon RDS и Amazon Aurora PostgreSQL

Циклические зависимости ролей могут остановить или отменить обновление основного выпуска Amazon RDS для PostgreSQL или Amazon Aurora PostgreSQL при переходе с PostgreSQL 14 или более ранней версии на 15 или более позднюю. Узнайте, почему это происходит, как обнаружить это с помощью одного запроса перед обновлением и как устранить его перед обновлением.

Fix circular role dependencies before upgrading Amazon RDS and Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 31 авг.

Развертывание защищенного кластера Amazon DocumentDB с помощью Terraform

Узнайте, как развернуть безопасный кластер Amazon DocumentDB с помощью Terraform. В этой статье применяются лучшие практики инфраструктуры как кода с шифрованием, аутентификацией через AWS Secrets Manager, сетевой изоляцией и зашифрованным мониторингом.

Provision a secure Amazon DocumentDB cluster with Terraform aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 31 авг.

Миллиардный юридический семантический поиск CORTO с помощью Aurora PostgreSQL pgvector

Как CORTO масштабировала Amazon Aurora PostgreSQL с pgvector до 7,6 миллиарда векторов и 2,5 миллиарда документов в производственной среде, обеспечив юридический поиск с временем отклика менее секунды для более чем 10 000 юридических фирм при снижении стоимости хранения на 75%.

CORTO’s billion-scale legal semantic search with Aurora PostgreSQL pgvector aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 26 авг.

Как Channel Corporation модернизировала свою архитектуру с помощью Amazon DynamoDB, Часть 3: Пользователь и значок

Channel Corporation рассказывает, как они разделили свою универсальную таблицу пользователей Amazon DynamoDB на таблицы, специфичные для ролей, переместив данные значков в отдельную таблицу UserBadge, чтобы прекратить троттлинг из-за конфликтов транзакций и обратное давление на GSI, а также как они провели миграцию в режиме онлайн с нулевым временем простоя, используя DynamoDB Export and Import с Amazon S3 и AWS Glue.

How Channel Corporation modernized their architecture with Amazon DynamoDB, Part 3: User and Badge aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 25 авг.

Межбазовый доступ с использованием подписания модулей в Amazon RDS для SQL Server

Если вам нужен межбазовый доступ в Amazon RDS для SQL Server, но вы не можете включить TRUSTWORTHY, подписание модулей с помощью сертификатов является безопасной, совместимой с RDS альтернативой. В этой статье показано, как предоставить межбазовые разрешения конкретным хранимым процедурам без TRUSTWORTHY и с более надежной политикой безопасности, основанной на принципе наименьших привилегий.

Cross-database access using module signing on Amazon RDS for SQL Server aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 24 авг.

Миграция многоязычного полнотекстового поиска с SQL Server на PostgreSQL

Миграция полнотекстового поиска из SQL Server в PostgreSQL может незаметно изменить результаты, поскольку движки по-разному обрабатывают текст, лингвистику и акценты. В этой статье показано, как воспроизвести полнотекстовый поиск SQL Server на Amazon Aurora PostgreSQL и Amazon RDS для PostgreSQL, охватывая сопоставление, токенизацию, поиск без учета акцентов и синонимы.

Migrate multilingual full-text search from SQL Server to PostgreSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 20 авг.

Понимание управления памятью в Amazon RDS для PostgreSQL для предотвращения нехватки памяти

События нехватки памяти (OOM) в PostgreSQL и чрезмерное вытеснение на диск являются одними из наиболее распространенных производственных инцидентов на Amazon RDS для PostgreSQL и Amazon Aurora PostgreSQL. Узнайте, как PostgreSQL выделяет и потребляет память, как выявлять ресурсоемкие запросы, а также как диагностировать, предотвращать и восстанавливаться после событий OOM на обоих движках.

Understand memory management in Amazon RDS for PostgreSQL to avoid out of memory aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 19 авг.

Характеристика задержки SQL*Net в вашем приложении для миграции Oracle Database@AWS

Oracle Database@AWS размещает инфраструктуру Oracle Exadata внутри центров обработки данных AWS, поэтому задержка SQL*Net между вашим приложением и базой данных может измениться после миграции. В этой статье представлена методология CRET, трехэтапный подход с использованием AWR, Active Session History и SQL Trace, для выявления SQL-запросов, чувствительных к задержкам, и количественной оценки их влияния до миграции.

Characterizing SQL*Net latency in your application for Oracle Database@AWS migrations aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 18 авг.

