Arbeitsablauf zur Modernisierung von SQL Server

In diesem Abschnitt wird der gesamte Modernisierungsprozess von SQL Server mithilfe von AWS Transform Schritt für Schritt beschrieben.

Schritt 1: Erstellen Sie einen SQL Server-Modernisierungsauftrag

Beginnen Sie Ihre Modernisierungsreise, indem Sie in der Transform-Konsole einen neuen AWS Transformationsjob erstellen.

1. Melden Sie sich bei der AWS Transform-Konsole an

2. Wählen Sie Modernisierungsauftrag erstellen

3. Wählen Sie Windows-Modernisierungsauftrag und dann SQL Server-Modernisierung

4. Geben Sie die Auftragsdetails ein:

   • Jobname: Beschreibender Name für Ihr Projekt

   • Beschreibung: Optionale Beschreibung

   • AWS Zielregion: Einsatzregion

5. Wählen Sie Create job (Auftrag erstellen) aus.

   Wichtig

   Geben Sie in Ihrem Jobnamen keine personenbezogenen Daten (PII) an.

Schritt 2: Stellen Sie eine Verbindung zur SQL Server-Datenbank her

Verbinden Sie AWS Transform mit Ihrer SQL Server-Datenbank, um die Schemaanalyse und -konvertierung zu ermöglichen.

Erstellen Sie einen Datenbank-Connector

1. Navigieren Sie in Ihrem SQL Server-Modernisierungsauftrag zu Mit Ressourcen verbinden

2. Wählen Sie Mit SQL Server-Datenbank verbinden

3. Wählen Sie Neuen Connector erstellen

4. Geben Sie die Konnektorinformationen ein:

   • Name des Steckverbinders: Beschreibender Name

   • AWS Konto-ID: Konto, auf dem SQL Server gehostet wird

5. Nach der Bestätigung erhalten Sie einen Link zur Genehmigung. Kopieren Sie den Genehmigungslink, um von Ihrem AWS Administrator die Genehmigung für das Konto zu erhalten. Sobald sie genehmigt wurden, können Sie mit dem nächsten Schritt fortfahren.

6. Nachdem Ihr Administrator die Connector-Anfrage genehmigt hat, klicken Sie auf Senden, um mit der Einrichtung der Quellcode-Verbindung fortzufahren.

Schritt 3: Stellen Sie eine Verbindung zum Quellcode-Repository her

AWS Transform benötigt Zugriff auf den Quellcode Ihrer .NET-Anwendung, um den Code, der mit Ihrer SQL Server-Datenbank interagiert, zu analysieren und zu transformieren. AWS Transform unterstützt drei Methoden zur Bereitstellung von Quellcode.

Wählen Sie Ihre Authentifizierungsmethode

Anschluss für Personal Access Token (PAT) (empfohlen)

Ideal für Teams, die benutzerdefinierte Berechtigungsbereiche, selbst gehosteten Provider-Support oder Zugriff auf anbieterspezifische APIs wie Secrets benötigen. GitHub Sie erstellen in Ihrem Quellcode-Anbieter ein PAT mit benutzerdefinierten Berechtigungen, speichern es darin AWS Secrets Manager, und AWS Transform ruft es bei Bedarf ab. Sie sind für die Verwaltung der Token-Rotation und des Ablaufs verantwortlich.

AWS CodeConnections

Ideal für Teams, die eine automatisierte Verwaltung von Anmeldeinformationen wünschen. AWS CodeConnections verwendet eine verwaltete Provider-Integration, die die Authentifizierung über einen OAuth 2.0-Autorisierungsablauf abwickelt. AWS verwaltet den gesamten Lebenszyklus der Anmeldeinformationen, einschließlich der automatischen Token-Aktualisierung und -Rotation. Eine manuelle Verwaltung der Anmeldeinformationen ist nicht erforderlich.

Amazon S3

Laden Sie Ihren Quellcode direkt in einen Amazon S3-Bucket hoch. AWS Transform greift während des Transformationsauftrags auf den Code aus dem Bucket zu.

Feature	PAT-Anschluss (empfohlen)	AWS CodeConnections
Verwalten von Anmeldeinformationen	Manuell (vom Kunden verwaltet)	Automatisch (AWS-verwaltet)
Lebenszyklus des Tokens	Manuelle Rotation erforderlich	Automatische Aktualisierung
Flexibilität bei Genehmigungen	Vollständig anpassbare Bereiche	Feste Berechtigungen
Self-hosted Unterstützung durch Anbieter	Unterstützt	Nicht verfügbar
Komplexität der Einrichtung	Moderat (manuelle Token-Erstellung und Speicherung)	Niedrig (einmalige Autorisierung)
Token-Speicher	des Kunden AWS Secrets Manager	AWS-verwaltet

Richten Sie einen PAT-Anschluss ein (empfohlen)

Mit einem PAT-Connector erstellen Sie in Ihrem Quellcode-Anbieter ein persönliches Zugriffstoken mit benutzerdefinierten Berechtigungen, speichern es sicher darin AWS Secrets Manager, und AWS Transform ruft es bei Bedarf ab. Sie sind für die Verwaltung des Token-Lebenszyklus einschließlich Rotation und Ablauf verantwortlich. AWS Transform erstellt automatisch die erforderliche IAM-Rolle mit Zugriffsberechtigungen für Ihr Secret.

Der PAT-Connector unterstützt die folgenden Anbieter, einschließlich selbst gehosteter und benutzerdefinierter DNS/URL Versionen:

• GitHub und GitHub Enterprise Server

• GitLab.com und GitLab Self-Managed

• Bitbucket Cloud und Bitbucket-Rechenzentrum

• Azure DevOps und Azure Server DevOps

Erstellen Sie ein persönliches Zugriffstoken

Erstellen Sie eine PAT in Ihrem Quellcode-Anbieter. Die erforderlichen Berechtigungen variieren je nach Anbieter. Wählen Sie den Tab für Ihren Anbieter.

Wichtig

Kopieren Sie das Token sofort nach der Erstellung. Sie können es nicht erneut anzeigen. Legen Sie das Ablaufdatum für die Dauer des Transformationsauftrags fest. Stellen Sie das Ablaufdatum nicht so ein, dass es niemals abläuft.

