Crear un informe de evaluación multiservidor en AWS Schema Conversion Tool

Determine la mejor dirección de destino para su entorno general, cree un informe de evaluación multiservidor.

Un informe de evaluación multiservidor evalúa varios servidores en función de los datos que proporcione para cada definición de esquema que desee evaluar. La definición del esquema contiene los parámetros de conexión al servidor de la base de datos y el nombre completo de cada esquema. Tras evaluar cada esquema, AWS SCT elabora un informe de evaluación resumido y agregado para la migración de bases de datos entre varios servidores. Este informe muestra la complejidad estimada de cada posible objetivo de migración.

Puede utilizarlo AWS SCT para crear un informe de evaluación multiservidor para las siguientes bases de datos de origen y destino.

Base de datos de origen	Bases de datos de destino
Amazon Redshift	Amazon Redshift
Base de datos Azure SQL	Aurora MíaSQL, Aurora Postgre, Mía SQLSQL, Postgre SQL
Azure Synapse Analytics	Amazon Redshift
BigQuery	Amazon Redshift
Greenplum	Amazon Redshift
IBMDb2 para z/OS	Amazon Aurora My Edición SQL compatible (Aurora MySQL), Amazon Aurora SQL Edición compatible con Postgre (Aurora Postgre), My, SQL Postgre SQL SQL
IBMDb2 LUW	Aurora MíaSQL, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Mía, Postgre SQL SQL
SQLServidor Microsoft	Aurora MySQL, Aurora Postgre, Amazon RedshiftSQL, Babelfish para Aurora Postgre, MariaDB, Microsoft Server, MySQL, Postgre SQL SQL SQL
Mi SQL	Aurora PostgreSQL, AmySQL, Postgre SQL
Netezza	Amazon Redshift
Oracle	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Amazon Redshift, MariaDB, My, Oracle, Postgre SQL SQL
Postgre SQL	Aurora MíaSQL, Aurora Postgre, Mía SQLSQL, Postgre SQL
SAP ASE	Aurora MíaSQL, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Mía, Postgre SQL SQL
Snowflake	Amazon Redshift
Teradata	Amazon Redshift
Vertica	Amazon Redshift

Realización de una evaluación multiservidor

Utilice el siguiente procedimiento para realizar una evaluación multiservidor con. AWS SCT No es necesario crear un proyecto nuevo AWS SCT para realizar una evaluación multiservidor. Antes de empezar, asegúrese de haber preparado un archivo de valores (CSV) separados por comas con los parámetros de conexión a la base de datos. Además, instale todos los controladores de base de datos necesarios y establezca la ubicación de los controladores en la configuración de AWS SCT . Para obtener más información, consulte Instalación de JDBC controladores para AWS Schema Conversion Tool.

Para realizar una evaluación multiservidor y crear un informe resumido agregado

1. En AWS SCT, elija Archivo, Nueva evaluación multiservidor. Se abre el cuadro de diálogo Evaluación multiservidor nueva.

   

2. Seleccione Descargar un ejemplo de archivo de conexiones para descargar una plantilla vacía de un CSV archivo con los parámetros de conexión a la base de datos.

3. Introduzca valores para el nombre del proyecto, la ubicación (para almacenar los informes) y el archivo de conexiones (un CSV archivo).

4. Seleccione Crear AWS SCT proyectos para cada base de datos de origen para crear automáticamente los proyectos de migración después de generar el informe de evaluación.

5. Con la opción Crear AWS SCT proyectos para cada base de datos fuente activada, puede elegir Añadir reglas de mapeo a estos proyectos y guardar las estadísticas de conversión para utilizarlas sin conexión. En este caso, AWS SCT añadirá reglas de mapeo a cada proyecto y guardará los metadatos de la base de datos fuente en el proyecto. Para obtener más información, consulte Uso del modo fuera de línea en AWS Schema Conversion Tool.

6. Elija Ejecutar.

   Aparece una barra de progreso que indica el ritmo de la evaluación de la base de datos. La cantidad de motores de destino puede afectar al tiempo de ejecución de la evaluación.