Интегрируйте ваше приложение Spring Boot с Amazon ElastiCache, используя Spring Data Valkey

Узнайте, как интегрировать приложение Spring Boot с Amazon ElastiCache, используя Spring Data Valkey для кэширования. Это руководство охватывает добавление кэширования в бессерверный кэш, а также преимущества Spring Data Valkey по сравнению с Spring Data Redis: собственная аутентификация AWS IAM, привязка к зоне доступности и наблюдаемость OpenTelemetry.

Integrate your Spring Boot application with Amazon ElastiCache using Spring Data Valkey aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 18 авг.

Масштабирование pgvector с бинарной квантизацией на Amazon Aurora PostgreSQL

Узнайте, как использовать бинарную квантизацию с переранжированием (HNSW+BQ) в pgvector для масштабирования поиска по векторам до сотен миллионов или миллиардов векторов в Amazon Aurora PostgreSQL, с практическими рекомендациями по размеру индекса, проверке полноты и сценариям, в которых этот подход работает лучше всего.

Scale pgvector with binary quantization on Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 18 авг.

Миграция материализованных представлений Oracle с помощью AWS DMS и быстрой синхронизации

Узнайте, как настроить материализованные представления Oracle с быстрой синхронизацией и журналами материализованных представлений для эффективного инкрементального захвата изменений данных (CDC) с помощью AWS DMS. Этот подход устраняет накладные расходы на полную перезагрузку и обеспечивает почти в реальном времени миграцию больших объединенных представлений с несколькими таблицами в AWS.

Migrate Oracle Materialized Views with AWS DMS and Fast Refresh aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 18 авг.

Концепции и использование наблюдаемости Amazon Aurora DSQL с Amazon CloudWatch

Amazon Aurora DSQL предлагает временную наблюдаемость через Amazon CloudWatch Database Insights. Узнайте, как модель наблюдаемости DSQL, DASH, Database Insights, PromQL и навык ИИ для диагностики системы помогают вам находить узкие места в производительности и напрямую связывать время сеанса с затратами.

Amazon Aurora DSQL observability concepts and usage with Amazon CloudWatch aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 17 авг.

Раскрытие потенциала аналитики в реальном времени: потоковая передача изменений Aurora DSQL в Apache Iceberg

Передавайте события захвата изменений (CDC) из Amazon Aurora DSQL в таблицы Apache Iceberg на Amazon S3 с помощью Amazon Data Firehose, а затем запрашивайте их с помощью Amazon Athena. В этой статье рассматривается дизайн с двумя таблицами, который сохраняет полный журнал аудита и представление текущего состояния, а также развертывание и панель мониторинга для изучения результатов.

Unlocking real-time analytics: Streaming Aurora DSQL changes into Apache Iceberg aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 17 авг.

Создание Oracle Wallet для SSL-соединений AWS DMS с использованием SQLcl

Узнайте, как использовать Oracle SQLcl, легкую альтернативу полному Oracle Client, для создания и управления Oracle Wallet для SSL-соединений между AWS DMS и Amazon RDS для Oracle. В этой статье подробно описаны установка SQLcl, добавление сертификатов, тестирование SSL-соединения и настройка конечной точки AWS DMS.

Create Oracle Wallet for AWS DMS SSL connections using SQLcl aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 17 авг.

Более быстрое масштабирование Aurora Serverless для поддержки агентов ИИ и других пиковых нагрузок

Aurora serverless теперь автоматически добавляет 12 единиц мощности Aurora к своей текущей мощности в течение секунды и продолжает масштабироваться до 256 единиц мощности по мере роста вашей рабочей нагрузки. В этой статье мы покажем, как кластер Aurora serverless реагирует на внезапный всплеск рабочей нагрузки, и сравним его пропускную способность с выделенным экземпляром db.r8g.xlarge, используя данные эталонного тестирования.

Faster scaling for Aurora serverless to support agentic AI and other spiky workloads aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 14 авг.

Устранение устаревания сборок CLR в Amazon RDS для SQL Server

Поддержка Microsoft SQL Server 2016 завершится 14 июля 2026 года. Если вы используете его на Amazon RDS для SQL Server с пользовательскими сборками CLR, вам необходимо заменить их перед обновлением, поскольку CLR не поддерживается в SQL Server 2017 и более поздних версиях. В этой статье показано, как найти зависимости CLR и сравниваются четыре стратегии их замены.

Addressing CLR assembly deprecation in Amazon RDS for SQL Server aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 14 авг.

