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Intégration d’Amazon Aurora PostgreSQL avec d’autres services AWS
Amazon Aurora s’intègre avec d’autres services AWS pour vous permettre d’étendre votre cluster de bases de données Aurora PostgreSQL afin d’utiliser des fonctionnalités supplémentaires dans le cloud AWS. Votre cluster de bases de données Aurora PostgreSQL peut utiliser des services AWS pour effectuer les opérations suivantes :
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Collecter, afficher et évaluer rapidement les performances de vos instances de base de données Aurora PostgreSQL avec Amazon RDS Performance Insights. Performance Insights complète les fonctions de surveillance existantes d’Amazon RDS. Ce service illustre les performances de votre base de données et facilite votre analyse des problèmes qui les impactent. Grâce au tableau de bord de Performance Insights, vous pouvez visualiser la charge de la base de données et la filtrer par attentes, instructions SQL, hôtes ou utilisateurs. Pour plus d’informations sur Performance Insights, consultez Surveillance de la charge de la base de données avec Performance Insights sur .
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Configurez votre cluster de bases de données Aurora PostgreSQL de façon à publier des données de journaux dans Amazon CloudWatch Logs. CloudWatch Logs fournit un stockage hautement durable pour vos enregistrements de journaux. CloudWatch Logs vous permet d’effectuer une analyse en temps réel des données de journaux et d’utiliser CloudWatch pour créer des alarmes et afficher des métriques. Pour plus d’informations, consultez Publication de journaux Aurora PostgreSQL sur Amazon CloudWatch Logs.
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Importez des données à partir d’un compartiment Amazon S3 vers un cluster de bases de données Aurora PostgreSQL ou exportez des données à partir d’un cluster de bases de données Aurora PostgreSQL vers un compartiment Amazon S3. Pour plus d’informations, consultez Importation de données Amazon S3 dans une d'un cluster de base de données Aurora PostgreSQL et Exportation de données à partir d’un cluster de bases de données Aurora PostgreSQL vers Amazon S3.
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Ajoutez des prédictions basées sur le machine learning à des applications de base de données à l’aide du langage SQL. Le machine learning Aurora utilise une intégration hautement optimisée entre la base de données Aurora et les services de machine learning (ML) AWS SageMaker AI et Amazon Comprehend. Pour plus d’informations, consultez Utilisation du machine learning Amazon Aurora avec Aurora PostgreSQL.
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Appelez des fonctions AWS Lambda à partir d’un cluster de bases de données Aurora PostgreSQL. Pour ce faire, utilisez l’extension PostgreSQL
aws_lambdafournie avec Aurora PostgreSQL. Pour plus d’informations, consultez Invocation d'une AWS Lambda fonction depuis une instance de base de données Aurora PostgreSQL pour PostgreSQL. -
Intégrez les requêtes d’Amazon Redshift et Aurora PostgreSQL. Pour plus d’informations, consultez Commencer à utiliser les requêtes fédérées dans PostgreSQL dans le Guide du développeur de base de données Amazon Redshift.
