AWS DMS-Versionshinweise

Im Folgenden finden Sie Versionshinweise für aktuelle und frühere Versionen von AWS Database Migration Service (AWS DMS).

AWS DMS unterscheidet nicht zwischen Haupt- und Nebenversionen, wenn Sie das automatische Versionsupgrade für Ihre Replikationsinstanz aktivieren. DMS aktualisiert die Version der Replikationsinstanz während des Wartungsfensters automatisch, wenn die Version veraltet ist.

Beachten Sie, dass Sie den Parameter auf setzen müssen, um die Version Ihrer Replikationsinstanz manuell (mithilfe der API oder CLI) von Version 3.4.x auf 3.5.x zu aktualisieren. AllowMajorVersionUpgrade true Informationen zu dem AllowMajorVersionUpgrade Parameter finden Sie ModifyReplicationInstance in der DMS-API-Dokumentation.

Anmerkung

Die aktuelle Standard-Engine-Version für AWS DMS ist 3.5.4.

Die folgende Tabelle zeigt die folgenden Daten für aktive DMS-Versionen:

Das Veröffentlichungsdatum der Version
Das Datum, nach dem Sie keine neuen Instanzen mit der Version erstellen können
Das Datum, an dem DMS Instanzen dieser Version automatisch aktualisiert (das Enddatum der Nutzungsdauer (EOL))

Version	Datum der Veröffentlichung	Kein neues Instanzdatum	EOL-Datum
3.6.1	15. Mai 2025	TBD	TBD
3.6,0	27. Dezember 2024	27. April 2026	27. Juli 2026
3.5.4	15. November 2024	31. Januar 2027	31. MÄRZ 2027
3.5.3	17. Mai 2024	28. Februar 2026	30. Juni 2026
3.5.2	29. Oktober 2023	30. März 2025	29. April 2025
3.5.1	30. Juni 2023	30. November 2024	15. März 2025
3.4.7	31. Mai 2022	30. September 2024	31. Oktober 2024
3.4.6	30. November 2021	30. September 2024	31. Oktober 2024

AWS DMS 3.6.1 Standard-Engine und Support-Zeitplan

Wir werden AWS DMS Version 3.6.1 zur Standard-Engine-Version machen. Wir haben das Datum, an dem keine neuen Instanzen erstellt werden, und das Enddatum (EOL) für Version 3.6.1 noch nicht festgelegt, daher werden sie in der obigen Tabelle als TBD aufgeführt. Wir aktualisieren die Tabelle, nachdem wir diese Daten festgelegt haben. Um ein Zeitfenster für die Migration auf Version 3.6.1 bereitzustellen, haben wir den Support-Zeitplan für Version 3.5.4 verlängert. Das Datum ohne neue Instanzen ist jetzt der 31. Januar 2027, und das EOL-Datum ist der 31. März 2027.

AWS DMS 3.6.0 regionale Verfügbarkeit

AWS DMS Version 3.6.0 ist derzeit im asiatisch-pazifischen Raum (Sydney) verfügbar: Region ap-southeast-2.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.6.1

