डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल से मिलें: क्लाउड डेटाबेस का प्राकृतिक विकास

आज से प्रारंभ हो रहा है, आप टाइमस्केल पर डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस बना सकते हैं .

डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल क्लाउड डेटाबेस का प्राकृतिक विकास है, जो प्रावधानित डेटाबेस और सर्वर रहित डेटाबेस दोनों की समस्याओं को हल करता है। यह डायनामिक कंप्यूट द्वारा समर्थित है, एक टाइमस्केल नवाचार जो आपके लोड के अनुसार पूर्वनिर्धारित न्यूनतम/अधिकतम सीमा के भीतर आपके उपलब्ध कंप्यूट को तुरंत मापता है। अपने चरम के लिए प्रावधान करने (और हर समय इसके लिए भुगतान करने) के बजाय, अब आप एक गणना सीमा चुन सकते हैं: आपका डेटाबेस आधार क्षमता पर काम करेगा और जरूरत पड़ने पर तुरंत अपने चरम तक पहुंच जाएगा। आधार खरीदें, शिखर किराये पर लें।

इसके परिणामस्वरूप अद्वितीय मूल्य प्रदर्शन होता है: उत्पादन कार्यभार चलाने वाले ग्राहकों को PostgreSQL के लिए AWS RDS से माइग्रेट करने पर 10-20% और AWS ऑरोरा सर्वरलेस से माइग्रेट करने पर 50-70% की बचत होगी।

आप आज ही डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल आज़मा सकते हैं। हम एक नि:शुल्क परीक्षण की पेशकश करते हैं - कोई क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है - जो आपको 30 दिनों के लिए प्लेटफ़ॉर्म तक पूर्ण पहुंच प्रदान करता है।

डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल सेवा बनाने के लिए, टाइमस्केल में लॉग इन करते समय बस पोस्टग्रेएसक्यूएल विकल्प चुनें:

आपका एप्लिकेशन हमेशा चालू रहता है, आपका डेटाबेस क्यों नहीं चालू रहना चाहिए?

आने वाला कल आपका स्वागत करता है।

समस्या 1: डेवलपर्स अपनी आवश्यकता से कहीं अधिक गणना का प्रावधान करते हैं

पिछले कई वर्षों से, जब से हमने पहली बार टाइमस्केल लॉन्च किया है, डेवलपर्स डेटाबेस का उपयोग कैसे करते हैं, हमारे पास अग्रिम पंक्ति की सीट है। उदाहरण के लिए, पिछले कुछ महीनों में, हमने एक ट्रिलियन से अधिक प्रश्नों का विश्लेषण किया है हमारे इनसाइट्स उत्पाद के भाग के रूप में।

एक बात जो हमने सीखी है वह यह है कि डेवलपर्स अक्सर उनकी वास्तविक आवश्यकता से कहीं अधिक गणना का प्रावधान करते हैं।

एक ओर, यह समझ में आता है: आप कभी भी अपने डेटाबेस के बारे में चिंता नहीं करना चाहते। अधिकांश डेटाबेस कार्यभार निरंतर होते हैं, आमतौर पर उनमें कुछ परिवर्तनशीलता या तीव्रता होती है। उदाहरण के लिए, एक गेम जिसका रात में अधिक उपयोग होता है, एक व्यावसायिक एप्लिकेशन जिसका दिन के दौरान अधिक उपयोग होता है, या एक कनेक्टेड होम डिवाइस जिसका सप्ताह के दौरान सप्ताहांत की तुलना में अधिक उपयोग होता है।

आप कभी नहीं चाहेंगे कि आपके डेटाबेस में संसाधन ख़त्म हो जाएँ। यदि आपका डेटाबेस अधिकतम क्षमता पर है, तो इससे एक भयानक ग्राहक अनुभव (या कोई ग्राहक अनुभव नहीं!) होता है। इसलिए, अधिकांश डेवलपर्स शिखर के साथ-साथ एक बफर के लिए भी प्रावधान करते हैं। इसके परिणामस्वरूप डेवलपर्स को उनकी वास्तविक आवश्यकता से कहीं अधिक गणना के लिए भुगतान करना पड़ता है।

दूसरी ओर, यह हमें पागलपन जैसा लगता है। अन्य कौन से व्यावसायिक संसाधन हैं जिन्हें संगठनों को उनकी आवश्यकता से कहीं अधिक खर्च करने में कोई आपत्ति नहीं होगी? बर्बाद हुई गणना बर्बाद हुए पैसे के बराबर है।

समस्या 2: सर्वर रहित डेटाबेस उत्पादन कार्यभार के लिए कम पड़ जाते हैं

आप में से कुछ लोग पूछ रहे होंगे, "सर्वर रहित डेटाबेस के बारे में क्या?"

