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Progetterò una strategia e una pipeline di archiviazione dei dati per aurora postgresql
Ingegnere di Database AWS, Data Pipelines e Ottimizzazione dei Costi Cloud
Ingegnere di Database Cloud con 12 anni di esperienza. Gestisco oltre 600 database AWS (PostgreSQL, Aurora, MySQL, SQL Server, ElastiCache Redis/Valkey) in ambienti SOC 2 e HIPAA. Creo pipeline di aut...
Informazioni su questo servizio
Aiuto i team a gestire database PostgreSQL e Aurora PostgreSQL in crescita progettando e costruendo pipeline di archiviazione dei dati che mantengono le tabelle di produzione snelle senza perdere l'accesso ai dati storici.
Cosa consegno:
- Strategia di archiviazione: regole di retention e una policy per cosa viene spostato fuori dalla produzione
- - Costruzione della pipeline: lavori automatizzati che spostano i dati vecchi da Aurora PostgreSQL a S3 in formato interrogabile
- - Workflow di eliminazione consapevole della compliance che rispetta le regole di retention
- - Validazione: controlli affinché i dati archiviati corrispondano alla sorgente prima della pulizia
- - Documentazione: un runbook che il tuo team può eseguire e ampliare
Realizzato per i team i cui tavoli di Aurora PostgreSQL crescono rapidamente o che hanno bisogno di una policy di retention difendibile per la conformità.
Nota: i pacchetti di seguito coprono strategia, progettazione e costruzione della pipeline. La piena distribuzione su molte tabelle richiede un'offerta personalizzata dopo aver parlato.
Contattami prima per confermare la versione del motore e il volume di dati.
Provider Cloud:
Amazon Web Services
Expertise:
Migrazione
Risorsa di cloud computing:
RDS
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FAQ
Traduzione automatica.
Quanto tempo ci vuole per implementare una soluzione completa di archiviazione dei dati?
La strategia e la costruzione della pipeline per un flusso di archiviazione richiedono circa 1-2 settimane. La distribuzione su molte tabelle o una migrazione completa in produzione viene valutata come offerta personalizzata dopo aver parlato.
Lavori solo con Aurora PostgreSQL o anche con altri motori?
Il mio focus è su Aurora PostgreSQL e RDS PostgreSQL, ma lo stesso pattern di archiviazione funziona anche per MySQL e SQL Server. Dimmi il tuo motore e ti confermerò se è compatibile.
I dati archiviati saranno ancora interrogabili o sono bloccati?
Interrogabili. Archvio i dati in S3 come Parquet e configuro Athena in modo che tu possa ancora eseguire SQL su di essi, proprio come nel database di produzione, ma fuori da esso.