Warnung

Binden Sie PAT-Token niemals in Code-Repositorys ein und geben Sie sie niemals über unsichere Kanäle weiter. Bewahren Sie sie immer in auf. AWS Secrets Manager

GitHub

Navigieren Sie zu Einstellungen, Entwicklereinstellungen, Persönliche Zugriffstoken, Fine-grained Token. Wählen Sie die Repositorys aus, die transformiert werden sollen, und gewähren Sie die folgenden Berechtigungen.

Repository-Berechtigungen

Berechtigung	Zugriff	Zweck
Inhalt	Lesen und schreiben	Liest den Quellcode und schreibt transformierten Code zurück in das Repository
Metadaten	Read-only	Greift auf grundlegende Repository-Informationen zu

Organisationsberechtigungen (für Organisations-Repositorys erforderlich)

Berechtigung	Zugriff	Zweck
Mitglieder	Read-only	Listet Organisationen auf, auf die das Token für die Repository-Erkennung zugreifen kann

GitLab

Navigieren Sie zu Profil bearbeiten, Zugriffstoken. Wählen Sie die folgenden Bereiche aus.

Scope	Zweck
read_api	Liest Repository-Metadaten, Projektinformationen und Benutzerdetails und listet Gruppen und Zweige auf
read_repository	Liest Quellcodedateien und die Repository-Struktur zur Analyse
write_repository	Schreibt transformierten Code zurück in das Repository

Bitbucket

Navigieren Sie zu Kontoeinstellungen, Sicherheit, API-Token erstellen und verwalten. Die erforderlichen Bereiche hängen von Ihrem Tokentyp ab.

Workspace/Repository Token (ATCT — Bearer-Auth, kein Benutzername erforderlich)

Berechtigung	Zugriff	Zweck
Repositorien	Lesen und schreiben	Listet Repos auf, liest Branches und schreibt transformierten Code per Git Push

Account-API-Token (ATAT — Basic Auth mit E-Mail) oder App-Passwort (ATBB — Basic Auth mit Nutzername)

Scope	Zweck
read:account	Identifiziert den authentifizierten Benutzer, um die Repository-Mitgliedschaft zu klären
read:workspace:bitbucket	Listet die Workspaces auf, auf die das Token zugreifen kann, damit AWS Transform ihre Repositorys auflisten kann. Nicht erforderlich, wenn Sie im Secret eine Workspace-Liste angeben.
read:repository:bitbucket	Listet Repositorys auf und liest Metadaten und Branch-Informationen
write:repository:bitbucket	Schreibt transformierten Code per Git Push zurück in das Repository

Azure DevOps

Navigieren Sie zu Benutzereinstellungen, Persönliche Zugriffstoken. Wählen Sie Benutzerdefinierte Bereiche aus. Wählen Sie als Organisationsumfang die Option Alle zugänglichen Organisationen (empfohlen) aus, oder geben Sie eine einzelne Organisation an.

Scope	Zugriff	Zweck
Code	Lesen und schreiben	Liest Quellcode, listet Repositorys und Branches auf und schreibt transformierten Code zurück
Benutzerprofil	Lesen	Validiert den Token-Zugriff und ermittelt die Benutzeridentität für die Suche nach der Organisation
Verwaltung der Mitgliedsansprüche	Lesen	Listet Organisationen auf, auf die das Token für die Repository-Erkennung zugreifen kann

Speichern Sie das PAT in AWS Secrets Manager

1. Öffnen Sie die AWS Secrets Manager Konsole.

2. Wählen Sie Store a new secret (Ein neues Secret speichern).

3. Als Secret-Typ wählen Sie Anderer Secret-Typ aus.

4. Fügen Sie Schlüssel-Wert-Paare hinzu, die auf Ihrem Anbieter und Hosting-Typ basieren:

   • Cloud-hosted Anbieter — Fügen Sie einen Schlüssel hinzu, der token mit Ihrem PAT als Wert benannt ist.

     • Fügen Sie für Azure DevOps mit einer bestimmten Organisation auch einen Schlüssel hinzu, der organization mit Ihrem Organisationsnamen benannt ist.

     • Füge für Bitbucket-App-Passwörter (ATBB) auch einen Schlüssel hinzu, der username mit deinem Bitbucket-Benutzernamen benannt ist. Füge für API-Token (ATAT) für Bitbucket-Konten einen Schlüssel hinzu, der email mit deiner Bitbucket-E-Mail-Adresse benannt ist.

   • Self-hosted und benutzerdefinierte DNS/URL Anbieter — Füge die folgenden Schlüssel hinzu: host (deine Server-URL zum Beispielhttps://github.mycompany.com), provider_type (githubgitlabbitbucket, oderado) und token (dein PAT).

     • Fügen Sie für Azure DevOps mit einer bestimmten Organisation auch einen Schlüssel hinzu, der organization mit Ihrem Organisationsnamen benannt ist.

     • Füge für Bitbucket-App-Passwörter (ATBB) auch einen Schlüssel hinzu, der username mit deinem Bitbucket-Benutzernamen benannt ist. Füge für API-Token (ATAT) für Bitbucket-Konten einen Schlüssel hinzu, der email mit deiner Bitbucket-E-Mail-Adresse benannt ist.

   Das folgende Beispiel zeigt, wie ein Secret nach einem in der Cloud gehosteten Anbieter AWS Secrets Manager gesucht wird GitHub :

   {
     "token": "your-github-personal-access-token"
   }

   Das folgende Beispiel zeigt ein Bitbucket-App-Passwort (ATBB):

   {
     "token": "your-bitbucket-app-password",
     "username": "my-bitbucket-username"
   }

   Das folgende Beispiel zeigt eine selbst GitLab gehostete Instanz:

   {
     "host": "https://gitlab.mycompany.com",
     "provider_type": "gitlab",
     "token": "your-gitlab-personal-access-token"
   }

5. Wählen Sie Weiter aus.

6. Geben Sie beispielsweise github-pat-myproject einen geheimen Namen ein.

7. (Optional) Wählen Sie einen vom Kunden verwalteten KMS-Schlüssel für die Verschlüsselung aus.