7. Elija Sí si aparece el siguiente mensaje: El análisis completo de todos los servidores de bases de datos puede tardar algún tiempo. ¿Desea continuar?

   Una vez elaborado el informe de evaluación multiservidor, aparecerá una pantalla que lo indica.

8. Elija Abrir informe para ver el informe de evaluación resumido agregado.

De forma predeterminada, AWS SCT genera un informe agregado para todas las bases de datos de origen y un informe de evaluación detallado para cada nombre de esquema de una base de datos de origen. Para obtener más información, consulte Localización y visualización de informes.

Con la opción Crear AWS SCT proyectos para cada base de datos de origen activada, AWS SCT crea un proyecto vacío para cada base de datos de origen. AWS SCT también crea informes de evaluación tal como se describió anteriormente. Tras analizar estos informes de evaluación y elegir el destino de migración para cada base de datos de origen, agregue las bases de datos de destino a estos proyectos vacíos.

Con la opción Añadir reglas de mapeo a estos proyectos y guardar las estadísticas de conversión para su uso sin conexión a Internet, AWS SCT crea un proyecto para cada base de datos de origen. En estos proyectos se incluye la siguiente información:

• Su base de datos de origen y una plataforma de base de datos de destino virtual. Para obtener más información, consulte Mapeo a objetivos virtuales en el AWS Schema Conversion Tool.

• Una regla de asignación para este par origen-destino. Para obtener más información, consulte Mapeo de tipos de datos.

• Un informe de evaluación de la migración de la base de datos para este par origen-destino.

• Metadatos del esquema de origen, que te permiten usar este AWS SCT proyecto sin conexión. Para obtener más información, consulte Uso del modo fuera de línea en AWS Schema Conversion Tool.

Preparar un CSV archivo de entrada

Para proporcionar los parámetros de conexión como entrada para el informe de evaluación multiservidor, utilice un CSV archivo como se muestra en el siguiente ejemplo.

Name,Description,Secret Manager Key,Server IP,Port,Service Name,Database name,BigQuery path,Source Engine,Schema Names,Use Windows Authentication,Login,Password,Use SSL,Trust store,Key store,SSL authentication,Target Engines
Sales,,,192.0.2.0,1521,pdb,,,ORACLE,Q4_2021;FY_2021,,user,password,,,,,POSTGRESQL;AURORA_POSTGRESQL
Marketing,,,ec2-a-b-c-d.eu-west-1.compute.amazonaws.com,1433,,target_audience,,MSSQL,customers.dbo,,user,password,,,,,AURORA_MYSQL
HR,,,192.0.2.0,1433,,employees,,MSSQL,employees.%,true,,,,,,,AURORA_POSTGRESQL
Customers,,secret-name,,,,,,MYSQL,customers,,,,,,,,AURORA_POSTGRESQL
Analytics,,,198.51.100.0,8195,,STATISTICS,,DB2LUW,BI_REPORTS,,user,password,,,,,POSTGRESQL
Products,,,203.0.113.0,8194,,,,TERADATA,new_products,,user,password,,,,,REDSHIFT

En el ejemplo anterior, se utiliza un punto y coma para separar los dos nombres de esquema de la base de datos Sales. También se utiliza un punto y coma para separar las dos plataformas de migración de bases de datos de destino de la base de datos Sales.

Además, en el ejemplo anterior se utiliza la autenticación de Windows AWS Secrets Manager para conectarse a la Customers base de datos y la autenticación de Windows para conectarse a la HR base de datos.

Puede crear un CSV archivo nuevo o descargar una plantilla para un CSV archivo AWS SCT y rellenar la información requerida. Asegúrese de que la primera fila del CSV archivo incluya los mismos nombres de columna que se muestran en el ejemplo anterior.

Para descargar una plantilla del CSV archivo de entrada

1. Empezar AWS SCT.

2. En Archivo, seleccione Evaluación multiservidor nueva.

3. Elija Descargar un ejemplo de archivo de conexiones.

Asegúrese de que el CSV archivo incluye los siguientes valores, proporcionados por la plantilla:

• Nombre: la etiqueta de texto que ayuda a identificar la base de datos. AWS SCT muestra esta etiqueta de texto en el informe de evaluación.

