O que é o AWS Schema Conversion Tool?

Você pode usar a AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) para converter seu esquema de bancos de dados existentes de um mecanismo de banco de dados para outro. Você pode converter o esquema OLTP relacional ou o esquema de data warehouse. O esquema convertido é adequado para um Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) MySQL, MariaDB, Oracle, SQL Server, PostgreSQL DB, um cluster de banco de dados Amazon Aurora ou um cluster do Amazon Redshift. O esquema convertido também pode ser usado com um banco de dados em uma instância do Amazon EC2 ou armazenado em forma de dados em um bucket do Amazon S3.

AWS SCTA oferece suporte a vários padrões do setor, incluindo o Federal Information Processing Standards (FIPS), para conexões com um bucket do Amazon S3 ou a outroAWSrecurso.AWS SCTA também está em conformidade com o Federal Risk and Authorization Management Program (FedRAMP). Para obter detalhes sobre a AWS e os esforços de conformidade, consulte os serviços AWS no escopo pelo programa de conformidade.

A AWS SCT dá suporte às seguintes conversões de OLTP.

Fonte do banco de dados	Bancos de dados de destino:
IBM Db2 for z/OS (versão 12)	Edição compatível com MySQL do Amazon Aurora (Aurora MySQL), Edição compatível com PostgreSQL do Amazon Aurora (Aurora PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o IBM Db2 for z/OS como origem.
IBM Db2 LUW (versões 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 e 11,5)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o IBM Db2 LUW como origem.
Banco de dados do SQL Microsoft Azure	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o banco de dados Azure SQL como origem.
Microsoft SQL Server (versão 2008 R2 e posterior)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish for Aurora PostgreSQL (apenas para relatórios de avaliação), MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o SQL Server como origem.
MySQL (versão 5.5 e posterior)	Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulteUsar o MySQL como origem Você pode migrar o esquema e os dados do MySQL para um cluster de banco de dados do Aurora MySQL sem usar aAWS SCT. Para obter mais informações, consulteMigrar dados para um cluster de banco de dados do Amazon Aurora.
Oracle (versão 10.2 e posterior)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o Oracle Database como origem.
PostgreSQL (versão 9.1 e posterior)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o PostgreSQL como origem.
SAP ASE (versões 12.5, 15.0, 15,5, 15,7 e 16.0)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obter mais informações, consulte Usar o SAP ASE (Sybase ASE) como origem.

A AWS SCT oferece suporte às conversões de data warehouse a seguir.

Data warehouse de origem	data warehouse de destino
Amazon Redshift	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Amazon Redshift como origem paraAWS SCT.
Azure Synapse Analytics (versão 10)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Azure Synapse Analytics como origem.
Greenplum Database (versão 4.3 e posterior)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usando o Greenplum Database como fonte.
Microsoft SQL Server (versão 2008 e posterior)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o SQL Server Data Warehouse como origem.
Netezza (versão 7.0.3 e posterior)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Netezza como origem.
Oracle (versão 10.2 e posterior)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Oracle Data Warehouse como origem.
Teradata (versão 13 e posterior)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Teradata como origem.
Vertica (versão 7.2 e posterior)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Vertica como origem.
Floco de neve (versão 3)	Amazon Redshift Para obter mais informações, consulte Usar o Snowflake como origem.

AWS SCTA oferece suporte às conversões de banco de dados NoSQL a seguir.

Fonte do banco de dados	Bancos de dados de destino:
Apache Cassandra (versões 2.1.0, 2.1.20 e 3.11.4)	Amazon DynamoDB Para obter mais informações, consulte Usando o Apache Cassandra como fonte.

Visão geral de conversão de esquema

AWS SCTA fornece uma interface de usuário baseada em projeto que permite converter automaticamente o esquema de banco de dados de origem em um formato que seja compatível com a instância do Amazon RDS de destino. Se o esquema do banco de dados de origem não puder ser convertido automaticamente,AWS SCTA fornece orientação sobre como criar um esquema equivalente no banco de dados do Amazon RDS de destino.

Para obter informações sobre como instalar a AWS SCT, consulte Instalando, verificando e atualizandoAWS SCT.

Para uma introdução à interface de usuário da AWS SCT, consulte Usar oAWS SCTInterface do usuário.

Para obter mais informações sobre o processo de conversão, consulte Conversão de esquemas de bancos de dados usando aAWS SCT.

Além de converter o esquema de banco de dados existente de um mecanismo de banco de dados para outro,AWS SCTA tem alguns recursos adicionais que ajudam você a transferir seus dados e aplicativos para oAWSCloud:

• Você pode usar agentes de extração de dados para extrair dados de seu data warehouse para migrá-los para o Amazon Redshift. Para gerenciar os agentes de extração de dados, você pode usar a AWS SCT. Para obter mais informações, consulte Usando agentes de extração de dados.

• Você pode usar a AWS SCT para criar endpoints e tarefas do AWS DMS. Você pode executar e monitorar essas tarefas na AWS SCT. Para obter mais informações, consulte Uso do AWS SCT com a AWS DMS.

• Em alguns casos, os recursos de banco de dados não podem ser convertidos em recursos Amazon RDS ou Amazon Redshift equivalentes. O assistente do pacote de extensões da AWS SCT pode ajudá-lo a instalar pode ajudá-lo a instalar funções do AWS Lambda e bibliotecas Python para emular os recursos que não podem ser convertidos. Para obter mais informações, consulte O uso doAWS SCTPacotes de extensões.

• Você pode usar aAWS SCTPara otimizar seu banco de dados do Amazon Redshift existente.AWS SCTA recomenda chaves de classificação e chaves de distribuição para otimizar seu banco de dados. Para obter mais informações, consulte Otimizando o Amazon Redshift usando oAWS SCT.

• Você pode usar aAWS SCTPara copiar o esquema de banco de dados local existente para uma instância de banco de dados do Amazon RDS que esteja executando o mesmo mecanismo. Você pode usar esse recurso para analisar possíveis economias de custo ao mudar para a nuvem e ao alterar o tipo de licença.

• Você pode usar a AWS SCT para converter SQL in C++, C#, Java ou outro código de aplicativo. Você pode visualizar, analisar, editar e salvar o código SQL convertido. Para obter mais informações, consulte Convertendo o aplicativo SQL usando oAWS SCT.

• Você pode usar aAWS SCTPara migrar processos de extração, transformação e carregamento (ETL). Para obter mais informações, consulte Conversão de processos de extração, transformação e carga (ETL) com oAWS Schema Conversion Tool.

Como fornecer feedback

Você pode enviar comentários sobre a AWS SCT. Você pode registrar um relatório de bugs, enviar uma solicitação de recurso ou fornecer informações gerais.

Para enviar comentários sobre aAWS SCT

1. Inicie o AWS Schema Conversion Tool.

2. Abra o menu Ajuda e escolha Deixar um comentário. A caixa de diálogo Deixar um comentário é exibida.

3. Em Área, escolha Informações, Bug report ou Solicitação de recursos.

4. Em Banco de dados de origem, escolha o banco de dados de origem. Escolha Qualquer se o seu comentário não for específico para um banco de dados particular.

5. Em Banco de dados de destino, escolha o banco de dados de destino. Escolha Qualquer se o seu comentário não for específico para um banco de dados particular.

6. Em Título, digite um título para o seu comentário.

7. Em Mensagem, digite o seu comentário.

8. Escolha Enviar para enviar seu comentário.