Neue Funktionen in AWS DMS 3.6.1
Neue Funktion oder Änderung	Description
DMS-Daten neu synchronisieren	AWS DMS behebt automatisch Dateninkonsistenzen, die bei der Datenvalidierung zwischen Ihrer Quell- und Zieldatenbank festgestellt wurden. Die Funktion zum erneuten Synchronisieren von Daten wird für Oracle und SQL Server als Quell- und PostgreSQL als Zieldatenbanken unterstützt.
IAM-Datenbankauthentifizierung für MariaDB, MySQL und PostgreSQL	Es wurde die Unterstützung für Verbindungen zu Amazon RDS- und Aurora MariaDB-, MySQL- und PostgreSQL-Endpunkten über AWS Identity and Access Management (IAM) -Datenbankauthentifizierung eingeführt. Mit dieser Erweiterung können Sie IAM verwenden, um den Zugriff auf Ihre Datenbankressourcen zentral zu verwalten, anstatt den Zugriff auf jeden Datenbank-Endpunkt einzeln zu verwalten.
PostgreSQL Read Replica-Unterstützung für die Change Data Capture (CDC) -Replikation	AWS DMS unterstützt die Verwendung von PostgreSQL-Read Replicas als Quellendpunkte für die Change Data Capture (CDC) -Replikation, verfügbar mit PostgreSQL Version 16.x und höher, ab Version 3.6.1. AWS DMS Mit dieser Funktion können Sie Read Replicas für CDC-Aufgaben nutzen. Weitere Informationen finden Sie unter Eine PostgreSQL-Datenbank als Quelle verwenden. AWS DMS
Verbesserte Protokollierung für fehlende Zielspalten	Verbesserte Protokollierung, um Kunden auf der Standardprotokollierungsebene über fehlende Zieltabellenspalten zu informieren. Durch diese Verbesserung wird die Protokollierungsstufe von VERBOSE auf WARNING geändert, sodass Benachrichtigungen über Spaltenabweichungen besser sichtbar sind, ohne dass detaillierte Debug-Einstellungen erforderlich sind.
Migration von SQL Server Binary (16) nach PostgreSQL UUID	Unterstützung für die Migration von SQL Server Binary (16) -Datentypen in das PostgreSQL UUID-Format hinzugefügt. Dies ermöglicht die nahtlose Konvertierung binärer GUID-Daten in native UUID-Typen und verbessert so die Datentypkompatibilität zwischen SQL Server- und PostgreSQL-Endpunkten.

AWS DMS-Version 3.6.1 enthält die folgenden behobenen Probleme:

