オンプレミスのデータウェアハウスから Amazon Redshift にデータを移行する - AWS Schema Conversion Tool

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オンプレミスのデータウェアハウスから Amazon Redshift にデータを移行する

AWS SCT エージェントを使用して、オンプレミスのデータウェアハウスからデータを抽出し、Amazon Redshift に移行できます。エージェントはデータを抽出し、データを Amazon S3 に、また大規模な移行の場合は AWS Snowball エッジデバイスにアップロードします。その後、AWS SCT を使用して Amazon Redshift にデータをコピーすることができます。

Amazon S3 はストレージおよび取得サービスです。Amazon S3 にオブジェクトを保存するには、Amazon S3 バケットに保存するファイルをアップロードします。ファイルをアップロードする際に、オブジェクトだけでなく、いずれのメタデータにも権限を設定することができます。

大規模な移行

大規模なデータ移行には数テラバイトの情報が含まれることがあり、ネットワークのパフォーマンスや移動しなければならないデータの量が膨大なため、処理速度が低下する可能性があります。 AWS Snowballエッジは、AWS所有するアプライアンスを使用して、 faster-than-network 高速でクラウドにデータを転送するために使用できるAWSのサービスです。AWS Snowball エッジデバイスは最大 100 TB のデータを保持できます。256 ビットの暗号化、 chain-of-custody およびデータのセキュリティと完全な保護を確保するための業界標準であるトラステッドプラットフォームモジュール (TPM) を使用します。 AWS SCTAWS SnowballEdge デバイスで動作します。

AWS SCT と AWS Snowball エッジデバイスを使用する場合、2 段階でデータを移行します。まず、AWS SCTを使用してデータをローカルで処理し、そのデータをAWS Snowballエッジデバイスに移動します。次に、AWS Snowball エッジのプロセスを使用してデバイスを AWS に送付すると、AWS が自動的にデータを Amazon S3 バケットにアップロードします。次に、データが Amazon S3 で利用できるようになったら、AWS SCT を使用して Amazon Redshift にデータを移行します。データ抽出エージェントは、AWS SCT がクローズしている間もバックグラウンドで使用できます。

次の図は、サポートされるシナリオを示しています。


            抽出エージェントのアーキテクチャ

データ抽出エージェントは、現在、以下のソースデータウェアハウスでサポートされています。

  • Azure SQL データウェアハウス (Azure Synapse)

  • BigQuery

  • グリーンプラムデータベース (バージョン 4.3)

  • Microsoft SQL Server (バージョン 2008 以降)

  • Netezza (バージョン 7.0.3 以降)

  • Oracle (バージョン 10 以降)

  • Snowflake (バージョン 3)

  • Teradata (バージョン 13 以降)

  • Vertica (バージョン 7.2.2 以降)

連邦情報処理標準 (FIPS) のセキュリティ要件に準拠する必要がある場合は、Amazon Redshift の FIPS エンドポイントに接続できます。FIPS エンドポイントは、以下の AWS リージョンで利用できます。

  • 米国東部 (バージニア北部) リージョン (redshift-fips.us-east-1.amazonaws.com)

  • 米国東部 (オハイオ) リージョン (redshift-fips.us-east-2.amazonaws.com)

  • 米国西部 (北カリフォルニア) リージョン (redshift-fips.us-west-1.amazonaws.com)

  • 米国西部 (オレゴン) リージョン (redshift-fips.us-west-2.amazonaws.com)

データ抽出エージェントの使用方法については、以下のトピックを参照してください。

データ抽出エージェントを使用するための前提条件

データ抽出エージェントを使用する前に、Amazon S3 バケット情報を保存し、Secure Sockets Layer (SSL) 信頼ストアとキーストアを設定します。

Amazon S3 設定

エージェントは、データを抽出すると Amazon S3 バケットにアップロードします。続行する前に、AWS アカウントと Amazon S3 バケットへの接続に必要な認証情報を入力する必要があります。認証情報とバケット情報はグローバルアプリケーション設定のプロファイルに保存してから、AWS SCT プロジェクトに関連付けます。必要に応じて、[Global Settings] (グローバル設定) を選択して、新しいプロファイルを作成します。詳細については、「AWS サービスプロファイルの AWS SCT への保存」を参照してください。

IAM ロールの継承

セキュリティを強化するために、AWS Identity and Access Management (IAM) ロールを使用して Amazon S3 バケットにアクセスできます。そのためには、権限なしでデータ抽出エージェント用の IAM ユーザーを作成します。次に、Amazon S3 アクセスを有効にする IAM ロールを作成し、このロールを引き継ぐことができるサービスとユーザーのリストを指定します。詳細については、「IAM ユーザーガイド」の「IAM ロール」を参照してください。

Amazon S3 バケットにアクセスするための IAM ロールを設定して
  1. 新規 IAM ユーザーを作成します。ユーザー認証情報には、プログラムによるアクセスタイプを選択します

  2. データ抽出エージェントがその役割を引き受けることができるように、AWS SCTホスト環境を設定します。前のステップで設定したユーザーが、データ抽出エージェントが認証情報プロバイダーチェーンを使用できるようにしていることを確認してください。詳細については、AWS SDK for Java開発者ガイドの認証情報の使用」を参照してください。

  3. Amazon S3 バケットにアクセスできる IAM ロールを新規作成します。

  4. このロールの信頼セクションを変更して、前に作成したユーザーを信頼してロールを引き継ぐようにします。次の例では、を IAM111122223333:user/DataExtractionAgentName ユーザーの名前に置き換えます。

    { "Effect": "Allow", "Principal": { "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:user/DataExtractionAgentName" }, "Action": "sts:AssumeRole" }
  5. このロールの信頼セクションを「trust」redshift.amazonaws.com に変更してロールを引き継ぎます。

    { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": [ "redshift.amazonaws.com" ] }, "Action": "sts:AssumeRole" }
  6. このロールを Amazon Redshift クラスターに添付します。

これで、データ抽出エージェントをで実行できますAWS SCT。

IAM ロール仮定を使用する場合、データ移行は次のように行われます。データ抽出エージェントが起動し、認証情報プロバイダーチェーンを使用してユーザー認証情報を取得します。次に、でデータ移行タスクを作成しAWS SCT、データ抽出エージェントが引き受ける IAM ロールを指定して、タスクを開始します。 AWS Security Token Service(AWS STS) は、Amazon S3 にアクセスするための一時認証情報を生成します。データ抽出エージェントは、これらの認証情報を使用して Amazon S3 にデータをアップロードします。

次に、Amazon Redshift に IAMAWS SCT ロールを提供します。次に、Amazon Redshift は Amazon S3AWS STS にアクセスするための新しい一時的な認証情報を取得します。Amazon Redshift は、これらの認証情報を使用して Amazon S3 から Amazon Redshift テーブルにデータをコピーします。

セキュリティ設定

AWS Schema Conversion Tool と抽出エージェントは、Secure Sockets Layer (SSL) を介して通信できます。SSL を有効にするには、信頼ストアとキーストアを設定します。

抽出エージェントとの安全な通信を設定するには
  1. AWS Schema Conversion Tool を開始します。

  2. [設定] メニューを開き、[グローバル設定] を選択します。[Global settings] (グローバル設定) ダイアログボックスが表示されます。

  3. [セキュリティ] を選択します。

  4. [トラストとキーストアを生成] を選択するか、[既存のトラストストアを選択] を選択します

    [信頼とキーストアを生成] を選択した場合は、トラストストアとキーストアの名前とパスワード、および生成ファイルの場所へのパスを指定します。これらのファイルは、後のステップで使用します。

