亚马逊AWS官方博客

Category: Amazon Aurora

Autodesk 如何借助 Amazon Aurora 提升数据库可扩展性并降低复制延迟

我们首先来看 Autodesk Access Control Management (ACM) 应用程序的迁移路径,此应用程序是在云中诞生的。我们一开始就选择了 Amazon RDS for MySQL,并迁移到 Aurora 以提高可扩展性、可用性和性能。ACM 的迁移非常成功,促使 Autodesk 将多个其他的应用程序也迁移到 Aurora。在将 EC2 上托管的自我管理的 MySQL 数据库迁移到 Amazon Aurora 方面,一个典型的例子是 BIM 360 Field Classic。

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Amazon Aurora 如何为终端用户3倍改善延迟问题

InfoScout 在 AWS 上诞生,从 2011 年出世以来一直稳步前行。它最初只是一个单一的 Amazon EC2 实例,用于收集朋友和家人上传的收据。七年之后,我们现在管理着 150 多个 AWS 实例,以支持我们的移动应用程序、数据管道、机器学习模型和我们的 SaaS 分析平台。本博文详细介绍了我们不断成长的基础设施以及面临的数据库迁移挑战。

我们的业务十分简单。我们提供多种移动应用程序,每天帮助消费者获取购物收据的照片,然后上传到云上。我们分析这一数据,然后向品牌、零售商、代理商、消费者和大众消费品 (CPG) 企业提供有关其顾客的深刻见解。这种以消费者为中心的大规模数据收集方法,有利于品牌最终回答许多问题背后的“为什么”。“为什么我的品类销售下降了 5%?” “品类的哪些消费者变化推动了我的品牌的销售?” “哪些类别的消费者在将消费转向线上?” 我们现在获取的信息占美国购物交易的 1/500,每天传输 300000 张收据图像。

为了支持在 AWS 上的整个基础设施和应用程序,我们经常使用 Amazon EC2、Amazon RDS、Amazon S3、Amazon VPC 和 Route 53 等产品。2011 年时,我们最初仅在加利福尼亚北部有一个 VPC,到 2016 年,我们不断扩展 AWS 上的足迹以满足不断增长的数据管道和客户需求。我们对 Amazon Aurora 和 AWS Lambda 感兴趣,但这些服务在我们所在区域并未开放,因此第一步是将我们的足迹迁移到俄勒冈区域。

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从Oracle 数据库迁移到 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库过程简介

在本博文中,我们将构建一个用来部署资源的 AWS CloudFormation 堆栈,以帮助演示从 Oracle 数据库迁移到 Amazon Aurora PostgreSQL 数据库的过程。由于这属于异构迁移,我们将执行 How to Migrate Your Oracle Database to PostgreSQL 详细介绍的两步流程。

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Aurora Serverless MySQL 正式推出

您可能听说过 Amazon Aurora,这是一种在云中自定义构建的与 MySQL 和 PostgreSQL 兼容的数据库。您可能还听说过无服务器,无服务器让您可以在不考虑实例的情况下构建并运行应用程序和服务。这是 AWS 技术发展过程中的两个组成部分,我们很高兴能参与其中。去年,我们在 AWS re:Invent 大会上发布了 Aurora 新功能 Aurora Serverless 的预览版本。今天,我很高兴地宣布 Aurora Serverless for Aurora MySQL 正式推出。Aurora Serverless 是一种按需自动扩展的无服务器 Aurora。您无需考虑实例或扩展,并且只需为使用的部分付费。

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Amazon Aurora 在西云数据运营的 AWS 中国(宁夏)区域落地

Amazon 企业级云数据库 Amazon Aurora 服务在中国宁夏区域的落地,将很大程度帮助这些有性能瓶颈的用户。Amazon Aurora 是 AWS 打造的一款能兼容 MySQL 的新一代企业级数据库,她基于云设计了一套全新架构,使数据库的性能大大的优化,每秒钟能完成数十万甚至上百万的读写事务。她有商业数据库的性能和可靠性,有非常灵活的横向及纵向扩展能力,而成本只有商业数据库的1/10,让广大开发者在开发应用时有了一个新的选择。

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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。

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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。

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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。

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使用 CloudWatch Logs,Kinesis Firehose,Athena 和 Quicksight 实时分析 Amazon Aurora 数据库审计日志

关系数据库管理系统支撑着最重要的联机交易类应用,存放着最重要的数据资产,所以在用户IT系统里占据着非常核心的位置。现实情况往往是审计功能虽然使用并不复杂的统的商业数据库管理系统,但是鲜见有用户打开审计功能。Amazon Aurora MySQL全新发布,高级审计功能强劲在哪,本期大咖专栏带你一探究竟。

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开发进行时 – Amazon Aurora Serverless

对于 Amazon Aurora,您可能已有所了解。Aurora 是一种完全托管、可自动扩展到 64 TB 的数据库存储,提供与 MySQL 兼容或与 PostgreSQL 兼容的版本。创建 Aurora 数据库实例时,您可以选择所需的实例大小,并可以选择使用只读副本提高读取吞吐量。如果处理要求或查询率发生变化,您可以选择修改实例大小或根据需要更改只读副本的数目。此模型在工作负载可预测、请求速率和处理要求较高的环境中运行极佳。 在某些情况下,工作负载可能是间歇性和/或不可预知的,并且每天或每周可能有仅持续数分钟或数小时的请求高峰。限时抢购、偶发或一次性事件、在线游戏、报告工作负载 (每小时或每天)、开发/测试和新上线应用程序都具有上述特点。要分配恰好够用的容量很难;按固定价格付费又不够明智。 Amazon Aurora Serverless 发布 我们于今日推出 Amazon Aurora Serverless 预览版 (立即注册)。此新配置专为多变的工作负载设计,让您能够以秒为单位为所用的数据库资源付费。 此无服务器模型构建在处理和存储清晰分离的基础上,处理和存储清晰分离是 Aurora 架构的一部分 (有关更多信息,请参阅 Design Considerations for High-Throughput Cloud-Native Relational Databases)。您不必预先选择数据库实例大小,而是创建一个终端节点,根据需要设置所需的最小和最大容量,然后向此终端节点发出查询。终端节点是一个简单代理,它将查询路由到快速扩展的数据库资源队列。这样,即使在后台执行扩展操作,您的连接也能保持不变。扩展操作极为迅速,新资源可在 5 秒内上线。下图说明了这些功能是如何结合在一起的: 存储和处理是分开的,因此处理容量可以缩减至零 (此时,您只需支付存储费用)。我认为这一点很棒,它有可能催生随开即用的新型瞬时应用程序。基于可随时启用以处理请求的“热”资源池进行扩展 (可在数秒内完成)。新增资源基于现有的已缓存和已缓冲内容,可实现全速运行。这让您能够毫不费力地将现有 Aurora 数据库转换为无服务器模型。 基于 Aurora 容量单位计费,每个单位代表计算能力与内存的组合。以 1 秒为增量进行计量,每个新增资源最低计 1 分钟。 敬请关注 2018 年初,我将向大家介绍有关 Amazon Aurora […]

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