步驟 3。執行 AWS SCT 報告

在此步驟中，您會使用步驟 2 的輸出 （格式化為 CSV 檔案） 做為執行AWS SCT 多伺服器評估器的輸入。您必須先將登入憑證 （使用者 ID 和密碼）、資料庫名稱和資料庫描述新增至 CSV 檔案，才能將其做為輸入提供給 AWS SCT 多伺服器評估者。遵循 AWS 文件範例中提供的 AWS SCT 格式。

多伺服器評估程式會 AWS SCT 針對 CSV 檔案中列出的每個資料庫結構描述執行。它會產生詳細報告，反映每個結構描述的轉換複雜性。此計算是根據 AWS SCT 可自動轉換的程式碼物件、儲存物件和語法元素的百分比，以及在遷移期間手動修正的程式碼。複雜度值的範圍從 1 （最複雜） 到 10 （最複雜）。

AWS SCT 根據程式碼轉換和遷移的工作量，指定轉換複雜性層級。數字 1 代表最低的複雜性，數字 10 代表最高等級的複雜性。在轉換複雜性層級排序，並篩選小於 2 的值，會產生可遷移至目標資料庫引擎的候選資料庫清單。您可以包含其他屬性，例如資料庫大小和物件總數，以微調候選項目清單，如下列範例所述。

多伺服器評估器範例

下列範例使用 AWS SCT 多伺服器評估程式來評估 Oracle 和 SQL Server 資料庫結構描述。針對 PostgreSQL 和 MySQL 做為目標資料庫引擎執行評估。

AWS SCT 多伺服器評估器會產生摘要彙總報告，顯示每個遷移目標的預估複雜性。您可以在 PostgreSQL 的 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 或 MySQL 目標引擎的 Amazon RDS 資料欄轉換複雜性資料欄上排序此報告。這會根據程式碼轉換需求、儲存複雜性和語法複雜性，提供可輕鬆遷移至 PostgreSQL 或 MySQL 等開放原始碼資料庫引擎的資料庫清單。

下表顯示 SQL Server 資料庫的範例清單，這些資料庫是遷移至開放原始碼資料庫引擎的早期候選項目，例如 PostgreSQL 和 MySQL。資料表也包含步驟 2 輸出的物件總數和大小，以 GB 為單位。

資料會根據轉換複雜性資料欄 （適用於 Amazon RDS for PostgreSQL 或 MySQL) 遞增排序。您也可以根據您的需求，依大小以 GB 為單位進一步排序資料表和物件總數。這會產生較小大小、物件較少且轉換複雜性最低的資料庫結構描述清單。此表格顯示 Amazon RDS for PostgreSQL 和 Amazon RDS for MySQL 轉換複雜性為 1 （最不複雜） 的 SQL Server 資料庫結構描述清單。這些結果顯示，將這些結構描述遷移至開放原始碼資料庫引擎需要最少的努力 AWS。

下表顯示類似的 Oracle 資料庫清單，這些資料庫是遷移至開放原始碼 PostgreSQL 和 MySQL 資料庫的早期候選項目。

Oracle 和 SQL Server 資料表也提供重要資訊，例如結構描述名稱、資料庫版本、物件總數、結構描述的大小及其轉換複雜性。您可以使用此資料，根據您的需求檢閱和規劃遷移。