Im DMS 3.6.1 behobene Probleme
Behobenes Problem	Description
Problem beim Filtern von Auswahlregeln mit Datenmaskierung	Filter für Tabellenauswahlregeln funktionieren jetzt korrekt mit Transformationsregeln für die Datenmaskierung. Der Fix gewährleistet eine korrekte Filterung, wenn Transformationen zur Datenmaskierung angewendet werden.
Problem bei der Verarbeitung ungebundener numerischer Daten des PostgreSQL-Ziels	PostgreSQL-Zielendpunkte können ungebundene numerische Datentypen durch eine optimierte Speicherzuweisung verarbeiten. Dadurch werden Taskfehler bei der Migration von Tabellen mit großen numerischen Werten verhindert.
Problem bei der LOB-Verarbeitung von Amazon Redshift Target	Redshift-Zielendpunkte wahren jetzt die LOB-Datenintegrität bei parallelen Migrationen mit hohem Volumen. Die verbesserte LOB-Verarbeitung verhindert Datenbeschädigungen bei der Verwendung paralleler Apply-Threads.
Metadatenproblem mit Transformationsregeln	Es wurde ein Problem mit Ausdrücken in Transformationsregeln behoben, die falsch angewendet wurden.
Problem beim Löschen und Neuerstellen von Metadatentabellen	Replikationsaufgaben werden jetzt erfolgreich fortgesetzt, wenn Quelltabellen während einer Unterbrechung der Aufgabe gelöscht und neu erstellt werden. Verbesserte Metadatenverarbeitung und Statussynchronisierung für neu erstellte Quelltabellen.
Problem mit dem `AlwaysOn` primären Replikat von SQL Server	Die Erkennung primärer Replikate für SQL Server-Quellen in `AlwaysOn` Konfigurationen wurde verbessert, indem Unterschiede zwischen Groß- und Kleinschreibung berücksichtigt werden.
Problem bei der Behandlung des TIME-Datentyps der MySQL-Quelle	`loadUsingCSV`Es wurden Migrationsprobleme behoben, bei denen TIME-Werte Brüche und Stunden über 24 enthielten, wenn diese Option deaktiviert war.
Problem mit der Verarbeitung von NUL-Zeichen bei der Datenüberprüfung	Bei der Datenüberprüfung werden NUL-Zeichen (0x00) jetzt korrekt verarbeitet, ohne dass ein Fehler auftritt. Die Validierungsverarbeitung für Daten, die NUL-Zeichen enthalten, wurde verbessert.
Problem mit der SQL Server-Datenüberprüfung	Probleme beim Validierungsvergleich mit `UNIQUEIDENTIFIER` Spalten für SQL Server-Quellen wurden behoben.
Problem mit der Überprüfung vor dem Laden der Tabelle	AWS DMS Aufgaben werden jetzt erfolgreich validiert, wenn sich die Tabellen während der CDC-Replikation in der Vorladephase befinden.
Problem mit der Oracle-Quellprotokollierung	In den Oracle-Quellfehlerprotokollen wird jetzt bei der Ausführung einer Zeitzonenabfrage die richtige SQL-Anweisung angezeigt. Verbesserte Genauigkeit bei der Protokollierung für bessere Funktionen zur Problembehandlung.
Aktualisierung des SQL Server-Treibers	Die SQL Server-Treiberunterstützung wurde von ODBC 17 auf ODBC 18 aktualisiert.
CDC-Migrationsproblem mit leeren DB2-Zeichenfolgen	Es wurde ein Problem behoben, bei dem leere VARCHAR-Werte aus IBM DB2 LUW-Quelldatenbanken bei Change Data Capture (CDC) -Vorgängen fälschlicherweise als NULL-Werte statt als leere Zeichenfolgen erfasst wurden.
