Amazon-RDS-Features

Sie können die AWS-Managementkonsole, die Amazon-RDS-Befehlszeilenschnittstelle, SDKs oder einfache API-Aufrufe verwenden, um in wenigen Minuten auf die Funktionen einer produktionsbereiten relationalen Datenbank zuzugreifen.

Amazon-RDS-Datenbank-Instances sind mit einem geeigneten Satz an Parametern und Einstellungen für die gewählte Engine und die gewählte Datenbank-Instance-Klasse vorkonfiguriert. So starten Sie innerhalb von Minuten eine Datenbank-Instance und stellen eine Verbindung mit Ihrer Anwendung her. DB-Parametergruppen bieten präzise Kontrolle und ermöglichen die Feinabstimmung Ihrer Datenbank.

Amazon RDS verringert Ihren Verwaltungsaufwand, indem es die undifferenzierten Verwaltungsaufgaben wie Software-Patches, Backups, Bereitstellung und geplante Wartungsaufgaben verwaltet. Amazon RDS stellt sicher, dass die Software für relationale Datenbanken, mit der die Bereitstellung durchgeführt wird, ständig mit den neuesten Patches aktualisiert wird. Sie können optional steuern, ob und wann Patches für Ihre Datenbank-Instance ausgeführt werden.

Amazon RDS bietet eine erweiterte Überwachung, die Zugriff auf über 50 Metriken zu CPU, Arbeitsspeicher, Dateisystem und Festplatten-I/O gewährt, sowie Erkenntnisse zur Amazon-RDS-Leistung. Mit diesem bedienungsfreundlichen Tool lassen sich Leistungsprobleme schnell erkennen. Darüber hinaus unterstützt Amazon RDS Metriken von Amazon CloudWatch für Ihre Datenbank-Instances – ohne zusätzliche Kosten. Mit der Amazon-RDS-Konsole können Sie wichtige Betriebsmetriken anzeigen, darunter die Nutzung von Rechen-, Arbeitsspeicher und Speicherkapazitäten, I/O-Aktivitäten und Instance-Verbindungen.

Amazon CloudWatch Database Insights konsolidiert Protokolle und Metriken aus Ihren Anwendungen und Datenbanken sowie den Betriebssystemen, unter denen sie ausgeführt werden, in einer vereinten Ansicht in der Konsole. Mithilfe der vorgefertigten Dashboards, der empfohlenen Alarme und der automatisierten Erfassung von Telemetriedaten können Sie den Zustand der Datenbank-Instances zur Ursachenanalyse überwachen. Anwendungsentwickler können die Anwendungsleistung mit der Datenbankleistung korrelieren, indem sie im Kontext ihrer Ansicht der Anwendungsleistung in Amazon CloudWatch Application Signals einen Drilldown zur betreffenden abhängigen Datenbank in CloudWatch Database Insights durchführen. CloudWatch Database Insights übernimmt alle Features von Erkenntnisse zur Amazon-RDS-Leistung sowie zusätzliche Features wie die Überwachung auf Flottenebene, die Integration mit der Überwachung der Anwendungsleistung und die Korrelation von Datenbankmetriken mit Protokollen und Ereignissen.

Amazon RDS ist in CloudFormation integriert, einen Service, der Sie bei der Modellierung, Bereitstellung und Verwaltung Ihrer AWS-Ressourcen in Ihren AWS-Konten und Regionen unterstützt. Beim Erstellen von Amazon-RDS-Ressourcen mit CloudFormation können Sie die Verwaltung von Ressourcen und Infrastruktur vereinfachen, indem Sie Ihre Vorlagen wiederverwenden und CloudFormation die Bereitstellung und Konfiguration Ihrer Ressourcen überlassen.

Amazon RDS kann Sie per E-Mail oder SMS über Amazon SNS über Datenbankereignisse benachrichtigen. Mithilfe der AWS-Managementkonsole oder Amazon-RDS-APIs können Sie mehr als 40 verschiedene Datenbankereignisse abonnieren, die mit Ihren Datenbank-Instances verknüpft sind.

Amazon RDS integriert sich zur Compliance-Unterstützung wie auch zur Verbesserung der Sicherheit mit AWS Config. Hierzu zeichnet es Änderungen an der Konfiguration Ihrer Datenbank-Instance (wie Parametergruppen, Subnetzgruppen, Snapshots, Sicherheitsgruppen und Ereignisabonnements) auf und überwacht diese.

Aurora unterstützt schnelle, effiziente Klonvorgänge, bei denen ganze Multi-Terabyte-Datenbankcluster in wenigen Minuten geklont werden können. Das Klonen von Datenbanken ist für eine Vielzahl von Zwecken nützlich, darunter Anwendungsentwicklung, Tests, Datenbankaktualisierungen und die Ausführung analytischer Abfragen. Die sofortige Verfügbarkeit von Daten kann Ihre Softwareentwicklungs- und Upgrade-Projekte erheblich beschleunigen und Analysen präziser machen. Sie können eine Aurora-Datenbank in wenigen Schritten klonen, und es fallen keine Speichergebühren an, es sei denn, Sie verwenden zusätzlichen Speicherplatz, um Datenänderungen zu speichern.