सर्वरलेस की अवधारणा स्टेटलेस वर्कलोड से उत्पन्न हुई। क्लाउड में वर्चुअल मशीनों की सफलता के बाद, जहां उपयोगकर्ता हार्डवेयर के बारे में चिंता करना बंद कर सकते हैं, उन्होंने आगे पूछा कि एप्लिकेशन सर्वर चलाने के बारे में चिंता क्यों करें? आख़िरकार, कई उपयोगकर्ता केवल फ़ंक्शंस चलाना चाहते थे और उनसे केवल उस समय के लिए शुल्क लिया जाता था जब वे फ़ंक्शंस चल रहे थे। और आवश्यकतानुसार कार्यों को शुरू करना आसान और निर्बाध है, लगभग सटीक रूप से क्योंकि वे स्टेटलेस हैं। सर्वर रहित—और फ़ंक्शन-ए-ए-सर्विस या FaaS—एक हिट बन गया, AWS लैम्ब्डा ने इसका स्थान ले लिया।

फिर डेवलपर्स ने खुद से पूछा, "जब मैं अपने डेटाबेस का उपयोग नहीं कर रहा हूं तो उसके लिए भुगतान क्यों करूं?" वास्तविक प्रश्न अच्छा है: बर्बाद संसाधन एक बड़ी डेटाबेस समस्या है। और एक विशिष्ट सर्वर इंस्टेंस (मान लीजिए, एक db.m6gd.2xlarge) पर AWS RDS डेटाबेस का प्रावधान करने का अभ्यास निश्चित रूप से आधुनिक या लचीला नहीं लगता है: निश्चित CPU, निश्चित मेमोरी, निश्चित स्थानीय डिस्क। इसका अधिकांश भाग अधिकांश समय अल्प उपयोग में लाया जाता है।

लेकिन यहीं चीजें मुश्किल हो जाती हैं: डेटाबेस लैम्ब्डा फ़ंक्शंस से बहुत अलग होते हैं।

आज सर्वर रहित डेटाबेस दो मुख्य कारणों से अधिकांश उत्पादन कार्यभार के लिए गलत हैं:

• सर्वर रहित डेटाबेस ऊपर और नीचे, यहां तक कि शून्य तक स्केलिंग के लिए चरम सीमाओं पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

• सर्वर रहित डेटाबेस बदलती मांगों को पूरा करने के लिए आरक्षित संसाधन "हेडरूम" के लिए बहुत अधिक मूल्य निर्धारण पेश करते हैं (और इससे भी बदतर, अक्सर मूल्य निर्धारण मॉडल के साथ जिन्हें समझना या भविष्यवाणी करना मुश्किल होता है)।

  
  

आइए "स्केल टू ज़ीरो" के चर्चित विषय पर चर्चा शुरू करें। वास्तविकता यह है कि अधिकांश उत्पादन डेटाबेस को शून्य तक स्केलिंग की आवश्यकता नहीं है और वास्तव में इससे कोई लाभ नहीं होगा।

अब, कुछ उपयोग के मामले हैं जहां "स्केल टू जीरो" समझ में आता है। उदाहरण के लिए, प्रूफ़-ऑफ़-कॉन्सेप्ट डेमो या अधिक शौकिया एप्लिकेशन। आपके डेटासेट के विरुद्ध कभी-कभी तदर्थ क्वेरी चलाने की क्षमता (AWS एथेना और Google BigQuery बहुत रुक-रुक कर उपयोग के लिए कम लागत वाले, सर्वर रहित क्लाउड डेटा वेयरहाउस के लिए एक मजबूत मामला बनाते हैं)। एक अन्य उपयुक्त उपयोग का मामला यह होगा कि एक बार समाप्त होने के बाद क्लाउड डेव इंस्टेंस को स्पिन करना भूलने से बचें - एक गैर-उत्पादन डेटाबेस को "ऑटो पॉज़" करने में मूल्य है (हालांकि इसके लिए सर्वर रहित द्वारा कल्पना की तुलना में बहुत सरल कार्यक्षमता की आवश्यकता होती है)।

लेकिन आपके उत्पादन डेटाबेस और अधिक परिचालन सेटिंग्स के लिए? आप शून्य पर स्केल नहीं करना चाहते.