    [既存のトラストストアを選択] を選択した場合は、トラストストアとキーストアのパスワードとファイル名を指定します。これらのファイルは、後のステップで使用します。

  5. 信頼ストアおよびキーストアを指定した後で、[OK] を選択し、[Global settings] (グローバル設定) ダイアログボックスを閉じます。

データ抽出エージェント環境の設定

1 つのホストに複数のデータ抽出エージェントをインストールできます。ただし、1 つのホストで 1 つのデータ抽出エージェントを実行することをお勧めします。

データ抽出エージェントを実行するには、必ず 4 つ以上の vCPUs と 32 GB のメモリを搭載したホストを使用してください。

最適な構成とエージェントホストの数は、各お客様の特定の状況によって異なります。移行するデータ量、ネットワーク帯域幅、データ抽出の時間などの要素を考慮してください。最初に概念実証 (PoC) を実行してから、この PoC の結果に従ってデータ抽出エージェントとホストを設定できます。

抽出エージェントをインストールする

AWS Schema Conversion Tool を実行しているコンピュータとは別の、個別のコンピュータに複数の抽出エージェントをインストールすることをお勧めします。

抽出エージェントは現在、次のオペレーティングシステムでサポートされています。

  • Microsoft Windows

  • Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 6.0

  • Ubuntu Linux (バージョン 14.04 以降)

以下の手順を使用して、抽出エージェントをインストールします。抽出エージェントをインストールするそれぞれのコンピュータでこの手順を繰り返します。

抽出エージェントをインストールするには
  1. AWS SCT インストーラファイルをまだダウンロードしていない場合、AWS SCT のインストール、検証、更新 の手順に従い、ダウンロードします。AWS SCT インストーラファイルを含む .zip ファイルには抽出エージェントのインストーラファイルも含まれています。

  2. Amazon Corretto 11 の最新バージョンをダウンロードしてインストールします。詳細については、Amazon Corretto 11 ユーザーガイドの「Amazon Corretto 11 のダウンロード」を参照してください

  3. agents というサブフォルダ内で移行エージェントのインストーラファイルを見つけます。コンピュータのオペレーティングシステムごとに、抽出エージェントをインストールするための正しいファイルは以下のとおりです。

    オペレーティングシステム ファイル名

    Microsoft Windows

    aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.msi

    RHEL

    aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.x86_64.rpm

    Ubuntu Linux

    aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.deb

  4. インストーラーファイルを新しいコンピューターにコピーして、抽出エージェントを別のコンピューターにインストールします。

  5. インストーラファイルを実行します。次に示すように、オペレーティングシステムの手順を使用します。

    オペレーティングシステム インストール手順

    Microsoft Windows

    ファイルをダブルクリックしてインストーラを実行します。

    RHEL

    ファイルをダウンロードまたは移動したフォルダーで、次のコマンドを実行します。

    sudo rpm -ivh aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.x86_64.rpm sudo ./sct-extractor-setup.sh --config

    Ubuntu Linux

    ファイルをダウンロードまたは移動したフォルダーで、次のコマンドを実行します。

    sudo dpkg -i aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.deb sudo ./sct-extractor-setup.sh --config
  6. [次へ] を選択し、使用許諾契約に同意して、[次へ] を選択します。

  7. AWS SCTデータ抽出エージェントをインストールするパスを入力し、[次へ] を選択します。

  8. [インストール] を選択してデータ抽出エージェントをインストールします。

    AWS SCTデータ抽出エージェントをインストールします。インストールを完了するには、データ抽出エージェントを設定します。 AWS SCT構成セットアッププログラムを自動的に起動します。詳細については、「抽出エージェントを設定する」を参照してください。

  9. データ抽出エージェントを設定したら、[完了] を選択してインストールウィザードを閉じます。

抽出エージェントを設定する

以下の手順を使用して、抽出エージェントを設定します。抽出エージェントがインストールされている各コンピュータに対してこの手順を繰り返します。

抽出エージェントを設定するには
  1. 設定のセットアッププログラムを起動します。

    • Microsoft Windows では、AWS SCTデータ抽出エージェントのインストール中に構成セットアッププログラムを自動的に起動します。

      必要に応じて、次のコマンドを使用して Windows でセットアッププログラムを手動で起動します。

      cd path/AWSSchemaConversionTool-Extractor.jar java -jar AWSSchemaConversionTool-Extractor.jar -config

      前の例では、pathAWS SCTはデータ抽出エージェントをインストールしたパスです。

    • RHEL および Ubuntu では、sct-extractor-setup.shエージェントをインストールした場所からファイルを実行します。

    セットアッププログラムで情報の入力が求められます。それぞれのプロンプトで、デフォルト値が表示されます。

  2. 各プロンプトでデフォルト値をそのまま使用するか、新しい値を入力します。

    以下の情報を指定します。

    • [リスニングポート] には、エージェントがリッスンするポート番号を入力します。

    • [ソースベンダーの追加] に 「yes」 と入力し、ソースデータウェアハウスプラットフォームを入力します。

    • JDBC ドライバーには、JDBC ドライバーをインストールした場所を入力します。

    • 作業フォルダには、AWS SCTデータ抽出エージェントが抽出データを保存するパスを入力します。作業フォルダは、エージェントからの他のコンピュータにある場合があります。また、単一の作業フォルダを別々のコンピュータの複数のエージェントで共有することもできます。

    • [SSL 通信を有効にする] に yes と入力します。

    • キーストアには、キーストアファイルの場所を入力します。

    • [キーストアパスワード] に、キーストアのパスワードを入力します。

    • [クライアント SSL 認証を有効にする] に yes と入力します。

    • トラストストアには、トラストストアファイルの場所を入力します。

    • [トラストストアのパスワード] に、トラストストアのパスワードを入力します。

セットアッププログラムは抽出エージェント用の設定ファイルを更新します。設定ファイルは settings.properties という名前で、抽出エージェントをインストールした場所にあります。

以下に示すのは、サンプルの設定ファイルです。

$ cat settings.properties #extractor.start.fetch.size=20000 #extractor.out.file.size=10485760 #extractor.source.connection.pool.size=20 #extractor.source.connection.pool.min.evictable.idle.time.millis=30000 #extractor.extracting.thread.pool.size=10 vendor=TERADATA driver.jars=/usr/share/lib/jdbc/terajdbc4.jar port=8192 redshift.driver.jars=/usr/share/lib/jdbc/RedshiftJDBC42-1.2.43.1067.jar working.folder=/data/sct extractor.private.folder=/home/ubuntu ssl.option=OFF

構成設定を変更するには、settings.propertiesテキストエディタを使用してファイルを編集するか、エージェント構成を再実行します。

専用のコピーエージェントを使用した抽出エージェントのインストールと構成

抽出エージェントは、共有ストレージと専用のコピーエージェントのある構成にインストールできます。このシナリオを以下に図表で示します。


                    専用のコピーエージェント構成のあるエクストラクタエージェント

この構成は、ソースデータベースサーバーが最大 120 の接続をサポートし、ネットワークに十分なストレージが接続されている場合に有効です。以下の手順を使用して、専用のコピーエージェントのある抽出エージェントを構成します。

抽出エージェントと専用のコピーエージェントをインストールして構成するには
  1. すべての抽出エージェントの作業ディレクトリで共有ストレージ上の同じフォルダが使用されていることを確認します。

  2. 抽出エージェントをインストールする の手順に従って、エクストラクタエージェントをインストールします。

  3. 抽出エージェントを設定する の手順に従って、抽出エージェントを構成しまが、ソース JDBC ドライバのみを指定します。

  4. 抽出エージェントを設定する の手順に従って、専用のコピーエージェントを構成しまが、Amazon Redshift JDBC ドライバーのみを指定します。

抽出エージェントを開始する

以下の手順を使用して、抽出エージェントを開始します。抽出エージェントがインストールされている各コンピュータに対してこの手順を繰り返します。

抽出エージェントはリスナーとして機能します。この手順でエージェントを開始すると、エージェントは手順をリッスンし始めます。後のセクションで、データウェアハウスからデータを抽出する手順をエージェントに送信します。

