Recursos do Amazon Aurora

Documentação técnica e guia de conceitos básicos que descrevem todos os conceitos do Amazon Aurora e fornecem instruções sobre como usar os diversos recursos, tanto com o console quanto com a interface de linha de comando.

As orientações normativas fornecem estratégias, guias e padrões testados ao longo do tempo para ajudar você a acelerar os projetos de modernização, otimização e migração para a nuvem. Esses recursos foram desenvolvidos por especialistas em tecnologia da AWS e pela comunidade global de parceiros da AWS.

Encontre informações sobre práticas recomendadas gerais e opções para usar ou migrar dados para um cluster de banco de dados do Amazon Aurora.

Esse laboratório demonstra como criar um cluster de banco de dados PostgreSQL do Amazon Aurora Sem Servidor v2. Saiba como o Aurora Sem Servidor v2 aumenta e reduz a escala verticalmente de acordo com a workload e como adicionar uma instância do Aurora Sem Servidor v2 em um cluster existente do Aurora.

Esse laboratório demonstra como criar um cluster de banco de dados MySQL do Amazon Aurora Sem Servidor v2. Saiba como o Aurora Sem Servidor v2 aumenta e reduz a escala verticalmente de acordo com a workload e como adicionar uma instância do Aurora Sem Servidor v2 em um cluster existente do Aurora.

Nesse tutorial, saiba como acelerar a recuperação de desastres entre regiões e fazer leituras globais de baixa latência com o Amazon Aurora Global Database.

Acelere o desenvolvimento de aplicações com a clonagem de banco de dados do Aurora. Nesse laboratório, aprenda a criar um clone rápido de banco de dados do Aurora. Você vai observar a divergência de dados e comparar o desempenho entre os clusters originais e clonados do Aurora.

Aprenda a usar o machine learning do Amazon Aurora, que permite adicionar previsões baseadas em ML às aplicações por meio da conhecida linguagem de programação SQL.

Nesse guia, você encontrará orientações passo a passo que abordam o processo de conversão de esquemas e migração de dados para o Amazon Aurora.

O Babelfish é uma ferramenta e um recurso de código aberto para o Aurora PostgreSQL que permite aos usuários acelerar as migrações do SQL Server para o Aurora PostgreSQL, entendendo os comandos de aplicações escritos para o Microsoft SQL Server.

Esta referência de interface contém documentação para uma programação ou CLI que você pode usar para gerenciar o Amazon RDS. Ela fornece todos os comandos, sintaxe e exemplos de comandos comuns da CLI do Amazon RDS.  

O Amazon RDS permite usar um conjunto simples de APIs de serviços Web para criar, excluir e modificar instâncias. É possível controlar o acesso e a segurança da instância, além de gerenciar backups e snapshots de bancos de dados.

Essa documentação da AWS inclui vários tutoriais que orientam você em casos de uso comuns do Amazon Aurora. Muitos desses tutoriais mostram como usar o Amazon Aurora com outros serviços da AWS. Além disso, você pode acessar o exemplo de código no GitHub.  

Aprenda a usar a extensão pgvector do PostgreSQL para habilitar casos de uso de IA generativa no banco de dados do Aurora PostgreSQL.

Nesse portal de conteúdo com workshops e laboratórios da AWS, você encontrará uma coleção de workshops e outros conteúdos práticos que ajudarão a entender os recursos e capacidades do Amazon Aurora PostgreSQL.

Nesse portal de conteúdo com workshops e laboratórios da AWS, você encontrará uma coleção de workshops e outros conteúdos práticos que ajudarão a entender os recursos e capacidades do Amazon Aurora MySQL.

Essa orientação mostra como implantar uma solução abrangente de recuperação de desastres (RD) para o Amazon Aurora. Avalie as rotas mais comuns a serem seguidas ao desenvolver a parte do banco de dados do seu plano de RD.  

Use esse padrão para criar uma função do AWS Lambda e um banco de dados do Amazon Aurora PostgreSQL em um cluster de banco de dados do Aurora Sem Servidor v2 com a API de dados do RDS e um segredo do Secrets Manager.

Siga as etapas desse tutorial de dez minutos para conectar o Amazon RDS Proxy, um proxy de banco de dados totalmente gerenciado e altamente disponível, ao Amazon Aurora.

Com uma arquitetura inovadora que separa a computação do armazenamento, além de recursos avançados como banco de dados global, tecnologia sem servidor e réplicas de leitura de baixa latência, o Amazon Aurora reinventa o significado de um banco de dados relacional. Nessa sessão, aprofunde-se nos novos e mais empolgantes recursos que o Aurora oferece.

Nessa sessão, saiba como o Amazon Aurora Limitless Database permite que as aplicações escalem para milhões de transações por segundo em petabytes de dados. Explore a arquitetura, o gerenciamento de transações distribuídas e os recursos de escalabilidade sem servidor do Aurora Limitless Database.

Saiba como os clientes de rápido crescimento da AWS estão potencializando suas aplicações ao hiperescalar seus back-ends de bancos de dados relacionais no Amazon Aurora. Nessa sessão, ouça engenheiros que ajudaram centenas de clientes da AWS a lidar com o rápido crescimento e levar seus bancos de dados relacionais ao limite.

Saiba como armazenar dados do Amazon Bedrock no Aurora PostgreSQL e quais consultas SQL e parâmetros de ajuste otimizam o desempenho da sua aplicação ao trabalhar com dados de IA e ML, tipos de dados vetoriais, algoritmos de pesquisa do vizinho mais próximo e indexação otimizada para vetores.

Nessa sessão, saiba como o Aurora Sem Servidor pode ajudar a simplificar o gerenciamento da capacidade do banco de dados e oferecer suporte econômico até mesmo às workloads mais exigentes. Aprofunde-se na arquitetura, veja como é possível escalar instantaneamente um banco de dados e conheça as principais melhorias em escalabilidade, alta disponibilidade e recuperação de desastres.

O Aurora fornece recursos gerenciados de alta disponibilidade e recuperação de desastres nas regiões da AWS e entre elas. Nessa sessão, explore os recursos de alta disponibilidade e recuperação de desastres do Aurora e descubra padrões de design que permitem o desenvolvimento de aplicações resilientes para estabelecer essas funcionalidades nas regiões e entre elas.