शून्य पर स्केलिंग का मतलब पुनरारंभ पर "कोल्ड बूट" है: खाली डेटाबेस साझा बफ़र्स, खाली ओएस कैश, खाली कैटलॉग कैश (पोस्टग्रेएसक्यूएल के मामले में)।

(हां, कुछ सर्वर रहित डेटाबेस डेटाबेस को चालू करने में लगने वाले समय को कम कर देते हैं, लेकिन वे ऐसा खाली स्थिति से करते हैं। PostgreSQL जैसे रिलेशनल डेटाबेस में, एक वार्म वर्किंग सेट को फिर से बनाने में कुछ मिनट (या अधिक!) लग सकते हैं। विशेष रूप से बड़े डेटाबेस के लिए।)

कोल्ड स्टार्ट प्रदर्शन पर असर और भी अधिक है क्योंकि कई सर्वर रहित डेटाबेस अलग-अलग क्लाउड स्टोरेज आर्किटेक्चर को अपनाते हैं, जहां रिमोट स्टोरेज से मेमोरी में डेटाबेस पेज लाने की लागत और विलंबता और भी अधिक होती है। ये ओवरहेड्स फिर से खराब प्रदर्शन का कारण बनते हैं या प्लेटफ़ॉर्म प्रदाताओं को अधिक भौतिक संसाधनों (उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन ऑरोरा डेटाबेस में आरडीएस की मेमोरी से दोगुनी मेमोरी) का उपयोग करके क्षतिपूर्ति करने के लिए मजबूर करते हैं, एक लागत जो अंततः उपयोगकर्ताओं को दी जाती है।

इसलिए, कई परिदृश्यों में, सर्वर रहित डेटाबेस उच्च और अप्रत्याशित मूल्य निर्धारण के साथ समाप्त होते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप ऑरोरा सर्वरलेस की तुलना अमेज़न आरडीएस से करते हैं, तो आप देखेंगे कि सर्वरलेस पर 8 वीसीपीयू कंप्यूट और 500 जीबी स्टोरेज आरडीएस ($1,097 बनाम $593) की तुलना में 85% अधिक महंगा है। और यह ऑरोरा I/O ऑप्टिमाइज़्ड और इसकी अधिक अनुमानित भंडारण कीमतों का उपयोग कर रहा है, जो सिर्फ छह महीने पहले लॉन्च हुआ था। (हालांकि, यहां भी, हमें अभी भी इसकी वास्तविक गणना क्षमता का अनुमान लगाना है, क्योंकि ऑरोरा सर्वरलेस कीमतें अपारदर्शी "ऑरोरा क्षमता इकाइयों" को भ्रमित करके हैं, जो हमारे सबसे अच्छे अनुमान के अनुसार 1 एसीयू = 0.25 वीसीपीयू हैं।)

पहले, ऑरोरा स्टैंडर्ड के साथ, उपयोगकर्ता प्रत्येक आंतरिक I/O ऑपरेशन के लिए भी भुगतान करते थे, जिसकी भविष्यवाणी या बजट करना लगभग असंभव था। कई सर्वर रहित डेटाबेस ऐसे पढ़ने और लिखने के लिए शुल्क लेते रहते हैं। वास्तव में, जब हमने सर्वर रहित AWS टाइमस्ट्रीम को बेंचमार्क किया, तो हमने देखा लागत जो 100 गुना से भी अधिक हो गई इन सभी उच्च सीमांत लागतों के कारण टाइमस्केल की तुलना में। लागत की अप्रत्याशितता और परिवर्तनशीलता चिंता-मुक्ति के विपरीत थी।

संक्षेप में, सर्वर रहित डेटाबेस में खराब प्रदर्शन, अप्रत्याशित बिल और कार्यभार पैमाने के रूप में उच्च लागत होने का खतरा होता है। वे केवल आंतरायिक कार्यभार के लिए उपयुक्त हैं जो कभी-कभी ही घूमते हैं और इन-मेमोरी डेटा कैशिंग की कमी के साथ ठंडी शुरुआत को सहन कर सकते हैं।

