2016.11.02 JAWS-UG横浜 - Reboot!! http://jawsug-yokohama.connpass.com/event/40497/
![RDS for MySQLからAuroraに移行した話 / RDS for MySQL to Aurora](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/08dec35e3824d4f0f49fdc7b6be1a9b1d65bb27e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F2b657d1a55a442d5ade978d20d79eb20%2Fslide_0.jpg%3F7117818)
Amazon SageMaker Geospatial Capabilities Now Generally Available with Security Updates and More Use Case Samples At AWS re:Invent 2022, we previewed Amazon SageMaker geospatial capabilities, allowing data scientists and machine learning (ML) engineers to build, train, and deploy ML models using geospatial data. Geospatial ML with Amazon SageMaker supports access to readily available geospatial dat
非RDSのMySQLをRDSに移行する方法としてまず思い浮かぶのが 移行先のRDSを用意 メンテナンスを入れて非RDSへの書き込みがなくなるようにする 非RDSからmysqldump mysqldumpしたデータをRDSへ投入 利用するDBをRDSに切り替え 動作確認 メンテナンス解除 といった具合ですが、データベースに格納されているデータが大きいとメンテナンス時間は長時間に及びます mysqldumpした後のデータサイズが約40GBの状態で試算してみると mysqldumpに1時間、投入に3時間ぐらいは掛かりそうな雰囲気でした これだけ長時間になるとサービスに与える影響が大きいなぁということで、いろいろと調べていてたどり着いたのがこの方法 非RDSからmysqldump 移行先のRDSを用意 mysqldumpしたデータをRDSへ投入 RDSを非RDSをマスターとしてレプリケーションする
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