8. Schließen Sie den Assistenten ab und wählen Sie Store aus.

9. Kopieren Sie den geheimen ARN. Sie benötigen diesen Wert, wenn Sie den AWS Transform-Job konfigurieren.

Wenn Sie einen vom Kunden verwalteten KMS-Schlüssel verwenden, um Ihr Geheimnis zu verschlüsseln (anstelle des standardmäßig AWS verwalteten Schlüssels), müssen Sie die KMS-Schlüsselrichtlinie aktualisieren, damit AWS Transform das Geheimnis entschlüsseln kann. Fügen Sie Ihrer vom Kunden verwalteten KMS-Schlüsselrichtlinie die folgende Anweisung hinzu:

{
  "Sid": "Allow AWS Transform to decrypt secrets",
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "Service": "transform.amazonaws.com"
  },
  "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:DescribeKey"
  ],
  "Resource": "*",
  "Condition": {
    "StringEquals": {
      "kms:ViaService": "secretsmanager.REGION.amazonaws.com",
      "kms:EncryptionContext:SecretARN": "YOUR-SECRET-ARN"
    }
  }
}

REGIONErsetzen Sie es durch Ihre AWS Region (z. B.us-east-1) und YOUR-SECRET-ARN durch den ARN Ihres Geheimnisses. Die kms:ViaService Bedingung stellt sicher, dass der KMS-Schlüssel nur über den AWS Secrets Manager Dienst verwendet werden kann. Die kms:EncryptionContext:SecretARN Bedingung beschränkt die Entschlüsselung auf Ihr spezifisches Geheimnis.

So aktualisieren Sie Ihre KMS-Schlüsselrichtlinie:

1. Öffnen Sie die AWS KMS-Konsole unterhttps://console.aws.amazon.com/kms.

2. Klicken Sie im Navigationsbereich auf Kundenverwaltete Schlüssel.

3. Wählen Sie Ihren KMS-Schlüssel aus.

4. Wählen Sie im Tab Schlüsselrichtlinie die Option Bearbeiten aus.

5. Fügen Sie die Richtlinienerklärung zur vorhandenen Richtlinie hinzu.

6. Wählen Sie Änderungen speichern aus.

Anmerkung

Wenn Sie den Standardschlüssel AWS-managed (aws/secretsmanager) verwenden, müssen Sie keine KMS-Schlüsselrichtlinie ändern.

Konfigurieren Sie die AWS Auftrag transformieren

1. Navigieren Sie in Ihrem AWS Transform-Job zu Mit Ressourcen verbinden.

2. Wählen Sie „Quellcode-Repository verbinden“.

3. Wählen Sie PAT Connector als Authentifizierungsmethode aus.

4. Geben Sie den geheimen ARN aus Schritt 2 ein.

5. (Optional) Geben Sie den KMS-Schlüssel-ARN ein, wenn Sie einen vom Kunden verwalteten KMS-Schlüssel verwendet haben.

6. Wählen Sie Ihr Repository und Ihren Branch aus.

7. Klicken Sie auf Weiter.

AWS Transform erstellt automatisch eine IAM-Rolle mit den Berechtigungen, die für den Zugriff auf Ihr Secret erforderlich sind.

Token-Rotation und Wartung

Sie sind dafür verantwortlich, PAT-Token zu rotieren, bevor sie ablaufen. Um ein Token zu rotieren:

1. Generieren Sie eine neue PAT in Ihrem Quellcode-Anbieter mit denselben Berechtigungen.

2. Aktualisieren Sie den geheimen Wert in AWS Secrets Manager.

3. Stellen Sie sicher, dass Ihr AWS Transform-Job mit dem neuen Token auf das Repository zugreifen kann.

4. Widerrufen Sie das alte PAT in Ihrem Quellcode-Anbieter.

Beheben Sie Probleme mit dem PAT-Connector

Zugriff verweigert — Ungültiger PAT

Stellen Sie sicher, dass die PAT nicht abgelaufen ist. Vergewissern Sie sich, dass die PAT die für Ihren Anbieter erforderlichen Bereiche hat. Stellen Sie sicher, dass die PAT korrekt gespeichert ist. AWS Secrets Manager

Das Geheimnis kann nicht abgerufen werden

Stellen Sie sicher, dass der geheime ARN korrekt ist. Überprüfen Sie die Auftragsprotokolle, um zu bestätigen, dass AWS Transform die IAM-Rolle erstellt hat. Wenn Sie einen vom Kunden verwalteten KMS-Schlüssel verwenden, überprüfen Sie die Schlüsselrichtlinie.

Unzureichende Berechtigungen

Dem PAT fehlen möglicherweise die für den Vorgang erforderlichen Bereiche. Generieren Sie die PAT mit den erforderlichen Bereichen neu und aktualisieren Sie den geheimen Wert in. AWS Secrets Manager

Einrichten AWS CodeConnections

AWS CodeConnections verwendet eine verwaltete Provider-Integration, die automatisch temporäre OAuth-Anmeldeinformationen über einen OAuth 2.0-Autorisierungsablauf abruft. Die Berechtigungen werden in der Anbieter-App konfiguriert und vollständig von verwaltet. AWS Sie autorisieren die App einmal und übernehmen die gesamte AWS Verwaltung der Anmeldeinformationen.

1. Navigieren Sie in Ihrem SQL Server-Modernisierungsauftrag zu Mit Ressourcen verbinden.

2. Wählen Sie „Quellcode-Repository verbinden“.

3. Wenn Sie noch keine Verbindung haben, wählen Sie Verbindung erstellen.

4. Wähle deinen Repository-Anbieter aus:

   • GitHub / GitHub Unternehmen

   • GitLab.com

   • Bitbucket Cloud

   • Azure-Repositorys

5. Folgen Sie dem Autorisierungsablauf für Ihren Anbieter.

6. Wählen Sie nach der Autorisierung Verbinden.

Wähle dein Repository und deinen Branch aus

1. Wählen Sie Ihr Repository aus der Liste aus.

2. Wählen Sie den Branch aus, den Sie transformieren möchten (normalerweise Main, Master oder Develop).

3. (Optional) Geben Sie ein Unterverzeichnis an, wenn sich Ihre .NET-Anwendung nicht im Repository-Stammverzeichnis befindet.

4. Klicken Sie auf Weiter.

Anmerkung

AWS Transform erstellt einen neuen Branch für den transformierten Code. Sie können die Änderungen im Rahmen Ihres normalen Code-Review-Prozesses überprüfen und zusammenführen.

