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# Integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS
È una soluzione completamente gestita per rendere disponibili i dati transazionali nella destinazione di analisi dopo la scrittura su un database RDS. *Estrazione, trasformazione* e *caricamento* (ETL) è il processo di combinazione di dati provenienti da più origini in un grande data warehouse centrale.
Un’integrazione Zero-ETL rende disponibili i dati del database RDS in Amazon Redshift o in un lakehouse Amazon SageMaker AI quasi in tempo reale. Una volta che i dati sono nel data warehouse o data lake di destinazione, puoi potenziare i tuoi carichi di lavoro di analisi, ML e intelligenza artificiale utilizzando le funzionalità integrate, come machine learning, viste materializzate, condivisione dei dati, accesso federato a più data store e data lake e integrazioni con SageMaker Amazon AI, Quick e altro. Servizi AWS
Per creare un’integrazione Zero-ETL, è necessario specificare un database RDS come *origine* e un lakehouse o un data warehouse supportato come *destinazione*. L’integrazione replica i dati dal database di origine nel lakehouse o data warehouse di destinazione.
Il diagramma seguente illustra questa funzionalità per l’integrazione Zero-ETL con Amazon Redshift:
![\[Integrazione Zero-ETL\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/zero-etl-integrations.png)
Il diagramma seguente illustra questa funzionalità per l’integrazione Zero-ETL con un Amazon SageMaker AI Lakehouse:
![\[Un'integrazione zero-ETL con un lago Amazon SageMaker AI\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/AmazonRDS/latest/UserGuide/images/zero-etl-rds-lakehouse.png)
L’integrazione monitora lo stato della pipeline dei dati ed esegue il ripristino in caso di problemi quando possibile. Puoi creare integrazioni da più database RDS in un unico lakehouse o data warehouse di destinazione così da ottenere informazioni dettagliate da diverse applicazioni.
**Topics**
+ [Vantaggi](#zero-etl.benefits)
+ [Concetti chiave](#zero-etl.concepts)
+ [Limitazioni](#zero-etl.reqs-lims)
+ [Quote](#zero-etl.quotas)
+ [Regioni supportate](#zero-etl.regions)
+ [Guida introduttiva alle integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS](zero-etl.setting-up.md)
+ [Creazione di integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS con Amazon Redshift](zero-etl.creating.md)
+ [Creazione di integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS con un lakehouse Amazon SageMaker](zero-etl.creating-smlh.md)
+ [Filtro dei dati per integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS](zero-etl.filtering.md)
+ [Aggiunta di dati a un database RDS di origine ed esecuzione di query al suo interno](zero-etl.querying.md)
+ [Visualizzazione e monitoraggio delle integrazioni Zero-ETL Amazon RDS](zero-etl.describingmonitoring.md)
+ [Modifica delle integrazioni Zero-ETL Amazon RDS](zero-etl.modifying.md)
+ [Eliminazione delle integrazioni Zero-ETL Amazon RDS](zero-etl.deleting.md)
+ [Risoluzione dei problemi delle integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS](zero-etl.troubleshooting.md)
## Vantaggi
Le integrazioni Zero-ETL di RDS offrono i seguenti vantaggi:
+ Ti consentono di ottenere approfondimenti di tipo olistico da più origini dati.
+ Eliminano la necessità di creare e gestire pipeline dei dati complesse che eseguono operazioni di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL). Le integrazioni Zero-ETL forniscono e gestiscono le pipeline per te, eliminando le sfide legate alla loro creazione e gestione.
+ Ti consentono di ridurre il carico e i costi operativi e di concentrarti sul miglioramento delle applicazioni.
+ Puoi utilizzare le funzionalità di analisi e machine learning della destinazione per ricavare informazioni dettagliate da dati transazionali e di altro tipo e reagire in modo efficace in caso di eventi critici e urgenti.
## Concetti chiave
Per iniziare a utilizzare le integrazioni Zero-ETL, tieni presente i seguenti concetti:
**Integrazione**
Una pipeline dei dati completamente gestita che replica automaticamente i dati transazionali e gli schemi da un database RDS a un data warehouse o un catalogo.
**Database di origine**
Il database RDS da cui viene eseguita la replica dei dati. È possibile specificare un'istanza DB Single-AZ o Multi-AZ o un cluster DB Multi-AZ (solo per RDS per MySQL).
**Target**
Si tratta del lakehouse o data warehouse in cui viene eseguita la replica dei dati. Esistono due tipi di data warehouse: un data warehouse [con cluster con provisioning](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/working-with-clusters.html) e un data warehouse [serverless](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/serverless-workgroup-namespace.html). Un data warehouse con cluster con provisioning è costituito da un insieme di risorse di calcolo denominate nodi, strutturate in un gruppo denominato *cluster*. Un data warehouse serverless è composto da un gruppo di lavoro che archivia le risorse di calcolo e da un spazio dei nomi che ospita gli oggetti e gli utenti del database. Entrambi i data warehouse utilizzano un motore di analisi e contengono uno o più database.