डेवलपर दुविधा

यहीं पर हम समाप्त हुए हैं:

• कई डेवलपर्स अभी भी अपने विश्वसनीय प्रदर्शन, नियंत्रण और समझ के कारण उत्पादन अनुप्रयोगों के प्रावधान के साथ पारंपरिक DBaaS सेवाओं का चयन करते हैं, लेकिन अतिप्रावधान की आवश्यकता से उत्पन्न होने वाली बर्बादी से नफरत करते हैं।

  
  

• कुछ डेवलपर्स अपनी स्पष्ट लागत बचत, लचीलेपन और उपयोग में आसानी के लिए सर्वर रहित डेटाबेस चुनते हैं, लेकिन प्रदर्शन में गिरावट और अप्रत्याशित, अस्पष्ट मूल्य निर्धारण (जिसके परिणामस्वरूप अक्सर प्रावधानित उदाहरण से रहस्यमय तरीके से अधिक बिल आते हैं) से नफरत करते हैं।

  
  

स्वयं डेवलपर्स के रूप में, इनमें से कोई भी विकल्प बहुत आकर्षक नहीं है! बेहतरी का अवसर है.

समाधान: डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल का परिचय

इसीलिए हमने डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल विकसित किया।

डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल लगातार आपकी बेसलाइन का समर्थन करता है और जब आपको इसकी आवश्यकता होती है, तो एक परिभाषित अधिकतम तक गणना को निर्बाध रूप से मापता है। यह इसे उत्पादन सेटिंग्स में आम तौर पर देखे जाने वाले निरंतर कार्यभार की सीमा (चाहे एकसमान, परिवर्तनशील, या बर्स्टी) के लिए एकदम सही बनाता है।

डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल 100% पोस्टग्रेएसक्यूएल है, जिसमें पोस्टग्रेएसक्यूएल समुदाय और पारिस्थितिकी तंत्र के सभी लाभ शामिल हैं, साथ ही टाइमस्केल के डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म की परिपक्वता . डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल बनाने के लिए, हमने पोस्टग्रेएसक्यूएल के आंतरिक भाग को संशोधित करने के बजाय इस बात पर नवाचार किया है कि हम अपने पोस्टग्रेएसक्यूएल बुनियादी ढांचे को कैसे संचालित करते हैं। यह आपको पोस्टग्रेएसक्यूएल और टाइमस्केल प्लेटफॉर्म द्वारा प्रदान की जाने वाली हर चीज तक पहुंच प्रदान करता है, फोर्कड पोस्टग्रेएसक्यूएल क्वेरी या स्टोरेज इंजन पर चलने के डर के बिना।

डायनेमिक पोस्टग्रेएसक्यूएल के साथ, आप अपने कार्यभार की आवश्यकताओं के अनुरूप एक कंप्यूट रेंज (न्यूनतम और अधिकतम सीपीयू) चुनते हैं। यह कंप्यूट रेंज प्रभावी मेमोरी के साथ आती है जो कि अधिकांश डीबीएएएस सेवाएं पारंपरिक रूप से कंप्यूट रेंज के "अधिकतम" छोर पर पेश की जाने वाली मेमोरी के बराबर है।

आपके सीपीयू रेंज का आधार (न्यूनतम) बिल्कुल प्रावधानित डीबीएएएस मॉडल की तरह काम करता है: न्यूनतम सीपीयू आपके एप्लिकेशन को चलाने के लिए हर समय आपकी सेवा के लिए समर्पित होता है। जैसे-जैसे आपका लोड बढ़ता है - या तो आपके बाहरी एप्लिकेशन की मांग के कारण या कभी-कभी वृद्धिशील बैकअप या टेबल ऑटो-वैक्यूमिंग जैसे आंतरिक डेटाबेस कार्यों के कारण - आपका डेटाबेस शून्य विलंब के साथ आपके सीपीयू रेंज के चरम (अधिकतम) तक उपयोग कर सकता है।