Genehmigung des Zugriffs auf das Repository

Für GitHub und einige andere Plattformen muss der Repository-Administrator die Verbindungsanfrage genehmigen:

1. AWS Transform zeigt einen Bestätigungslink an.

2. Teilen Sie diesen Link mit Ihrem Repository-Administrator.

3. Der Administrator überprüft und genehmigt die Anfrage in seinen Repository-Einstellungen.

4. Nachdem der Administrator die Anfrage genehmigt hat, ändert sich der Verbindungsstatus in Genehmigt.

Wichtig

Der Genehmigungsprozess kann je nach den Richtlinien Ihrer Organisation einige Zeit in Anspruch nehmen. Planen Sie diese Ausfallzeit ein.

Schritt 4: Deployment Connector erstellen (optional)

Wenn Sie die transformierten Anwendungen in Ihrem AWS Konto bereitstellen möchten, haben Sie die Möglichkeit, einen Deployment Connector auszuwählen.

Richten Sie den Bereitstellungsconnector ein

1. Wählen Sie Ja, wenn Sie Ihre Anwendungen bereitstellen möchten. Wenn Sie Nein wählen, wird dieser Schritt übersprungen.

2. Fügen Sie Ihr AWS Konto hinzu, in dem Sie die transformierten Anwendungen bereitstellen möchten.

3. Fügen Sie einen Namen hinzu, der Ihnen hilft, sich den Connector leicht zu merken

4. Reichen Sie den Connector zur Genehmigung ein.

Genehmigung des Deployment-Connectors

Ihr AWS Kontoadministrator muss die Verbindungsanfrage für den Deployment Connector genehmigen.

1. AWS Transform zeigt einen Bestätigungslink an

2. Teilen Sie diesen Link mit Ihrem AWS Kontoadministrator

3. Der Administrator prüft und genehmigt die Anfrage in seinen Repository-Einstellungen

4. Nach der Genehmigung ändert sich der Verbindungsstatus in Genehmigt

Wichtig

Der Genehmigungsprozess kann je nach den Richtlinien Ihrer Organisation einige Zeit in Anspruch nehmen. Planen Sie diese Ausfallzeit ein.

Schritt 5: Bestätigen Sie Ihre Ressourcen

Nachdem Sie eine Verbindung zu Ihrer Datenbank und Ihrem Repository hergestellt haben, überprüft AWS Transform, ob alle erforderlichen Ressourcen verfügbar und für die Transformation bereit sind.

Was AWS Transform verifiziert

• Datenbankkonnektivität: Die Verbindung ist aktiv, der Benutzer hat die erforderlichen Berechtigungen, auf die Datenbanken kann zugegriffen werden, die Version wird unterstützt

• Repository-Zugriff: Das Repository ist zugänglich, der Branch existiert, .NET-Projektdateien wurden erkannt, Datenbankverbindungen sind auffindbar

• Einsatzbereitschaft: Die VPC-Konfiguration unterstützt DMS, die erforderlichen AWS Servicerollen sind vorhanden, die Netzwerkkonnektivität wurde hergestellt, die Regionskompatibilität bestätigt

Lesen Sie die Checkliste vor dem Flug

1. Navigiere im Jobplan zu „Deine Ressourcen bestätigen“

2. Prüfen Sie die Punkte der Checkliste:

   • ✅ Die Datenbankverbindung wurde überprüft

   • ✅ Repository-Zugriff bestätigt

   • ✅ .NET-Version wird unterstützt

   • ✅ Entity Framework oder ADO.NET erkannt

   • ✅ Netzwerkkonfiguration gültig

   • ✅ Erforderliche Berechtigungen erteilt

3. Wenn alle Elemente als abgeschlossen angezeigt werden, wählen Sie Weiter

4. Wenn bei einigen Elementen Warnungen oder Fehler angezeigt werden, beheben Sie diese, bevor Sie fortfahren

Schritt 6: Entdeckung und Bewertung

AWS Transform analysiert Ihre SQL Server-Datenbank und .NET-Anwendung, um den Umfang und die Komplexität der Modernisierung zu verstehen.

Was wird entdeckt

• Datenbankobjekte: Tabellen, Ansichten, Indizes, gespeicherte Prozeduren, Funktionen, Trigger, Einschränkungen, Datentypen, berechnete Spalten, Identitätsspalten, Fremdschlüsselbeziehungen

• Anwendungscode: .NET-Projektstruktur, Entity Framework-Modelle und -Konfigurationen, ADO.NET Datenzugriffscode, Datenbankverbindungszeichenfolgen, Aufrufe von gespeicherten Prozeduren, SQL-Abfragen im Code

• Abhängigkeiten: Welche Anwendungen verwenden welche Datenbanken, datenbankübergreifende Abhängigkeiten, gemeinsam genutzte gespeicherte Prozeduren, gemeinsame Datenzugriffsmuster

Discovery-Prozess

• AWS Transform beginnt nach Bestätigung der Ressource automatisch mit der Erkennung

• Die Erkennung dauert je nach Datenbankgröße und Anwendungskomplexität in der Regel 5 bis 15 Minuten

• Überwachen Sie den Fortschritt im Arbeitsprotokoll

• AWS Transform zeigt Aktualisierungen in Echtzeit an, sobald Objekte erkannt werden

Überprüfen Sie die Ermittlungsergebnisse

Navigieren Sie nach Abschluss der Ermittlung zu Ermittlung und Bewertung, um Folgendes zu überprüfen:

Datenbank-Analyse:

• Anzahl der Objekte: Anzahl der Tabellen, Ansichten, gespeicherten Prozeduren, Funktionen, Trigger

• Komplexitätswert: Bewertung der Transformationskomplexität (niedrig, mittel, hoch)

• Aktionspunkte: Objekte, die möglicherweise menschliche Aufmerksamkeit erfordern

• Unterstützte Funktionen: Datenbankfunktionen, die automatisch konvertiert werden

• Nicht unterstützte Funktionen: Funktionen, für die Behelfslösungen erforderlich sind

Analyse der Anwendung:

• Projekttyp: ASP.NET Core, Konsolen-App, Klassenbibliothek usw.