抽出エージェントを開始するには
  • 抽出エージェントがインストールされているコンピュータで、次に示す、お使いのオペレーティングシステム用のコマンドを実行します。

    オペレーティングシステム 開始コマンド

    Microsoft Windows

    StartAgent.bat バッチファイルをダブルクリックします。

    RHEL

    エージェントをインストールしたフォルダへのパスで以下のコマンドを実行します。

    sudo initctl start sct-extractor

    Ubuntu Linux

    エージェントをインストールしたフォルダへのパスで以下のコマンドを実行します。Ubuntu のバージョンに適切なコマンドを使用します。

    Ubuntu 14.04: sudo initctl start sct-extractor

    Ubuntu 15.04以降: sudo systemctl start sct-extractor

エージェントの状態を確認するには、同じコマンドを実行します。ただし、startstatus に置き換えます。

エージェントを停止するには、同じコマンドを実行します。ただし、startstop に置き換えます。

AWS Schema Conversion Tool に抽出エージェントを登録する

AWS SCT を使用して抽出エージェントを管理します。抽出エージェントはリスナーとして機能します。AWS SCT から手順を受け取る場合、データウェアハウスからデータを抽出します。

次の手順に従い、AWS SCT プロジェクトに抽出エージェントを登録します。

抽出エージェントを登録するには
  1. [AWS Schema Conversion Tool] を開始して、プロジェクトを開きます。

  2. [表示] メニューを開き、[データ移行ビュー (その他)] を選択します。[Agents] (エージェント)タブが表示されます。以前にエージェントを登録したことがある場合は、AWS SCTそのエージェントをタブ上部のグリッドに表示します。

  3. [Register] (登録) を選択します。

    AWS SCT プロジェクトにエージェントを登録したら、異なるプロジェクトには同じエージェントを登録できません。AWS SCT プロジェクトでエージェントが不要になった場合は、登録解除できます。登録解除後に、別のプロジェクトに登録できます。

  4. Redshift データエージェント」を選択し、「OK」 を選択します。

  5. ダイアログボックスの [接続] タブに情報を入力します。

    1. [Description] (説明) にエージェントの説明を入力します。

    2. [Host Name] (ホスト名) に、エージェントのコンピューターのホスト名または IP アドレスを入力します。

    3. [Port] (ポルト) で、エージェントがリッスンするポート番号を入力します。

    4. [Register] (登録) を選択して、AWS SCT プロジェクトにエージェントを登録します。

  6. 前述のステップを繰り返して、AWS SCT プロジェクトに複数のエージェントを登録します。

AWS SCT エージェントの情報の非表示と復旧

AWS SCT エージェントは、大量の情報を暗号化します。例えば、ユーザーのキー信頼ストアのパスワード、データベースアカウント、AWS アカウント情報などです。これは、seed.dat と呼ばれる特別なファイルを使用して実行されます。デフォルトでは、エージェントはこのエージェントを最初に設定するユーザーの作業フォルダで、このファイルを作成します。

さまざまなユーザーがエージェントを設定および実行できるため、 へのパスは seed.dat{extractor.private.folder} ファイルの settings.properties パラメータに保存されます。エージェントが開始すると、このパスを使用して、作用するデータベース用のキー信頼ストア情報にアクセスするための seed.dat ファイルを見つけます。

以下の場合に、エージェントが保存したパスワードの回復が必要になることがあります。

  • ユーザーが seed.dat ファイルを失い、AWS SCT エージェントの場所とポートが変更されなかった場合。

  • ユーザーが seed.dat ファイルを失い、AWS SCT エージェントの場所とポートが変更された場合。この場合、通常は変更が発生します。これは、エージェントが別のホストまたはポートに移行され、seed.dat ファイル内の情報が無効になっているためです。

これらの場合、エージェントが SSL を使用しないで開始されたときは、エージェントは開始され、以前に作成したエージェントストレージにアクセスできます。次に、復元の待機状態になります。

ただし、これらの場合、エージェントが SSL を使用して開始されたときは、エージェントを再起動することはできません。これは、エージェントが settings.properties ファイルに保存された証明書のパスワードを復号できないためです。このような種類のスタートアップでは、エージェントは起動に失敗します。次のようなエラーがログに記録されます。「SSL モードを有効にしてエージェントを開始できませんでした。エージェントを再設定してください。理由: キーストアのパスワードが正しくありません。」

この問題を修正するには、新しいエージェントを作成し、SSL 証明書にアクセスするための既存のパスワードを使用するようにエージェントを設定します。そのためには、次の手順を使用します。

この手順を実行すると、エージェントは実行され、回復を待機中 状態になります。必要なパスワードを AWS SCT 自動的にエージェントに送信し、回復を待機中 状態になります。エージェントがパスワードを取得すると、任意のタスクを再開できます。AWS SCT 側でそれ以上のユーザーアクションは必要ありません。

エージェントを再設定し、SSL 証明書にアクセスするためのパスワードを復元するには
  1. 新しい AWS SCT エージェントをインストールし、設定を実行します。

  2. agent.name ファイルの instance.properties プロパティを、ストレージが作成されたエージェントの名前に変更し、新しいエージェントが既存のエージェントストレージに対して動作できるようにします。

    instance.properties ファイルは、エージェントのプライベートフォルダに保存されます。このフォルダは次の命名規則を使用して名前が付けられます。{output.folder}\dmt\{hostName}_{portNumber}\

  3. {output.folder} の名前を、前のエージェントの出力フォルダの名前に変更します。

    この時点で、AWS SCT はまだ古いホストとポートで古いエクストラクタへのアクセスを試みています。その結果、アクセス不可能なエクストラクタは、FAILED ステータスになります。次に、ホストおよびポートを変更できます。

  4. 古いエージェントのホスト、ポート、またはその両方を変更します。そのためには、Modify コマンドを使用して、リクエストのフローを新しいエージェントにリダイレクトします。

AWS SCT が新しいエージェントに ping を実行できる場合、AWS SCT はエージェントから 回復を待機中 状態を受け取ります。その後、AWS SCT は自動的にエージェントのパスワードを回復します。

エージェントストレージを操作する各エージェントは、storage.lck にある {output.folder}\{agentName}\storage\ という特別なファイルを更新します。このファイルには、エージェントのネットワーク ID と、ストレージがロックされるまでの時間が含まれています。エージェントがエージェントストレージを操作する場合、storage.lck ファイルを更新し、ストレージのリースを 5 分ごとに 10 分延長します。リースの有効期限が切れるまでは、他のインスタンスはこのエージェントストレージを操作できません。

でのデータ移行ルールの作成AWS SCT

AWS Schema Conversion Tool でデータを抽出する前に、抽出するデータの量を減らすフィルタを設定できます。WHERE句を使用して抽出するデータを減らすことで、データ移行ルールを作成できます。例えば、単一のテーブルからデータを選択する WHERE 句を記述できます。

データ移行ルールを作成し、プロジェクトの一部として保存できます。プロジェクトを開いた状態で、以下の手順でデータ移行ルールを作成します。

データ移行ルールを作成するには
  1. [表示] メニューを開き、[データ移行ビュー (その他)] を選択します。

  2. [データ移行ルール] を選択し、[新しいルールを追加] を選択します。

  3. データ移行ルールを設定します。

    1. [Name] (名前) に、データ移行ルールの名前を入力します。

    2. スキーマ名が好き」には、スキーマに適用するフィルターを入力します。このフィルタで、WHERE 句の評価には LIKE 句が使用されます。スキーマを 1 つ選択するには、正確なスキーマ名を入力します。複数のスキーマを選択するには、「%」文字をワイルドカードとして使用し、スキーマ名の任意の数の文字と一致させます。