Представляем Oracle Exadata на Exascale для Oracle AI Database@AWS

Сегодня мы объявляем о всеобщей доступности Oracle Exadata Database Service на инфраструктуре Exascale (ExaDB-XS) для Oracle Database@AWS. ExaDB-XS обеспечивает производительность и доступность уровня Exadata благодаря модели оплаты по мере использования, позволяя независимо масштабировать вычислительные ресурсы и хранилище и платить только за то, что вы используете.

Introducing Oracle Exadata on Exascale for Oracle AI Database@AWS aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 12 авг.

Миграция Amazon Aurora PostgreSQL между основными версиями с активными коннекторами Debezium CDC с использованием нативной логической репликации

Стандартные пути обновления нарушают активные слоты репликации Debezium CDC на Amazon Aurora PostgreSQL, что приводит к многочасовым повторным снимкам. В этой статье показано, как использовать собственную логическую репликацию PostgreSQL для соединения исходного и целевого кластеров и переключения коннекторов Debezium на новую основную версию с кратковременной, контролируемой паузой записи и без повторного снимка.

Migrate Amazon Aurora PostgreSQL across major versions with active Debezium CDC connectors using native logical replication aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 12 авг.

Естественно-языковые запросы к Oracle Database 26ai: начало работы с Select AI на Amazon RDS для Oracle с использованием Amazon Bedrock

Oracle Database 26ai теперь доступен на Amazon RDS для Oracle, интегрируя генеративный ИИ, векторный поиск и машинное обучение в ядро базы данных. В этой статье, первой из трех частей, вы узнаете, как настроить Select AI для выполнения запросов на естественном языке к вашим реляционным данным с использованием базовых моделей на Amazon Bedrock, и все это в пределах частного экземпляра Amazon RDS.

Natural language queries on Oracle Database 26ai: Getting started with Select AI on Amazon RDS for Oracle with Amazon Bedrock aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 11 авг.

Принудительное применение TLS и управление ротацией сертификатов для RDS и Amazon Aurora PostgreSQL

Когда сертификат Amazon RDS или Amazon Aurora PostgreSQL истекает, а хранилища доверенных сертификатов клиентов не обновляются, соединения прерываются без предупреждения. В этой статье показано, как принудительно использовать TLS для всех соединений PostgreSQL, настроить проверку сертификатов на стороне клиента и развернуть автоматизированный мониторинг, который оповещает вас до событий ротации сертификатов.

Enforcing TLS and managing certificate rotation for RDS and Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 11 авг.

Перенести журналы RDS и Aurora в CloudWatch Infrequent Access

Организации, использующие Amazon RDS и Amazon Aurora, часто платят полную стоимость приема логов CloudWatch за журналы баз данных, к которым они редко обращаются. В этой статье показано, как создать автоматизированное решение на основе тегов, которое переносит группы журналов RDS и Aurora CloudWatch из стандартного класса журналов в класс журналов для редко используемых данных и снижает затраты на прием журналов примерно на 50%.

Migrate RDS and Aurora logs to CloudWatch Infrequent Access aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 11 авг.

Создание поисковых решений для данных JSON с помощью Amazon OpenSearch Service

В этой статье вы узнаете, как использовать Amazon OpenSearch Service в качестве слоя обнаружения, который объединяет полнотекстовый, векторный и геопространственный поиск по JSON-документам в одном запросе, используя в качестве рабочего примера приложение для поиска ресторанов.

Building search experiences for JSON data with Amazon OpenSearch Service aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 11 авг.

Восстановление после случайных изменений DynamoDB с помощью Bulk Executor

Восстановите данные из случайных изменений в ваших таблицах Amazon DynamoDB без полного восстановления таблицы. В этой статье показано, как использовать команду revert-export Bulk Executor с инкрементным экспортом в Amazon S3 для отмены нежелательных записей, нацеливания только на подмножество изменений с помощью преобразования или исправления конкретных элементов по ходу дела.

Recover from accidental DynamoDB changes using Bulk Executor aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 10 авг.

Настройте пулинг соединений AWS Advanced JDBC Wrapper с помощью помощника

Узнайте, как настроить пул соединений для AWS Advanced JDBC Wrapper на Amazon Aurora и Amazon RDS. В этой статье объясняется разница между внешним и внутренним пулом соединений в обертке, как выбрать между ними и как JDBC-WRAPPER-CONFIGURATION-ASSISTANT помогает вам создать правильную конфигурацию.

Configure AWS Advanced JDBC Wrapper connection pooling with the assistant aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 10 авг.