• .NET-Version: .NET-Core-Version erkannt

• Framework für den Datenzugriff: Entity Framework-Version oder ADO.NET

• Datenbankverbindungen: Anzahl der gefundenen Verbindungszeichenfolgen

• Komplexität des Codes: Bewertung der Transformationskomplexität

Karte der Abhängigkeiten:

• Visuelle Darstellung der Beziehungen zwischen Anwendung und Datenbank

• Cross-database Abhängigkeiten

• Gemeinsam genutzte Komponenten

Die Bewertung der Komplexität verstehen

AWS Transform unterteilt Ihre Modernisierung in drei Kategorien:

Komplexität	Merkmale	Erwartetes Ergebnis
Niedrig (Klasse A)	Standard-SQL-Muster (ANSI SQL), einfache gespeicherte Prozeduren, grundlegende Datentypen, Entity Framework mit Standardkonfigurationen	Minimales menschliches Eingreifen wird erwartet, hohe Erfolgsquote bei der Automatisierung
Mittel (Klasse B)	Fortgeschrittene T-SQL Muster, komplexe gespeicherte Prozeduren mit Geschäftslogik, benutzerdefinierte Funktionen, berechnete Spalten	Ein gewisses menschliches Eingreifen erforderlich, eine Überprüfung durch einen Experten wird empfohlen
Hoch (Klasse C)	CLR-Assemblys, Verbindungsserver, Service Broker, komplexe Volltextsuche	Umfangreiches menschliches Refactoring erforderlich; erwägen Sie einen schrittweisen Ansatz

Bewertungsbericht

AWS Transform generiert einen detaillierten Bewertungsbericht, der Folgendes beinhaltet:

• Zusammenfassung mit umfassendem Überblick

• Vollständiges Datenbankinventar

• Inventar der Anwendung

• Prozentsatz der Bereitschaft zur Transformation

• Schätzung des Aufwands

• Strategien zur Risikobewertung und Minderung

• Empfohlener Ansatz

Sie können den Bewertungsbericht herunterladen, um ihn offline zu überprüfen und mit allen Beteiligten zu teilen.

Schritt 7: Generieren und überprüfen Sie den Wellenplan

Für große Anlagen mit mehreren Datenbanken und Anwendungen generiert AWS Transform einen Wellenplan, der die Modernisierung in logischen Gruppen sequenziert.

Was ist ein Wellenplan?

Ein Wellenplan unterteilt Ihre Modernisierung in Phasen (Wellen) auf der Grundlage von:

• Abhängigkeiten zwischen Datenbanken und Anwendungen

• Geschäftliche Prioritäten

• Risikotoleranz

• Verfügbarkeit von Ressourcen

• Technische Komplexität

Jede Welle enthält eine Gruppe von Datenbanken und Anwendungen, die gemeinsam modernisiert werden können, ohne Abhängigkeiten zu unterbrechen.

Überprüfen Sie den Wellenplan

1. Navigieren Sie im Jobplan zu Wave-Planung

2. Prüfen Sie die vorgeschlagenen Wellen

3. Prüfen Sie für jede Welle:

   • Enthaltene Datenbanken

   • Anwendungen eingeschlossen

   • Abhängigkeiten von anderen Wellen

   • Geschätzte Transformationszeit

   • Grad der Komplexität

   • Einsetzbare Anwendungen

Passen Sie den Wellenplan an

Sie können den Wave-Plan auf zwei Arten an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen:

Verwenden von JSON:

1. Wählen Sie Alle Wellen herunterladen, um eine JSON-Datei mit allen Wellen zu erhalten

2. Ändern Sie die Wellen im JSON wie folgt:

   • Datenbanken zwischen Wellen verschieben

   • Wellen in kleinere Gruppen aufteilen

   • Wellen zusammenführen

   • Wellensequenz ändern

   • Hinzufügen oder Entfernen von Datenbanken aus dem Geltungsbereich

3. Laden Sie die JSON-Datei zurück in die Konsole hoch, indem Sie Wave-Plan hochladen wählen

4. AWS Transform validiert Ihre Änderungen und warnt, wenn Abhängigkeiten verletzt werden

5. Wählen Sie Wellen bestätigen, um den Wellenplan zu aktualisieren

Chat verwenden:

Sie können die Wellenpläne ändern, indem Sie mit dem Agenten chatten und ihn bitten, die Repositorys und Datenbanken in bestimmte Waves zu verschieben. Dieser Ansatz eignet sich gut, wenn Sie kleinere Änderungen an den Waves vornehmen müssen.

Wichtig

Stellen Sie sicher, dass bei der Anpassung von Wellen die Abhängigkeiten eingehalten werden. Das Transformieren einer abhängigen Anwendung vor der zugehörigen Datenbank kann zu Problemen führen.

Modernisierung einer einzigen Datenbank

Wenn Sie eine einzelne Datenbank und Anwendung AWS modernisieren, erstellt Transform einen einfachen Plan mit einer einzigen Welle. Sie können ohne Wellenplanung direkt mit der Transformation fortfahren.

Genehmigen Sie den Wellenplan

1. Wählen Sie nach der Überprüfung und Anpassung (falls erforderlich) die Option „Wave-Plan genehmigen“

2. AWS Transform sperrt den Wellenplan und fährt mit der Transformation fort

3. Sie können den Plan auch später noch ändern, indem Sie Wellenplan bearbeiten wählen

Schritt 8: Schemakonvertierung

AWS Transform konvertiert Ihr SQL Server-Datenbankschema in Aurora PostgreSQL, einschließlich Tabellen, Ansichten, gespeicherten Prozeduren, Funktionen und Triggern.

So funktioniert die Schemakonvertierung

AWS Transform verwendet die mit generativer KI erweiterte AWS DMS-Schemakonvertierung, um:

• Analysieren Sie SQL Server-Schemas und -Beziehungen

• Ordnen Sie Datentypen von SQL Server PostgreSQL-Äquivalenten zu

• T-SQL Transformieren zu PL/pgSQL

• Behandeln Sie Identitätsspalten, berechnete Spalten und Einschränkungen

• Validieren Sie die Konvertierung und die referenzielle Integrität

• Generieren Sie Aktionspunkte für Objekte, die von einem Menschen überprüft werden müssen

Unterstützte Konvertierungen

Automatisch konvertiert:

• Tabellen, Ansichten und Indizes

• Primärschlüssel und Fremdschlüssel

• Überprüfen Sie Einschränkungen und Standardwerte

• Die gängigsten Datentypen

• Einfache gespeicherte Prozeduren

• Grundfunktionen und Trigger

• Identitätsspalten (konvertiert in SERIAL oder GENERATED)

• Die meisten berechneten Spalten

Möglicherweise ist eine Überprüfung durch einen Menschen erforderlich:

• Komplexe gespeicherte Prozeduren mit fortgeschrittenem T-SQL

• Server-specific SQL-Funktionen (GETUTCDATE, SUSER_SNAME usw.)