    3. テーブル名のような場合は、テーブルに適用するフィルターを入力します。このフィルタで、WHERE 句の評価には LIKE 句が使用されます。テーブルを 1 つ選択するには、正確な名前を入力します。複数のテーブルを選択するには、「%」文字をワイルドカードとして使用し、テーブル名の任意の数の文字と一致させます。

    4. Where句にはWHEREデータをフィルタリングする句を入力します。

  4. フィルタを設定したら、[Save] (保存) を選択してフィルタを保存します。変更をキャンセルする場合は、[Cancel] (キャンセル) を選択します。

  5. フィルタの追加、編集、削除が完了したら、[Save all] (すべてを保存) を選択して変更内容を保存します。

フィルタを削除せずに無効にするには、切り替えアイコンを使用します。既存のフィルタを複製するには、コピーアイコンを使用します。既存のフィルタを削除するには、削除アイコンを使用します。フィルタへの変更を保存するには、[Save all] (すべて保存))) を選択します。

プロジェクト設定からエクストラクタとコピー設定を変更する

[Project settings] (プロジェクト設定) ウィンドウでAWS SCT、データ抽出エージェントと Amazon RedshiftCOPY コマンドの設定を選択できます。

これらの設定を選択するには、[設定]、[プロジェクト設定] を選択し、[データ移行] を選択します。ここでは、抽出設定Amazon S3 設定コピー設定を編集できます

次の表の指示に従って、抽出設定の情報を入力してください

このパラメータについて この操作を行います

圧縮形式

入力ファイルの圧縮形式を指定します。GZIP、BZIP2ZSTDまたは圧縮なしのオプションのいずれかを選択します

区切り文字

入力ファイルのフィールドを区切る ASCII 文字を指定します。印刷しない文字はサポートされていません。

文字列としての NULL 値

データに NULL ターミネータが含まれている場合は、このオプションをオンにしてください。このオプションをオフにすると、Amazon RedshiftCOPY コマンドは null をレコードの終わりとして扱い、ロードプロセスを終了します。

仕分け戦略

ソート機能を使用して、障害が発生した時点から抽出を再開します。次のいずれかの並べ替え方法を選択します。最初に失敗してから並べ替える (推奨)可能であれば並べ替えを使用する並べ替えは絶対に使用しない。詳細については、「AWS SCT で移行前にデータをソートする」を参照してください。

ソース一時スキーマ

抽出エージェントが一時オブジェクトを作成できる、ソースデータベースのスキーマの名前を入力します。

出力ファイルサイズ (MB)

Amazon S3 にアップロードするファイルのサイズ (MB)。

Snowball (MB)

アップロードするファイルのサイズを MB 単位で入力しますAWS Snowball。ファイルのサイズは 1 ~ 1,000 MB です。

自動パーティショニングを使用してください。 Greenplum と Netezza の場合は、サポートされているテーブルの最小サイズ (メガバイト単位) を入力します。

このオプションをオンにしてテーブルパーティショニングを使用し、Greenplum と Netezza のソースデータベースでパーティション化するテーブルのサイズを入力します。Oracle から Amazon Redshift への移行では、AWS SCT分割されたすべてのテーブルにサブタスクが作成されるため、このフィールドは空のままにしておくことができます。

LOB を抽出

このオプションをオンにすると、ソースデータベースからラージオブジェクト (LOB) が抽出されます。LOB には、BLOB、NCLOB、XML ファイルなどが含まれます。LOB ごとに、AWS SCT抽出エージェントはデータファイルを作成します。

Amazon S3 バケット LOB フォルダ

AWS SCT抽出エージェントが LOB を保存する場所を入力します。

RTRIM を文字列列に適用

このオプションをオンにすると、抽出された文字列の末尾から指定された一連の文字が切り捨てられます。

Amazon S3 にアップロードした後、ファイルをローカルに保つ

このオプションをオンにすると、データ抽出エージェントがファイルを Amazon S3 にアップロードした後もローカルマシンに残ります。

次の表の指示に従って、Amazon S3 設定の情報を入力してください

このパラメータについて この操作を行います

プロキシを使う

プロキシサーバーを使用して Amazon S3 にデータをアップロードするには、このオプションをオンにします。次に、データ転送プロトコルを選択し、ホスト名、ポート、ユーザー名、およびパスワードを入力します。

[Endpoint type] (エンドポイントタイプ)

FIPS (Federal Information Processing Standard) エンドポイントを使用するには、FIPS を選択します。Virtual Private Cloud (VPC) エンドポイントを使用するには Virtual Private Cloud (VPC) エンドポイントを使用します。次に、[VPC エンドポイント] に、VPC エンドポイントのドメインネームシステム (DNS) を入力します。

Amazon Redshift にコピーした後も Amazon S3 にファイルを保存

このオプションをオンにすると、抽出したファイルを Amazon Redshift にコピーした後も Amazon S3 に残ります。

次の表の指示に従って、コピー設定の情報を入力してください

このパラメータについて この操作を行います

最大エラー数

ロードエラーの数を入力します。操作がこの制限に達すると、AWS SCTデータ抽出エージェントはデータロードプロセスを終了します。デフォルト値は 0 で、AWS SCTデータ抽出エージェントは、障害が発生してもデータのロードを続行します。

無効な UTF-8 文字を置つ

このオプションをオンにすると、無効な UTF-8 文字が指定された文字に置き換えられ、データロード操作が継続されます。

空欄を NULL 値として使用

このオプションをオンにすると、空白文字で構成される空白のフィールドが NULL として読み込まれます。

空を NULL 値として使用する

このオプションをオンにすると、CHARVARCHAR空のフィールドとフィールドが NULL としてロードされます。

列を切り捨てる

このオプションをオンにすると、データ型の指定に合わせて列のデータが切り捨てられます。

自動圧縮

このオプションをオンにすると、コピー操作中に圧縮エンコードが適用されます。

統計情報の自動更新

このオプションをオンにすると、コピー操作の最後に統計が更新されます。

ロード前にファイルをチェック

このオプションをオンにすると、Amazon Redshift にロードする前にデータファイルを検証できます。

AWS SCT で移行前にデータをソートする

AWS SCT で移行前にデータをソートすることには、いくつかの利点があります。最初にデータをソートすると、障害が発生した場合に、AWS SCT は最後に保存した個所から抽出エージェントを再起動できます。また、Amazon Redshift にデータを移行する場合、最初にデータをソートすると、AWS SCT はより迅速に Amazon Redshift にデータを挿入できます。

このような利点は、AWS SCT でデータ抽出クエリを作成する方法と関係します。AWS SCT は、これらのクエリで DENSE_RANK 分析関数を使用できます。ただし、DENSE_RANK は抽出されたデータセットのソートに多くの時間とサーバーリソースを使用するため、AWS SCT では DENSE_RANK を使わずに済む場合は使用しません。

AWS SCT を使用して移行前にデータをソートするには
  1. AWS SCT プロジェクトを開きます。

  2. オブジェクトのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Create Local task] (ローカルタスクの作成) を選択します。

  3. 詳細設定」タブを選択し、「ソート方法」 で次のいずれかのオプションを選択します。

    • [Never use sorting] (ソートを使用しない) 抽出エージェントは DENSE_RANK 分析関数を使用せず、障害が発生した場合は最初からやり直します。

    • [Use sorting if possible] (可能な場合はソートを使用) テーブルにプライマリキーまたは一意の制約事項がある場合、抽出エージェントは DENSE_RANK を使用します。

    • [Use sorting after first fail] (最初の失敗の後ソートを使用) (推奨) 抽出エージェントは、まず DENSE_RANK を使用せずにデータを取得しようとします。最初の試行が失敗すると、抽出エージェントは DENSE_RANK を使用してクエリを再構築し、障害発生時の場所を保持します。

    
                        [Global Settings] (グローバル設定) ダイアログボックスの [Security] (セキュリティ) タブ
  4. 以下で説明するように追加のパラメータを設定し、[Create] (作成) を選択してデータ抽出タスクを作成します。