Mit Blau/Grün-Bereitstellungen von Amazon RDS können Sie Datenbankaktualisierungen sicherer, einfacher und schneller durchführen, ohne dass Daten verloren gehen. Blau/Grün-Bereitstellungen erstellen in ein paar Schritten eine Staging-Umgebung, die die Produktionsumgebung widerspiegelt und die beiden Umgebungen mit logischer Replikation synchron hält. Sie können Änderungen vornehmen, z. B. Haupt-/Nebenversions-Upgrades, Schemaänderungen und Änderungen der Parametereinstellungen, ohne dass dies Auswirkungen auf Ihren Produktions-Workload hat.

Blau/Grün-Bereitstellungen blockieren bei der Förderung Ihrer Staging-Umgebung Schreibvorgänge zu blauen und grünen Umgebungen, bis die Umstellung abgeschlossen ist. Blau/Grün-Bereitstellungen verwenden einen Umstellungsschutz, der die Förderung unterbricht, wenn sie die maximal tolerierbare Ausfallzeit überschreitet, Replikationsfehler erkennt, den Zustand der Instance überprüft und mehr.

Die Upgrade-Rollout-Richtlinien von AWS Organizations ermöglichen es Ihnen, automatische Upgrades für mehrere AWS-Ressourcen und Konten in Ihrer Organisation zentral zu verwalten und zu staffeln. Upgrade-Rollout-Richtlinien unterstützen Amazon RDS bei der Verwaltung automatischer Nebenversions-Upgrades für mehrere Datenbankressourcen und AWS-Konten.

Die Richtlinie hilft Ihnen bei der Implementierung einer kontrollierten Upgrade-Strategie für Ihre Amazon RDS-Instances, indem Datenbanken automatisch in einer bestimmten Reihenfolge aktualisiert werden (z. B. Entwicklungsumgebungen vor der Produktion), Upgrade-Sequenzen mithilfe von Richtlinien oder Ressourcen-Tags auf Kontoebene definiert, zwischen den Upgrade-Phasen Zeit zur Validierung von Änderungen eingeräumt wird und die Upgrade-Statusmeldungen für jede Phase überwacht werden.

Um Upgrade-Rollout-Richtlinien verwenden zu können, muss Ihr AWS-Konto Teil einer Organisation in AWS Organizations sein, für die die Upgrade-Rollout-Richtlinie aktiviert ist. Weitere Informationen finden Sie unter Verwaltung von Organisationsrichtlinien mit AWS Organizations.

Zero-ETL-Integrationen bieten Zugriff auf Analytik- und Machine-Learning-Funktionen für Petabyte Ihrer Transaktionsdaten aus Ihren Datenbanken. Mithilfe der Zero-ETL-Integrationen müssen Sie Ihre eigenen komplexen Datenpipelines nicht mehr erstellen und verwalten. Transaktionsdaten werden automatisch, kontinuierlich und schnell repliziert, nachdem sie in Amazon Aurora oder Amazon RDS geschrieben und nahtlos in Amazon Redshift oder Amazon SageMaker verfügbar gemacht wurden. 

Sie können Daten aus mehreren AWS-Datenbanken konsolidieren und sie in Amazon Redshift und Lakehouse in Amazon SageMaker replizieren, um mehr Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Sie können Datenfilterung auf ausgewählte Datenbanken und Tabellen anwenden, um Daten in Amazon Redshift oder das Lakehouse in Amazon SageMaker zu replizieren. Auf diese Weise können Sie die Replikation an Ihre spezifischen Bedürfnisse anpassen.

Wenn Sie Ihre Daten in Amazon SageMaker in das Lakehouse laden, können Sie all Ihre Daten in Amazon S3 Data Lakes und Amazon Redshift Data Warehouses vereinheitlichen und so leistungsstarke Analytik- und KI/ML-Anwendungen auf einer einzigen Datenkopie erstellen. Sie können eine breite Palette von Analytik- und ML-Funktionen ausführen, z. B. SQL-Analysen, Suchanalysen, Business Intelligence, generative KI und mehr.

Beim Laden von Daten in Amazon Redshift können Sie sofort mit der Analyse beginnen und erweiterte Features wie Datenfreigabe, materialisierte Ansichten und Amazon Redshift Machine Learning (ML) anwenden, um ganzheitliche und prädiktive Erkenntnisse zu gewinnen. Mit Amazon Aurora müssen Sie nicht die Kapazität Ihrer Datenbank oder Data Warehouses für Ihre Datenpipelines verwalten, wenn Sie sowohl Amazon Aurora Serverless als auch >Amazon Redshift Serverless für Ihre Zero-ETL-Integration verwenden.

Amazon RDS bieten Anleitungen für bewährte Methoden, indem Konfigurations- und Nutzungsmetriken von Ihren Datenbank-Instances analysiert werden. Die Empfehlungen beziehen sich auf Bereiche wie Datenbank-Engine-Versionen, Speicher, Instance-Typen und Netzwerke. Sie können die verfügbaren Empfehlungen durchsuchen und sofort eine empfohlene Aktion durchführen, sie für ihr nächstes Wartungsfenster einplanen oder einfach ablehnen.