• Berechnete Spalten mit komplexen Ausdrücken

• Full-text Indizes durchsuchen

• Operationen vom XML-Datentyp

• HIERARCHYID-Datentyp (erfordert die Erweiterung LTREE)

Nicht automatisch konvertiert:

• CLR-Assemblys

• Verknüpfte Server

• Service-Broker

• Aufgaben des SQL Server-Agenten

Starten Sie die Schemakonvertierung

1. Navigieren Sie im Jobplan zu Schemakonvertierung

2. Überprüfen Sie die Konvertierungseinstellungen:

   • PostgreSQL-Zielversion

   • Erweiterungsoptionen (ltree, PostGIS usw.)

   • Namenskonventionen

3. Wählen Sie Konvertierung starten

4. Überwachen Sie den Fortschritt im Worklog

5. Die Konvertierung dauert in der Regel 10 bis 30 Minuten, abhängig von der Anzahl der Datenbankobjekte

Überprüfen Sie die Konvertierungsergebnisse

Navigieren Sie nach Abschluss der Konvertierung zu Schemakonvertierung überprüfen:

Zusammenfassung der Konvertierung:

• Konvertierte Objekte: Anzahl der erfolgreich konvertierten Objekte

• Aktionspunkte: Objekte, die menschliche Aufmerksamkeit erfordern

• Warnungen: Mögliche Probleme, die es zu überprüfen gilt

• Fehler: Objekte, die nicht konvertiert werden konnten

Überprüfung nach Objekttyp:

• Tabellen: Datentypzuordnungen, Einschränkungen, Indizes

• Gespeicherte Prozeduren: zur Konvertierung T-SQL PL/pgSQL

• Funktionen: Funktionssignatur- und Logikänderungen

• Trigger: Syntax- und Timing-Änderungen auslösen

Überprüfen Sie die Aktionspunkte

1. Wählen Sie Aktionspunkte anzeigen

2. Prüfen Sie für jedes Aktionselement Folgendes:

   • Objektname: Das Datenbankobjekt

   • Problemtyp: Was erfordert Aufmerksamkeit

   • Schweregrad: Kritisch, Warnung oder Information

   • Empfehlung: Vorgeschlagene Lösung

   • Originalcode: SQL Server-Version

   • Konvertierter Code: PostgreSQL-Version

3. Für jedes Aktionselement können Sie:

   • Akzeptieren: Verwenden Sie den konvertierten Code

   • Ändern: Bearbeiten Sie den konvertierten Code

   • Für später kennzeichnen: Nach der Transformation zur Überprüfung durch einen Menschen markieren

Beispiel: Konvertierung von gespeicherten Prozeduren

SQL-Server T-SQL:

CREATE PROCEDURE GetProductsByCategory
    @CategoryId INT,
    @PageSize INT = 10
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    
    SELECT TOP (@PageSize)
        ProductId,
        Name,
        Price,
        DATEDIFF(DAY, CreatedDate, GETUTCDATE()) AS DaysOld
    FROM Products
    WHERE CategoryId = @CategoryId
    ORDER BY Name
END

Konvertiertes PostgreSQL PL/pgSQL:

CREATE OR REPLACE FUNCTION get_products_by_category(
    p_category_id INTEGER,
    p_page_size INTEGER DEFAULT 10
)
RETURNS TABLE (
    product_id INTEGER,
    name VARCHAR(255),
    price NUMERIC(18,2),
    days_old INTEGER
) AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT 
        p.product_id,
        p.name,
        p.price,
        EXTRACT(DAY FROM (NOW() - p.created_date))::INTEGER AS days_old
    FROM products p
    WHERE p.category_id = p_category_id
    ORDER BY p.name
    LIMIT p_page_size;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Vorgenommene Änderungen:

• Die Prozedur wurde in eine Funktion umgewandelt, die TABLE zurückgibt

• Parameternamen mit dem Präfix p_

• TOP wurde in LIMIT konvertiert

• DATEDIFF wurde in EXTRACT konvertiert

• GETUTCDATE () wurde in NOW () konvertiert

• Spaltennamen wurden in Kleinbuchstaben umgewandelt (PostgreSQL-Konvention)

Genehmigen

1. Nachdem Sie alle Aktionspunkte überprüft und die erforderlichen Änderungen vorgenommen haben

2. Wählen Sie Schemakonvertierung genehmigen

3. AWS Transform bereitet das konvertierte Schema für die Bereitstellung in Aurora PostgreSQL vor

Anmerkung

Sie können das konvertierte Schema als SQL-Skripte zur Offline-Überprüfung oder Versionskontrolle herunterladen.

Schritt 9: Datenmigration (optional)

AWS Transform bietet Optionen für die Migration von Daten von SQL Server zu Aurora PostgreSQL. Die Datenmigration ist optional und kann übersprungen werden, wenn Sie nur eine Schema- und Codetransformation benötigen.

Optionen für die Datenmigration

Option 1: Migration der Produktionsdaten

Migrieren Sie Ihre tatsächlichen Produktionsdaten mithilfe von AWS DMS:

• Vollständiges anfängliches Laden aller Daten

• Kontinuierliche Replikation während des Tests (CDC)

• Minimale Ausfallzeiten und Umstellung

• Datenvalidierung und Integritätsprüfungen

Option 2: Datenmigration überspringen

Nur Schema und Code transformieren:

• Nützlich für development/testing Umgebungen

• Wann werden Daten separat migriert

• Für Projekte zur Machbarkeitsstudie

Konfigurieren Sie die Datenmigration

1. Navigieren Sie im Jobplan zu Datenmigration

2. Wählen Sie Ihre Migrationsoption:

   • Migrieren Sie Produktionsdaten

   • Überspringen Sie die Datenmigration

3. Wenn Sie Produktionsdaten migrieren, konfigurieren Sie:

   • Migrationstyp: Volllast oder Volllast + CDC

   • Validierung: Aktivieren Sie die Datenvalidierung

   • Leistung: Größe der DMS-Instanz

   • Wählen Sie >Migration starten

Migrationsprozess für Produktionsdaten

Wenn Sie sich für die Migration von Produktionsdaten entscheiden:

