Intégrations Amazon RDS Zero-ETL - Amazon Relational Database Service

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Intégrations Amazon RDS Zero-ETL

Il s'agit d'une solution entièrement gérée permettant de rendre les données transactionnelles disponibles dans votre destination d'analyse après leur écriture dans un cluster de base de données RDS Aurora . L'extraction, la transformation et le chargement (ETL) sont le processus qui consiste à combiner des données provenant de sources multiples dans un vaste entrepôt de données central.

Une intégration zéro ETL rend les données de votre disponibles dans Amazon Redshift ou dans Amazon SageMaker un Lakehouse en temps quasi réel. Une fois que ces données se trouvent dans l'entrepôt de données ou le lac de données cible, vous pouvez optimiser vos charges de travail d'analyse, de machine learning et d'IA à l'aide des fonctionnalités intégrées, telles que l'apprentissage automatique, les vues matérialisées, le partage de données, l'accès fédéré à plusieurs magasins de données et lacs de données, ainsi que les intégrations avec SageMaker Amazon AI QuickSight, etc. Services AWS

Pour créer une intégration zéro ETL, vous devez spécifier un comme source et un entrepôt de données ou un lakehouse pris en charge comme cible. L'intégration réplique les données de la base de données source vers l'entrepôt de données ou le lakehouse cible.

Le schéma suivant illustre cette fonctionnalité pour une intégration zéro ETL avec Amazon Redshift :

Intégration zéro ETL

Le schéma suivant illustre cette fonctionnalité pour une intégration sans ETL dans un Amazon SageMaker lakehouse :

Une intégration zéro ETL avec un lakehouse Amazon SageMaker

L’intégration surveille l’état du pipeline de données et effectue la récupération en cas de problèmes, lorsque cela est possible. Vous pouvez créer des intégrations à partir de plusieurs bases de données RDS () dans un seul entrepôt de données cible ou un lakehouse, ce qui vous permet d'obtenir des informations sur plusieurs applications.

Avantages

Les intégrations RDS Zero-ETL présentent les avantages suivants :

  • Elles vous aident à dériver des informations holistiques de plusieurs sources de données.

  • Elles éliminent la nécessité de créer et de gérer des pipelines de données complexes qui effectuent des opérations d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). Les intégrations zéro ETL suppriment les défis liés à la création et à la gestion de pipelines en les provisionnant et en les gérant pour vous.

  • Elles réduisent la charge opérationnelle et les coûts, et vous permettent de vous concentrer sur l'amélioration de vos applications.

  • Vous pouvez tirer parti des capacités d'analyse et de machine learning de la destination cible pour obtenir des informations à partir de données transactionnelles et autres, afin de répondre efficacement aux événements critiques et urgents.

Concepts clés

Lorsque vous commencez à utiliser des intégrations zéro ETL, tenez compte des concepts suivants :

Integration

Un pipeline de données entièrement géré qui réplique automatiquement les données transactionnelles et les schémas d'un cluster de base de données RDS vers un entrepôt de données ou un catalogue.

données source

Le duquel les données sont répliquées. Vous pouvez spécifier une instance de base de données mono-AZ ou multi-AZ, ou un cluster de base de données multi-AZ.

Cible

L'entrepôt de données ou le lakehouse dans lequel les données sont répliquées. Il existe deux types d'entrepôts de données : l'entrepôt de données en cluster provisionné et l'entrepôt de données sans serveur. Un entrepôt de données en cluster provisionné est une collection de ressources informatiques appelées nœuds, qui sont organisées en un groupe appelé cluster. Un entrepôt de données sans serveur est composé d'un groupe de travail qui stocke les ressources de calcul et d'un espace de noms qui héberge les utilisateurs et les objets de base de données. Les deux entrepôts de données exécutent un moteur d'analyse et contiennent une ou plusieurs bases de données.

Un lakehouse cible comprend des catalogues, des bases de données, des tables et des vues. Pour plus d'informations sur l'architecture de Lakehouse, consultez le guide Amazon SageMaker Lakehouse componentsde l'Amazon SageMaker Unified Studioutilisateur.

Plusieurs bases de données sources de données peuvent écrire sur la même cible.

Pour plus d'informations, consultez Architecture système de l'entrepôt de données dans le Guide du développeur de base de données Amazon Redshift.

Limites

Les limitations suivantes s'appliquent aux intégrations RDS Zero-ETL.