Amazon RDS bietet die Wahl zwischen zwei verschiedenen Speichertypen. In den meisten Anwendungsfällen eignet sich der Allzweckspeicher für Ihre Datenbank-Workloads. Hierbei handelt es sich um eine SSD-gestützte Speicheroption, die eine konsistente Basisleistung von 3 IOPS pro bereitgestelltem GB liefert und die Möglichkeit bietet, bis zu 3 000 IOPS über der Basisleistung zu steigern.

Für Workloads, die eine höhere Leistung erfordern, bietet Amazon RDS Bereitgestellter IOPS-Speicher. Dabei handelt es sich um eine SSD-gestützte Speicheroption, die auf schnelle, vorhersehbare und konsistente I/O-Leistung ausgelegt ist. Sie können bei der Erstellung einer Datenbank-Instance eine IOPS-Rate angeben. Amazon RDS stellt dann diese IOPS-Rate für die Lebensdauer der Datenbank-Instance bereit. Dieser Speichertyp ist für I/O-intensive transaktionale (OLTP) Datenbank-Workloads optimiert. Sie können bis zu 256 000 IOPS pro Datenbank-Instance bereitstellen. Die tatsächlich erzielte IOPS-Rate kann jedoch je nach Datenbank-Workload, gewähltem Datenbank-Instance-Typ und gewählter Datenbank-Engine variieren.

Um die Leistung Ihrer Amazon-RDS-Datenbank und -Anwendungen zu beschleunigen, können Sie direkt über die Amazon-RDS-Konsole einen Cache von ElastiCache, einem verwalteten In-Memory-Caching-Service, zu Ihrer Datenbank hinzufügen. Zusammen können diese effektiv die Echtzeitleistung Ihrer Anwendungen und Datenbankanforderungen bereitstellen. Weitere Informationen zum Erstellen eines ElastiCache-Clusters in Amazon RDS finden Sie auf den Dokumentationsseiten zu Aurora.

DevOps Guru ist ein Cloud-ML-Betriebsservice, der zur Verbesserung der Anwendungsverfügbarkeit beiträgt. Mit DevOps Guru für RDS können Sie ML-gestützte Erkenntnisse nutzen, um leistungsbezogene Probleme mit relationalen Datenbanken leicht zu erkennen und zu diagnostizieren und sie in Minuten statt in Tagen zu lösen. Entwickler und DevOps-Ingenieure können DevOps Guru für RDS verwenden, um die Ursache von Leistungsproblemen automatisch zu identifizieren und intelligente Empfehlungen zur Behebung des Problems zu erhalten, ohne die Hilfe von Datenbankexperten in Anspruch nehmen zu müssen.

Zum Einstieg rufen Sie einfach die Amazon-RDS-Konsole auf und aktivieren Sie Erkenntnisse zur Amazon-RDS-Leistung. Sobald Performance Insights aktiviert ist, gehen Sie zur DevOps-Guru-Konsole und aktivieren Sie es für Ihre Aurora-Ressourcen, andere unterstützte Ressourcen oder Ihr gesamtes Konto.

Amazon-RDS-optimierte Schreibvorgänge, die auf dem neuen Torn-Write-Prevention-Feature von AWS Nitro System basieren, ermöglichen es Ihnen, den Durchsatz von Schreibtransaktionen ohne zusätzliche Kosten um das Zweifache zu verbessern. Optimierte Schreibvorgänge schreiben Ihre 16 KB großen Seiten auf sichere Weise in einem einzigen Schritt. Optimierte Schreibvorgänge sind besonders nützlich für Kunden mit schreibintensiven Datenbank-Workloads wie digitale Zahlungen, Finanzhandel und Online-Spiele.

Amazon-RDS-optimierte Lesevorgänge sind darauf ausgelegt, Ihnen eine schnellere Datenbankleistung mit bis zu 2-mal schnellerer Abfrageverarbeitung ohne zusätzliche Kosten zu bieten. Optimized Reads verbessert die Geschwindigkeit Ihrer komplexen Abfragen, die vorübergehende Tabellen verwenden, wie beispielsweise Abfragen, die Sortierungen, Hash-Aggregationen, High-Load-Joins und Common Table Expressions (gemeinnsame Tabellenausdrücke, CTEs) erfordern. Optimized Reads verbessert die Geschwindigkeit Ihrer Abfragen, indem es die vorübergehenden Tabellen in Ihrem NVMe-basierten Instance-Speicher speichert. Dieser ist mit Ihrem Host-Server verbunden.

Das Feature für automatische Backups in Amazon RDS ermöglicht eine zeitpunktbezogene Wiederherstellung Ihrer Datenbank-Instance. Amazon RDS sichert Ihre Datenbank und Transaktionsprotokolle und speichert beides für einen benutzerdefinierten Aufbewahrungszeitraum. Sie erhalten so die Möglichkeit, für jede einzelne Sekunde innerhalb des Aufbewahrungszeitraums bis auf die letzten fünf Minuten eine Wiederherstellung Ihrer Datenbank-Instance vorzunehmen. Der Aufbewahrungszeitraum für automatische Backups kann auf bis zu 35 Tage konfiguriert werden.