AWS SCT データ抽出タスクを作成、実行、モニタリングする

データ抽出タスクを作成、実行、モニタリングするには、以下の手順を使用します。

エージェントにタスクを割り当て、データを移行するには
  1. AWS Schema Conversion Tool で、スキーマを変換した後に、プロジェクトの左側のパネルから 1 つ以上のテーブルを選択します。

    すべてのテーブルを選択することもできますが、パフォーマンス上の理由からそうしないことをお勧めします。データウェアハウスのテーブルのサイズに基づいて、複数のテーブルに複数のタスクを作成することをお勧めします。

  2. 各テーブルのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Create task] (タスクの作成) を選択します。[ローカルタスクの作成] ダイアログボックスが開きます。

  3. [タスク名] に、タスクの名前を入力します。

  4. [Migration Mode] (移動モード) で、以下のいずれかを選択します。

    • [Extract only] (抽出のみ)-データを抽出し、ローカル作業フォルダに保存します。

    • [Extract and Upload] (抽出およびアップロード)-データを抽出し、Amazon S3 にアップロードします。

    • [Extract, Upload and Copy] (抽出、アップロード、コピー)-データを抽出し、Amazon S3 にアップロードして、Amazon Redshift データウェアハウスにコピーします。

  5. [暗号化タイプ] で、次のいずれかを選択します。

    • なし — データ移行プロセス全体でデータ暗号化をオフにします。

    • CSE_SK — 対称鍵によるクライアント側の暗号化を使用してデータを移行します。 AWS SCT暗号鍵を自動的に生成し、Secure Sockets Layer (SSL) を使用してデータ抽出エージェントに送信します。 AWS SCTデータ移行中にラージオブジェクト (LOB) を暗号化しません。

  6. ラージオブジェクトを抽出するには、[Extract LOBs] (LOBを抽出) を選択します。ラージオブジェクトを抽出する必要がない場合は、このチェックボックスをオフにします。オフにすると、抽出するデータの量が減ります。

  7. タスクの詳細情報を表示するには、[Enable task log] (ログを有効ログを有効)) を選択します。タスクログを使用して問題をデバッグできます。

    タスクのログ記録を有効にする場合は、表示する詳細レベルを選択します。レベルは次のとおりです。各レベルには、前のレベルのすべてのメッセージが含まれます。

    • ERROR - 最小量の詳細。

    • WARNING

    • INFO

    • DEBUG

    • TRACE - 最大量の詳細。

  8. からデータをエクスポートするには BigQuery、Google Cloud StorageAWS SCT バケットフォルダを使用します。このフォルダーには、データ抽出エージェントがソースデータを保存します。

    Google Cloud Storage バケットフォルダへのパスを入力するには、[詳細設定] を選択します。Google CS バケットフォルダの場合は、バケット名とフォルダ名を入力します。

  9. データ抽出エージェントが使用する IAM ユーザーの役割を引き受けるには、Amazon S3 設定を選択しますIAM ロールには、使用するロールの名前を入力します。[地域] には、AWS リージョンこのロールの [] を選択します。

  10. [Test task] (タスクのテスト) を選択して、作業フォルダ、Amazon S3 バケット、および Amazon Redshift データウェアハウスに接続できることを確認します。検証は、選択した移行モードによって異なります。

  11. 作成を選択して、タスクを作成します。

  12. 前述の手順を繰り返して、移行するすべてのデータに対してタスクを作成します。

タスクを実行およびモニタリングするには
  1. [表示] で、[データ移行ビュー] を選択します。[Agents] (エージェント) タブが表示されます。

  2. [Tasks] (タスク) タブを選択します。タスクは、次に示すように上部にあるグリッドに表示されます。タスクのステータスは上部グリッドで確認できます。サブタスクのステータスは下部グリッドで確認できます。

    
                        タスクのグリッド
  3. 上部グリッドのタスクを選択して展開します。選択した移行モードに応じて、タスクは [Extract] (抽出)、[Upload] (アップロード)、および [Copy] (コピー) に分類されます。

  4. タスクの [Start] (開始) を選択してタスクを開始します。作業中に、タスクのステータスをモニタリングできます。サブタスクは並行して実行されます。抽出、アップロード、およびコピーも並行して実行されます。

  5. タスクの設定時にログ記録を有効にした場合は、ログを表示できます。

    1. [ログをダウンロード] を選択します。ログファイルを含むフォルダ名を示すメッセージが表示されます。メッセージを閉じます。

    2. [Task details] (タスクの詳細) タブにリンクが表示されます。リンクを選択すると、ログファイルが含まれたフォルダが開きます。

AWS SCT を閉じることができます。エージェントとタスクは継続して実行されます。後で AWS SCT を再度開き、タスクのステータスを確認したり、タスクのログを表示したりできます。

エクスポートとインポートを使用して、データ抽出タスクをローカルディスクに保存し、同じプロジェクトまたは別のプロジェクトに復元することができます。タスクをエクスポートするには、プロジェクト内に抽出タスクが少なくとも 1 つ作成されていることを確認します。1 つの抽出タスク、またはプロジェクトで作成されたすべてのタスクを読み込むことができます。

抽出タスクをエクスポートすると、AWS SCT でそのタスクのための別の .xml ファイルが作成されます。.xml ファイルには、タスクのプロパティ、説明、サブタスクなど、そのタスクのメタデータ情報が保存されます。.xml ファイルには、抽出タスクの処理に関する情報は含まれていません。タスクがインポートされると、次のような情報が再作成されます。

  • タスクの進行状況

  • サブタスクとステージの状態

  • サブタスクとステージによる抽出エージェントの分布

  • タスク ID とサブタスク ID

  • タスク名

AWS SCT データ抽出タスクをエクスポートおよびインポートする

AWS SCT エクスポートとインポートを使用すると、プロジェクトの既存のタスクをすばやく保存し、別のプロジェクト(または同じプロジェクト)に復元することができます。次の手順に従って、データ抽出タスクをエクスポートおよびインポートします。

データ抽出タスクをエクスポートおよびインポートするには
  1. [表示] で、[データ移行ビュー] を選択します。[Agents] (エージェント) タブが表示されます。

  2. [Tasks] (タスク) タブを選択します。タスクは表示されるグリッドに一覧表示されます。

  3. タスクのリストの右下隅にある 3 つの縦に整列したドット (省略記号アイコン) を選択します。

  4. ポップアップメニューから [Export task] (タスクのエクスポート) を選択します。

  5. AWS SCT でタスクエクスポート .xml ファイルを配置したい場所のフォルダを選択します。

    AWS SCT で TASK-DESCRIPTION_TASK-ID.xml ファイル名形式でタスクエクスポートファイルが作成されます。

  6. タスクのリストの右下にある 3 つの縦に整列したドット (省略記号アイコン) を選択します。

  7. ポップアップメニューから [Import task] (タスクのインポート) を選択します。

    抽出タスクをソースデータベースに接続されているプロジェクトにインポートでき、プロジェクトには少なくとも 1 つのアクティブな登録済みの抽出エージェントがあります。

  8. エクスポートした抽出タスクの .xml ファイルを選択します。

    AWS SCT がファイルから抽出タスクのパラメータを取得し、タスクを作成し、抽出エージェントにタスクを追加します。

  9. この手順を繰り返して、追加のデータ抽出タスクをエクスポートおよびインポートします。

このプロセスが終了するとエクスポートとインポートが完了し、データ抽出タスクを使用する準備が整います。

AWS Snowball エッジデバイスを使用してデータを抽出する

AWS SCT と AWS Snowball エッジを使用するプロセスにはいくつかのステップがあります。移行には、AWS SCT がデータ抽出エージェントを使用して AWS Snowball エッジデバイスにデータを移行するローカルタスク、次に AWS によって AWS Snowball エッジデバイスから Amazon S3 バケットにデータがコピーされる中間アクションが関連します。AWS SCT によって Amazon S3 バケットから Amazon Redshift にデータがロードされることでプロセスが完了します。