Speicherverlust bei der Oracle-LOB-Suche	Speicherverlust an Oracle-Quellendpunkten bei LOB-Suchen behoben, wenn der vollständige LOB-Modus aktiviert ist. Dadurch werden kontinuierliches Speicherwachstum und Speicherausfälle bei Replikationsaufgaben mit LOB-Daten verhindert.
Problem mit der Zuordnung der booleschen CDC-Spalten in Redshift	Redshift-Zielendpunkte ordnen neue boolesche Spalten, die während CDC hinzugefügt wurden, jetzt korrekt zu, wenn diese Option aktiviert ist. MapBooleanAsBoolean Dadurch wird die Datentypkonsistenz mit PostgreSQL-Quellen aufrechterhalten, anstatt Varchar-Spalten zu erstellen.
Problem mit der Inline-LOB-Migration des PostgreSQL-UUID-Arrays	PostgreSQL-Quellendpunkte migrieren UUID-Array-Datentypen jetzt korrekt, wenn der Inline-LOB-Modus aktiviert ist.
Bei der Datenvalidierung gibt es ein Problem bei der Meldung von Spaltenunterschieden, die auf Null	Bei der Datenvalidierung werden nun korrekte Angaben zu Nichtübereinstimmungen für Spalten gemeldet, für die Nullwerte zulässig sind.
Problem mit der Filterung der Validierung zwischen SQL Server und Oracle	Bei der Datenüberprüfung werden die Datumsfilterbedingungen für Oracle-Zielendpunkte jetzt korrekt formatiert, wenn SQL Server-Quellen verwendet werden.
Warnmeldung zur Tabellenerstellung im DO_NOTHING-Modus	Beim AWS DMS automatischen Erstellen von Zieltabellen im DO_NOTHING-Modus wurde eine Protokollwarnung hinzugefügt. Dies verbessert die Sichtbarkeit und hilft Benutzern zu erkennen, wann Tabellen erstellt werden, obwohl ein Modus ausgewählt wurde, der keine automatische Tabellenerstellung beinhaltet.
SMALLINT-Konvertierungsproblem von SQL Server BIT nach PostgreSQL	Die Konvertierung von SQL Server BIT in PostgreSQL SMALLINT bei CDC-Vorgängen wurde behoben.
Problem bei der Überprüfung des kontoübergreifenden S3-Bucket-Zugriffs	Verbesserte Überprüfung der Inhaberschaft von S3-Buckets zur Verbesserung der Sicherheit bei der Verwendung von S3 als Migrationsziel oder -quelle.
Problem bei der Wiederverbindung und Initialisierung des Redshift-Endpunkts	Redshift-Endpunkte stellen jetzt nach dem Verbindungsabbruch die Verbindung wieder her und überprüfen die Anmeldeinformationen bei der Initialisierung korrekt. Dadurch werden Fehler, bei denen der Servername angegeben werden muss, und Fehlschläge bei der Aufgabe während der Wiederherstellung vermieden.
Problem mit Speicherverlust bei der Datenüberprüfung	Speicherleck bei der Datenvalidierung behoben. Dadurch wird verhindert, dass bei lang andauernden Validierungsaufgaben nicht genügend Arbeitsspeicher zur Verfügung steht.
Falsch positives Problem bei der Validierung des CHAR-Primärschlüssels in SQL Server	Fehlalarme MISSING_TARGET-Fehler bei der Validierung von Migrationen von SQL Server zu PostgreSQL mit Primärschlüsseln, die nachfolgende Leerzeichen enthielten, wurden behoben. CHAR/NCHAR
Problem mit einem Konflikt in der Athena-Datenbank bei der S3-Validierung	Die Startbedingung, bei der mehrere Aufgaben S3-Endpunkte gemeinsam nutzen, wurde behoben, indem die Athena-Datenbanken pro Aufgabe isoliert wurden.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.6.0

