Unggah file DDL (alur kerja offline)

Dalam alur kerja ini, AWS Transform memodernisasi skema Anda sepenuhnya dari file DDL yang diunggah — tidak diperlukan koneksi langsung ke database Anda. Anda menjalankan skrip ekstraksi yang disediakan terhadap SQL Server Anda, mengunggah file skema yang dihasilkan, dan AWS Transform menemukan, menilai, mengonversi, dan menyebarkan skema ke Amazon Aurora PostgreSQL. Pilih alur kerja ini ketika database Anda tidak dapat diekspos ke koneksi langsung, atau ketika Anda menginginkan penilaian kelayakan dan konversi skema sebelum memberikan akses jaringan.

penting

Alur kerja offline mengonversi dan menerapkan skema Anda saja. Itu tidak memigrasikan data nyata. Jika tersedia, Anda dapat menghasilkan data uji sintetis untuk memvalidasi target. Jika Anda perlu memigrasikan data nyata, gunakan konsol AWS DMS untuk membuat proyek migrasi data baru.

Prasyarat untuk alur kerja offline

• Versi SQL Server yang didukung (2008 R2 hingga 2022, semua edisi).

• PowerShell 7 atau lebih baru untuk menjalankan skrip ekstraksi. PowerShell sudah diinstal sebelumnya di Windows. Di macOS atau Linux, instal PowerShell 7+ dan jalankan skrip denganpwsh. Lihat panduan instalasi Microsoft.

• sqlcmdUtilitas yang tersedia di PATH. Lihat utilitas sqlcmd.

• Login otentikasi SQL Server (nama pengguna dan kata sandi) dengan setidaknya VIEW SERVER STATE dan VIEW ANY DEFINITION izin. Script tidak mendukung Windows atau otentikasi domain.

• AWS Akun untuk fase selanjutnya (membuat target Aurora PostgreSQL dan menerapkan skema yang dikonversi), dengan IAM Identity Center atau otentikasi IAM diaktifkan.

• Tidak diperlukan konektivitas database masuk atau keluar AWS untuk analisis skema dan fase konversi.

Langkah-langkah alur kerja

1. Unggah file DDL — AWS Transform menyediakan tombol unduh untuk skrip ekstraksi di obrolan. Unduh dan jalankan skrip terhadap SQL Server Anda. Secara opsional membatasi ekstraksi ke database tertentu dengan daftar sertakan yang dipisahkan koma (tidak peka huruf besar/kecil). Skrip menghasilkan timestamp file SQL .zip DDL. Unggah .zip (atau .sql file individual) menggunakan tombol unggah obrolan.

2. Discovery — AWS Transform mengurai file yang diunggah dan membuat katalog objek database (tabel, prosedur tersimpan, tampilan, pemicu, indeks, batasan, urutan, dan lainnya), dikelompokkan berdasarkan database. Anda meninjau ringkasan per database dan memilih database mana yang akan dinilai. Jika beberapa pernyataan tidak dapat diurai, AWS Transform melaporkan masalah dan memungkinkan Anda melanjutkan dengan objek yang diurai, memilih database tertentu, atau mengunggah file yang dikoreksi.

3. Penilaian — AWS Transform mengevaluasi kelayakan konversi untuk database yang dipilih dan menghasilkan laporan yang dapat diunduh dengan ringkasan eksekutif, ringkasan objek per database, dan perkiraan tingkat usaha (LOE). Sesuaikan skor LOE, unggah file tambahan, atau lanjutkan ke konversi.

4. Konversi skema — AWS Transform mengonversi skema SQL Server (termasuk prosedur T-SQL tersimpan) ke Aurora PostgreSQL, satu database pada satu waktu. Database tunggal dikonversi secara otomatis; dengan beberapa database, Anda memilih mana yang akan dikonversi. Database dikonversi secara independen dan paralel.

5. Penyediaan target — Untuk setiap database yang dikonversi, AWS Transform membuat atau menggunakan kembali cluster Amazon Aurora PostgreSQL di akun Anda. AWS Anda memilih jaringan dan konfigurasi target melalui petunjuk terpandu.

6. Penyebaran skema — AWS Transform menerapkan skema yang dikonversi ke cluster Aurora. Setelah penerapan, perbaiki objek yang tersisa di obrolan atau di IDE, buat data pengujian sintetis (jika tersedia), atau selesaikan.

