Category: Database

在企业环境下，混合云架构是一种常见的架构，理想环境下摄取本地Oracle数据库的数据是通过Apache Sqoop或DMS使用网络专线将数据迁移到s3存储桶，进行数据分析。但受本地条件限制，很多用户是用Oracle Datapump或者Exp/Imp将数据导出后，再将本地数据传输到s3存储桶。本文通过阐述使用上述两种不同的工具，介绍如何将数据导入s3存储桶，使用Athena做数据分析。

利用ChangeStream实现Amazon DocumentDB表级别容灾复制

无疑使用单点登录 (SSO)访问组织中的多种应用程序能够提升用户体验 。 如果您负责为 Amazon Redshift 启用 SSO，则可以使用 ADFS、PingIdentity、Okta、Azure AD 或其他基于 SAML 浏览器的身份提供程序设置 SSO 身份验证

在这篇博文中，我们演示了一种模式，它允许您对数据库进行现代化改造并重构现有代码。我们使用 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版数据库实例来说明这种模式。

Amazon Athena 是一种交互式查询服务，可使用标准 SQL 轻松分析 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中的数据。Athena 是一种无服务器服务，因此您无需管理任何基础设施，而且只需为所运行的查询付费。2019 年，Athena 增加了对联合查询的支持，以便跨存储在关系、非关系、对象和自定义数据来源中的数据运行 SQL 查询。

在当今信息化高速发展的时代，推荐系统是一个热门的话题和技术领域，一些云厂商也提供了推荐系统的SaaS服务比如亚马逊云科技的Amazon Personalize来解决客户从无到有迅速构建推荐系统的痛点和难点。在我们的日常生活中，推荐系统随处可见，我根据这几年参与的推荐系统和计算广告项目总结了一些实践经验并以推荐系统系列文章的形式分享给大家，希望大家看后对推荐系统有更全新更深刻的理解。

本文主要讲述在游戏场景下，根据DynamoDB的限制），在限制下尽可能存储更多的数据和当存储量超出限制时，扩展存储的最大化利用空间。重点描述如何利用DynamoDB+S3保存玩家存档中的大数据量属性，避免数据存在S3上后，在数据写入S3的时发生脏读的情况。同时利用gzip压缩减少数据大小，减少IO的开销提升性能。

企业工作负载的托管方法已经发生结构性转变。各家公司正在迅速从本地数据中心迁移到基于云的服务。推动这种转变的因素就是在云端更快地创新的能力。

在本博文中，我分享了在 Amazon EC2、Amazon Relational Database Service（Amazon RDS）和 Amazon Aurora（Aurora）上实现 Microsoft SQL 数据库服务的现代化并运行高度可用的关系数据服务的架构选项。

本文以土壤微生物宏基因测序为例，演示了如何利用AWS Batch服务调用基于Graviton2处理器的实例用于基因分析，并验证了Graviton2高性价比的特性。