Neue Funktionen in AWS DMS 3.6.0
Neue Funktion oder Änderung	Description
Neue Metadatenvariablen für Transformationen	Zwei neue Metadatenvariablen für Transformationsregeln wurden eingeführt: `$AR_M_MODIFIED_SCHEMA` und`$AR_M_MODIFIED_TABLE_NAME`. Mit diesen Variablen können Sie dynamischere und flexiblere Transformationen erstellen, die sich an Änderungen des Schema- oder Tabellennamens während des Migrationsprozesses anpassen können.
Unterstützung für die LOB-Spaltenreplikation im UPSERT-Modus Error-Handling	Unterstützung für die Replikation von LOB-Spalten (Large Object) eingeführt, wenn die Fehlerbehandlungsoption „Kein Datensatz gefunden, um ein UPDATE anzuwenden: Fügt den fehlenden Zieldatensatz ein“ verwendet wird. Mit dieser Erweiterung können Sie LOB-Spalten jetzt präzise replizieren und so eine vollständige und genaue Datenreplikation sicherstellen.

AWS Die DMS-Version 3.6.0 enthält die folgenden behobenen Probleme:

Im DMS 3.6.0 behobene Probleme
Behobenes Problem	Description
PostgreSQL-Speicherproblem	Übermäßiger Speicherverbrauch bei Verwendung von PostgreSQL als Quelle behoben. Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Write-Ahead Log (WAL) -Steckplatz kontinuierlich wuchs, was zu Leistungseinbußen führte. Dieses Update verbessert die Stabilität und Effizienz von PostgreSQL-Migrationen, insbesondere für große Datenbanken oder Aufgaben mit langer Laufzeit.
Problem mit Oracle Character Large Object (CLOB) und Character (CHAR)	Es wurde das Problem behoben, bei dem Werte für breite Character Large Object (CLOB) und Character (CHAR), die Nicht-ASCII-Zeichen (z. B. Sonderzeichen oder internationale Zeichen) enthielten, nicht korrekt repliziert wurden. Dieser Fix gewährleistet die genaue Replikation großer Textdaten, wodurch Fehler reduziert und die Datenkonsistenz gewahrt wird.
Microsoft SQL Server: Falsches Latenzproblem	Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Microsoft SQL Server-Quellendpunkt fälschlicherweise eine sehr hohe Latenz meldete. Dieser Fix bietet genauere Leistungskennzahlen, sodass Sie Ihre SQL Server-Migrationsaufgaben besser überwachen und optimieren können.
Problem mit Microsoft SQL Server-Metadaten	Es wurde ein Problem mit redundanten Aufrufen zum Abrufen der Metadaten anderer Tabellen behoben, das zu einer verminderten Leistung und Latenz führte, nachdem die Metadaten einer Tabelle geändert wurden. Diese Optimierung verbessert die allgemeine Aufgabenleistung, insbesondere bei Datenbanken mit häufigen Schemaänderungen.
Problem mit dem Microsoft SQL Server-UPDATE	Es wurde ein Problem behoben, bei dem nicht standardmäßige UPDATE-Operationen dazu führten, dass Aufgaben unerwartet beendet wurden, ohne dass Fehlermeldungen generiert wurden. Mit diesem Fix wird sichergestellt, dass solche Vorgänge korrekt verarbeitet werden, sodass Aufgabenfehler in komplexen Aktualisierungsszenarien vermieden werden.
Problem mit Batch Apply Large Object (LOB)	Es wurde ein Problem im Modus Batch Optimized Apply behoben, bei dem bei der LOB-Suche (Large Object) kein Datensatz gefunden wurde, wenn ein DELETE-Vorgang und ein INSERT-Vorgang zu einem einzigen UPDATE-Vorgang kombiniert wurden. Dieser Fix verbessert die Datenkonsistenz und -integrität bei Migrationen mit LOB-Daten und komplexen DML-Vorgängen (Data Manipulation Language).
Problem beim Start der Transformationsaufgabe	Es wurde ein Problem behoben, bei dem Aufgaben, die zahlreiche Transformationen beinhalteten, beim Start abstürzten. Dieser Fix gewährleistet Stabilität und Zuverlässigkeit für Aufgaben mit komplexer Transformationslogik, sodass Sie Datenverarbeitungsaufgaben souverän ausführen können.
Problem mit der MySQL-Datendefinitionssprache (DDL)	Es wurde ein Fehler beim Erfassen von DDL-Änderungen (Data Definition Language) in speziellen Formaten während der Change Data Capture (CDC) -Phase behoben. Mit diesem Fix wird sichergestellt, dass alle Schemaänderungen ordnungsgemäß repliziert werden, sodass die Schemakonsistenz zwischen Quell- und Zieldatenbanken während des gesamten Migrationsprozesses erhalten bleibt.
Problem bei der Überprüfung des kontoübergreifenden S3-Bucket-Zugriffs	Verbesserte Überprüfung der Inhaberschaft von S3-Buckets zur Verbesserung der Sicherheit bei der Verwendung von S3 als Migrationsziel oder -quelle.
Problem mit Speicherverlust bei der Datenvalidierung	Speicherleck bei der Datenvalidierung behoben. Dadurch wird verhindert, dass bei lang andauernden Validierungsaufgaben nicht genügend Arbeitsspeicher zur Verfügung steht.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.5.4