• Descripción: un valor opcional en el que puede proporcionar información adicional sobre la base de datos.

• Clave de Secrets Manager: el nombre del secreto que almacena las credenciales de la base de datos en AWS Secrets Manager. Para usar Secrets Manager, asegúrate de guardar AWS los perfiles en AWS SCT. Para obtener más información, consulte Configurando AWS Secrets Manager en el AWS Schema Conversion Tool.

  importante

  AWS SCT ignora el parámetro Secret Manager Key si incluye los parámetros IP del servidor, puerto, inicio de sesión y contraseña en el archivo de entrada.

• IP del servidor: el nombre o la dirección IP del servicio de nombres de dominio (DNS) del servidor de la base de datos de origen.

• Puerto: el puerto utilizado para conectarse al servidor de su base de datos de origen.

• Nombre del servicio: si utiliza un nombre de servicio para conectarse a la base de datos de Oracle, el nombre del servicio de Oracle al que se va a conectar.

• Nombre de la base de datos: el nombre de la base de datos. Para las bases de datos Oracle, utilice el ID del sistema Oracle (SID).

• BigQuery ruta: la ruta al archivo clave de la cuenta de servicio de la BigQuery base de datos de origen. Para obtener más información sobre la creación de este archivo, consulte Privilegios BigQuery como fuente.

• Motor de origen: el tipo de base de datos de origen. Utilice uno de los siguientes valores:

  • AZURE_ MSSQL para una base de SQL datos de Azure.

  • AZURE_ SYNAPSE para una base de datos de Azure Synapse Analytics.

  • GOOGLE_ BIGQUERY para una BigQuery base de datos.

  • DB2ZOSpara una base de IBM datos de Db2 for z/OS.

  • DB2LUWpara una base de datos Db2IBM. LUW

  • GREENPLUMpara una base de datos Greenplum.

  • MSSQLpara una base de datos SQL de Microsoft Server.

  • MYSQLpara una base de SQL datos Mi.

  • NETEZZApara una base de datos de Netezza.

  • ORACLEpara una base de datos Oracle.

  • POSTGRESQLpara una base de datos Postgre. SQL

  • REDSHIFTpara una base de datos de Amazon Redshift.

  • SNOWFLAKEpara una base de datos de Snowflake.

  • SYBASE_ ASE para una base de datos SAPASE.

  • TERADATApara una base de datos de Teradata.

  • VERTICApara una base de datos Vertica.

• Nombres de esquemas: los nombres de los esquemas de bases de datos que se van a incluir en el informe de evaluación.

  Para Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics BigQuery, Netezza SAPASE, Snowflake y SQL Server, utilice el siguiente formato de nombre de esquema:

  db_name.schema_name

  Sustituya db_name por el nombre de la base de datos de origen.

  Sustituya schema_name por el nombre del esquema de origen.

  Incluya los nombres de las bases de datos o los esquemas que incluyan un punto entre comillas dobles como se muestra a continuación: "database.name"."schema.name".

  Separe los nombres de varios esquemas mediante punto y coma como se muestra a continuación: Schema1;Schema2.

  Los nombres de las base de datos y los esquemas distinguen entre mayúsculas y minúsculas.

  Utilice el porcentaje (%) como carácter comodín para reemplazar los símbolos del nombre de la base de datos o del esquema. El ejemplo anterior utiliza el porcentaje (%) como carácter comodín para incluir todos los esquemas de la base de datos employees en el informe de evaluación.

• Utilice la autenticación de Windows: si utiliza la autenticación de Windows para conectarse a la base de datos de Microsoft SQL Server, introduzca true. Para obtener más información, consulte Uso de la autenticación de Windows cuando se utiliza Microsoft SQL Server como fuente.

• Nombre de usuario: el nombre de usuario para conectarse a su servidor de base de datos de origen.

• Contraseña: la contraseña para conectarse al servidor de base de datos de origen.

• Uso SSL: si utiliza Secure Sockets Layer (SSL) para conectarse a la base de datos de origen, introduzca true.

