Category: Database

本文介绍在亚马逊云科技云平台中，将以分库/分表形式存储在 Amazon Aurora MySQL 中数据抽取到 Amazon Redshift 数仓的方案以及 实际操作。

ElastiCache Serverless for Redis 的应用场景、性能测试和成本分析，适用流量变化的业务，帮助客户更灵活扩展或者缩减 Redis 容量，达到降低成本的目的，同时减少众多运维管理工作，让工作重心更关注业务。

本 blog 将手把手教你玩转 Timestream for influxDB，主要会包含以下几个部分：Timestream for InfluxDB 创建、连接、数据插入，如何采用 influxDB UI 连接和管理 Timestream for influxDB； 以及我们将以 devops 运维数据为示例场景，介绍如何采用 Timesteram for influxDB 来高效插入、存储时序数据；以及如何采用和集成 grafana，实现时序数据丰富和高效的查询、分析和展现。

本文比较了 Amazon RDS 的多可用区部署选项，包括多可用区数据库实例、多可用区数据库集群、Amazon Aurora 和 Aurora Serverless v2。

本文探讨如何使用 Amazon Aurora 构建使用 RAG 的生成式 AI 应用程序。我们将逐步介绍如何设置 Aurora 集群为 Amazon Bedrock 知识库，还将演示如何通过简单的 SQL 命令从 Amazon Bedrock 生成嵌入，使用 Amazon Aurora Machine Learning 扩展。

本文将演示如何使用 SageMaker DeepAR 算法，对存储在 Timestream 中的 DevOps 时间序列数据运行预测分析，用于改善容量规划。

针对数据库安全挑战，我们可以在数据库领域进行三个方向的应对：事前防范、事中监控及修复、事后审计。事前防范可以考虑安全合规、及时监控漏洞并更新补丁、配置良好的数据库访问控制策略、设计严谨的加密策略等；事中监控及修复可以考虑构建数据库的高可用架构、及时备份以及监测数据库登录行为等；事后审计可以采用审计日志、数据库活动日志等来进行实现。本篇博客聚焦数据库的安全合规，从几个维度总结亚马逊云科技上的数据库安全方案，旨在为您考虑数据库安全时提供指导。

 AWS 峰会季即将开始！ 我很高兴能在下周的巴黎 AWS 峰会以及下下周的阿姆斯特丹 AWS 峰会上与我们 […]

业务场景 客户业务当前已部署在亚马逊云科技上，主要面向 2C 以及 2B 的客户，期望建立基于用户之间关系，并 […]

生成式人工智能为企业带来了更多的机会，可以利用向量搜索技术，实现对非机构化数据的搜索和比较。本文将阐述如何在 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版本中使用 pgvector 来实现向量搜索，以及如何利用 Aurora 优化型读取特性来提升向量搜索的性能表现。