Amazon Aurora PostgreSQL를 다른 AWS 서비스와 통합 - Amazon Aurora

Amazon Aurora PostgreSQL를 다른 AWS 서비스와 통합

Aurora PostgreSQL DB 클러스터를 확장하여 AWS 클라우드에서 추가 기능을 사용할 수 있도록 Amazon Aurora는 다른 AWS 서비스를 통합합니다. Aurora PostgreSQL DB 클러스터는 AWS 서비스를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

  • Amazon RDS 성능 개선 도우미(Performance Insights)에서 Aurora PostgreSQL DB 인스턴스를 빠르게 수집하여 살펴보고 성능을 평가합니다. 성능 개선 도우미(Performance Insights)는 기존 Amazon RDS 모니터링 기능을 확장한 것으로서 데이터베이스 성능을 표시하여 성능 문제를 분석하는 데 효과적입니다. 성능 개선 도우미 대시보드가 데이터베이스 부하를 시각화하여 대기 시간, SQL 문, 호스트 또는 사용자를 기준으로 부하를 필터링합니다. 성능 개선 도우미(Performance Insights)에 대한 자세한 내용은 성능 개선 도우미를 통한 Amazon Aurora 모니터링 섹션을 참조하세요.

  • Aurora PostgreSQL DB 클러스터에서 로그 데이터를 Amazon CloudWatch Logs에 게시하도록 구성합니다. CloudWatch Logs는 로그 레코드에 내구성이 우수한 스토리지를 제공합니다. CloudWatch Logs를 통해 로그 데이터에 대한 실시간 분석을 수행할 수 있고, CloudWatch를 사용하여 경보를 만들고 지표를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon CloudWatch Logs에 Aurora PostgreSQL 로그 게시 섹션을 참조하세요.

  • Amazon S3 버킷에서 Aurora PostgreSQL DB 클러스터로 데이터를 가져오거나 Aurora PostgreSQL DB 클러스터에서 Amazon S3 버킷으로 데이터를 내보냅니다. 자세한 내용은 PostgreSQL DB 인스턴스용 Aurora PostgreSQL DB 클러스터 및 Aurora PostgreSQL DB 클러스터에서 Amazon S3로 데이터 내보내기 섹션을 참조하세요.

  • SQL 언어를 사용해 기계 학습 기반 예측을 데이터베이스 애플리케이션에 추가할 수 있습니다. Aurora 기계 학습은 Aurora 데이터베이스와 AWS 기계 학습(ML) 서비스인 SageMaker와 Amazon Comprehend 간의 고도로 최적화된 통합을 활용합니다. 자세한 내용은 Aurora PostgreSQL과 함께 Amazon Aurora 기계 학습 사용 섹션을 참조하세요.

  • Aurora PostgreSQL DB 클러스터에서 AWS Lambda 함수를 호출합니다. 이렇게 하려면 Aurora PostgreSQL와 함께 제공된 aws_lambda PostgreSQL 확장을 사용합니다. 자세한 내용은 Aurora PostgreSQL DB 클러스터에서 AWS Lambda 함수 호출 섹션을 참조하세요.

  • Amazon Redshift와 Aurora PostgreSQL의 쿼리를 통합합니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 가이드의 PostgreSQL에 대한 연합 쿼리 사용 시작하기를 참조하세요.