A. Amazon DynamoDB Streams를 사용하도록 테이블 변경

B. 영향을 받는 리전에서 DynamoDB 예약 용량 구매

C. 특정 테이블의 쓰기 용량 단위를 늘립니다.

D. 테이블 용량 모드를 주문형으로 변경

E. 테이블 유형을 처리량 최적화로 변경

A. 두 개의 AWS Lambda 함수를 구성합니다. 하나는 mysqldump 유틸리티를 사용하여 DB 클러스터에서 Amazon S3로 아카이브 데이터를 내보내고 다른 하나는 DB 클러스터에서 아카이브 데이터를 삭제합니다. Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events)를 사용하여 매주 실행되도록 두 Lambda 함수를 예약합니다.

B. AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 DB 클러스터에서 Amazon S3로 아카이브 데이터를 지속적으로 내보냅니다. 사용자 지정 SQL 스크립트를 실행하여 DB 클러스터에서 아카이브 데이터를 삭제하는 AWS Data Pipeline 프로세스를 매주 실행하도록 구성합니다.

C. SQL 보기를 사용하여 DB 클러스터에서 Amazon S3로 아카이브 데이터를 내보낸 다음 DB 클러스터에서 아카이브 데이터를 삭제하는 사용자 지정 스크립트를 생성합니다. 매주 cron 작업으로 Amazon EC2 인스턴스를 시작하여 사용자 지정 스크립트를 실행합니다.

D. SELECT INTO OUTFILE S3 문을 사용하여 DB 클러스터에서 Amazon S3로 보관 데이터를 내보낸 다음 DB 클러스터에서 보관 데이터를 삭제하는 AWS Lambda 함수를 구성합니다. Amazon EventBridge(Amazon CloudWatch Events)를 사용하여 Lambda 함수가 매주 실행되도록 예약합니다.

A. datapump(expdp)를 사용하여 Oracle 데이터베이스의 모든 테이블을 Amazon S3 버킷으로 덤프합니다. AWS Glue에서 데이터 변환을 실행합니다. S3 버킷에서 Aurora DB 클러스터로 데이터를 로드합니다.

B. AWS Snowball 어플라이언스를 주문하고 Oracle 백업을 Snowball 어플라이언스에 복사합니다. Snowball 데이터가 Amazon S3에 전달되면 새 Aurora DB 클러스터를 생성합니다. Amazon S3에서 Amazon RDS로 직접 데이터를 마이그레이션하려면 S3 통합을 활성화하십시오.

C. AWS Schema Conversion Tool(AWS SCT)을 사용하여 스키마 마이그레이션 중에 데이터베이스 객체를 MySQL에 다시 쓸 수 있습니다. AWS DMS를 사용하여 전체 로드 및 변경 데이터 캡처(CDC) 작업을 수행합니다.

D. AWS Server Migration Service(AWS SMS)를 사용하여 Oracle 가상 머신 이미지를 Amazon EC2 인스턴스로 가져옵니다. Oracle Logical Dump 유틸리티를 사용하여 Amazon EC2에서 Aurora DB 클러스터로 Oracle 데이터를 마이그레이션합니다.

A. 스토리지에 Amazon DynamoDB 전역 테이블을 사용하고 DynamoDB 자동 조정을 활성화합니다.

B. 스토리지에 Amazon Neptune 사용

C. 스토리지에 Amazon Aurora를 사용하고 리전 간 Aurora 복제본 활성화

D. Amazon Aurora를 스토리지로 사용하고 Amazon ElastiCache로 사용자 콘텐츠를 캐시합니다.

A. 새 테이블에서 글로벌 보조 인덱스 재생성

B. 새 테이블에 액세스하기 위한 IAM 정책 정의

C. TTL 설정 정의

D. AWS Management Console에서 테이블을 암호화하거나 update-table 명령을 사용합니다.

E. 프로비저닝된 읽기 및 쓰기 용량 설정