Charger des fichiers DDL (flux de travail hors ligne)

Dans ce flux de travail, AWS Transform modernise entièrement votre schéma à partir de fichiers DDL chargés. Aucune connexion directe à votre base de données n'est requise. Vous exécutez un script d'extraction fourni sur votre serveur SQL, vous chargez les fichiers de schéma qui en résultent, et AWS Transform découvre, évalue, convertit et déploie le schéma sur Amazon Aurora PostgreSQL. Choisissez ce flux de travail lorsque votre base de données ne peut pas être exposée à une connexion directe ou lorsque vous souhaitez une évaluation de faisabilité et une conversion de schéma avant d'accorder l'accès au réseau.

Important

Le flux de travail hors ligne convertit et déploie uniquement votre schéma. Il ne migre pas de données réelles. Le cas échéant, vous pouvez générer des données de test synthétiques pour valider la cible. Si vous devez migrer des données réelles, utilisez la console AWS DMS pour créer un nouveau projet de migration de données.

Prérequis pour le flux de travail hors ligne

• Une version de SQL Server prise en charge (2008 R2 à 2022, toutes éditions confondues).

• PowerShell 7 ou version ultérieure pour exécuter le script d'extraction. PowerShell est préinstallé sur Windows. Sur macOS ou Linux, installez PowerShell 7+ et exécutez le script avecpwsh. Consultez le guide d'installation de Microsoft.

• L'sqlcmdutilitaire disponible sur le PATH. Voir l'utilitaire sqlcmd.

• Un identifiant d'authentification SQL Server (nom d'utilisateur et mot de passe) avec au moins VIEW SERVER STATE et VIEW ANY DEFINITION des autorisations. Le script ne prend pas en charge l'authentification Windows ou de domaine.

• Un AWS compte pour les phases ultérieures (création de la cible Aurora PostgreSQL et déploiement du schéma converti), avec IAM Identity Center ou l'authentification IAM activée.

• Aucune connectivité de base de données entrante ou sortante n' AWS est requise pour les phases d'analyse du schéma et de conversion.

Étapes du workflow

1. Charger des fichiers DDL — AWS Transform propose un bouton de téléchargement pour un script d'extraction dans le chat. Téléchargez et exécutez le script sur votre serveur SQL. Limitez éventuellement l'extraction à des bases de données spécifiques avec une liste d'inclusion séparée par des virgules (sans distinction majuscules/minuscules). Le script produit un horodatage .zip des fichiers SQL DDL. Téléchargez le .zip (ou les .sql fichiers individuels) à l'aide du bouton de téléchargement du chat.

2. Discovery — AWS Transform analyse les fichiers chargés et catalogue les objets de base de données (tables, procédures stockées, vues, déclencheurs, index, contraintes, séquences, etc.), regroupés par base de données. Vous examinez un résumé par base de données et vous choisissez les bases de données à évaluer. Si certaines instructions ne peuvent pas être analysées, AWS Transform signale les problèmes et vous permet de continuer avec les objets analysés, de choisir des bases de données spécifiques ou de télécharger des fichiers corrigés.

3. Évaluation — AWS Transform évalue la faisabilité de la conversion pour les bases de données sélectionnées et produit un rapport téléchargeable contenant un résumé, un résumé par objet de base de données et une estimation du niveau d'effort (LOE). Personnalisez les scores LOE, téléchargez des fichiers supplémentaires ou procédez à la conversion.

4. Conversion de schéma  : AWS Transform convertit le schéma SQL Server (y compris les procédures T-SQL stockées) en Aurora PostgreSQL, une base de données à la fois. Une seule base de données est convertie automatiquement ; dans le cas de plusieurs bases de données, vous choisissez laquelle convertir. Les bases de données sont converties indépendamment et en parallèle.

5. Provisionnement cible  : pour chaque base de données convertie, AWS Transform crée ou réutilise un cluster Amazon Aurora PostgreSQL dans votre compte. AWS Vous choisissez le réseau et la configuration cible à l'aide d'instructions guidées.

6. Déploiement du schéma  : AWS Transform applique le schéma converti au cluster Aurora. Après le déploiement, corrigez les objets restants dans le chat ou dans un IDE, générez des données de test synthétiques (le cas échéant) ou terminez.

7. Modernisation du code d'application (facultatif) — AWS Transform peut mettre à jour les applications .NET 6+ associées pour qu'elles fonctionnent avec Aurora PostgreSQL. Le service met à jour les connexions à la base de données dans le code source et modifie le code ORM dans Entity Framework ADO.NET pour être compatible avec Aurora PostgreSQL dans un flux de travail unifié sous supervision humaine. Connectez votre référentiel de code source à l'aide AWS CodeConnections d'un jeton d'accès personnel (PAT) pour GitHub et GitLab, ou fournissez un URI S3 pour un fichier zip contenant le code source.

