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Integración de Amazon Aurora compatible con PostgreSQL con bases de datos heterogéneas y Servicios de AWS

Rambabu Karnena, Amazon Web Services ()AWS

Agosto de 2024 (historial del documento)

La edición compatible con PostgreSQL de Amazon Aurora ofrece integración con bases de datos heterogéneas y varios servicios en la nube de Amazon Web Services ().AWS Puede utilizar esta integración para crear arquitecturas de datos escalables AWS, lo que abre nuevas posibilidades para sus aplicaciones.

Descripción general de

Esta guía proporciona una visión general completa de la integración compatible con PostgreSQL de Aurora con Servicios de AWS bases de datos heterogéneas. Si actualmente ejecuta Oracle Database o Microsoft SQL Server, explore las funciones compatibles con Aurora PostgreSQL que son equivalentes a servidores enlazados, enlaces de bases de datos y tablas externas. Con esta guía, también puede hacer lo siguiente:

Conexión a bases de datos remotas y heterogéneas

Una ventaja clave de Aurora compatible con PostgreSQL es su capacidad de conectarse a bases de datos remotas de PostgreSQL, SQL Server y Oracle y MySQL mediante contenedores de datos externos (). FDWs Estos contenedores incluyenpostgres_fdw, oracle_fdw (para SQL Server) y. tds_fdw mysql_fdw Puede usar estos contenedores de datos externos para consultar datos de estas múltiples fuentes directamente.

Registro

Aurora, compatible con PostgreSQL, también se integra con Amazon CloudWatch Logs mediante la extensión. log_fdw Puede utilizarlos log_fdw para consultar y analizar los archivos de registro de PostgreSQL directamente desde la base de datos. Esta integración agiliza la supervisión y el análisis de los registros para que pueda obtener información valiosa sobre el rendimiento, los errores y las actividades de su base de datos.

Conexión al almacenamiento

La aws_s3 extensión se integra con Amazon S3 para importar, exportar, hacer copias de seguridad y archivar datos. Al permitir el movimiento de datos entre Aurora, compatible con PostgreSQL, y Amazon S3, la aws_s3 extensión permite procesos eficientes de ingesta, respaldo y archivado de datos.

Computación sin servidor

Puede utilizar la aws_lambda extensión para mejorar el rendimiento y la rentabilidad al delegar las tareas de procesamiento intensivo en funciones sin servidor. AWS Lambda Lambda admite cálculos complejos, transformaciones de datos e integraciones con otros servicios de AWS directamente desde su base de datos compatible con Aurora PostgreSQL, sin necesidad de recursos informáticos dedicados.

Integraciones para análisis

Para facilitar la migración de datos y los procesos ETL (extracción, transformación y carga), Aurora, compatible con PostgreSQL, puede integrarse con servicios como AWS Database Migration Service () y.AWS DMS AWS Glue AWS DMS admite la migración de bases de datos a Aurora compatibles con PostgreSQL. AWS Gluele ayuda a crear canalizaciones de procesamiento de datos sólidas para transformar y cargar datos de diversas fuentes en archivos compatibles con Aurora PostgreSQL o de otro tipo. Servicios de AWS

Para una solución de almacenamiento de datos, Aurora compatible con PostgreSQL puede integrarse con Amazon Redshift. Al actuar como fuente de datos o área de almacenamiento para Amazon Redshift, Aurora, compatible con PostgreSQL, admite capacidades avanzadas de análisis e informes. Puede utilizar estas capacidades para obtener información valiosa a partir de sus datos.

Ya sea que esté migrando cargas de trabajo existentes, creando arquitecturas híbridas o desarrollando nuevas aplicaciones basadas en datos, las capacidades de integración de Aurora, compatibles con PostgreSQL, lo ayudan a crear soluciones escalables, rentables y de alto rendimiento.

Extensiones adicionales para la integración con Servicios de AWS

PostgreSQL enumera varios contenedores de datos para conectarse a archivos, bases de datos NoSQL y sistemas de bases de datos específicos. Para obtener más información, consulte la documentación de PostgreSQL.

Objetivos

Esta guía ayuda a los nuevos clientes, especialmente a los que migran desde Oracle o Microsoft SQL Server, a lograr lo siguiente: