Diseñaré una estrategia y pipeline de archivado de datos para aurora postgresql
Ingeniero de bases de datos en AWS, pipelines de datos y optimización de costos en la nube
Acerca de este Servicio
Ayudo a los equipos a gestionar bases de datos PostgreSQL y Aurora PostgreSQL en crecimiento diseñando y construyendo pipelines de archivado de datos que mantienen las tablas de producción ligeras sin perder acceso a datos históricos.
Lo que entrego:
- Estrategia de archivado: reglas de retención y una política para qué se mueve fuera de producción
- - Construcción del pipeline: trabajos automatizados que mueven datos antiguos de Aurora PostgreSQL a S3 en formato consultable
- - Flujos de trabajo de eliminación que cumplen con las reglas de retención
- - Validación: verificaciones para que los datos archivados coincidan con la fuente antes de limpiar
- - Documentación: un runbook que tu equipo puede ejecutar y ampliar
Creado para equipos cuyos tablas en Aurora PostgreSQL crecen rápidamente o que necesitan una política de retención defendible para cumplir con la normativa.
Nota: los paquetes a continuación cubren estrategia, diseño y construcción del pipeline. La implementación completa en muchas tablas requiere una oferta personalizada que definiremos después de hablar.
Primero envíame un mensaje para confirmar la versión del motor y el volumen de datos.
Proveedor de la nube:
Amazon Web Services
Experiencia:
Migración
Recurso de computación en la nube:
RDS
Otros servicios de Computación en la nube que ofrezco
FAQ
Traducción automática
¿Cuánto tiempo tarda en implementarse una solución completa de archivado de datos?
La estrategia y construcción del pipeline para un flujo de archivado toma aproximadamente de 1 a 2 semanas. Implementarlo en muchas tablas o una migración completa a producción se define como una oferta personalizada después de hablar.
¿Trabajas solo con Aurora PostgreSQL o también con otros motores?
Mi enfoque principal es Aurora PostgreSQL y RDS PostgreSQL, pero el mismo patrón de archivado funciona para MySQL y SQL Server. Dime qué motor usas y te confirmaré si encaja.
¿Los datos archivados seguirán siendo consultables o están bloqueados?
Consultables. Los datos archivados los guardo en S3 como Parquet y configuro Athena para que puedas hacer consultas SQL sobre ellos, justo fuera de tu base de datos de producción.