हम शून्य विलंब कैसे प्राप्त कर सकते हैं? डायनेमिक कंप्यूट कुछ अन्य सर्वर रहित या ऑटो-स्केलिंग डेटाबेस पेशकशों की तुलना में अलग तरह से काम करता है, इसलिए इसमें धीमी स्केलिंग (और प्रदर्शन हिट) शामिल नहीं है जो आप आमतौर पर दूरस्थ माइग्रेशन से देखते हैं। इसके बजाय, हमारे बुनियादी ढांचे कॉन्फ़िगरेशन और वर्कलोड प्लेसमेंट एल्गोरिदम यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटाबेस पुनरारंभ या पुन: कॉन्फ़िगरेशन के बिना अपने अंतर्निहित नोड पर स्केल कर सकते हैं। आपके उदाहरण के पास आवश्यकतानुसार हमेशा अपनी अधिकतम गणना तक पहुंच होती है।

और सबसे अच्छी बात यह है कि आप केवल आधार के साथ-साथ उसके ऊपर उपयोग की जाने वाली राशि के लिए भी भुगतान करते हैं। हम कंप्यूट रेंज चुनने और उसके बीच स्केलिंग करने के इस मॉडल को " बेस खरीदें, पीक किराए पर लें " कहते हैं।

उदाहरण के लिए, यदि आप 4-8 सीपीयू विकल्प चुनते हैं, तो आपके पास हमेशा आपकी सेवा के लिए समर्पित 4 सीपीयू और 32 जीबी प्रभावी मेमोरी होगी। यह हर समय अच्छा आधार प्रदर्शन सुनिश्चित करता है। जब आपका लोड बढ़ता है, तो आपका एप्लिकेशन आवश्यकतानुसार तुरंत 8 सीपीयू तक का उपयोग कर सकता है - आंशिक सीपीयू के आधार पर मीटर और बिल किया जाता है - और यदि यह आपकी अधिकतम सीमा है तो 8 सीपीयू से अधिक कभी नहीं।

गतिशील मॉडल आपको अपने डेटाबेस को अधिक लागत प्रभावी ढंग से और चिंता मुक्त "आकार" देने की अनुमति देता है। आप एक कंप्यूट रेंज चुन सकते हैं जहां आपकी मानक मांग न्यूनतम पर फिट बैठती है, फिर भी आप आवश्यकतानुसार बढ़ सकते हैं या चरम (अधिकतम) तक बढ़ सकते हैं। यह अधिकतम आपके आधार गणना के ऊपर किसी भी उपयोग पर एक अंतर्निहित सीमा बनाता है, जिससे समझने में आसान लागत सीमा बनती है। इसके अलावा, हम आपके आधार और इसके ऊपर किसी भी मीटर वाले उपयोग के लिए प्रति (आंशिक) सीपीयू-घंटा समान दर से शुल्क लेते हैं: आपके आधार से ऊपर उपयोग करने के लिए कोई शुल्क नहीं है, और इसलिए स्केलिंग के लिए कोई मूल्य दंड नहीं है।

अंत में, यदि आपको एहसास होता है कि आपने एक आकार सीमा का प्रावधान किया है जो बहुत कम या बहुत अधिक है, तो आप आसानी से अपनी गणना सीमा को उस आकार में समायोजित कर सकते हैं जो आपके एप्लिकेशन की आवश्यकताओं के लिए बेहतर है।

आपके पैसे बचाने के लिए इंजीनियर किया गया

वर्तमान में हम आपके कार्यभार के आकार के आधार पर पांच अलग-अलग गणना श्रेणियां प्रदान करते हैं, आपके तात्कालिक उपयोग की परवाह किए बिना आपको उस सीमा के लिए संबंधित प्रभावी मेमोरी प्राप्त होती है।

डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल टाइमस्केल के उपयोग-आधारित स्टोरेज का भी उपयोग करता है, जहां आप केवल संग्रहीत डेटा की मात्रा (जीबी-घंटे में) के लिए भुगतान करते हैं, प्रावधानित डिस्क आकार के लिए नहीं। अति-प्रावधानित डिस्क के साथ पैसे बर्बाद करने या इसी तरह यह चिंता करने की कोई चिंता नहीं है कि आपके पास डिस्क स्थान समाप्त हो जाएगा। टाइमस्केल का गतिशील क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर यह सुनिश्चित करता है कि जब आपको इसकी आवश्यकता हो, तो आपके पास पर्याप्त भंडारण क्षमता हो, और आप केवल उसी के लिए भुगतान करें जो आप उपयोग करते हैं।

