Sube de nivel tus bases de datos con Aurora PostgreSQL en AWS: crea una instancia, configura seguridad y carga datos con un dump de Postgres, manteniendo la misma forma de trabajo. La propuesta: interfaz idéntica a RDS Postgres, mayor velocidad y alta disponibilidad sin tocar tu aplicación.
¿Cómo crear Aurora PostgreSQL en AWS paso a paso?
Selecciona en la consola de RDS la opción Amazon Aurora compatible con Postgres 9.6. No actives nivel gratis: Aurora no es gratis. La instancia mínima ya es más potente: 2 CPUs y 15 GB de RAM. Soporta crecimiento hasta 64 TB y es 3 veces más rápido que un RDS PG normal.
Elige compatibilidad: Postgres 9.6.
Define identificador: por ejemplo, platzydb2.
Usuario: platzydb.
Contraseña: sin caracteres especiales como diagonales, comillas o arroba.
Acceso público: ajusta según tu necesidad.
Puerto: 5432.
Cifrado: viene sugerido por defecto.
Backup y monitoreo de grado fino: habilitados por defecto.
Desactiva el upgrade automático: evita interrupciones y conserva control.
Aurora crea por defecto réplicas en diferentes zonas y un alias de DNS en Route 53 que redirecciona automáticamente si una zona falla. Resultado: servicio continuo, con autorrecuperación ante fallas de luz o red.
¿Cómo asegurar la conectividad y las reglas de red?
Una vez que el estado sea “Disponible”, revisa el grupo de seguridad. Edita las reglas de entrada (inbound):
Protocolo: Postgres sobre TCP.
Puerto: 5432.
Origen: desde cualquier lado o una IP fija si trabajas solo desde oficina, casa o escuela.
Copia el endpoint de la instancia. Conéctate desde tu entorno cambiando únicamente el host al nuevo endpoint. Verás que la conexión reporta uso de Secure Socket Layer (SSL). Al listar tablas al inicio, no verás nada: aún no has cargado datos.
¿Qué comandos se usan para conectarse y listar tablas?
Ejemplo de conexión y listado con psql (ajusta valores reales):
¿Cómo cargar datos con un dump de Postgres y validar?
Usa el dump de Postgres alojado en GitHub y cárgalo con redirección. El proceso crea tablas, índices y relaciones, idéntico a lo visto en RDS Postgres.
Podrás también mostrar los “zip codes” cargados, confirmando que ya trabajas sobre Aurora Postgres.
¿Por qué elegir Aurora PostgreSQL para escalar sin cambiar código?
La experiencia de usuario y el motor son compatibles con Postgres: no cambias tu aplicación ni tu forma de trabajar.
Misma interfaz y comandos que RDS Postgres.
3 veces más velocidad frente a RDS PG normal.
Alta disponibilidad: réplicas multi-zona y alias dinámico en Route 53.
Respaldo, cifrado y monitoreo fino por defecto.
Control operativo al desactivar upgrades automáticos.
Cuando RDS Postgres se quede corto en potencia o redundancia, el salto a Aurora PostgreSQL te ofrece rendimiento y continuidad sin fricción.
¿Quieres que revisemos tu configuración de seguridad, endpoint o el flujo de importación con psql? Cuéntame en comentarios qué parte te gustaría profundizar.
Saludos @jmendizas213. Todo proceso de migración tiene costo con Aurora DB. Yo realice este laboratorio en un ambiente de testing controlado en donde laborando.
El precio por hora de por ejemplo : una Db de clase t3.medium es de aprox. 60$ al mes. Ahora dividamos esto en horas al mes. 60/744 = 0.08$. Realmente el precio es bajo, pero siempre recordar que como estudiantes debemos apagar lo que no usemos o en su defecto eliminar.
Estoy comenzando a hacer un proyecto que es posible que escale, apenas estoy planeando la arquitectura backend, menos mal me vi este curso jaja, consideraré usar PG para que sea escalable a futuro hacia Aurora, me encanta lo simple que lo pone Amazon.
El servicio es del de EC2 para crear la instancia donde va a correr la aplicación, RDS para la base de datos, también puedes usar ELB para tener balanceador de carga si tu aplicación tiene muchas visitas tener varias instancias de EC2 corriendo.
Sumando a lo que menciona @GULLOM23 también puedes usar el servicio de AWS de Elastic Beanstalk el cual te permite realizar un deploy de aplicaciones en Django. Saludos
En postgres rds puedes tener todas las replicas de lectura que quieras, sin embargo, a nivel de instancias transaccionales, solo puedes tener una. A diferencia de Aurora, te da mayor flexibilidad en cuento a la cantidad de replicas de lectura y transaccionales
Hola @tonyprr.! En los servicios de la calculadoras que ofrece AWS puedes hacer las estimaciones correspondiente al servicios que deseas adquirir. Para este caso que seria Aurora DB puedes realizar aquí las estimaciones. Aurora DB
@Mauro Parra al inicio del curso mencionaste sobre los grants que da aws para estudiantes, si yo aplico para el grant ¿está parte sería gratis para mi?
Grants ofrece un crédito mensual para que puedas usar los servicios de aws, inicialmente es por una año que cubre cosas que no cubre la capa gratuita, por ser un crédito en dinero, puedes usar cualquier servicio siempre y cuando pases el limite de crédito ya que te cobran si pasas el limite.
Sí el data center con nuestra aplicación (con Base de datos en AURORA PG) se cae¿Cuánto tiempo tarda conectarse hacia el otro data center (el que automáticamente está por default como redundancia)?
La creación y gestión de bases de datos en Amazon Aurora PostgreSQL combina lo mejor de la compatibilidad con PostgreSQL y las ventajas de una base de datos totalmente administrada por AWS. Aquí tienes una guía práctica paso a paso sobre cómo crear, administrar y optimizar tu base de datos en Aurora PostgreSQL.
🏗️ 1. Creación de una Base de Datos Aurora PostgreSQL
🔹 Opción 1: Desde la Consola de AWS
Ve a RDS > Bases de datos > Crear base de datos.
Selecciona:
Motor: Aurora
Edición: Aurora PostgreSQL-Compatible Edition
Escoge el modo de aprovisionamiento:
Provisión estándar (instancias dedicadas) o
Aurora Serverless v2 (escalado automático)
Configura:
Nombre del clúster
Nombre de usuario maestro y contraseña
Parámetros de red (VPC, subredes, grupo de seguridad, etc.)
Configuraciones adicionales como backups, monitoreo, rendimiento, etc.