Datenbank-Snapshots sind vom Benutzer gestartete, in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) gespeicherte Backups Ihrer Instance, die dort aufbewahrt werden, bis Sie sie ausdrücklich löschen. Sie können zu jedem beliebigen Zeitpunkt eine neue Instance aus einem Datenbank-Snapshot erstellen. Datenbank-Snapshots dienen funktional zwar als vollständige Sicherungen, es wird Ihnen aber nur die inkrementelle Speichernutzung in Rechnung gestellt.

Multi-AZ-Bereitstellungen von Amazon RDS bieten verbesserte Verfügbarkeit und Beständigkeit für Datenbank-Instances mit einem SLA von bis zu 99,95 % und eignen sich daher ideal für Produktionsdatenbank-Workloads. Wenn Sie eine Multi-AZ-Datenbank-Instance bereitstellen, repliziert Amazon RDS Ihre Daten synchron in einer Standby-Instance in einer anderen Availability Zone (AZ).

Mit Multi-AZ mit zwei lesbaren Standby-Instances können Kunden eine primäre und zwei lesbare Standby-Instances in drei AZs bereitstellen. Kunden können diese Bereitstellungsoption nutzen, um Vorteile wie Failovers in der Regel in weniger als 35 Sekunden, eine bis zu zweimal schnellere Latenz bei Transaktions-Commits im Vergleich zu Amazon RDS Multi-AZ mit einem Standby und zusätzliche Lesekapazität zu nutzen.

Wenn Sie einen Open-Source- oder Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)-Proxy mit zwei lesbaren Standby-Bereitstellungen an Ihre Multi-AZ anhängen, können Sie die Ausfallzeiten für kleinere Versions-Upgrades in der Regel auf eine Sekunde reduzieren. 

Mit Aurora können Sie eine hohe Verfügbarkeit mit einem SLA von bis zu 99,99 % erreichen. Verwenden Sie dazu die Amazon-RDS-Multi-AZ-Technologie, um das Failover auf eine von bis zu 15 Aurora-Replikate zu automatisieren, die Sie in drei beliebigen AZs erstellt haben.

In Kombination mit Multi-AZ können regionsübergreifende Lesereplikate die Ausfallsicherheit und Leistung erhöhen, indem sie Daten im Rahmen einer effektiven Notfallwiederherstellungslösung asynchron über Regionen hinweg replizieren.

Aurora Global Database ermöglicht schnelle lokale Lesevorgänge und schnelle Notfallwiederherstellung in mehreren AWS-Regionen von einer einzigen Aurora-Datenbank aus. Aurora Global Database bietet eine Latenz von weniger als 1 Sekunde und kann im Falle einer regionalen Verschlechterung oder eines Ausfalls in weniger als 1 Minute zu einer sekundären Region hochgestuft werden. Aurora Global Database ist ideal für global verteilte Workloads mit strengen Verfügbarkeitsanforderungen, beispielsweise in der Finanz-, Reise- und Spielebranche.

Amazon RDS ermöglicht nun das Verschlüsseln Ihrer Datenbanken mit Schlüsseln, die Sie mit dem AWS Key Management Service (AWS KMS) verwalten. Bei einer mit Amazon RDS-Verschlüsselung ausgeführten DB-Instance sind die im zugrunde liegenden Speicher gespeicherten Daten verschlüsselt, was auch für deren automatisierte Backups, Lesereplikate und Snapshots gilt.

Amazon RDS unterstützt die Verwendung von SSL zur Sicherung von Daten während der Übertragung sowie die transparente Datenverschlüsselung in SQL Server und Oracle.

AWS empfiehlt die Ausführung Ihrer Datenbank-Instance in Amazon VPC. So können Sie Ihre Datenbank in Ihrem eigenen virtuellen Netzwerk isolieren und Ihre On-Premises-IT-Infrastruktur mit den Branchenstandards entsprechenden verschlüsselten IPsec VPNs verbinden. Sie können Firewall-Einstellungen konfigurieren und den Netzwerkzugriff auf Ihre Datenbank-Instances steuern.

Amazon RDS unterstützt mehrere Methoden zur Benutzerauthentifizierung, einschließlich AWS Identity und Access Management (IAM) und Kerberos.

Amazon RDS ist in IAM integriert und bietet Ihnen die Möglichkeit, die Aktionen zu steuern, die Ihre AWS-IAM-Benutzer und -Gruppen für bestimmte Amazon-RDS-Ressourcen ausführen können, von Datenbank-Instances über Snapshots, Parametergruppen und Optionsgruppen. Außerdem können Ihre Amazon-RDS-Ressourcen mit Tags versehen und die Aktionen steuern, die Ihre IAM-Benutzer und -Gruppen für Ressourcengruppen ausführen können, die dasselbe Tag und denselben zugehörigen Wert haben.

Beispielsweise können Sie Ihre IAM-Regeln so konfigurieren, um sicherzustellen, dass Entwickler Datenbank-Instances für die Entwicklung ändern können, dass das Ändern und Löschen von Datenbank-Instances für die Produktion hingegen Datenbankadministratoren vorbehalten ist.

