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Integrazione di Amazon Aurora PostgreSQL con altri servizi AWS
Amazon Aurora si integra con altri servizi AWS per permettere di estendere il cluster database Aurora PostgreSQL allo scopo di utilizzare capacità aggiuntive in AWS Cloud. Il cluster database Aurora PostgreSQL può utilizzare i servizi AWS per gli scopi seguenti:
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Raccolta, visualizzazione e valutazione delle prestazioni in modo rapido per le istanze database Aurora PostgreSQL con Performance Insights di Amazon RDS. Performance Insights si espande sulle caratteristiche di monitoraggio esistenti Amazon RDS per illustrare le prestazioni del database e aiutare ad analizzare eventuali problemi che lo riguardano. Con il pannello di controllo di Performance Insights, è possibile visualizzare il carico del database e filtrare il carico in base alle attese, alle istruzioni SQL, agli host o agli utenti. Per ulteriori informazioni su Performance Insights, consulta Monitoraggio del carico DB con Performance Insights su Amazon Aurora.
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Puoi configurare il cluster database Aurora PostgreSQL per la pubblicazione dei dati di log in Amazon CloudWatch Logs. CloudWatch Logs fornisce spazio di archiviazione estremamente durevole per i dati di log. Con CloudWatch Logs puoi eseguire analisi in tempo reale dei dati di log e usare CloudWatch per creare allarmi e visualizzare parametri. Per ulteriori informazioni, consulta Pubblicazione di log Aurora PostgreSQL in Amazon CloudWatch Logs.
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Importa dati da un bucket Amazon S3 in un cluster DB Aurora PostgreSQL oppure esporta dati da un cluster DB Aurora PostgreSQL in un bucket Amazon S3. Per ulteriori informazioni, consultare Importazione di dati da Amazon S3 in un cluster database Aurora PostgreSQL e Esportazione di dati da del cluster di database Aurora PostgreSQLRDS per PostgreSQL a Amazon S3.
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Aggiungere previsioni basate sul machine learning alle applicazioni di database utilizzando il linguaggio SQL. Il machine learning di Aurora è un’integrazione altamente ottimizzata tra il database Aurora e i servizi di machine learning (ML) di AWS SageMaker AI e Amazon Comprehend. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo del machine learning di Amazon Aurora con Aurora PostgreSQL.
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Richiamo di una funzione AWS Lambda da un cluster DB Aurora PostgreSQL. Per fare ciò, utilizzare l'estensione PostgreSQL
aws_lambdafornita con Aurora PostgreSQL. Per ulteriori informazioni, consulta . -
Integra le query di Amazon Redshift e Aurora PostgreSQL. Per ulteriori informazioni, consulta Nozioni di base sull'utilizzo di query federate su PostgreSQL nella Guida per gli sviluppatori Amazon Redshift Database.