Создание архитектур записи данных для Amazon Neptune без простоев

Узнайте, как создавать архитектуры записи с нулевым временем простоя для Amazon Neptune, используя шаблон очереди записи с Amazon SQS, Amazon Kinesis Data Streams или Amazon MSK. Разделяя прием записей и выполнение записей, ваше приложение продолжает принимать графовые записи во время окон обслуживания, отказов и операций масштабирования.

Build zero-downtime write architectures for Amazon Neptune aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 10 авг.

Инструменты MCP для Amazon Aurora DSQL: выполнение запросов и управление схемой

Узнайте, как настроить сервер Amazon Aurora DSQL MCP и использовать его из вашего AI-помощника по кодированию для выполнения запросов, эволюции схем и проверки совместимости Aurora DSQL, не покидая вашей IDE. В этой статье рассматриваются установка, доступные инструменты MCP, практические шаблоны интеграции и модель безопасности.

MCP tools for Amazon Aurora DSQL: Query execution and schema management aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 6 авг.

Oracle Machine Learning для SQL на Amazon RDS: Создавайте модели машинного обучения полностью на SQL

Узнайте, как создавать, обучать и оценивать модель машинного обучения для оценки кредитного риска полностью на SQL с помощью Oracle Machine Learning for SQL (OML4SQL) на Amazon RDS для Oracle. Встроенная функция AutoML автоматически выбирает лучший алгоритм, без перемещения данных и без внешних платформ машинного обучения.

Oracle Machine Learning for SQL on Amazon RDS: Build machine learning models entirely in SQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 5 авг.

Быстрее обнаружить сбои CDC с помощью AWS DMS

AWS DMS использует экспоненциальную задержку для устранимых ошибок, и настройки по умолчанию могут позволить задаче захвата изменений данных (CDC) молча повторяться до 30 минут перед сбоем. В этой статье показано, как настроить четыре параметра устранимых ошибок, чтобы задачи CDC завершались сбоем в течение нескольких минут, и как сопоставить их с оповещениями Amazon EventBridge и Amazon CloudWatch.

Detect CDC failures faster with AWS DMS aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 5 авг.

Создайте семантический поиск с нативной поддержкой векторов в Amazon DynamoDB

Многие приложения, использующие Amazon DynamoDB для операционных данных, также нуждаются в поиске по сходству векторов, что до сих пор означало использование отдельной векторной базы данных. Теперь DynamoDB поддерживает нативный векторный поиск. В этой статье мы создадим приложение семантического поиска по аннотациям исследовательских работ с использованием эмбеддингов Amazon Bedrock и рассмотрим, как измеряется векторный поиск.

Build semantic search with native vector support in Amazon DynamoDB aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 5 авг.

Продвинутое моделирование данных: использование пользовательских типов и Protocol Buffers для Amazon Keyspaces

Amazon Keyspaces поддерживает два подхода для моделирования сложных данных: пользовательские типы (UDT) и Protocol Buffers. В этой статье показано, как создавать и управлять UDT, реализовывать сериализацию Protobuf и выбирать между ними в зависимости от потребностей вашего приложения.

Advanced data modeling: Using user-defined types and Protocol Buffers for Amazon Keyspaces aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 4 авг.

Использование CloudWatch Database Insights для устранения проблем с производительностью запросов из вызывающих сервисов

Узнайте, как использовать функцию вызовов служб в Amazon CloudWatch Database Insights, чтобы определить, какие приложения обращаются к вашим базам данных, и просмотреть их метрики производительности, чтобы вы могли быстро выявить первопричины и связаться с нужной командой за считанные минуты, а не часы.

Using CloudWatch Database Insights to troubleshoot query performance from calling services aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 3 авг.

Мигрируйте на Amazon Keyspaces с нулевым простоем с помощью ZDM Proxy

Узнайте, как перейти с самостоятельно управляемого Apache Cassandra на Amazon Keyspaces без простоя, развернув расширенную версию ZDM Proxy на AWS Fargate. В этой статье рассматривается единый стек CloudFormation, шесть этапов миграции от загрузки исторических данных до проверки и переключения, а также лучшие практики безопасности и затрат для производственных рабочих нагрузок.

Migrate to Amazon Keyspaces with zero downtime using ZDM Proxy aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 28 июл.

Устранение неполадок, связанных с производительностью запросов SQL Server в Amazon RDS

Изучите полный рабочий процесс администратора баз данных для мониторинга, диагностики и устранения проблем с производительностью запросов T-SQL на Amazon RDS для SQL Server. В этой статье показано, как использовать Amazon CloudWatch Database Insights, Query Store и Resource Governor вместе для обнаружения регрессий, диагностики изменений планов выполнения и изоляции аналитических рабочих нагрузок.