Neue Funktionen in AWS DMS 3.5.4
Neue Funktion oder Änderung	Description
Maskierung von Daten	Einführung der Datenmaskierung, die es ermöglicht, vertrauliche Daten mit Optionen für Ziffernrandomisierung, Maskierung oder Hashing auf Spaltenebene zu transformieren.
Verbesserte Leistung bei der Datenvalidierung	Es wurde eine verbesserte Datenvalidierungsleistung eingeführt, die eine schnellere Verarbeitung großer Datensätze bei Volllast- und CDC-Migrationsaufgaben über ausgewählte Migrationspfade ermöglicht.
Unicode-Problem mit der PostgreSQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem bei der Verwendung von Filtern eine verminderte Migrationsleistung beobachtet wurde. Die Deaktivierung von UnicodeSourceFilter ECA wurde eingeführt, um dieses Verhalten zu kontrollieren.
Transformationsunterstützung für die Funktion „Verbesserter Durchsatz“	Führen Sie die Unterstützung aller Transformationsregeln für die Funktion „Verbesserter Durchsatz“ ein.
Verbesserte Protokollierung für fehlende Zielspalten	Verbesserte Protokollierung, um Kunden auf der Standardprotokollierungsebene über fehlende Zieltabellenspalten zu informieren. Durch diese Verbesserung wird die Protokollierungsstufe von VERBOSE auf WARNING geändert, sodass Benachrichtigungen über Spaltenabweichungen besser sichtbar sind, ohne dass detaillierte Debug-Einstellungen erforderlich sind.
Migration von SQL Server Binary (16) nach PostgreSQL UUID	Unterstützung für die Migration von SQL Server Binary (16) -Datentypen in das PostgreSQL UUID-Format hinzugefügt. Dies ermöglicht die nahtlose Konvertierung binärer GUID-Daten in native UUID-Typen und verbessert so die Datentypkompatibilität zwischen SQL Server- und PostgreSQL-Endpunkten.
Unterstützung für PostgreSQL 17	Unterstützung für PostgreSQL Version 17 eingeführt. Weitere Informationen finden Sie unter: Verwendung einer PostgreSQL-Datenbank als Quelle AWS DMS Verwendung einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für den Database Migration Service AWS

AWS DMS Version 3.5.4 enthält die folgenden behobenen Probleme:

