# `PARAMETER::` 解決策 1: ETL タスクを伴うクラウド内の複数のデータベース
+ 解析タスク用に適さない（リアルタイムでない）非推奨のデータです
+ データベース管理システム（DBMS）をアップグレードするのは難しいです
+ 実際のオンラインデータ定義言語(DDL)の操作ではありません

![`smart`](./student-guide/diagram/CaseStudyGamingCompanyBGen1_aa_001_20230328.png)
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トランザクションクエリを実行するために、複数の別々のAmazon Aurora RDSインスタンスが使用され、分析クエリを実行するためには、単一のAmazon Redshiftデータベースが使用されます。

データ量が増えると、単一テーブルのデータ量が1億行に増加した場合、メンテナンスが困難になります。

以下の課題が含まれていました：
- 追加のETLジョブが必要であり、Amazon Redshiftはリアルタイムでのデータ更新を効果的に処理することができません。また、データ量の増加により、このソリューションはリアルタイム広告要件を満たせませんでした。
- Aurora RDSの更新とメンテナンスは難しいです。オペレーションチームは夜中しかメンテナンスできません。
- Auroraを使用したオンラインデータ定義言語（DDL）操作は非効率的です。 Auroraを使用したオンラインDDLは通常、数時間かかり、時にはリソース不足により失敗する場合があります。