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Schritt 3. AWS SCT Berichte ausführen
In diesem Schritt verwenden Sie die Ausgabe aus Schritt 2 (als CSV-Datei formatiert) als Eingabe für die Ausführung des AWS SCT Multiserver-Assessors. Sie müssen der CSV-Datei Anmeldeinformationen (Benutzer-ID und Passwort), Datenbanknamen und Datenbankbeschreibungen hinzufügen, bevor Sie sie als Eingabe für den Multiserver-Assessor bereitstellen. AWS SCT Folgen Sie dem AWS SCT Format, das im Beispiel in der AWS Dokumentation angegeben ist.
Der Multiserver-Assessor wird für jedes AWS SCT Datenbankschema ausgeführt, das in der CSV-Datei aufgeführt ist. Es erstellt einen detaillierten Bericht, der die Komplexität der Konvertierung für jedes Schema widerspiegelt. Diese Berechnung basiert auf dem Prozentsatz der Codeobjekte, Speicherobjekte und Syntaxelemente, die automatisch konvertiert werden AWS SCT können, sowie auf dem Code, den Sie während der Migration manuell korrigieren müssen. Die Komplexitätswerte reichen von 1 (am wenigsten komplex) bis 10 (am komplexesten).
AWS SCT gibt den Grad der Konvertierungskomplexität auf der Grundlage des Aufwands der Codekonvertierung und -migration an. Die Zahl 1 steht für die niedrigste und die Zahl 10 für die höchste Komplexitätsstufe. Wenn Sie auf der Ebene der Konvertierungskomplexität sortieren und nach Werten unter 2 filtern, erhalten Sie eine Liste von Datenbanken, die für die Migration zur Zieldatenbank-Engine in Frage kommen. Sie können weitere Eigenschaften wie Datenbankgröße und Gesamtzahl der Objekte einbeziehen, um Ihre Kandidatenliste zu verfeinern, wie in den folgenden Beispielen beschrieben.
Beispiele für Multiserver-Assessoren
In den folgenden Beispielen wird AWS SCT Multiserver Assessor verwendet, um Oracle- und SQL Server-Datenbankschemas auszuwerten. Die Bewertung wird anhand von PostgreSQL und MySQL als Zieldatenbank-Engines durchgeführt.
Der AWS SCT Multiserver-Assessor erstellt einen zusammenfassenden aggregierten Bericht, der die geschätzte Komplexität für jedes Migrationsziel aufzeigt. Sie können diesen Bericht nach der Spalte Konversionskomplexität für die Ziel-Engines Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für PostgreSQL oder Amazon RDS for MySQL sortieren. Dies bietet eine Liste von Datenbanken, die mit minimalem oder keinem Aufwand auf Open-Source-Datenbank-Engines wie PostgreSQL oder MySQL migriert werden können, basierend auf den Anforderungen an die Codekonvertierung, der Speicherkomplexität und der Syntaxkomplexität.
Die folgende Tabelle zeigt eine Beispielliste von SQL Server-Datenbanken, die als erste Kandidaten für die Migration zu Open-Source-Datenbank-Engines wie PostgreSQL und MySQL in Frage kommen. Die Tabelle enthält auch die Spalten Objekte insgesamt und Größe in GB aus der Ausgabe von Schritt 2.
Die Daten sind in den Spalten zur Konversionskomplexität (für Amazon RDS for PostgreSQL oder MySQL) in aufsteigender Reihenfolge sortiert. Sie können die Tabelle auch weiter nach Größe in GB und Gesamtzahl der Objekte sortieren, und zwar in aufsteigender Reihenfolge entsprechend Ihren Anforderungen. Dies führt zu einer Liste von Datenbankschemas, die kleiner sind, weniger Objekte enthalten und die geringste Konvertierungskomplexität aufweisen. Die Tabelle zeigt die Liste der SQL Server-Datenbankschemas mit einer Konvertierungskomplexität von 1 (am wenigsten komplex) für Amazon RDS for PostgreSQL und Amazon RDS for MySQL. Diese Ergebnisse zeigen, dass die Migration dieser Schemas auf Open-Source-Datenbank-Engines nur mit minimalem Aufwand möglich ist. AWS
Die folgende Tabelle zeigt eine ähnliche Liste von Oracle-Datenbanken, die als erste Kandidaten für die Migration zu Open-Source-PostgreSQL- und MySQL-Datenbanken in Frage kommen.
Die Oracle- und SQL Server-Tabellen enthalten auch wichtige Informationen wie den Schemanamen, die Datenbankversion, die Gesamtzahl der Objekte, die Größe des Schemas und die Komplexität der Konvertierung. Sie können diese Daten verwenden, um die Migration auf der Grundlage Ihrer Anforderungen zu überprüfen und zu planen.
