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Vou projetar uma estratégia e pipeline de arquivamento de dados para aurora postgresql
Engenheiro de Banco de Dados na Nuvem, Pipelines de Dados e Otimização de Custos na Nuvem
Engenheiro de Banco de Dados na Nuvem com 12 anos de experiência. Gerencio mais de 600 bancos de dados AWS (PostgreSQL, Aurora, MySQL, SQL Server, ElastiCache Redis/Valkey) em ambientes SOC 2 e HIPAA....
Sobre este Serviço
Ajudo equipes a gerenciar bancos de dados PostgreSQL e Aurora PostgreSQL em crescimento, projetando e construindo pipelines de arquivamento de dados que mantêm as tabelas de produção enxutas sem perder acesso aos dados históricos.
O que entrego:
- Estratégia de arquivamento: regras de retenção e uma política para o que sai da produção
- - Construção do pipeline: tarefas automatizadas que movem dados antigos do Aurora PostgreSQL para S3 em formato consultável
- - Fluxos de trabalho de exclusão compatíveis com a conformidade, respeitando as regras de retenção
- - Validação: verificações para garantir que os dados arquivados correspondam à fonte antes da limpeza
- - Documentação: um runbook que sua equipe pode executar e ampliar
Feito para equipes cujas tabelas do Aurora PostgreSQL estão crescendo rapidamente ou que precisam de uma política de retenção defensável para conformidade.
Nota: os pacotes abaixo cobrem estratégia, design e construção do pipeline. A implementação completa em várias tabelas precisa de uma oferta personalizada após nossa conversa.
Envie uma mensagem primeiro para confirmar a versão do engine e o volume de dados.
Provedor de nuvem:
Amazon Web Services
Especialidade:
Migração
Recurso de computação em nuvem:
RDS
Outros serviços de Computação em nuvem que eu ofereço
Perguntas frequentes
Tradução automática
Quanto tempo leva para implementar um arquivamento completo de dados?
A construção da estratégia e do pipeline para um fluxo de arquivamento leva cerca de 1 a 2 semanas. Implementar isso em várias tabelas ou uma migração completa de produção é uma oferta personalizada após nossa conversa.
Você trabalha apenas com Aurora PostgreSQL ou com outros engines também?
Meu foco é Aurora PostgreSQL e RDS PostgreSQL, mas o mesmo padrão de arquivamento funciona para MySQL e SQL Server. Me diga seu engine e eu confirmarei se é compatível.
Os dados arquivados ainda poderão ser consultados ou estão bloqueados?
Podem ser consultados. Eu armazeno os dados arquivados em S3 como Parquet e configuro o Athena para que você possa rodar SQL contra eles, só que fora do seu banco de dados de produção.
