Publié le: Oct 27, 2022

Amazon Aurora prend désormais en charge l'exportation de clusters de bases de données directement vers S3 au format Apache Parquet, sans création préalable d'un instantané. Les clients peuvent également lancer une exportation vers S3 directement à partir du cluster de base de données Aurora, ce qui leur permet d'économiser du temps, de l'argent et les frais supplémentaires liés à la création et à la conservation d'instantanés pour exporter des données vers S3.

L'exportation de données vers S3 depuis un cluster Aurora n'a pas d'incidence sur les performances de la base de données Aurora. Les données exportées au format Apache Parquet sont portables. Les clients peuvent donc les analyser avec des services de requête tels qu'Amazon Athena ou des cadres de traitement de Big Data tels qu'Apache Spark. Pour commencer, ouvrez la console de gestion Amazon RDS ou utilisez l'interface de ligne de commande AWS (AWS CLI) pour exporter vos clusters de bases de données Aurora directement vers S3 sans prendre d'instantané manuel.

Le service Amazon Aurora est conçu pour offrir un niveau inégalé de performances et de disponibilité à l'échelle mondiale, avec une compatibilité complète avec MySQL et PostgreSQL. Il offre une sécurité intégrée, des sauvegardes continues, le calcul sans serveur, jusqu'à 15 réplicas en lecture, la réplication multi-région automatisée et des intégrations avec d'autres services AWS. Pour commencer à utiliser Amazon Aurora, consultez notre page de mise en route.

La prise en charge des exports de cluster de bases de données vers S3 sont disponibles dans les régions suivantes : Asie-Pacifique (Hong Kong), Asie-Pacifique (Mumbai), Asie-Pacifique (Osaka), Asie-Pacifique (Séoul), Asie-Pacifique (Singapour), Asie-Pacifique (Sydney), Asie-Pacifique (Tokyo), Canada (Centre), Europe (Francfort), Europe (Irlande), Europe (Londres), Europe (Paris), Europe (Stockholm), Amérique du Sud (São Paulo), USA Est (Ohio), USA Est (Virginie du Nord), USA Ouest (Californie du Nord) et USA Ouest (Oregon).