この概要の次のセクションでは、 step-by-step これらの各タスクのガイドを提供します。手順は、AWS SCT がインストールされており、データ抽出エージェントが専用マシンで設定され登録されていることを前提としています。

AWS Snowballエッジを使用してローカルデータストアからデータストアにデータを移行するには、AWS次のステップで行います。

  1. AWS Snowball コンソールを使用した AWS Snowball エッジジョブを作成します。

  2. ローカルの専用 Linux マシンを使用して、AWS Snowball エッジデバイスのロックを解除します。

  3. AWS SCT で新しいプロジェクトを作成します。

  4. データ抽出エージェントをインストールして設定します。

  5. Amazon S3 バケットが使用するアクセス許可を作成および設定します。

  6. AWS SnowballAWS SCTジョブをプロジェクトにインポートします。

  7. AWS SCTデータ抽出エージェントをに登録します。

  8. でローカルタスクを作成しますAWS SCT。

  9. AWS SCTでデータ移行タスクを実行および監視します。

AWS SCTとAWS Snowball Edgetep-by-step を使用してデータを移行する手順

以下のセクションでは、移行ステップに関する詳細情報を提供します。

ステップ 1: AWS Snowball エッジジョブを作成する

エッジ開発者ガイドの「AWS SnowballAWS SnowballエッジJob ブの作成」セクションに記載されているステップに従って、AWS Snowballジョブを作成します

ステップ 2: AWS Snowball エッジデバイスをロック解除する

AWS DMS エージェントをインストールしたマシンから、Snowball エッジデバイスをロック解除して認証情報を提供するコマンドを実行します。これらのコマンドを実行することで、AWS DMSエージェントの呼び出しがAWS Snowballエッジデバイスに接続できることを確認できます。エッジバイスのロック解除の詳細については、「SnowballAWS Snowball エッジのロック解除」を参照してください。

aws s3 ls s3://<bucket-name> --profile <Snowball Edge profile> --endpoint http://<Snowball IP>:8080 --recursive

ステップ 3: 新しい AWS SCT プロジェクトを作成する

次に、AWS SCT新しいプロジェクトを作成します。

AWS SCT で新しいプロジェクトを作成するには
  1. AWS Schema Conversion Tool を開始します。[ファイル] メニューで [新規プロジェクト] を選択します。新しいプロジェクトダイアログボックスが表示されます。

  2. コンピュータにローカルに保存されているプロジェクトの名前を入力します。

  3. ローカルプロジェクトファイルの場所を入力します。

  4. OK を選択して、AWS SCT プロジェクトを作成します。

  5. [Add source] (ソースの追加) を選択して、新しいソースデータベースをAWS SCT プロジェクトに追加します。

  6. [Add target] (ターゲットの追加) を選択して、新しいターゲットプラットフォームを AWS SCT プロジェクトに追加します。

  7. 左側のパネルでソースデータベーススキーマを選択します。

  8. 右側のパネルでは、選択したソーススキーマのターゲットデータベースプラットフォームを指定します。

  9. [Create mapping] (マッピングの作成) を選択します。このボタンは、ソースデータベーススキーマとターゲットデータベースプラットフォームを選択するとアクティブになります。

ステップ 4: データ抽出エージェントをインストールして

AWS SCTは、データ抽出エージェントを使用してデータを Amazon Redshift に移行します。インストール用にダウンロードした.zip ファイルにはAWS SCT、抽出エージェントのインストーラーファイルが含まれています。データ抽出エージェントは Windows、Red Hat Enterprise Linux、または Ubuntu にインストールできます。詳細については、「抽出エージェントをインストールする」を参照してください。

データ抽出エージェントを設定するには、ソースとターゲットのデータベースエンジンを入力します。また、データ抽出エージェントを実行するコンピューターに、ソースデータベースとターゲットデータベース用の JDBC ドライバーをダウンロードしていることを確認してください。データ抽出エージェントは、これらのドライバーを使用してソースとターゲットのデータベースに接続します。詳細については、「必要なデータベースドライバのダウンロード」を参照してください。

Windows では、データ抽出エージェントインストーラーがコマンドプロンプトウィンドウで構成ウィザードを起動します。Linux では、sct-extractor-setup.shエージェントをインストールした場所からファイルを実行します。

ステップ 5: Amazon S3 バケットにアクセスするように AWS SCT を設定する

Amazon S3 バケットの設定については、Amazon Simple Storage Service ユーザーガイドのバケットの概要」を参照してください。

ステップ 6:AWS SnowballAWS SCT ジョブをプロジェクトにインポートする

AWS SCTプロジェクトをAWS Snowball Edge デバイスに接続するには、AWS Snowballジョブをインポートします。

AWS Snowballジョブをインポートするには
  1. [設定] メニューを開き、[グローバル設定] を選択します。[Global settings] (グローバル設定) ダイアログボックスが表示されます。

  2. AWSサービスプロファイルを選択し、[ジョブのインポート] を選択します。

  3. AWS Snowball仕事を選んでください。

  4. AWS SnowballIP アドレスを入力します。詳細については、AWS Snowballユーザーガイドの「IP アドレスの変更」を参照してください。

  5. AWS Snowballポートを入力します。詳細については、『Edge 開発者ガイド』の「AWS SnowballEdgeAWS デバイスでサービスを使用するために必要なポート」を参照してください。AWS Snowball

  6. AWS SnowballAWS Snowballアクセスキーとシークレットキーを入力します。詳細については、AWS Snowballユーザーガイドの承認とアクセス制御」を参照してください。AWS Snowball

  7. [Apply] (適用)、[OK] の順に選択します。

ステップ 7: にデータ抽出エージェントを登録するAWS SCT

このセクションでは、AWS SCTデータ抽出エージェントをに登録します。

データ抽出エージェントを登録するには
  1. [表示] メニューで [データ移行ビュー (その他)] を選択し、[登録] を選択します。

  2. [説明] に、データ抽出エージェントの名前を入力します。

  3. [ホスト名] に、データ抽出エージェントを実行するコンピューターの IP アドレスを入力します。

  4. Port には、設定したリスニングポートを入力します。

  5. [Register] (登録) を選択します。

ステップ 8: ローカルタスクを作成する

次に、移行タスクを作成します。このタスクには 2 つのサブタスクが含まれます。1 つのサブタスクで、ソースデータベースから AWS Snowball エッジアプライアンスにデータを移行します。もう 1 つのサブタスクはアプライアンスが Amazon S3 バケットにロードするデータを受け取り、ターゲットデータベースに移行します。

移行タスクを作成するには
  1. [表示] メニューで、[データ移行ビュー (その他)] を選択します。

  2. ソースデータベースのスキーマを表示する左のパネルで、移行するスキーマオブジェクトを選択します。オブジェクトのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Create local task] (ローカルタスクの作成) を選択します。

  3. [Task name] に、データ移行タスクのわかりやすい名前を入力します。

  4. 移行モードで、[抽出、アップロード、コピー] を選択します。

  5. Amazon S3 設定を選択してください

  6. Snowball を使う」を選択します。

  7. データ抽出エージェントがデータを保存できる Amazon S3 バケットのフォルダとサブフォルダを入力します。

  8. 作成を選択して、タスクを作成します。

ステップ 9: でのデータ移行タスクを実行およびモニタリングするAWS SCT

データ移行タスクを開始するには、[開始] を選択します。ソースデータベース、Amazon S3 バケット、AWS Snowballデバイス、およびのターゲットデータベースへの接続を確立したことを確認しますAWS。