Troubleshooting SQL Server query performance on Amazon RDS aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 28 июл.

Создание масштабируемых приложений на базе Amazon Aurora DSQL

В этой статье мы предлагаем практические рекомендации по проектированию приложений, которые эффективно масштабируются с использованием распределенной архитектуры Amazon Aurora DSQL. Вы узнаете, как выявлять распространенные шаблоны, ограничивающие масштабируемость, применять проверенные шаблоны проектирования для эффективного распределения рабочей нагрузки и реализовывать стратегии транзакций, оптимизированные для Aurora DSQL. Мы рассмотрим выбор первичных ключей, принципы проектирования схем, стратегии индексирования и оптимизацию для нескольких регионов, сохраняя при этом полное соответствие ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность) во всех регионах AWS.

Building scalable applications on Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 28 июл.

Автоматическое удаление персональных данных из журналов аудита Amazon RDS для PostgreSQL

В этой статье мы покажем вам, как развернуть бессерверный конвейер, который создает необратимо отредактированный, доступный для запросов архив журналов аудита Amazon RDS для PostgreSQL. Конвейер навсегда удаляет номера социального страхования (SSN), кредитные карты, адреса электронной почты, имена и более 30 типов персонально идентифицируемой информации (PII) перед сохранением очищенных журналов в Amazon S3 для запросов через Amazon Athena.

Automated PII redaction for Amazon RDS for PostgreSQL audit logs aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 28 июл.

Перенос локального PostgreSQL на Amazon RDS с помощью консоли RDS

Перенесите самостоятельно управляемую базу данных PostgreSQL на Amazon EC2 в Amazon RDS для PostgreSQL или Amazon Aurora PostgreSQL-совместимую версию, используя функцию автоматической миграции в консоли Amazon RDS, основанную на однородных миграциях данных AWS Database Migration Service (AWS DMS).

Migrate self-managed PostgreSQL to Amazon RDS using the RDS console aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 27 июл.

Масштабируйтесь умно, а не просто масштабно: практическое руководство по многоузловому Amazon Timestream для InfluxDB 3 Enterprise

С выпуском многоузловой масштабируемости для Amazon Timestream for InfluxDB 3 Enterprise кластеры теперь могут поддерживать до 15 узлов с различными ролями. Вы можете разделить прием данных, запросы и компакцию в соответствии с требованиями вашей рабочей нагрузки. В этой статье мы рассмотрим, когда следует масштабироваться вертикально по сравнению с горизонтальным, и как сделать правильный выбор как для стабильности, так и для стоимости.

Scale smart, not just big: a practical guide to multi-node Amazon Timestream for InfluxDB 3 Enterprise aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 22 июл.

Создание многорегионального API с помощью Prisma ORM и Amazon Aurora DSQL

В этой статье мы покажем, как создать многорегиональный активный-активный API с использованием Prisma ORM и Amazon Aurora DSQL.

Building a multi-Region API with Prisma ORM and Amazon Aurora DSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 21 июл.

Анализ инцидентов с использованием ИИ для Amazon RDS с помощью автоматизированных криминалистических артефактов

В этой статье мы демонстрируем бессерверный подход к непрерывному сбору криминалистических артефактов для баз данных Amazon RDS и Amazon Aurora. Захватывая моментальные снимки внутренних данных базы данных в определенные моменты времени и сохраняя их в Amazon S3, вы создаете временной ряд, который инструменты искусственного интеллекта могут анализировать за считанные секунды. Это превращает часы ручного расследования в мгновенный диалог.

AI-powered incident analysis for Amazon RDS using automated forensic artifacts aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 21 июл.

Миграция критически важных платежей Nubank на Amazon Aurora PostgreSQL

Управление платежной инфраструктурой в масштабе представляет собой уникальные проблемы, влияющие как на производительность, так и на операционную эффективность. В этой статье мы расскажем о технических и операционных проблемах, с которыми столкнулся Nubank при самостоятельном управлении PostgreSQL, критериях оценки, которые они установили для выбора решений для баз данных, и результатах успешной миграции на Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition. В отдельных случаях Nubank добился улучшения производительности запросов до 1900 раз.

Migrating mission-critical payments at Nubank to Amazon Aurora PostgreSQL aws.amazon.com

+1

RSS Hunter • 21 июл.