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云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移：为 AWS DMS 设置 PostgreSQL 目标数据库环境

AWS 云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移可能是一个复杂度极高的多阶段流程：从评估阶段直到移交阶段，涉及到不同的技术和技能。这篇博文是系列博文中的第三篇，讨论了有关数据库迁移时要考虑的组件的高级方面。本系列博文并未探讨应用程序组件和不同场景的复杂性，因为这要取决于具体使用案例。为了更好地理解这些复杂性，请参阅 AWS Database 博文 Database Migration—What Do You Need to Know Before You Start?

云中的 Oracle 到 PostgreSQL 迁移：迁移流程和基础设施注意事项

在 AWS 云中从 Oracle 迁移到 PostgreSQL 可能是一个复杂的多阶段过程，从评估阶段到切换阶段，涉及多种不同的技术和技能。本系列博文介绍了源 Oracle 数据库、AWS Database Migration (AWS DMS) 服务和目标 PostgreSQL 数据库的环境和配置设置。本系列博文侧重于生产、开发、测试和暂存数据库环境迁移所用源数据和目标数据库基础设施、设置、工具和配置。我们将首先介绍从 Oracle 迁移到 Amazon RDS for PostgreSQL 数据库或兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora 数据库。

AWS DeepRacer – 在 re:Invent 亲自体验强化学习

强化学习是一种机器学习模式，适合允许“代理”以试错方式在交互式环境中行动的情况，代理可以利用来自这些行动的反馈逐步学习，以达到预定目标或最大限度提升某些类型的分数或反馈。这与监督式学习等其他形式的机器学习形成对比，监督式学习使用一组事实（基础事实）来训练模型，以便它可以进行推理。

Amazon Forecast – 简化时间序列预测

二十多年来，Amazon 一直在竭力解决包括零售、供应链和服务器容量在内的多个领域的时间序列预测挑战。 如今，运用我们通过这样的经验掌握的机器学习技术，我们隆重推出 Amazon Forecast – 一项用于时间序列预测的完全托管式深度学习服务。Amazon Forecast 融合我们多年来构建和运行可扩展、高度准确的预测技术的丰富经验，形成一种简单易用、完全托管式的服务。

新增功能 – AWS Step Functions 的计算、数据库、消息传递、分析和机器学习集成

AWS Step Functions 是面向应用程序开发人员的完全托管式工作流服务。您可以从总体上进行思考和工作，以可靠和可重复的方式连接和协调活动，同时保持业务逻辑与工作流逻辑分离。在设计和测试工作流（我们称之为状态机）之后，您可以大规模进行部署，使数万甚至数十万个工作流同时独立运行。Step Functions 跟踪每个工作流的状态，负责重试瞬态故障活动，并简化监控和日志记录。要了解更多信息，请逐步浏览使用 AWS Step Functions 和 AWS Lambda 创建无服务器工作流教程。

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