Amazon Aurora est un moteur de base de données relationnelle qui associe la vitesse et la fiabilité des bases de données commerciales haut de gamme à la simplicité et la rentabilité des bases de données open source. Il fournit jusqu'à cinq fois le débit de MySQL standard et jusqu'à trois fois le débit de PostgreSQL standard. Amazon Aurora est conçu pour être compatible avec MySQL et PostgreSQL. Les utilisateurs peuvent ainsi exécuter leurs applications et leurs outils MySQL existants sans y apporter de modification. Il est disponible via Amazon Relational Database Service (RDS) et vous libère de tâches administratives chronophages comme la mise en service, l'application de correctifs, la sauvegarde, la récupération, la détection d'échecs et la réparation.

Amazon Aurora est conçu pour proposer plus de 99,99 % de disponibilité, ce qui accroît les performances et la disponibilité de MySQL et PostgreSQL en intégrant étroitement le moteur de base de données avec une couche de stockage virtualisée SSD spécifiquement conçue pour les charges de travail de base de données. Le stockage d'Amazon Aurora est flexible et récupère automatiquement, et les échecs de disque sont restaurés en arrière-plan sans impacter la disponibilité de la base de données. Amazon Aurora est conçu pour détecter automatiquement toute panne de la base de données et redémarrer sans effectuer de reprise sur incident ni reconstruire le cache de la base de données. Si l'instance échoue dans son ensemble, Amazon Aurora basculera automatiquement vers l'un des 15 réplicas en lecture.

Vous pouvez lancer une instance de base de données Amazon Aurora en quelques clics depuis la console de gestion RDS. Amazon Aurora ajuste automatiquement le stockage en le développant et en rééquilibrant le nombre d'E/S pour garantir des performances homogènes, sans surdimensionner les capacités. Par exemple, vous pouvez débuter avec une base de données de 10 Go et augmenter automatiquement sa capacité jusqu'à 64 To sans interrompre sa disponibilité, ni redimensionner ou réacheminer les données.

Premiers pas avec Amazon Aurora

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