Mit der Kerberos-Authentifizierung arbeitet Ihre Amazon RDS-Datenbank mit AWS Directory Service für Microsoft Active Directory zusammen, um Anmeldeinformationen zu authentifizieren und zentral zu verwalten. Bei Amazon RDS für SQL Server haben Sie die Wahl, AWS Managed Microsoft AD zu verwenden oder Ihre Datenbank direkt mit Ihrem selbstverwalteten AD zu verknüpfen.

Amazon RDS unterstützt Compliance-Programme, einschließlich HIPAA, FedRAMP, SOC und ISO. Die aktuellste Liste der unterstützten Programme finden Sie auf der Seite AWS-Services im Geltungsbereich nach Compliance-Programm.

GuardDuty ist mit Aurora verfügbar, um Ihre Datenbank und Workloads auf potenzielle Bedrohungen zu überwachen. Mit Amazon GuardDuty RDS Protection analysiert dieses Feature die Datenbank-Anmeldeaktivität und erstellt ein Profil für verdächtiges Verhalten. Wenn eine Bedrohung erkannt wird, generiert GuardDuty detaillierte Sicherheitserkenntnisse der gefährdeten Datenbank.

Wenn Ihre Speicheranforderungen zunehmen, können Sie außerdem zusätzlichen Speicher bereitstellen. Die Aurora-Engine erhöht die Größe Ihres Datenbank-Volumes automatisch auf maximal 256 TB oder eine von Ihnen definierte maximale Größe, wenn Sie zusätzlichen Datenbankspeicher benötigen. Mit den Engines RDS für MySQL, RDS für MariaDB, RDS für PostgreSQL und RDS für Db2 können Sie Speicherplatz auf bis zu 64 TiB skalieren. Wenn Sie RDS für Oracle und RDS für SQL Server verwenden, können Sie auf bis zu 256 TiB skalieren, indem Sie Ihrer Instance zusätzliche Speicher-Volumes hinzufügen. Die Skalierung des Speichers erfolgt sofort und ohne Ausfallzeiten. 

Mit Lese-Replikate von Amazon RDS können Sie einfach elastisch über die Kapazitätseinschränkungen einer einzelnen DB-Instance hinaus Skalierungen vornehmen, um leseintensive Datenbank-Workloads zu unterstützen. Sie können eine oder mehrere Replikate einer gegebenen Quelldatenbank-Instance erstellen und umfangreichen Lesedatenverkehr Ihrer Anwendungen aus mehreren Kopien Ihrer Daten unterstützen und somit den Lesedurchsatz insgesamt steigern.

Mit Amazon-RDS-Proxy können Sie die Datenbankeffizienz verbessern und Ihre Anwendungen skalierbarer, sicherer und widerstandsfähiger gegenüber Datenbankausfällen machen. Dazu können Anwendungen Verbindungen mit der Datenbank bündeln und gemeinsam nutzen. Bei Failovers kann Amazon-RDS-Proxy die Failover-Zeiten für Aurora und Amazon RDS um bis zu 66 % verkürzen. Darüber hinaus können Sie Ihre Anmeldeinformationen, die Authentifizierung und den Zugriff auf die Datenbank über die Integration mit AWS Secrets Manager und IAM zentral verwalten.

Aurora Serverless ist eine bedarfsgesteuerte Konfiguration für Aurora, die automatische Skalierungsfunktionen bietet. Mit dieser Bereitstellungsoption wird Ihre Datenbank automatisch gestartet und heruntergefahren und die Kapazität wird entsprechend den Anforderungen Ihrer Anwendung auf- oder abskaliert.

Bei Amazon RDS fallen keinerlei Vorabgebühren an. Sie zahlen lediglich eine Monatsgebühr für jede Datenbank-Instance, die Sie in Betrieb nehmen. Und sollten Sie eine Datenbank-Instance nicht mehr benötigen, können Sie sie einfach löschen. Weitere Details finden Sie auf den Seiten Amazon-RDS-Instance-Typen und Amazon RDS – Preise.

Mit reservierten Instances in Amazon RDS können Sie eine DB-Instance für eine Laufzeit von 1 oder 3 Jahren reservieren und erhalten einen erheblichen Rabatt im Vergleich zu den Preisen für On-Demand-Instances für dieselbe Instance.

Mit Amazon RDS können Sie Ihre Datenbank-Instances für jeweils bis zu 7 Tagen problemlos anhalten und starten. Auf diese Weise wird das Verwenden von Datenbanken für Entwicklung und Tests einfacher und kostengünstig, da die Datenbank nicht die ganze Zeit ausgeführt werden muss.

Aurora ist darauf ausgelegt, für die meisten Anwendungen mit geringer bis mittlerer I/O-Nutzung kostengünstige Preise zu bieten. Für I/O-intensive Workloads können Sie Aurora I/O-Optimized wählen. Dabei handelt es sich um eine Datenbank-Cluster-Konfiguration, die das Preis-Leistungs-Verhältnis verbessert.

