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Intégration d'Amazon Aurora Postgre à SQL d'autres services AWS
Amazon Aurora s'intègre à d'autres AWS services afin que vous puissiez étendre votre cluster de SQL base de données Aurora Postgre afin d'utiliser des fonctionnalités supplémentaires dans le AWS cloud. Votre cluster de SQL base de données Aurora Postgre peut utiliser AWS les services pour effectuer les opérations suivantes :
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Collectez, visualisez et évaluez rapidement les performances de vos instances de SQL base de données Aurora Postgre avec Amazon RDS Performance Insights. Performance Insights développe les fonctionnalités de RDS surveillance existantes d'Amazon pour illustrer les performances de votre base de données et vous aider à analyser les problèmes qui l'affectent. Le tableau de bord Performance Insights vous permet de visualiser le chargement de la base de données et de filtrer le chargement en fonction des attentes, SQL des instructions, des hôtes ou des 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 SQL base de données Aurora Postgre pour publier les données des CloudWatch journaux sur Amazon Logs. 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 des journaux Aurora PostgreSQL sur Amazon Logs CloudWatch .
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Importez des données d'un compartiment Amazon S3 vers un cluster de SQL base de données Aurora Postgre, ou exportez des données d'un cluster de SQL base de données Aurora Postgre 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 base de données Aurora PostgreSQL vers Amazon S3.
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Ajoutez des prédictions basées sur l'apprentissage automatique aux applications de base de données à l'aide de ce SQL langage. 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 de l'apprentissage automatique d'Amazon Aurora avec Aurora Postgre SQL.
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Appelez AWS Lambda des fonctions à partir d'un cluster de SQL base de données Aurora Postgre. Pour ce faire, utilisez l'SQLextension
aws_lambdaPostgre fournie avec Aurora SQL Postgre. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Invocation d'une AWS Lambda fonction depuis une instance de base de données Aurora PostgreSQL pour PostgreSQL. -
Intégrez les requêtes d'Amazon Redshift et d'Aurora Postgre. SQL Pour plus d'informations, consultez Getting started with using federated queries to Postgre SQL dans le manuel Amazon Redshift Database Developer Guide.