Im DMS 3.5.4 behobene Probleme
Behobenes Problem	Description
PostgreSQL, test_decoding-Problem	Es wurde ein Problem für die PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem bestimmte Ereignisse bei Verwendung des test_decoding-Plugins nicht repliziert wurden.
Problem mit dem Zeitstempel von MySQL zu Redshift	Es wurde ein Problem bei Migrationen von MySQL nach Redshift behoben, bei dem eine Zeitstempelspalte auf dem Ziel nicht korrekt definiert wurde.
Oracle-PSU-Problem vom Juli 2024	Es wurde ein Problem bei der Oracle-Quelle mit Binärlesegerät behoben, bei dem die DMS-Aufgabe nach dem Anwenden der Oracle PSU-PSU vom Juli 2024 abstürzte.
Problem mit dem MySQL Secrets Manager	Es wurde ein Problem für den MySQL-Endpunkt behoben, bei dem Anmeldeinformationen bei der Verwendung des Secrets Managers beschädigt wurden.
Problem bei der Verarbeitung von DocumentDB/MongoDB Amazon-Datensätzen	Es wurde ein Problem bei DocumentDB/MongoDB Amazon-Endpunkten behoben, bei dem einige Datensätze zweimal an das Ziel gesendet wurden, was zu einer Ausnahme mit doppelten Schlüsseln und zu einem Fehlschlagen der AWS DMS Aufgabe führte.
Relational zur NoSQL-Migration	Es wurde ein Problem bei Migrationen von RDS für SQL Server zu NoSQL behoben, bei dem die Dokumentstruktur aufgrund einer falschen PK-Behandlung falsch war.
Problem bei der Datenvalidierung mit dem Oracle-Endpunkt	Es wurde ein Problem für die Oracle-Quelle behoben, bei dem bei der Datenvalidierung falsche Positive für null oder leere LOBs gemeldet wurden.
Uniqueidentifier PK-Problem mit dem Babelfish-Ziel.	Es wurde ein Problem mit `PG - Babelfish` Target behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe beim Replizieren von Tabellen mit PK, das als uniqueidentifier definiert war, fehlschlug.
PostgreSQL-Quellproblem mit MAZ.	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem ein AWS DMS MAZ-Failover zu einem schwerwiegenden Taskfehler führen würde. AWS DMS
Problem mit der Reihenfolge der Spalten	Es wurde ein Problem behoben, bei dem LOB-Daten nicht korrekt repliziert wurden, wenn die Spaltenreihenfolge zwischen Quelle und Ziel unterschiedlich war.
Interner Datenbankkonflikt AWS DMS	Es wurde ein Problem mit der internen DMS-Datenbank behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe aufgrund interner AWS DMS Datenbankparallelitätsprobleme fehlschlug.
Problem mit der internen Datenbankstruktur AWS DMS	Es wurde ein Problem mit der internen AWS DMS Datenbank behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe fehlschlug, weil bestimmte interne Datenbankobjekte nicht vorhanden waren.
Problem bei der Überprüfung der Oracle-Quelldaten	Es wurde ein Problem mit der Oracle-Quelle behoben, bei dem bei der Datenvalidierung für bestimmte seltene Typen replizierter Ereignisse falsch positive Ergebnisse zurückgegeben wurden.
Problem bei der Datenvalidierung für Unicode-Datentypen	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem bestimmte Unicode-Datentypen nicht richtig verglichen wurden, was zu falsch positiven Ergebnissen führte.
Problem mit dem Zeitstempel von Parquet	Es wurde ein Problem für das Parquet-Ziel behoben, bei dem der Null-Timestamp als Null repliziert wurde.
Problem mit dem Datentyp des Babelfish-Ziels. GeoSpatial	Es wurde ein Problem für das Babelfish-Ziel behoben, bei dem der GeoSpatial Datentyp nicht unterstützt wurde.
Amazon S3-Zielproblem mit Spalten, die während CDC hinzugefügt wurden	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem das Hinzufügen neuer Spalten nicht ordnungsgemäß behandelt wurde, wenn die Einstellung „Vor dem Bild“ aktiviert war.
Problem mit SQL Server 2022 CU12	Es wurde ein Problem für die SQL Server-Quelle behoben, bei dem die MS-Replikationsvoraussetzungen für Quellen, die SQL Server 2022 mit CU12 oder höher verwenden, nicht automatisch implementiert werden AWS DMS konnten.
Boolesches PostgreSQL-Problem	Es wurde ein Problem für die PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem der boolesche Datentyp nicht korrekt migriert wurde, wenn er auf gesetzt war und das pglogical-Plugin verwendet wurde. `MapBooleanAsBoolean` `true`
`TaskrecoveryTableEnabled`Problem mit der Einstellung	Es wurde ein Problem mit der `TaskrecoveryTableEnabled` Einstellung behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe beim Beenden der Aufgabe fehlschlug, wenn sie auf „true“ gesetzt war.