Wenn Sie sich vor dem 15. Juli 2025 für das kostenlose AWS-Kontingent angemeldet haben, können Sie RDS weiterhin bis zu 12 Monate lang kostenlos für ausgewählte Single-AZ-Instance-Datenbanken mit bis zu 750 Stunden pro Monat, 20 GB Allzweck-SSD-Speicher (gp2) pro Monat und 20 GB automatisiertem Datenbank-Backup-Speicher pro Monat für 1 Jahr nutzen. Wenn Sie sich nach dem 15. Juli 2025 für das kostenlose Kontingent von AWS anmelden, können Sie für den Zugriff auf RDS zwischen einem kostenlosen Tarif und einem kostenpflichtigen Tarif wählen. Beide Pläne bieten Guthaben in Höhe von 100 USD und zusätzlich bis zu 100 USD in Form von Gutschriften für die Aktivierung grundlegender AWS-Services. Guthaben des kostenlosen Kontingents sind bis zu 12 Monate gültig. Weitere Details werden im Widget „AWS erkunden“ in der AWS-Managementkonsole erklärt. Das kostenlose AWS-Kontingent ist für ausgewählte Services in unseren globalen Regionen verfügbar. Guthaben für das kostenlose Kontingent sind derzeit nicht in den AWS-Regionen GovCloud (USA) oder der Region China (Peking) verfügbar.

Für kommerzielle Engines bietet Amazon RDS mehrere Lizenzierungsmodelle an: Bring Your Own License (BYOL), Bring Your Own Media (BYOM), License Included (LI) oder Lizenzierung über AWS Marketplace. Mit BYOL und BYOM können Sie Ihre vorhandene kommerzielle Softwarelizenz für die Verwendung mit Amazon RDS nutzen. Mit LI sind die Kosten für die Softwarelizenz im Preis der Amazon-RDS-Instance enthalten. Sie müssen keine Lizenz separat erwerben. Mit der Lizenzierung über den AWS Marketplace können Sie Lizenzen bei Bedarf zu einem Stundensatz pro Kern abonnieren und müssen keine separate Lizenz erwerben.

Weitere Einzelheiten zu den je nach Engine verfügbaren Lizenzoptionen finden Sie auf den Preisseiten für Amazon RDS für Oracle, Amazon RDS für SQL Server, Amazon RDS für Db2 und Amazon RDS Custom.

TLE für PostgreSQL ist ein Entwicklungs-Kit und Open-Source-Projekt, mit dem Sie leistungsstarke Erweiterungen schnell erstellen und sie sicher auf Aurora und Amazon RDS ausführen können. Vonseiten AWS ist das Zertifizieren von Code unnötig. Die Entwickler können populäre, vertrauenswürdige Sprachen wie JavaScript, PL/pgSQL, Perl und SQL verwenden, um Erweiterungen sicher zu schreiben.

TLE soll den Zugriff auf unsichere Ressourcen verhindern und beschränkt Erweiterungsfehler auf eine einzige Datenbank-Verbindung. Datenbankadministratoren (DBAs) verfügen über eine präzise Online-Kontrolle darüber, wer Erweiterungen installieren und ein Berechtigungsmodel für ihre Ausführung erstellen kann. TLE steht Aurora- und Amazon-RDS-Kunden ohne Zusatzkosten zur Verfügung.

Mit Aurora ML können Sie ML-gestützte Vorhersagen zu Anwendungen über die vertraute SQL-Programmiersprache hinzufügen. Mit einer einfachen, sicheren und optimierten Integration in AWS-Services für Machine Learning haben Sie Zugriff auf eine große Auswahl an AWS ML-Algorithmen.

Mit Aurora PostgreSQL und Amazon RDS für PostgreSQL können Sie pgvector, eine Open-Source-PostgreSQL-Erweiterung, zur Durchführung von Suchvorgängen nach Vektorähnlichkeit verwenden. Außerdem können Sie Einbettungen von ML- und KI-Modellen in Ihrer Datenbank speichern, z. B. von Amazon Bedrock oder Amazon SageMaker.

Eine Einbettung ist eine numerische Darstellung (Vektor), die die semantische Bedeutung von Inhalten wie Text, Bildern und Videos darstellt. Generative KI und andere KI/ML-Systeme nutzen Einbettungen, um die semantische Bedeutung der Texteingabe in einem großen Sprachmodell (LLM) zu erfassen. Lesen Sie unsere Dokumentation zum Speichern von Einbettungen und zum Durchführen von Suchvorgängen nach Vektorähnlichkeit in Aurora PostgreSQL und Amazon RDS für PostgreSQL.

Amazon RDS bietet die Flexibilität und Skalierbarkeit, um sich schnell an Ihre Datenbankanforderungen anzupassen. In einem Schritt können Sie die Rechenressourcen Ihrer Datenbank auf- oder abwärts skalieren oder mit wenigen Schritten in der Konsole eine neue Datenbank-Instance erstellen.

Outposts ist ein vollständig verwalteter Service, der die AWS-Infrastruktur und -Services für ein hybrides Erlebnis auf alle On-Premises- oder Co-Standorte ausdehnt.

Mit Amazon RDS auf Outposts können Sie Amazon RDS On-Premises ausführen und erhalten die gleichen Features und Vorteile von Amazon RDS wie in der Cloud, einschließlich automatisierter Verwaltungsaufgaben.

