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（来源：AWS数据库博客文章）
AWS的实现方式与Azure Functions不同。Azure Functions通过2022年推出的Azure SQL绑定扩展功能支持原生SQL触发器。Azure的做法是利用SQL Server内置的变化跟踪机制，而非日志解析。这两种方法各有利弊：AWS需要使用自定义存储过程，但可以支持任何类型的RDS SQL Server实例；而Azure则提供了更便捷的开发体验，能够自动检测数据变化，但用户必须启用SQL Server的变化跟踪功能。
早在2024年，AWS就针对Aurora MySQL和MariaDB发布了类似的指导方案，这些方案利用了CloudWatch的审计日志。一些实践者通过在CloudWatch与Lambda之间添加Kinesis Data Streams，进一步优化了这一方案，从而实现了批量处理以及失败执行任务的自动重试功能。
这种解决方案也考虑到了安全性问题。传递给存储过程的数据会以明文形式被写入ERRORLOG和CloudWatch日志中。对于敏感数据，开发人员必须在传递之前对其进行加密，在Lambda函数内部再进行解密。
AWS在GitHub上提供了完整的云开发工具包模板，该模板可以使用最低权限的IAM配置来设置Lambda函数、CloudWatch过滤器、SNS主题和SQS队列。
这些指导方案反映了事件驱动架构日益普及的趋势。常见的应用场景包括触发数据管道、在发生关键数据库事件时发送通知、实时更新搜索索引，或是协调微服务的运行。无需进行轮询即可对数据库事件做出响应，这种机制能使应用程序响应速度更快，同时还能降低计算成本。实践这些方案的开发者们报告称，他们取得了显著的节省效果。例如，有一位DZone的作者记录了，通过选择性触发和批量处理优化，他们的函数执行成本降低了40%。