「タスク」タブでは、データ移行タスクとそのサブタスクを監視および管理できます。データ移行の進行状況を確認できるほか、データ移行タスクを一時停止または再開できます。

データ抽出タスクの出力

移行タスクが完了すると、データは準備ができています。次の情報を使用して、選択した移行モードと、データの場所に応じて処理方法を決定します。

移行モード データの場所

抽出、アップロード、コピー

データはすでに Amazon Redshift データウェアハウスに存在しています。データがそこにあることを確認し、使用を開始できます。詳細については、「クライアントツールおよびコードからクラスターに接続する」を参照してください。

抽出してアップロード

抽出エージェントにより、データはファイルとして Amazon S3 バケットに保存されました。Amazon Redshift の COPY コマンドを使用して Amazon Redshift にデータをロードできます。詳細については、Amazon Redshift のドキュメントの「Amazon S3 からデータをロードする」を参照してください。

設定した抽出タスクに対応する複数のフォルダが Amazon S3 バケットにあります。データを Amazon Redshift にロードするときに、各タスクによって作成されたマニフェストファイルの名前を指定します。マニフェストファイルは、Amazon S3 バケットのタスクフォルダに次のように表示されます。


                                    Amazon S3 バケットのファイルリスト

抽出のみ

抽出エージェントにより、データはファイルとして作業フォルダに保存されました。手動で Amazon S3 バケットにデータをコピーし、[Extract and Upload] (抽出およびアップロード) の手順に従います。

AWS Schema Conversion Tool で仮想パーティション分割を使用する

通常、パーティション分割されていない大きなテーブルを管理する最適な方法は、サブタスクを作成することです。これにより、フィルタリング規則を使用してテーブルデータの仮想パーティションを作成します。AWS SCT では、移行済みデータの仮想パーティションを作成できます。データ型に対応した 3 つのパーティションタイプがあります。

  • RANGE パーティションタイプは、数値データ型、日付/時刻データ型に対応します。

  • LIST パーティションタイプは、数値データ型、文字データ型、日付/時刻データ型に対応します。

  • DATE AUTO SPLIT パーティションタイプは、数値、日付、および時刻データ型に対応します。

AWS SCT は、パーティションの作成で指定した値を検証します。例えば、NUMERIC データ型を使用して列のパーティション分割をしようとして、別のデータ型の値を指定すると、AWS SCT はエラーをスローします。

また、Amazon RedshiftAWS SCT にデータを移行するのにを使用している場合、ネイティブパーティショニングを使用して、大きなテーブルの移行を管理できます。詳細については、「ネイティブパーティション分割の使用」を参照してください。

仮想パーティション分割の作成時の制限

仮想パーティションの作成に伴う制限は以下のとおりです。

  • 仮想パーティション分割を使用できるのは、パーティション分割されていないテーブルに対してのみです。

  • 仮想パーティション分割は、データ移行ビューでのみ使用できます。

  • 仮想パーティション分割では、UNION ALL VIEW オプションを使用できません。

RANGE パーティションタイプ

RANGE パーティションタイプは、数値データ型と日付/時刻データ型の列値の範囲に基づいてデータをパーティション分割します。このパーティションタイプによって WHERE 句が作成されます。ユーザーはパーティションごとに値の範囲を指定します。パーティション分割した列の値のリストを指定するには、 [Values] (値) ボックスを使用します。値の情報は .csv ファイルを使用してロードできます。

RANGE パーティションタイプは、パーティション値の両端にデフォルトのパーティションを作成します。これらのデフォルトパーティションは、指定されたパーティション値より小さい、または大きいすべてのデータをキャッチします。

例えば、指定した値の範囲に基づいて複数のパーティションを作成できます。次の例では、LO_TAX のパーティション分割値を指定して複数のパーティションを作成しています。

Partition1: WHERE LO_TAX <= 10000.9 Partition2: WHERE LO_TAX > 10000.9 AND LO_TAX <= 15005.5 Partition3: WHERE LO_TAX > 15005.5 AND LO_TAX <= 25005.95
RANGE 仮想パーティションを作成するには
  1. AWS SCT を開きます。

  2. データ移行ビュー (その他) モードを選択します。

  3. 仮想パーティション分割を設定するテーブルを選択します。テーブルのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Add Virtual Partitioning] (仮想パーティションを追加) を選択します。

  4. [Add Virtual Partitioning] (仮想パーティションを追加) ダイアログボックスで、以下のように情報を入力します。

    オプション アクション

    パーティションタイプ

    [RANGE] を選択します。選択したタイプに応じてダイアログボックスの UI が変わります。

    Column name (列名)

    パーティション分割する列を選択します。

    カラムタイプ

    列の値のデータ型を選択します。

    新しい値を追加するために、[New Value] (新しい値) ボックスに各値を入力し、プラス記号を選択して値を追加します。

    ファイルから読み込み

    (オプション) パーティション値を含める .csv ファイルの名前を入力します。

  5. [OK] を選択します。

LIST パーティションタイプ

LIST パーティションタイプは、数値データ型、文字データ型、日付/時刻データ型の列値に基づいてデータをパーティション分割します。このパーティションタイプによって WHERE 句が作成されます。ユーザーはパーティションごとに値を指定します。パーティション分割した列の値のリストを指定するには、 [Values] (値) ボックスを使用します。値の情報は .csv ファイルを使用してロードできます。

例えば、指定した値に基づいて複数のパーティションを作成できます。次の例では、LO_ORDERKEY のパーティション分割値を指定して複数のパーティションを作成しています。

Partition1: WHERE LO_ORDERKEY = 1 Partition2: WHERE LO_ORDERKEY = 2 Partition3: WHERE LO_ORDERKEY = 3 … PartitionN: WHERE LO_ORDERKEY = USER_VALUE_N

指定した値の範囲に含まれない値のデフォルトパーティションを作成することもできます。

移行から特定の値を除外する場合は、LIST パーティションタイプを使用してソースデータをフィルター処理できます。例えば、LO_ORDERKEY = 4 で行を省略するとします。この場合は、4パーティション値のリストに、値が含まれておらず、また、[Include other values] (他の値を含める) が選択されていないことを確認します。

LIST 仮想パーティションを作成するには
  1. AWS SCT を開きます。

  2. データ移行ビュー (その他) モードを選択します。

  3. 仮想パーティション分割を設定するテーブルを選択します。テーブルのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Add Virtual Partitioning] (仮想パーティションを追加) を選択します。

  4. [Add Virtual Partitioning] (仮想パーティションを追加) ダイアログボックスで、以下のように情報を入力します。

    オプション アクション

    パーティションタイプ

    [LIST] を選択します。選択したタイプに応じてダイアログボックスの UI が変わります。

    Column name (列名)

    パーティション分割する列を選択します。

    新しい価値

    パーティション分割値のセットに追加する値をここに入力します。

    他の値を含める

    パーティション分割条件に適合しないすべての値を保存するデフォルトパーティションを作成する場合は、このオプションを選択します。

    ファイルから読み込み

    (オプション) パーティション値を含める .csv ファイルの名前を入力します。

  5. [OK] を選択します。

DATE AUTO SPLIT パーティションタイプ

DATE AUTO SPLIT パーティションタイプは、RANGE パーティションを自動的に生成する方法です。DATA AUTO SPLIT を使用して、AWS SCT にパーティショニング属性、開始位置と終了位置、および値の間の範囲のサイズを伝えます。その後 AWS SCT で、パーティション値が自動的に計算されます。

DATA AUTO SPLIT は、範囲パーティションの作成に関連する多くの作業を自動化します。この手法と範囲パーティショニングのトレードオフは、パーティションの境界に対してどれだけの制御が必要になるかということです。自動分割プロセスでは、常に同じサイズ (均一) の範囲が作成されます。範囲パーティショニングでは、特定のデータ分散に必要な範囲のサイズを変化させることができます。例えば、毎日、毎週、隔週、毎月などを使用できます。