Un lakehouse di destinazione è costituito da cataloghi, database, tabelle e viste. Per ulteriori informazioni sull’architettura lakehouse, consulta [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/lakehouse-components.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/lakehouse-components.html) nella *Guida per l’utente di Amazon SageMaker AI Unified Studio*.
Più database di destinazione possono scrivere nella stessa destinazione.
Per ulteriori informazioni sui nodi principali e sui nodi di calcolo, consulta [Architettura del sistema di data warehouse](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_high_level_system_architecture.html) nella *Guida per sviluppatori di database di Amazon Redshift*.
## Limitazioni
Le seguenti limitazioni si applicano alle integrazioni Zero-ETL di RDS.
**Topics**
+ [Limitazioni generali](#zero-etl.reqs-lims-general)
+ [Limitazioni di RDS per MySQL](#zero-etl.reqs-lims-mysql)
+ [Limitazioni di RDS per PostgreSQL](#zero-etl.reqs-lims-rds-postgres)
+ [Limitazioni di RDS per Oracle](#zero-etl.reqs-lims-oracle)
+ [Limitazioni di Amazon Redshift](#zero-etl.reqs-lims-redshift)
+ [Amazon SageMaker AI limitazioni di Lakehouse](#zero-etl.reqs-lims-sagemaker-)
### Limitazioni generali
+ Il database di origine deve trovarsi nella stessa Regione della destinazione.
+ Non è possibile rinominare un database se include integrazioni esistenti.
+ Non è possibile creare più integrazioni tra gli stessi database di origine e destinazione.
+ Non è possibile eliminare un database con integrazioni esistenti. Devi prima eliminare tutte le integrazioni associate.
+ Se il database di origine viene arrestato, è possibile che le ultime transazioni non vengano replicate nella destinazione finché non si riprende il database.
+ Non è possibile eliminare un’integrazione se il database di origine viene arrestato.
+ Se il database è l’origine di un’implementazione blu/verde, gli ambienti blu e verde non possono avere integrazioni Zero-ETL esistenti durante lo switchover. Occorre eliminare l’integrazione, eseguire lo switchover e poi ricrearla.
+ Non è possibile creare un’integrazione per un database di origine in cui un’altra integrazione è attivamente in fase di creazione.
+ Durante la fase iniziale della creazione di un’integrazione o quando una tabella viene risincronizzata, il seeding dei dati dall’origine alla destinazione può richiedere 20-25 minuti o più, a seconda delle dimensioni del database di origine. Ciò può causare un aumento del ritardo di replica.
+ Alcuni tipi di dati non sono supportati. Per ulteriori informazioni, consulta [Differenze tra i tipi di dati tra i database RDS e Amazon Redshift](zero-etl.querying.md#zero-etl.data-type-mapping).
+ Le tabelle di sistema, le tabelle temporanee e le viste non vengono replicate nei warehouse di destinazione.
+ L’esecuzione di comandi DDL (ad esempio `ALTER TABLE`) su una tabella di origine può attivare una risincronizzazione della tabella. Durante tale operazione non sarà possibile utilizzare la tabella per le query. Per ulteriori informazioni, consulta [Una o più tabelle Amazon Redshift richiedono una risincronizzazione](zero-etl.troubleshooting.md#zero-etl.troubleshooting.resync).
### Limitazioni di RDS per MySQL
+ Il database di origine deve eseguire una versione supportata di RDS per MySQL. Per un elenco delle versioni supportate, consulta [Regioni e motori di database supportati per le integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.ZeroETL.md).
+ Le integrazioni zero-ETL non sono supportate sia sull'istanza principale che su un'istanza di replica di lettura nella stessa regione. AWS
+ Le integrazioni Zero-ETL si basano sui log binari MySQL (binlog) per acquisire le modifiche continue dei dati. Il filtraggio dei dati basato su binlog è sconsigliato, poiché può causare incoerenze nei dati tra il database di origine e quello di destinazione.
+ Le integrazioni Zero-ETL sono supportate solo per i database configurati per l’utilizzo del motore di storage InnoDB.
+ I riferimenti a chiavi esterne con aggiornamenti di tabella predefiniti non sono supportati. In particolare, le regole `ON DELETE` e `ON UPDATE` non sono supportate nelle operazioni `CASCADE`, `SET NULL` e `SET DEFAULT`. Se si tenta di creare o aggiornare una tabella con tali riferimenti a un’altra tabella, la tabella entrerà in uno stato di errore.