1. Erste Synchronisation: AWS DMS führt das vollständige Laden aller Tabellen durch

2. Kontinuierliche Replikation: (Wenn CDC aktiviert ist) Sorgt dafür, dass die Daten synchronisiert werden

3. Validierung: Überprüft die Anzahl der Zeilen und die Datenintegrität

4. Vorbereitung der Umstellung: Bereitet die endgültige Synchronisation vor

Zeitplan für die Migration:

• Kleine Datenbanken (< 10 GB): 30 Minuten — 2 Stunden

• Mittlere Datenbanken (10-100 GB): 2-8 Stunden

• Große Datenbanken (> 100 GB): mehr als 8 Stunden

Datenvalidierung

AWS Transform validiert migrierte Daten mit den folgenden Prüfungen:

• Vergleich der Zeilenanzahl (Quelle und Ziel)

• Integrität des Primärschlüssels

• Beziehungen mit Fremdschlüsseln

• Kompatibilität der Datentypen

• Berechnete Spaltenergebnisse

• Behandlung von Nullwerten

Schritt 10: Transformation des Anwendungscodes

AWS Transform transformiert Ihren .NET-Anwendungscode so, dass er mit Aurora PostgreSQL anstelle von SQL Server funktioniert. Es fragt nach einem Zielzweignamen in Ihren Repositorys, um den transformierten Quellcode zu übertragen. Sobald Sie den Branch-Namen eingegeben haben, erstellt AWS Transform einen neuen Branch und initiiert die Transformation, die der PostgreSQL-Datenbank entspricht.

Was wird transformiert

Änderungen am Entity Framework:

• Datenbankanbieter: UseSqlServer () → UseNpgsql ()

• Verbindungszeichenfolgen: SQL Server-Format → PostgreSQL-Format

• Datentypzuordnungen: SQL Server-Typen → PostgreSQL-Typen

• DbContext Konfigurationen: SQL → Server-specific PostgreSQL-specific

• Migrationsdateien: Aus Gründen der PostgreSQL-Kompatibilität aktualisiert

ADO.NET Änderungen:

• Verbindungsklassen: SqlConnection → NpgsqlConnection

• Befehlsklassen: SqlCommand → NpgsqlCommand

• Datenleser: SqlDataReader → NpgsqlDataReader

• Parameter: SqlParameter → NpgsqlParameter

• S SQL-Syntax: T-SQL → PostgreSQL

Änderungen an der Konfiguration:

• Verbindungszeichenfolgen in appsettings.json

• Pakete NuGet für Datenbankanbieter

• Konfigurationen zur Injektion von Abhängigkeiten

• Startup/Program.cs Konfigurationen

Starten Sie die Codetransformation

1. Navigieren Sie im Stellenplan zu Bewerbungstransformation

2. Überprüfen Sie die Transformationseinstellungen:

   • .NET-Zielversion (falls ein Upgrade durchgeführt wird)

   • Version des PostgreSQL-Anbieters

   • Einstellungen für den Codestil

3. Wählen Sie Transformation starten

4. Überwachen Sie den Fortschritt im Worklog

5. Die Transformation dauert in der Regel 15 bis 45 Minuten, abhängig von der Größe der Codebasis

Schritt 11: Überprüfen Sie die Transformationsergebnisse

Bevor Sie mit der Bereitstellung fortfahren, überprüfen Sie die vollständigen Transformationsergebnisse, um sicherzustellen, dass alles für den Test bereit ist.

Sie können den transformierten Code aus dem Repository-Zweig herunterladen für:

• Lokales Testen und Validieren

• Codeüberprüfung in Ihrer IDE

• Integration mit Ihrer CI/CD Pipeline

• Versionskontrolle, Commit

Sie können auch die Zusammenfassung der Transformation herunterladen, um sich einen Überblick über die Änderungen in natürlicher Sprache zu verschaffen, die AWS Transform im Rahmen der Transformation vorgenommen hat.

Zusammenfassung der Transformation

1. Navigieren Sie im Stellenplan zur Zusammenfassung der Transformation

2. Prüfen Sie die Gesamtergebnisse:

   • Schemakonvertierung: Konvertierte Objekte, Aktionspunkte, Warnungen

   • Datenmigration: Tabellen migriert, Zeilen übertragen, Validierungsstatus

   • Codetransformation: Dateien geändert, Zeilen geändert, Probleme behoben

   • Bereitschaftsbewertung: Allgemeine Einsatzbereitschaft

Generieren Sie einen Transformationsbericht

AWS Transform generiert einen umfassenden Transformationsbericht:

1. Wählen Sie Bericht generieren

2. Wählen Sie den Berichtstyp aus:

   • Zusammenfassung: High-level Überblick für Interessengruppen

   • Technische Details: Vollständige Dokumentation der Transformation

   • Aktionspunkte: Liste der erforderlichen menschlichen Aufgaben

3. Wählen Sie Bericht herunterladen

Der Bericht beinhaltet:

• Umfang und Ziele der Transformation

• Transformierte Objekte und Code

• Aufgetretene Probleme und Lösungen

• Validierungsergebnisse

• Bewertung der Einsatzbereitschaft

• Empfehlungen zum Testen

Schritt 12: Validierung und Testen

Überprüfen Sie vor der Bereitstellung in der Produktion, ob die transformierte Anwendung mit Aurora PostgreSQL ordnungsgemäß funktioniert.

Arten der Validierung

Automatisierte Validierung: AWS Transform führt automatische Prüfungen durch:

• Schemavalidierung anhand der Quelldatenbank

• Überprüfung der Datenintegrität

• Äquivalenztests für Abfragen

• Überprüfung der Verbindungszeichenfolge

• Überprüfung der Konfiguration

Validierung durch Menschen: Sie sollten zusätzliche Tests durchführen:

• Funktionstests der Anwendungsfunktionen

• Integrationstests mit anderen Systemen

• Leistungstests und Benchmarking

• Testen der Benutzerakzeptanz

• Sicherheitstests

Führen Sie eine automatische Validierung durch

1. Navigieren Sie im Jobplan zu Validierung

2. Wählen Sie Validierung ausführen

3. AWS Transform führt Validierungstests durch:

   • Datenbank-Konnektivität

   • Schemakompatibilität

   • Integrität der Daten

   • Erstellung von Anwendungen

   • Grundlegende Funktionen

4. Überprüfen Sie die Validierungsergebnisse:

   • Bestanden: Tests, die erfolgreich waren

   • Fehlgeschlagen: Tests, die Aufmerksamkeit erfordern

   • Warnungen: Mögliche Probleme, die es zu überprüfen gilt

Checkliste zum Testen

Funktionalität der Datenbank:

• Zugriff auf alle Tabellen

• Gespeicherte Prozeduren werden korrekt ausgeführt

• Funktionen geben erwartete Ergebnisse zurück

• Die Trigger werden entsprechend ausgelöst

• Einschränkungen werden ordnungsgemäß durchgesetzt

• Indizes verbessern die Abfrageleistung

Funktionalität der Anwendung:

• Die Anwendung wird erfolgreich gestartet

• Datenbankverbindungen wurden hergestellt

• CRUD-Operationen funktionieren ordnungsgemäß

• Aufrufe gespeicherter Prozeduren waren erfolgreich

• Transaktionen commit/rollback ordnungsgemäß

• Die Fehlerbehandlung funktioniert wie erwartet

Datenintegrität:

• Die Anzahl der Zeilen entspricht der Quelle

• Primärschlüssel sind einzigartig

• Fremdschlüssel gültig

• Die berechneten Spalten sind korrekt

• Null-Behandlung angemessen

• Kompatible Datentypen

Leistung:

• Die Antwortzeiten der Anfrage sind akzeptabel

• Verbindungspooling konfiguriert

• Optimierte Indizes

• Keine N+1-Abfrageprobleme

• Effizienter Batch-Betrieb

• Angemessene Nutzung der Ressourcen

Schritt 13: Bereitstellung

Nach erfolgreicher Validierung stellen Sie Ihre modernisierte Anwendung und Datenbank für die Produktion bereit.

Optionen für die Bereitstellung

• Amazon ECS und Amazon EC2 Linux

Pre-deployment Checkliste

Vor der Bereitstellung in der Produktion:

• Alle Validierungstests wurden bestanden

• Die Leistungstests sind abgeschlossen

• Die Sicherheitsüberprüfung ist abgeschlossen

• Sicherungs- und Rollback-Plan dokumentiert

• Überwachung und Alarmierung konfiguriert

• Das Team wurde in der neuen Umgebung geschult

• Die Interessengruppen wurden über den Einsatz informiert

• Wartungsfenster geplant

Auf Amazon ECS bereitstellen

1. Navigieren Sie im Jobplan zu Deployment

2. Wählen Sie Auf ECS bereitstellen

3. Konfigurieren Sie die Bereitstellungseinstellungen:

   • Cluster: Wählen Sie einen ECS-Cluster aus oder erstellen Sie ihn

   • Dienst: Konfigurieren Sie den ECS-Dienst

   • Aufgabendefinition: Überprüfen Sie die generierte Aufgabendefinition

   • Load Balancer: Konfigurieren ALB/NLB

   • Auto-scaling: Stellen Sie Skalierungsrichtlinien ein

4. Prüfen Sie „Infrastructure-as-Code“ (Vorlage oder CDK-Code) CloudFormation AWS

5. Wählen Sie Bereitstellen

Überwachen Sie die Bereitstellung

AWS Transform stellt Ihre Anwendung bereit:

1. Erzeugt einen Aurora PostgreSQL-Cluster

2. Wendet das Datenbankschema an

3. Lädt Daten (falls zutreffend)

4. Stellt Anwendungscontainer bereit

5. Konfiguriert den Load Balancer

6. Richtet die automatische Skalierung ein

Überwachen Sie den Fortschritt der Bereitstellung und überprüfen Sie:

• Bereitstellung der Infrastruktur

• Initialisierung der Datenbank

• Bereitstellen von Anwendungen

• Gesundheitschecks bestanden

• Zugängliche Anwendung

• Datenbankverbindungen funktionieren

• Protokolle, die den normalen Betrieb belegen

Post-deployment Validierung

Nach der Bereitstellung:

Prüfung auf Rauch:

• Überprüfen Sie die kritische Funktionalität

• Testen Sie die Workflows wichtiger Benutzer

• Überprüfen Sie die Integrationspunkte

• Überwachen Sie die Fehlerraten

Leistungsüberwachung:

• Verfolgen Sie die Antwortzeiten

• Überwachen Sie Datenbankabfragen

• Überprüfen Sie die Ressourcenauslastung

• Überprüfen Sie die Anwendungsprotokolle

Benutzervalidierung:

• Führen Sie Benutzerakzeptanztests durch

• Feedback einholen

• Behandeln Sie alle Probleme

• Dokumentieren Sie die gewonnenen Erkenntnisse

Rollback-Verfahren

Falls nach der Bereitstellung Probleme auftreten:

Sofortiges Rollback:

• Zur vorherigen Anwendungsversion zurückkehren

• Wechseln Sie zurück zu SQL Server (falls noch verfügbar)

• Bei Bedarf aus dem Backup wiederherstellen

Teilweises Rollback:

• Führen Sie ein Rollback bestimmter Komponenten durch

• Datenbankänderungen beibehalten

• Stellen Sie nur den Anwendungscode wieder her

Fix weiterleiten:

• Wenden Sie den Hotfix auf die Aurora PostgreSQL-Version an

• Stellen Sie den aktualisierten Anwendungscode bereit

• Überwachen Sie die Lösung

Wichtig

Halten Sie Ihre SQL Server-Datenbank nach der Umstellung für einen bestimmten Zeitraum verfügbar, um bei Bedarf ein Rollback zu ermöglichen.

Post-deployment Optimierung

Nach erfolgreicher Bereitstellung:

Leistungsoptimierung:

• Optimieren Sie langsame Abfragen

• Passen Sie die Einstellungen des Verbindungspools an

• Fine-tune Aurora PostgreSQL-Parameter

• Überprüfen und optimieren Sie Indizes

Kostenoptimierung:

• Right-size Aurora-Instanz

• Konfigurieren Sie die automatische Skalierung entsprechend

• Überprüfen Sie die Speichereinstellungen

• Optimieren Sie die Aufbewahrung von Backups

Einrichtung der Überwachung:

• CloudWatch Dashboards konfigurieren

• Richten Sie Benachrichtigungen ein

• Erweiterte Überwachung aktivieren

• Konfigurieren Sie Performance Insights

Dokumentation:

• Runbooks aktualisieren

• Dokumentieren Sie Änderungen an der Architektur

• Das Betriebsteam ausbilden

• Erstellen Sie Anleitungen zur Fehlerbehebung