Amazon RDS Custom ist ein verwalteter Datenbank-Service, der Ihnen einen privilegierten Zugriff auf das zugrunde liegende Betriebssystem und die Datenbankumgebung ermöglicht, um paketierte, benutzerdefinierte und Legacy-Anwendungen für Microsoft SQL Server und Oracle auszuführen. Es handelt sich um ein Modell der geteilten Verantwortung im Austausch für mehr Flexibilität.

Mit Amazon RDS können Sie AWS DMS, einen verwalteten Migrations- und Replikations-Service für Datenbank- und Analytik-Workloads, verwenden, um sowohl homogene als auch heterogene Migrationen durchzuführen. Mit wichtigen Features wie AWS Database Migration Service (AWS DMS) Fleet Advisor und AWS Database Migration Service (AWS DMS) Schema Conversion können Sie Ihre Workloads innerhalb von AWS DMS ermitteln, planen, konvertieren und migrieren. Mit AWS Database Migration Service (AWS DMS) Serverless und integrierten nativen Tools sind Migrationen noch einfacher, da Sie Migrationsressourcen nicht mehr manuell bereitstellen, verwalten und skalieren müssen.

Im Gegensatz zu homogenen Migrationen ist bei heterogenen Migrationen eine Schemakonvertierung erforderlich, um sicherzustellen, dass das Quellschema mit der neuen Ziel-Engine kompatibel ist. Für heterogene Migrationen zu Amazon RDS bietet AWS DMS integrierte Funktionen mit DMS Schema Conversion oder die Option, die Software AWS SCT herunterzuladen, um sie lokal auszuführen.

Für homogene Migrationen können Sie auch die bekannten nativen Datenbank-Migrationstools verwenden, um Workloads zu AWS zu migrieren. Nachfolgend finden Sie Dokumentationslinks zu den ersten Schritten:

Mit Babelfish für Aurora PostgreSQL können Sie Microsoft-SQL-Server-Anwendungen mit minimalen Codeänderungen in Aurora PostgreSQL ausführen. Als integrierte Funktion von Aurora ermöglicht Babelfish Aurora PostgreSQL, T-SQL zu verstehen, wodurch die Migration Ihrer Anwendungen einfacher und schneller erfolgt.

Mit der MySQL-kompatiblen Edition von Aurora und Amazon RDS für MySQL können Sie auf die neuesten Haupt- und Nebenversionen von MySQL sowie die zugehörigen Community-Fähigkeiten und Features zugreifen. Dazu gehören JSON-Features, allgemeine Tabellenausdrücke mithilfe der WITH-Klausel, optimierte ADD COLUMN- und RENAME-COLUMN-Klauseln für die ALTER TABLE-Anweisung und vieles mehr.

Eine umfassende Liste der unterstützten MySQL-Versionen und -Funktionen finden Sie in der Dokumentation zu Aurora und Amazon RDS.

Mit Amazon RDS für MariaDB können Sie auf die neuesten Haupt- und Nebenversionen von MariaDB sowie die zugehörigen Community-Funktionen und Features zugreifen. Dazu gehört der Zugriff auf die MyRocks-Speicher-Engine zur Optimierung des Speicherverbrauchs schreibintensiver, leistungsstarker Webanwendungen. Zu den weiteren Verbesserungen gehören verzögerte Replikation, Oracle PL/SQL-Kompatibilität und Atomic DDL.

Informationen zu den neuesten verfügbaren Versionen und Funktionen finden Sie in der Amazon-RDS-Dokumentation.

Mit der PostgreSQL-kompatiblen Edition von Aurora und Amazon RDS für PostgreSQL können Sie auf die neuesten Haupt- und Nebenversionen von PostgreSQL und die zugehörigen Community-Funktionen und Features zugreifen.

Sie können beispielsweise PostGIS als räumliche Erweiterung für objektrelationale PostgreSQL-Datenbanken verwenden und Unterstützung für geografische Objekte hinzufügen, um Standortabfragen in SQL auszuführen. Sie können auf verschiedene prozedurale Sprachen zugreifen, einschließlich Perl, pgSQL, TCL, JavaScript (mit der V8-JavaScript-Engine) und Rust (RDS nur für PostgreSQL). Sie können Community-Erweiterungen wie pg_stat_statements oder postgres_fdw für Fremddaten-Wrapper verwenden.

Zu den Features gehören die Unterstützung von PostgreSQL für den Datentyp JSON und zwei JSON-Funktionen. Sie ermöglichen die direkte Rückgabe von JSON vom Datenbankserver. PostgreSQL bietet auch eine Erweiterung zur Implementierung des hstore-Datentyps, der zum Speichern von Gruppen von Schlüssel/Wert-Paaren in einem einzelnen PostgreSQL-Wert dient. Eine umfassende Liste der wichtigsten Features der PostgreSQL-Engine finden Sie in der Liste der wichtigsten Features der PostgreSQL-Engine.