Partition1: WHERE LO_ORDERDATE >= ‘1954-10-10’ AND LO_ORDERDATE < ‘1954-10-24’ Partition2: WHERE LO_ORDERDATE >= ‘1954-10-24’ AND LO_ORDERDATE < ‘1954-11-06’ Partition3: WHERE LO_ORDERDATE >= ‘1954-11-06’ AND LO_ORDERDATE < ‘1954-11-20’ … PartitionN: WHERE LO_ORDERDATE >= USER_VALUE_N AND LO_ORDERDATE <= ‘2017-08-13’
DATE AUTO SPLIT 仮想パーティションを作成するには
  1. AWS SCT を開きます。

  2. データ移行ビュー (その他) モードを選択します。

  3. 仮想パーティション分割を設定するテーブルを選択します。テーブルのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Add Virtual Partitioning] (仮想パーティションを追加) を選択します。

  4. [Add Virtual Partitioning] (仮想パーティションを追加) ダイアログボックスで、以下のように情報を入力します。

    オプション アクション

    パーティションタイプ

    [DATE AUTO SPLIT] を選択します。選択したタイプに応じてダイアログボックスの UI が変わります。

    Column name (列名)

    パーティション分割する列を選択します。

    開始日

    開始日を入力します。

    終了日

    終了日を入力します。

    Interval

    間隔の単位を入力し、その単位の値を選択します。

  5. [OK] を選択します。

ネイティブパーティション分割の使用

データ移行を高速化するために、データ抽出エージェントは、ソースデータウェアハウスサーバー上のテーブルのネイティブパーティションを使用できます。 AWS SCTGreenplum、Netezza、Oracle から Amazon Redshift への移行のためのネイティブパーティショニングをサポートしています。

例えば、プロジェクトを作成した後、スキーマの統計を収集し、移行対象として選択したテーブルのサイズを分析することができます。指定したサイズを超えるテーブルの場合、AWS SCTネイティブパーティショニングメカニズムがトリガーされます。

ネイティブパーティション分割の使用
  1. を開きAWS SCT、[ファイル] に [新規プロジェクト] を選択します。新しいプロジェクトダイアログボックスが表示されます。

  2. 新しいプロジェクトを作成し、ソースとターゲットサーバーを追加し、マッピングルールを作成します。詳細については、「AWS SCT プロジェクトの作成」を参照してください。

  3. [ビュー] を選択し、[メインビュー] を選択します。

  4. プロジェクト設定では、[データ移行] タブを選択します。[自動パーティショニングを使用する] を選択します。 Greenplum と Netezza のソースデータベースでは、サポートされているテーブルの最小サイズをメガバイト単位で入力します (たとえば、100)。 AWS SCT空でないネイティブパーティションごとに個別の移行サブタスクが自動的に作成されます。Oracle から Amazon RedshiftAWS SCT への移行では、分割されたすべてのテーブルのサブタスクを作成します。

  5. ソースデータベースのスキーマを表示する左のパネルで、スキーマを選択します。オブジェクトのコンテキスト (右クリック) メニューを開き、[Collect Statistics] (統計の収集) を選択します。Oracle から Amazon Redshift へのデータ移行の場合、このステップは省略できます。

  6. 移行するテーブルをすべて選択します。

  7. 必要な数のエージェントを登録します。詳細については、「AWS Schema Conversion Tool に抽出エージェントを登録する」を参照してください。

  8. 選択したテーブルのデータ抽出タスクを作成します。詳細については、「AWS SCT データ抽出タスクを作成、実行、モニタリングする」を参照してください。

    大きなテーブルがサブタスクに分割されていること、および各サブタスクが、ソースデータウェアハウスの 1 つのスライスにあるテーブルの一部を示すデータセットと一致していることを確認します。

  9. 移行プロセスを開始して、AWS SCTデータ抽出エージェントがソーステーブルからのデータの移行を完了するまでモニタリングします。

LOB を Amazon Redshift に移行する

Amazon Redshift は、ラージバイナリオブジェクト (LOB) の保存をサポートしていません。ただし、LOB を Amazon Redshift に移行する必要がある場合は、AWS SCT で移行を実行できます。この場合、AWS SCTは Amazon S3 バケットを使用して LOB を保存し、Amazon S3 バケットの URL を Amazon Redshift に保存された移行済みデータに書き込みます。

LOB を Amazon Redshift に移行するには
  1. AWS SCT プロジェクトを開きます。

  2. ソースおよびターゲットデータベースに接続します。ターゲットデータベースのメタデータを更新し、変換されたテーブルがそこに存在することを確認します。

  3. [アクション] で、[ローカルタスクの作成] を選択します。

  4. [Migration Mode] (移動モード) で、以下のいずれかを選択します。

    • [Extract and Upload] (抽出およびアップロード) でデータを抽出し、Amazon S3 にアップロードします。

    • データを抽出、アップロード、コピーして、データを抽出し、Amazon S3 にアップロードして、Amazon Redshift データウェアハウスにコピーします。

  5. Amazon S3 設定を選択してください

  6. [Amazon S3 バケット LOB フォルダ] (Amazon S3 バケット LOB フォルダ) に、LOB の保存先となる Amazon S3 バケット内のフォルダの名前を入力します。

    AWSサービスプロファイルを使用する場合、このフィールドはオプションです。 AWS SCTプロファイルのデフォルト設定を使用できます。別の Amazon S3 バケットを使用するには、ここにパスを入力します。

  7. プロキシサーバーを使用して Amazon S3 にデータをアップロードするには、[プロキシを使用] オプションをオンにします。次に、データ転送プロトコルを選択し、ホスト名、ポート、ユーザー名、およびパスワードを入力します。

  8. [エンドポイントタイプ] に、FIPS (Federal Information Processing Standard) エンドポイントを使用するには、FIPS を選択します。Virtual Private Cloud (VPC) エンドポイントを使用するには Virtual Private Cloud (VPC) エンドポイントを使用します。次に、[VPC エンドポイント] に、VPC エンドポイントのドメインネームシステム (DNS) を入力します。

  9. 抽出したファイルを Amazon Redshift にコピーした後も Amazon S3 に残すには、「Amazon Redshift にコピーした後も Amazon S3 にファイルを保存する」オプションをオンにします。

  10. 作成を選択して、タスクを作成します。

データ抽出エージェントのベストプラクティスとトラブルシューティング

以下は、抽出エージェントを使用するためのベストプラクティスの提案およびトラブルシューティングの解決策です。

問題 トラブルシューティングの推奨事項

パフォーマンスが低い

パフォーマンスを向上させるには、以下のことをお勧めします。

  • 複数のエージェントをインストールします。

  • データウェアハウスに近いコンピュータにエージェントをインストールします。

  • 1 つのエージェントタスクですべてのテーブルを実行しないでください。

競合による遅延

データウェアハウスに同時に多数のエージェントがアクセスすることを避けます。

エージェントが一時的にダウンする

エージェントがダウンする場合、各タスクのステータスは AWS SCT に失敗として表示されます。待機していると、場合によってエージェントは復旧できます。この場合、タスクのステータスは AWS SCT で更新します。

エージェントが完全にダウンする

エージェントを実行しているコンピュータが完全にダウンし、そのエージェントがタスクを実行している場合、新しいエージェントを代用してタスクを継続できます。元のエージェントの作業フォルダが、元のエージェントと同じコンピュータにない場合にのみ、新しいエージェントを代用できます。新しいエージェントを代用するには、以下の操作を実行します。

  • 新しいコンピュータにエージェントをインストールします。

  • ポート番号や作業フォルダを含め元のエージェントと同じ設定を使用して新しいエージェントを設定します。

  • エージェントを開始します。エージェントが起動すると、タスクによって使用可能な新しいエージェントが検出され、新しいエージェントで引き続き実行されます。