7. Modernisasi kode aplikasi (opsional) - AWS Transform dapat memperbarui aplikasi.NET 6+ terkait untuk bekerja dengan Aurora PostgreSQL. Layanan memperbarui koneksi database dalam kode sumber dan memodifikasi kode ORM di Entity Framework dan ADO.NET agar kompatibel dengan Aurora PostgreSQL dalam alur kerja terpadu dengan pengawasan manusia. Hubungkan repositori kode sumber Anda menggunakan AWS CodeConnections atau Token Akses Pribadi (PAT) untuk GitHub dan GitLab, atau berikan URI S3 untuk file zip yang berisi kode sumber.

catatan

Amazon Aurora PostgreSQL adalah satu-satunya mesin target yang didukung untuk alur kerja ini.

Batas layanan untuk alur kerja offline

Batas default berikut berlaku untuk alur kerja offline. Beberapa batasan dapat dikonfigurasi per akun; hubungi tim AWS akun Anda untuk meminta kenaikan.

Kuota	Default	Berlaku untuk
Ukuran unggah per pekerjaan	1.024 MB (1 GB), kumulatif di semua unggahan dalam pekerjaan	Unggah file DDL
Database dikonversi per bulan	10 per akun	Konversi skema
Prosedur tersimpan per database	250	Konversi skema
Konversi skema bersamaan	5 database sekaligus	Konversi skema
Pekerjaan yang berjalan secara bersamaan	5	Per akun

• Batas ukuran unggahan adalah anggaran kumulatif per pekerjaan. Jika Anda mengatur ulang pengaturan input, anggaran dihapus (ini membuang file yang sudah diunggah dan menjalankan kembali penemuan dan penilaian dalam pekerjaan yang sama).

• Bila Anda memilih lebih dari 5 database untuk konversi, database tambahan akan mengantri dan dimulai secara otomatis saat konversi yang sedang berjalan selesai.

• Penilaian tidak pernah diblokir oleh batas prosedur-per-database yang disimpan; hanya konversi skema yang terpengaruh.

Memecahkan masalah alur kerja offline

Skrip ekstraksi

• pwsh: command not found(macOS/Linux) - PowerShell 7+ tidak diinstal. Instal dan jalankanpwsh ./ExtractDatabaseMetadata.ps1.

• Kesalahan referensi sqlcmd — sqlcmd Utilitas tidak ada di PATH. Instal dan pastikan itu ada di PATH.

• Kesalahan login atau izin — Gunakan login otentikasi SQL Server dengan VIEW SERVER STATE danVIEW ANY DEFINITION. Windows/domain otentikasi tidak didukung.

• Hanya beberapa database yang diekspor - Daftar include mempersempit ruang lingkup. Re-run tanpanya, atau tentukan nama database yang dipisahkan koma yang benar.

Unggah

• Unggahan ditolak dengan pesan ukuran — Anggaran upload per pekerjaan terlampaui. Unggah file yang lebih kecil, atau minta agen untuk mengatur ulang pengaturan input untuk menghapus anggaran dalam pekerjaan yang sama. Mintalah agen untuk anggaran yang tersisa saat ini daripada memperkirakan.

• File tidak diterima — Unggah .zip yang dihasilkan oleh skrip, atau .sql file individual. Zip beberapa file ke dalam satu arsip.

Penemuan

• Masalah sintaks SQL terdeteksi — Unduh laporan masalah. Objek di bagian bebas kesalahan masih dikatalogkan. Pilih untuk melanjutkan dengan objek yang diurai, pilih database tertentu, atau unggah file yang dikoreksi.

• Objek dikelompokkan di bawah nama generik — Parser tidak dapat menemukan USE [Database] pernyataan. Saat diminta, berikan nama database yang benar.

• Tidak ada objek yang ditemukan - File tidak berisi CREATE pernyataan, atau semuanya gagal diurai. Re-upload DDL yang valid.

Penilaian

• Perkiraan LOE terlihat tidak bagus — Pilih untuk menyesuaikan skor LOE, mengedit template, dan mengunggah ulang untuk membuat ulang penilaian.

• Objek yang terlewat — Pilih untuk mengunggah file SQL tambahan; penemuan dan penilaian dijalankan kembali secara otomatis.

Konversi skema

• Konversi database gagal — AWS Transform melaporkan alasannya. Balas meminta untuk mencoba lagi; konversi dimulai ulang untuk database itu.

• Respons masuk ke database yang salah — Ketika beberapa database menunggu masukan, tentukan database mana pesan Anda digunakan. Anda dapat menangani database tertentu dengan@DatabaseName:.

Penyediaan dan penerapan target

• Tidak dapat membuat cluster Aurora — Lengkapi petunjuk kredensi dan jaringan yang dipandu, dan pastikan akun memiliki izin untuk membuat Aurora PostgreSQL.

• Beberapa objek tidak digunakan — Gunakan opsi pasca-penerapan untuk memperbaiki objek yang tersisa di obrolan atau di IDE, lalu gunakan kembali.