Limitations générales

  • Le de base de données source doit se trouver dans la même région que la cible.

  • Vous ne pouvez pas renommer un s'il possède des intégrations existantes.

  • Vous ne pouvez pas créer plusieurs intégrations entre les mêmes bases de données source et cible.

  • Vous ne pouvez pas supprimer un de base de données doté d'intégrations existantes. Vous devez d’abord supprimer toutes les intégrations associées.

  • Si vous arrêtez le de base de données source, les dernières transactions risquent de ne pas être répliquées vers la cible tant que vous ne reprenez pas le de bases de données.

  • Vous ne pouvez pas supprimer une intégration si la base de données source est arrêtée.

  • Si votre de base de données est à l'origine d'un déploiement bleu/vert, les environnements bleu et vert ne peuvent pas comporter d'intégrations zéro ETL existantes lors du passage au numérique. Vous devez d'abord supprimer l'intégration et basculer, puis la recréer.

  • Vous ne pouvez pas créer d'intégration pour une base de données source dont une autre intégration est activement créée.

  • Lors de la création initiale d'une intégration ou lors de la resynchronisation d'une table, l'ensemencement des données de la source vers la cible peut prendre 20 à 25 minutes, voire plus, selon la taille de la base de données source. Ce délai peut entraîner une augmentation du délai de réplication.

  • Certains types de données ne sont pas pris en charge. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Différences de type de données entre les bases de données RDS et Amazon Redshift.

  • Les tables système, les tables temporaires et les vues ne sont pas répliquées vers les entrepôts cibles.

Limitations propres à RDS for MySQL

  • Votre base de données source doit exécuter une version prise en charge de RDS pour MySQL. Pour une liste de versions prises en charge, consultez Régions et moteurs de base de données pris en charge pour les intégrations Amazon RDS Zero-ETL.

  • Les intégrations zéro ETL s'appuient sur la journalisation binaire MySQL (binlog) pour capturer les modifications continues des données. N'utilisez pas le filtrage des données basé sur le binlog, car cela peut entraîner des incohérences entre les bases de données source et cible.

  • Les intégrations zéro ETL sont prises en charge uniquement pour les bases de données configurées pour utiliser le moteur de stockage InnoDB.

  • Les références de clé étrangère avec des mises à jour de table prédéfinies ne sont pas prises en charge. Plus précisément, ON DELETE les ON UPDATE règles ne sont pas prises en charge par CASCADESET NULL, et SET DEFAULT les actions. Toute tentative de création ou de mise à jour d'une table contenant de telles références à une autre table entraînera l'échec de la table.

  • ALTER TABLEles opérations de partition entraînent la resynchronisation de votre table afin de recharger les données de RDS vers l'entrepôt cible. La table ne pourra pas être interrogée pendant la resynchronisation. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Une ou plusieurs de mes tables Amazon Redshift nécessitent une resynchronisation.

Limitations propres à Amazon Redshift

Pour obtenir la liste des limitations d'Amazon Redshift liées aux intégrations sans ETL, consultez la section Considérations relatives à l'utilisation d'intégrations sans ETL avec Amazon Redshift dans le guide de gestion Amazon Redshift.

Amazon SageMakerlimites du lakehouse

Voici une limite pour les intégrations Amazon SageMaker Lakehouse Zero-ETL.

  • Les noms de catalogue sont limités à 19 caractères.

Quotas

Votre compte possède les quotas suivants liés aux intégrations RDS Zero-ETL. Chaque quota s'applique par région, sauf indication contraire.

Nom Par défaut Description
Intégrations 100 Nombre total d'intégrations au sein d'un  Compte AWS.
Intégrations par cible 50 Le nombre d'intégrations envoyant des données à un seul entrepôt de données ou à un lakehouse cible.
Intégrations par instance source 5 Nombre d'intégrations envoyant des données à partir d'un de base de données source unique.

En outre, l'entrepôt cible impose certaines limites au nombre de tables autorisées dans chaque instance de base de données ou nœud de cluster. Pour plus d'informations sur les quotas et les limites d'Amazon Redshift, consultez la section Quotas et limites dans Amazon Redshift dans le guide de gestion Amazon Redshift.

Régions prises en charge

Les intégrations RDS Zero-ETL sont disponibles dans un sous-ensemble de. Régions AWS Pour obtenir une liste des régions prises en charge, consultez Régions et moteurs de base de données pris en charge pour les intégrations Amazon RDS Zero-ETL.