Carica file DDL (flusso di lavoro offline)

In questo flusso di lavoro, AWS Transform modernizza completamente lo schema a partire dai file DDL caricati: non è richiesta alcuna connessione diretta al database. Esegui uno script di estrazione fornito su SQL Server, carichi i file di schema risultanti e AWS Transform scopre, valuta, converte e distribuisce lo schema su Amazon Aurora PostgreSQL. Scegli questo flusso di lavoro quando il database non può essere esposto a una connessione diretta o quando desideri una valutazione di fattibilità e una conversione dello schema prima di concedere l'accesso alla rete.

Importante

Il flusso di lavoro offline converte e distribuisce solo lo schema. Non esegue la migrazione di dati reali. Se disponibili, è possibile generare dati di test sintetici per convalidare il target. Se devi migrare dati reali, utilizza la console AWS DMS per creare un nuovo progetto di migrazione dei dati.

Prerequisiti per il flusso di lavoro offline

• Una versione di SQL Server supportata (dal 2008 R2 al 2022, tutte le edizioni).

• PowerShell 7 o versione successiva per eseguire lo script di estrazione. PowerShell è preinstallato in Windows. Su macOS o Linux, installa PowerShell 7+ ed esegui lo script con. pwsh Consulta la guida all'installazione di Microsoft.

• L'sqlcmdutilità disponibile nel PATH. Vedere l'utilità sqlcmd.

• Un accesso per l'autenticazione di SQL Server (nome utente e password) con almeno VIEW SERVER STATE una autorizzazione. VIEW ANY DEFINITION Lo script non supporta l'autenticazione di Windows o di dominio.

• Un AWS account per le fasi successive (creazione del target Aurora PostgreSQL e distribuzione dello schema convertito), con IAM Identity Center o autenticazione IAM abilitata.

• Non è richiesta alcuna connettività al database in entrata o in uscita per le fasi di analisi e AWS conversione dello schema.

fasi del flusso di lavoro

1. Carica file DDL: AWS Transform fornisce un pulsante di download per uno script di estrazione nella chat. Scarica ed esegui lo script sul tuo SQL Server. Facoltativamente, limita l'estrazione a database specifici con un elenco di inclusione separato da virgole (senza distinzione tra maiuscole e minuscole). Lo script produce un timestamp dei file SQL DDL. .zip Carica i file .zip (o singoli .sql file) utilizzando il pulsante di caricamento della chat.

2. Discovery: AWS Transform analizza i file caricati e cataloga gli oggetti del database (tabelle, stored procedure, viste, trigger, indici, vincoli, sequenze e altro), raggruppati per database. Esamini un riepilogo per database e scegli quali database valutare. Se alcune istruzioni non possono essere analizzate, AWS Transform segnala i problemi e consente di continuare con gli oggetti analizzati, scegliere database specifici o caricare file corretti.

3. Valutazione: AWS Transform valuta la fattibilità della conversione per i database selezionati e produce un report scaricabile con un riepilogo esecutivo, un riepilogo degli oggetti per database e una stima del livello di sforzo (LOE). Personalizza i punteggi LOE, carica file aggiuntivi o procedi alla conversione.

4. Conversione dello schema: AWS Transform converte lo schema di SQL Server (incluse le T-SQL stored procedure) in Aurora PostgreSQL, un database alla volta. Un singolo database viene convertito automaticamente; con più database, è possibile scegliere quale convertire. I database vengono convertiti indipendentemente e in parallelo.

5. Target provisioning: per ogni database convertito, AWS Transform crea o riutilizza un cluster Amazon Aurora PostgreSQL nel tuo account. AWS Puoi scegliere la configurazione della rete e del target tramite istruzioni guidate.

6. Distribuzione dello schema: AWS Transform applica lo schema convertito al cluster Aurora. Dopo la distribuzione, correggi gli oggetti rimanenti nella chat o in un IDE, genera dati di test sintetici (se disponibili) o completa.

7. Modernizzazione del codice dell'applicazione (opzionale): AWS Transform può aggiornare le applicazioni .NET 6+ associate affinché funzionino con Aurora PostgreSQL. Il servizio aggiorna le connessioni al database nel codice sorgente e modifica il codice ORM in Entity Framework e ADO.NET per renderlo compatibile con Aurora PostgreSQL in un flusso di lavoro unificato con supervisione umana. Connetti il tuo repository di codice sorgente utilizzando AWS CodeConnections o un Personal Access Token (PAT) per GitHub e GitLab, oppure fornisci un URI S3 per un file zip contenente il codice sorgente.

