Category: Database

现有的 Amazon DynamoDB 的搬迁方式都需要满足一个共同的前提：目标账号下的 Amazon DynamoDB 里面手动创建目标表格和元数据，然后才能使用 Amazon Glue 等工具将数据导入。当客户有成百上千张表格需要搬迁的时候，手动创建目标表格不但费时费力，还容易出现错误。如果源表里面还有二级索引，将会给搬迁造成更大的困难。本文将演示如何使用 Dynamodump 这个工具将 Amazon DynamoDB 表格的元数据（attributes/secondary index）轻松搬迁。

本文主要介绍在大规模 DynamoDB 表数据跨账号迁移场景下，如何通过全量+增量的方式进行数据迁移，以满足对于停机窗口要求较短的需求。

无服务部署邮件自动通知数据库补丁事件

亚马逊云科技推出增强型 I/O 多路复用，进一步提高吞吐量并降低延迟，同时无需对应用程序执行额外更改。

为了更好地实现客户对文档数据库的横向扩展需求， 亚马逊云科技在 2022 年 12 月正式发布 Amazon DocumentDB Elastic Clusters ， Elastic Clusters 让您随着业务需求扩展，能够随需而动，弹性地扩展文档数据库，处理几乎任意数量的写入和读取，以及可储存 PB 级数据。

本文介绍了如何利用 Oracle 多租户架构特性，整合本地数据中心众多数据库上亚马逊云，从而节省许可成本，提高资源使用效率。

本文探讨了在采用亚马逊云科技 Amazon ElastiCache for Redis 集群模式的多可用区部署获得高可用的同时，如何对 Amazon ElastiCache for Redis 进行就近读取，即应用系统在哪个 AZ，就读取哪个 AZ 的 ElastiCache 分片节点（主分片或者是从分片）。

越来越多的亚马逊云科技客户正在将 Amazon MSK 与 Amazon DocumentDB 结合使用。本文讨论了如何运行和配置 MongoDB Kafka 连接器，以便在 Amazon DocumentDB 和 Amazon MSK 之间移动数据以用于接收器和来源使用案例。

对于需要构建弹性应用程序并尽可能降低恢复时间目标和恢复点目标的客户，他们希望充分利用亚马逊云科技的全球基础设施来支持其弹性目标。本文演示了一个示例应用程序，并讨论了在迁移到多区域时可用性的变化。您将学习如何使用 Amazon DynamoDB 全局表作为持久性层来构建弹性应用程序。

本文说明了如何使用 Amazon SageMaker Autopilot 构建客户流失机器学习模型，以便亚马逊云科技的客户能够在没有任何机器学习经验的情况下自行生成准确的机器学习预测，以及如何从 Amazon Aurora 集群调用 SageMaker 端点。