Amazon Aurora PostgreSQL を他の AWS のサービスと統合する

Amazon Aurora を AWS の他のサービスと統合することで、Aurora PostgreSQL DB クラスターを拡張し、使用できる AWS クラウドの機能を追加できます。Aurora PostgreSQL DB クラスターでは、AWS のサービスを使用して以下のことができます。

• Amazon RDS Performance Insights を使用して Aurora PostgreSQL DB インスタンスのパフォーマンスを迅速に収集、表示、および評価します。Performance Insights は、既存の Amazon RDS モニタリング機能を拡張して、データベースのパフォーマンスを明確にし、これに影響を与えるあらゆる問題を分析しやすくします。Performance Insights ダッシュボードを使用してデータベースロードを視覚化したり、ロードを待機、SQL ステートメント、ホスト、ユーザー別にフィルタリングしたりできます。Performance Insights の詳細については、「Amazon Aurora での Performance Insights を使用したDB 負荷のモニタリング」を参照してください。

• ログデータを Amazon CloudWatch Logs に発行するために、Aurora PostgreSQL DB クラスターを設定します。CloudWatch Logs により、高い耐久性の高いを備えたストレージがログレコード用に提供されます。CloudWatch Logs を使用すると、ログデータのリアルタイム分析や、CloudWatch を使用したアラームの作成、メトリクスの表示を行うことができます。詳細については、「Amazon CloudWatch Logs への Aurora PostgreSQL ログの発行」を参照してください。

• Amazon S3 バケットから Aurora PostgreSQL DB クラスターにデータをインポートするか、Aurora PostgreSQL DB クラスターから Amazon S3 バケットにデータをエクスポートします。詳細については、Amazon S3 から Aurora PostgreSQL DB クラスターにデータをインポートする および Aurora PostgreSQL DB クラスターから Amazon S3 へのデータのエクスポート を参照してください。

• SQL 言語を使用して、データベースアプリケーションに機械学習ベースの予測を追加します。Aurora 機械学習では、Aurora データベースと、SageMaker および Amazon Comprehend といった AWS の機械学習 (ML) サービスの、高度に最適化した統合を使用します。詳細については、「Aurora PostgreSQL で Amazon Aurora 機械学習を使用する」を参照してください。

• Aurora PostgreSQL DB クラスターから AWS Lambda 関数を呼び出します。呼び出すには、Aurora PostgreSQL で提供される aws_lambda PostgreSQL エクステンションを使用します。詳細については、「Aurora PostgreSQL DB クラスターから AWS Lambda 関数を呼び出す」を参照してください。

• Amazon Redshift と Aurora PostgreSQL からのクエリを統合します。詳細については、Amazon Redshift データベースデベロッパーガイドの「PostgreSQL への横串検索を使用したスタート方法」を参照してください。