Nota

Amazon Aurora PostgreSQL è l'unico motore di destinazione supportato per questo flusso di lavoro.

Limiti di servizio per il flusso di lavoro offline

I seguenti limiti predefiniti si applicano al flusso di lavoro offline. Alcuni limiti sono configurabili per account; contatta il team AWS del tuo account per richiedere un aumento.

Limite	Predefinita	Si applica a
Dimensione del caricamento per lavoro	1.024 MB (1 GB), cumulativi per tutti i caricamenti del lavoro	Carica file DDL
Database convertiti al mese	10 per account	Conversione dello schema
Procedure memorizzate per database	250	Conversione dello schema
Conversioni simultanee di schemi	5 database alla volta	Conversione dello schema
Lavori in esecuzione simultanei	5	Per account

• Il limite di dimensione del caricamento è un budget cumulativo per lavoro. Se si ripristina la configurazione dei dati di input, il budget viene azzerato (vengono eliminati i file già caricati e viene eseguito nuovamente l'individuazione e la valutazione nell'ambito dello stesso lavoro).

• Quando si scelgono più di 5 database per la conversione, i database aggiuntivi vengono messi in coda e vengono avviati automaticamente al termine delle conversioni in esecuzione.

• La valutazione non è mai bloccata dal limite di procedure archiviate per database; è interessata solo la conversione dello schema.

Risoluzione dei problemi relativi al flusso di lavoro offline

Script di estrazione

• pwsh: command not found(macOS/Linux) — PowerShell 7+ non è installato. Installalo ed pwsh ./ExtractDatabaseMetadata.ps1 esegui.

• Errori di riferimento sqlcmd: l'sqlcmdutilità non si trova nel PATH. Installalo e assicurati che sia sul PATH.

• Errori di accesso o autorizzazione: utilizza un accesso di autenticazione di SQL Server con VIEW SERVER STATE eVIEW ANY DEFINITION. Windows/domain l'autenticazione non è supportata.

• Sono stati esportati solo alcuni database: l'elenco di inclusione ha ristretto l'ambito. Re-run senza di esso, oppure specifica i nomi di database separati da virgole corretti.

Caricamento

• Caricamento rifiutato con un messaggio relativo alle dimensioni: il budget di caricamento per lavoro è stato superato. Carica un file più piccolo o chiedi all'agente di ripristinare la configurazione degli input per azzerare il budget relativo allo stesso lavoro. Chiedete all'agente l'attuale budget residuo anziché effettuare una stima.

• File non accettato: carica il .zip prodotto dallo script o singoli .sql file. Comprimi più file in un unico archivio.

Individuazione

• Rilevati problemi di sintassi SQL: scarica il rapporto sui problemi. Gli oggetti nelle sezioni prive di errori sono ancora catalogati. Scegli di continuare con gli oggetti analizzati, scegliere database specifici o caricare file corretti.

• Oggetti raggruppati con un nome generico: il parser non è riuscito a trovare un'istruzione. USE [Database] Quando richiesto, fornisci il nome corretto del database.

• Nessun oggetto trovato: i file non contenevano CREATE istruzioni o non sono stati tutti analizzati. Re-upload DDL valido.

Valutazione

• Le stime LOE sembrano sbagliate: scegli di personalizzare i punteggi LOE, modificare il modello e caricarli nuovamente per rigenerare la valutazione.

• Oggetti mancanti: scegli di caricare file SQL aggiuntivi; il rilevamento e la valutazione vengono rieseguiti automaticamente.

Conversione dello schema

• Una conversione del database non riesce: AWS Transform riporta il motivo. Rispondi chiedendo di riprovare; la conversione viene riavviata per quel database.

• Una risposta va al database sbagliato: quando più database sono in attesa di input, specifica a quale database è destinato il messaggio. È possibile indirizzare un database specifico con@DatabaseName:.

Fornitura e distribuzione di Target

• Impossibile creare il cluster Aurora: completa le credenziali guidate e le richieste di rete e assicurati che l'account disponga dell'autorizzazione per creare Aurora PostgreSQL.

• Alcuni oggetti non sono stati distribuiti: utilizza le opzioni di post-distribuzione per correggere gli oggetti rimanenti nella chat o in un IDE, quindi ridistribuiscili.