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Intégration d'Amazon Aurora PostgreSQL à d'autres services AWS
Amazon Aurora s'intègre à d'autres AWS services afin que vous puissiez étendre votre cluster de base de données Aurora PostgreSQL afin d'utiliser des fonctionnalités supplémentaires dans le cloud. AWS Votre cluster de base de données Aurora PostgreSQL peut AWS utiliser les services 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 base de données Aurora PostgreSQL pour publier les données de journal sur Amazon Logs. CloudWatch CloudWatch Les journaux fournissent un stockage très durable pour vos enregistrements de journal. Avec CloudWatch Logs, vous pouvez effectuer une analyse en temps réel des données du journal, puis les utiliser CloudWatch pour créer des alarmes et afficher des métriques. Pour de plus amples informations, veuillez consulter 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. L'apprentissage automatique Aurora utilise une intégration hautement optimisée entre la base de données Aurora et les services d'apprentissage AWS automatique (ML) SageMaker AI et Amazon Comprehend. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation du machine learning Amazon Aurora avec Aurora PostgreSQL.
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Appelez AWS Lambda des fonctions depuis un cluster de base 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.
