Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# 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. ](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/scripting/install/installing-powershell)
+ L'`sqlcmd`utilità disponibile nel PATH. Vedere l'utilità [ sqlcmd. ](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/tools/sqlcmd/sqlcmd-utility)
+ 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.
1. **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.
1. **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.
1. **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.
1. **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.
1. **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.
1. **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'`sqlcmd`utilità 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` e`VIEW 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.