+ Non è possibile creare un'integrazione per un database di origine che utilizza l'archiviazione magnetica.
### Limitazioni di RDS per PostgreSQL
+ Il database di origine deve essere un’istanza RDS per PostgreSQL che esegue la versione 15.7\$1, 16.3\$1 o 17.1\$1. Le versioni precedenti non sono supportate.
+ Le integrazioni Zero-ETL di RDS per PostgreSQL non supportano i cluster DB Multi-AZ come database di origine.
+ Non è possibile creare un’integrazione Zero-ETL da un’istanza di replica di lettura di RDS per PostgreSQL.
+ Le viste materializzate e le tabelle non registrate di PostgreSQL non vengono replicate su Amazon Redshift.
+ La replica di determinati tipi di dati PostgreSQL, ad esempio i [tipi di dati di geometria](https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-geometric.html) e i dati con dimensioni superiori a 64 KB, non è supportata a causa delle limitazioni di Amazon Redshift. Per ulteriori informazioni sulle differenze dei tipi di dati tra RDS per PostgreSQL e Amazon Redshift, consulta l’articolo [RDS per PostgreSQL](zero-etl.querying.md#zero-etl.data-type-mapping-postgres) nella sezione **Differenze tra i tipi di dati**.
+ Non è possibile eseguire un [aggiornamento a una versione principale](USER_UpgradeDBInstance.PostgreSQL.md) sull’istanza RDS per PostgreSQL di origine se è presente un’integrazione Zero-ETL attiva. Per aggiornare l’istanza di origine, è necessario eliminare prima tutte le integrazioni Zero-ETL. Al termine dell’aggiornamento alla versione principale, è possibile ricreare le integrazioni Zero-ETL.
+ Se esegui transazioni di [partizionamento dichiarativo](https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-partitioning.html#DDL-PARTITIONING-DECLARATIVE) sull’istanza del database di origine, tutte le tabelle interessate entrano in uno stato di errore e non sono più accessibili.
### Limitazioni di RDS per Oracle
+ Il database di origine deve essere un’istanza di RDS per Oracle che esegue la versione 19c Enterprise Edition o Standard Edition 2, aggiornamento della versione di luglio 2019 o successiva. Le versioni precedenti non sono supportate.
+ Non è possibile creare un’integrazione Zero-ETL da un’istanza di replica di lettura di RDS per Oracle.
+ Non è possibile rinominare un [database del tenant](Oracle.Concepts.CDBs.md) se su tale database esiste un’integrazione zero-ETL.
+ Un database del tenant può avere una sola integrazione Zero-ETL.
+ RDS per Oracle e Amazon Redshift presentano alcune differenze tra i tipi di dati. Per ulteriori informazioni, consulta [RDS per Oracle](zero-etl.querying.md#zero-etl.data-type-mapping-oracle) nella sezione **Differenze tra i tipi di dati**.
### Limitazioni di Amazon Redshift
Per un elenco delle limitazioni di Amazon Redshift relative alle integrazioni Zero-ETL, consulta la pagina delle [Considerazioni sull’utilizzo delle integrazioni Zero-ETL con Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/zero-etl.reqs-lims.html) nella *Guida alla gestione di Amazon Redshift*.
### Amazon SageMaker AI limitazioni di Lakehouse
Di seguito è riportata una limitazione per le integrazioni Amazon SageMaker AI Lakehouse Zero-ETL.
+ I nomi dei cataloghi hanno un limite di lunghezza di 19 caratteri.
## Quote
Sul tuo account sono disponibili le seguenti quote relative alle integrazioni Zero-ETL di RDS. Salvo dove diversamente specificato, ogni quota fa riferimento a una Regione specifica.
| Nome | Predefinito | Description |
| --- | --- | --- |
| Integrazioni | 100 | Numero totale di integrazioni all’interno di un Account AWS. |
| Integrazioni per destinazione | 50 | Numero di integrazioni che inviano dati a un unico lakehouse o data warehouse di destinazione. |
| Integrazioni per istanza di origine | 5 | Numero di integrazioni che inviano dati da un’unica istanza database di origine. |
Inoltre, il warehouse di destinazione pone determinati limiti al numero di tabelle consentite in ogni istanza database o nodo del cluster. Per informazioni su quote e limiti di Amazon Redshift, consulta [Quote e limiti in Amazon Redshift](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/mgmt/amazon-redshift-limits.html) nella *Guida alla gestione di Amazon Redshift*.
## Regioni supportate
Le integrazioni RDS Zero-ETL sono disponibili in un sottoinsieme di. Regioni AWS Per un elenco delle regioni supportate, consulta [Regioni e motori di database supportati per le integrazioni Zero-ETL di Amazon RDS](Concepts.RDS_Fea_Regions_DB-eng.Feature.ZeroETL.md).