Mit Amazon RDS für Oracle können Sie Oracle-Datenbankoptionen wie Oracle Application Express (APEX), Oracle On-line Analytical Processing (OLAP) und Oracle Enterprise Manager (OEM) aktivieren, indem Sie diese zu einer Optionsgruppe hinzufügen und sie mit Ihrer Datenbank-Instance verknüpfen. Sie können auch Produkte von Drittanbietern wie Oracle GoldenGate mit Amazon RDS für Oracle verwenden, um Transaktionsdaten zwischen Datenbanken für die aktiv-aktive Datenbankreplikation, Notfallwiederherstellung und mehr zu erfassen, zu replizieren und zu verwalten.

Mit Amazon RDS für SQL Server können Sie SQL-Server-Datenbankoptionen wie Verbindungsserver, Microsoft Distributed Transaction Coordinator (MSDTC), SQL Server Audit und die SQL Server Business Intelligence Suite (SSIS, SSRS und SSAS) aktivieren, indem Sie sie einer Optionsgruppe hinzufügen, die Ihrer Datenbank-Instance zugeordnet ist.

Die Verwendung dieses Services unterliegt der AWS-Kundenvereinbarung.

Wofür wird Amazon RDS verwendet?

Amazon RDS ist eine relationale Datenbank, die zum Speichern, Organisieren und Bereitstellen des Zugriffs auf zugehörige Daten für Datenanalyse, Modellierung, Berichterstellung und andere geschäftliche Anwendungsfälle verwendet wird.

Was sind die Vorteile von Amazon RDS?

Zu den Vorteilen von Amazon RDS gehört die bewährte Leistung als vollständig verwaltete, kostengünstige relationale Datenbank mit den höchsten Sicherheitsstandards. Seit über einem Jahrzehnt vertrauen Kunden Amazon RDS aufgrund seiner hohen Verfügbarkeit, Beständigkeit, Skalierbarkeit und Sicherheit zur Unterstützung ihrer geschäftskritischen Workloads in der Cloud. Ganz gleich, ob Sie neu in der Cloud sind oder ein Experte – Kunden werden zu schätzen wissen, wie einfach der Einstieg und die Verwaltung von Amazon RDS sind.

Welche Vorteile erhält ein Datenbankadministrator durch die Verwendung von Amazon RDS?

Amazon RDS verschafft DBAs mehr Zeit, sich auf Innovationen und die Steigerung des Geschäftswerts zu konzentrieren. Amazon RDS automatisiert die undifferenzierten Verwaltungsaufgaben der Verwaltung einer Datenbank, wie z. B. Bereitstellung, Patching und Backups. Amazon RDS bietet außerdem kostengünstige Features zur Unterstützung von Hochverfügbarkeit, Leistung und Sicherheit, um die Anforderungen Ihrer geschäftskritischsten Workloads zu erfüllen, wie z. B. Multi-AZ, Reserved Instances und Berechtigungskontrolle über AWS IAM.

Welcher Datenbanktyp ist Amazon RDS?

Amazon RDS ist eine relationale (oder SQL-) Datenbank.

Welche Datenbank-Engines werden von Amazon RDS unterstützt?

Amazon RDS unterstützt acht Datenbank-Engines, darunter fünf Open-Source- und drei kommerzielle Engines. Open-Source-Engines sind: Aurora PostgreSQL-kompatible Edition, Aurora MySQL-kompatible Edition, Amazon RDS für PostgreSQL, Amazon RDS für MySQL und Amazon RDS für MariaDB. Kommerzielle Engines sind: Amazon RDS für SQL Server, Amazon RDS für Oracle und Amazon RDS für Db2.

Was sind die Vorteile der Migration einer On-Premises-Datenbank zu Amazon RDS?

Ein wesentlicher Vorteil von Amazon RDS ist der geringere Verwaltungsaufwand für selbstverwaltende On-Premises-Datenbanken. Amazon RDS ist einfach zu verwenden und nimmt Ihnen den undifferenzierten Verwaltungsaufwand für Bereitstellung, Patching, Backups und mehr ab. Darüber hinaus bietet Amazon RDS die Flexibilität und Auswahl an Features, um die Leistungs-, Skalierbarkeits-, Verfügbarkeits- und Sicherheitsanforderungen unserer Kunden zu erfüllen.

Wie richte ich Amazon RDS ein?

Amazon RDS kann mit ein paar einfachen Klicks in der Konsole eingerichtet werden. Gehen Sie zur Amazon-RDS-Dokumentation und befolgen Sie die Einrichtungsanweisungen.

Besuchen Sie die Amazon-RDS-Dokumentation oder funktionsspezifische Seiten im Dropdown-Menü Amazon-RDS-Features, z. B. die Seite zu Amazon RDS Multi-AZ. Darüber hinaus finden Sie häufig gestellte Fragen zu zusätzlichen Features auf den Engine-spezifischen FAQ-Seiten – Aurora, Amazon RDS für PostgreSQL, Amazon RDS für MySQL, Amazon RDS für MariaDB, Amazon RDS für SQL Server, Amazon RDS für Oracle und Amazon RDS für Db2.

In dieser Tabelle werden die Vorteile und Features von Amazon RDS nach Engine hervorgehoben. Bitte beachten Sie, dass es sich bei dieser Tabelle nicht um eine umfassende Liste der verfügbaren Features handelt. Weitere Informationen über unseren am schnellsten wachsenden Service finden Sie auf der Seite mit den Features von Aurora.