हमने आपका पैसा बचाने के लिए जानबूझकर डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल विकसित किया है। उत्पादन कार्यभार चलाने वाले ग्राहक आमतौर पर PostgreSQL के लिए AWS RDS से माइग्रेट करते समय 10-20% और AWS ऑरोरा सर्वरलेस से माइग्रेट करते समय 50-70% बचाते हैं।

महीने के अंत में, आपके बिल में दो सरल, समझने में आसान मेट्रिक्स शामिल होते हैं: (1) आपकी गणना लागत, आपके प्रति घंटा आधार गणना के साथ-साथ इसके ऊपर किसी भी आंशिक सीपीयू उपयोग के रूप में बिल की जाती है, लेकिन आपके चरम से अधिक नहीं; और (2) आपकी भंडारण लागत, जीबी-घंटे में डेटा खपत के रूप में बिल की गई। मापने या समझने के लिए कोई नई मीट्रिक या व्युत्पन्न इकाइयाँ नहीं हैं।

बस आप जो उपयोग करते हैं उसके लिए भुगतान करें। शून्य अतिरिक्त लागत या छिपी हुई फीस।

• गणना: पूर्वानुमेय, एक परिभाषित सीमा के आधार पर

• भंडारण: केवल वही भुगतान करें जो आप संग्रहित करते हैं

  
  

कोई बर्बाद संसाधन नहीं. कोई अधिक भुगतान नहीं. रात को नींद नहीं आती. एक बिल जिसे आप अपने बॉस को समझा सकते हैं।

इसे आज ही आज़माएं

आप आज ही डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल आज़मा सकते हैं! टाइमस्केल एक निःशुल्क परीक्षण प्रदान करता है —किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं है—जो आपको 30 दिनों के लिए प्लेटफ़ॉर्म तक पूर्ण पहुंच प्रदान करता है। डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल सेवा बनाने के लिए, टाइमस्केल में लॉग इन करते समय बस पोस्टग्रेएसक्यूएल विकल्प चुनें:

प्लेटफ़ॉर्म अब आपके डेटाबेस की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए दो सेवा प्रकार प्रदान करता है:

• टाइम-सीरीज़ सेवाओं को आपके सबसे अधिक मांग वाले वर्कलोड के लिए क्वेरी गति और स्केलेबिलिटी को बढ़ावा देने के लिए इंजीनियर किया गया है, जो हाइपरटेबल्स, कॉलमर कंप्रेशन, निरंतर समुच्चय और टियर स्टोरेज जैसी प्रमुख टाइमस्केल सुविधाएं प्रदान करता है। अपने सेंसर डेटा, ऊर्जा मेट्रिक्स, वित्तीय डेटा, घटनाओं और अन्य डेटा-गहन कार्यभार को होस्ट करने के लिए उनका उपयोग करें।

  
  

• PostgreSQL सेवाएँ लागत-दक्षता और उपयोग में आसानी के लिए अनुकूलित गतिशील Postgres सेवाएँ हैं। उनका उपयोग अपने केवल-संबंधपरक डेटाबेस, उदाहरण के लिए, व्यावसायिक रिकॉर्ड के लिए करें।

  
  

एक बार जब आप "PostgreSQL" चुनते हैं, तो आपकी डायनामिक PostgreSQL सेवा को कॉन्फ़िगर करना बहुत आसान हो जाता है। अपने क्षेत्र, अपनी गतिशील गणना सीमा, और अपनी उच्च उपलब्धता और कनेक्शन पूलिंग विकल्पों का चयन करें- बूम! 💥 अब आपके पास उत्पादन में उपयोग के लिए एक डायनामिक पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस तैयार है।

यदि आपके कोई प्रश्न हैं तो, हम तक पहुंचें . हमें आपकी प्रतिक्रिया सुनना और आपके PostgreSQL उपयोग मामले (समय श्रृंखला या नहीं) में आपकी सहायता करना अच्छा लगेगा!

यह तो एक शुरूआत है। हम लगातार तीन लॉन्च सप्ताहों के मध्य में हैं, और यह सप्ताह 2: डायनेमिक इंफ़्रा वीक की शुरुआत है। इस सप्ताह, इस महीने, इस वर्ष और आने वाले कई वर्षों में और अधिक जानकारी के लिए हमारे साथ बने रहें। 🙂

- माइक फ्रीडमैन और ग्रांट गोडेके द्वारा लिखित।