• Almacén de confianza: el almacén de confianza que se utilizará para SSL la conexión.

• Almacén de claves: el almacén de claves que se utilizará para SSL la conexión.

• SSLautenticación: si utiliza la SSL autenticación mediante certificado, introduzca true.

• Motores de destino: las plataformas de bases de datos de destino. Utilice los siguientes valores para especificar uno o más destinos en el informe de evaluación:

  • AURORA_ MYSQL para una base de datos SQL compatible con Aurora My.

  • AURORA_ POSTGRESQL para una base de datos compatible con Aurora PostgreSQL.

  • BABELFISHpara una base de datos SQL Postgre de Babelfish para Aurora.

  • MARIA_DB para una base de datos MariaDB.

  • MSSQLpara una base de datos SQL de Microsoft Server.

  • MYSQLpara una base de SQL datos Mi.

  • ORACLEpara una base de datos Oracle.

  • POSTGRESQLpara una base de datos Postgre. SQL

  • REDSHIFTpara una base de datos de Amazon Redshift.

  Separe varios destinos con punto y coma como en este ejemplo: MYSQL;MARIA_DB. La cantidad de destinos afecta al tiempo que se tarda en ejecutar la evaluación.

Localización y visualización de informes

La evaluación multiservidor genera dos tipos de informes:

• Un informe agregado de todas las bases de datos de origen.

• Un informe de evaluación detallado de las bases de datos de destino para cada nombre de esquema de una base de datos de origen.

Los informes se almacenan en el directorio que haya elegido como Ubicación en el cuadro de diálogo Evaluación multiservidor nueva.

Para acceder a los informes detallados, puede navegar por los subdirectorios, que están organizados por base de datos de origen, nombre de esquema y motor de base de datos de destino.

Los informes agregados muestran información en cuatro columnas sobre la complejidad de conversión de una base de datos de destino. Las columnas incluyen información sobre la conversión de objetos de código, objetos de almacenamiento, elementos de sintaxis y complejidad de conversión.

El siguiente ejemplo muestra información para la conversión de dos esquemas de bases de datos de Oracle a Amazon RDS for SQL Postgre.

Las mismas cuatro columnas se adjuntan a los informes para cada motor de base de datos de destino adicional especificado.

Para obtener información detallada acerca de la forma de leer esta información, consulte a continuación.

Resultado de un informe de evaluación agregado

El informe agregado de evaluación de la migración de bases de datos multiservidor AWS Schema Conversion Tool es un CSV archivo con las siguientes columnas:

• Server IP address and port

• Secret Manager key

• Name

• Description

• Database name

• Schema name

• Code object conversion % for target_database

• Storage object conversion % for target_database

• Syntax elements conversion % for target_database

• Conversion complexity for target_database

Para recopilar información, elabora informes AWS SCT de evaluación completos y, a continuación, agrega los informes por esquemas.

En el informe, los tres campos siguientes muestran el porcentaje de conversión automática posible en función de la evaluación:

% de conversión de objetos de código

El porcentaje de objetos de código del esquema que AWS SCT se pueden convertir automáticamente o con cambios mínimos. Los objetos de código incluyen procedimientos, funciones, vistas y similares.

% de conversión de objetos de almacenamiento

El porcentaje de objetos de almacenamiento que SCT se pueden convertir automáticamente o con un cambio mínimo. Los objetos de almacenamiento incluyen tablas, índices, restricciones y similares.

% de conversión de elementos de sintaxis

El porcentaje de elementos sintácticos que SCT se pueden convertir automáticamente. Los elementos de sintaxis incluyen cláusulas SELECT, FROM, DELETE y JOIN y similares.

El cálculo de la complejidad de la conversión se basa en la noción de elementos de acción. Un elemento de acción refleja un tipo de problema encontrado en el código fuente que hay que solucionar manualmente durante la migración a un destino concreto. Un elemento de acción puede tener varias apariciones.

Una escala ponderada identifica el nivel de complejidad necesario para realizar una migración. El número 1 representa el nivel más bajo de complejidad y el número 10 representa el nivel más alto de complejidad.