Note

Amazon Aurora PostgreSQL est le seul moteur cible pris en charge pour ce flux de travail.

Limites de service pour le flux de travail hors ligne

Les limites par défaut suivantes s'appliquent au flux de travail hors ligne. Certaines limites sont configurables par compte ; contactez l'équipe chargée de votre AWS compte pour demander une augmentation.

Limite	Par défaut	S’applique à
Taille du téléchargement par tâche	1 024 Mo (1 Go), cumulés sur tous les téléchargements de la tâche	Télécharger des fichiers DDL
Bases de données converties par mois	10 par compte	Conversion du schéma
Procédures stockées par base de données	250	Conversion du schéma
Conversions de schémas simultanées	5 bases de données à la fois	Conversion du schéma
Tâches exécutées simultanément	5	Par compte

• La limite de taille de téléchargement est un budget cumulé par tâche. Si vous réinitialisez la configuration des entrées, le budget est effacé (les fichiers déjà chargés sont supprimés et la découverte et l'évaluation sont relancées dans la même tâche).

• Lorsque vous choisissez plus de 5 bases de données à convertir, les bases de données supplémentaires sont mises en file d'attente et démarrent automatiquement à la fin des conversions en cours.

• L'évaluation n'est jamais bloquée par la limite du nombre de procédures stockées par base de données ; seule la conversion du schéma est affectée.

Résolution des problèmes liés au workflow hors ligne

Script d'extraction

• pwsh: command not found(macOS/Linux) — PowerShell 7+ n'est pas installé. Installez-le et lancez-lepwsh ./ExtractDatabaseMetadata.ps1.

• Erreurs de référencement sqlcmd  : l'sqlcmdutilitaire ne figure pas dans le PATH. Installez-le et assurez-vous qu'il se trouve sur le PATH.

• Erreurs de connexion ou d'autorisation  : utilisez une connexion d'authentification SQL Server avec VIEW SERVER STATE etVIEW ANY DEFINITION. Windows/domain l'authentification n'est pas prise en charge.

• Seules certaines bases de données ont été exportées — La liste d'inclusion a réduit la portée. Re-run sans elle, ou spécifiez les noms de base de données séparés par des virgules corrects.

Charger

• Téléchargement rejeté avec un message de taille — Le budget de téléchargement par tâche est dépassé. Téléchargez un fichier plus petit ou demandez à l'agent de réinitialiser la configuration des entrées pour effacer le budget pour la même tâche. Demandez à l'agent le budget restant actuel plutôt que de l'estimer.

• Fichier non accepté — Téléchargez les fichiers .zip produits par le script ou des .sql fichiers individuels. Compressez plusieurs fichiers dans une seule archive.

Découverte

• Problèmes de syntaxe SQL détectés — Téléchargez le rapport sur les problèmes. Les objets des sections exemptes d'erreurs sont toujours catalogués. Choisissez de continuer avec les objets analysés, de choisir des bases de données spécifiques ou de télécharger les fichiers corrigés.

• Objets regroupés sous un nom générique — L'analyseur n'a pas pu trouver d'USE [Database]instruction. Lorsque vous y êtes invité, indiquez le nom de base de données correct.

• Aucun objet trouvé  : les fichiers ne contenaient aucune instructionCREATE, ou tous n'ont pas pu être analysés. Re-upload DDL valide.

Évaluation

• Les estimations de la LOE sont annulées : choisissez de personnaliser les scores de LOE, modifiez le modèle et téléchargez-le à nouveau pour régénérer l'évaluation.

• Objets manqués  : choisissez de télécharger des fichiers SQL supplémentaires ; la découverte et l'évaluation sont automatiquement relancées.

Conversion du schéma

• Une conversion de base de données échoue  : AWS Transform en indique la raison. Répondez en demandant de réessayer ; la conversion redémarre pour cette base de données.

• Une réponse est dirigée vers la mauvaise base de données — Lorsque plusieurs bases de données sont en attente de saisie, spécifiez à quelle base de données votre message est destiné. Vous pouvez vous adresser à une base de données spécifique avec@DatabaseName:.

Approvisionnement et déploiement de cibles

• Impossible de créer le cluster Aurora — Répondez aux instructions d'identification et de mise en réseau guidées, et assurez-vous que le compte est autorisé à créer Aurora PostgreSQL.

• Certains objets n'ont pas été déployés  : utilisez les options de post-déploiement pour corriger les objets restants dans le chat ou dans un IDE, puis redéployez.