Datenduplizierung mit Einstellung `TaskrecoveryTableEnabled`	Es wurde ein Problem behoben, bei dem einige Transaktionen zweimal repliziert wurden, wenn die `TaskrecoveryTableEnabled` Einstellung aktiviert war.
Problem mit der MySQL 5.5-Quelle	Es wurde ein Problem mit der MySQL-Quelle behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe fehlschlug, weil sie `BINLOG` aus MySQL v5.5 nicht gelesen werden konnte.
Partitionsproblem bei der Datenvalidierung mit beschädigten Datentypnamen	Die Datenvalidierung verhindert jetzt Speicherbeschädigungen während der Datentypverarbeitung, sodass das Ausweichen auf die zeilenweise Validierung der betroffenen Partitionen entfällt.
Problem bei der Migration zwischen Amazon S3-Quelle und Ziel	Die S3-Replikation von Quelle zu Ziel verarbeitet externe Tabellenobjekte jetzt ordnungsgemäß bei Volllast und laufender Replikation.
Problem mit der CDC-Replikation des Amazon S3-Ziels	Die S3-Ziel-CDC-Replikation verarbeitet Daten im CSV-Format während der laufenden Replikationsphase korrekt.
Problem mit der S3-Replikation	Der verbesserte Bereinigungsprozess für das S3-Verzeichnis verhindert Unterbrechungen der Aufgaben während der Migration.
Leistungsproblem bei der Datenüberprüfung	Die Datenvalidierung optimiert jetzt die Übergänge zwischen den Validierungsphasen und reduziert so unnötige Verzögerungen.
Problem bei der Datenvalidierung bei bestimmten Datentypen	Die Datenvalidierung verarbeitet jetzt ungebundene Zeichen und TEXT-Datentypen präzise und gewährleistet so korrekte Validierungsergebnisse.
PostgreSQL-Quellproblem mit MAZ	Die PostgreSQL-Quellreplikation gewährleistet die Konnektivität bei Multi-AZ Failover-Ereignissen und verhindert so das Ausfallen von Aufgaben.
Problem mit der Datetime-Validierung von Babelfish	Bei der Datenvalidierung werden Datetime-Werte jetzt korrekt verglichen, wenn Babelfish als Ziel verwendet wird.
Problem mit der Replikation der MySQL-Quellspalte	Die MySQL-Quellreplikation verarbeitet jetzt das Hinzufügen doppelter Spalten in der Mitte der Tabelle korrekt und verhindert so Arbeitsunterbrechungen.
Problem mit der Änderung der MySQL-Quellspalte	Bei der MySQL-Quellreplikation bleibt die Integrität der Spaltensequenz erhalten, wenn während CDC-Vorgängen mehrere Spalten hinzugefügt werden.
DynamoDB-LOB-Replikationsproblem	Die DynamoDB-Zielreplikation verarbeitet LOB-Daten jetzt während der CDC korrekt und gewährleistet so eine vollständige Datenübertragung.
Problem mit der booleschen Datenüberprüfung in PostgreSQL	Die PostgreSQL-Quelldatenvalidierung interpretiert nun boolesche Datentypzuordnungen korrekt und liefert genaue Vergleichsergebnisse.
Problem bei der Wiederherstellung der DocumentDB-Verbindung	Die DocumentDB-Replikation gewährleistet die Datenkonsistenz bei Unterbrechungen der Cluster-Konnektivität und bei der Wiederherstellung.
Oracle hat ein erweitertes VARCHAR2-Datenkürzungsproblem	Die Oracle-Quellreplikation behält nachfolgende Leerzeichen in VARCHAR2 (4000) -Spalten bei, wenn die erweiterte Datentypunterstützung aktiviert ist.
Problem bei der DDL-Verarbeitung von sekundären Replikaten in SQL Server	Bei der SQL Server-Quellreplikation wird die Konnektivität während DDL-Vorgängen auf sekundären Replikaten aufrechterhalten, wodurch Taskunterbrechungen vermieden werden.
Problem bei der Behandlung von Sonderzeichen in Secret Manager	AWS Secrets Manager-Verbindungszeichenfolgen unterstützen jetzt Sonderzeichen unter Beibehaltung der Sicherheitsprotokolle.
MongoDB/Amazon DocumentDB-Problem mit doppeltem Schlüssel	Die Replikation von MongoDB und Amazon DocumentDB verhindert die Duplizierung von Datensätzen, die zuvor zu Key-Constraint-Fehlern geführt haben.
Problem mit der Oracle-Zeitstempelverarbeitung	Die Oracle-Quellreplikation verarbeitet Zeitstempelwerte in verschiedenen Sitzungszeitzonenkonfigurationen präzise.
Problem mit der Oracle-Datenkonvertierung	Die Oracle-Quellreplikation verarbeitet Datentypkonvertierungen jetzt robuster und verhindert so ORA-01460 Fehler.
Problem mit der CDC-Replikation bei SQL Server 2022	SQL Server-Quellen (CU12 und höher) können jetzt automatisch die MS-Replikationsvoraussetzungen implementieren. AWS DMS
Testen Sie die DDL-Behandlung beim Dekodieren	AWS DMS ignoriert DDL-Anweisungen für Tabellen, die nicht in Tabellenzuordnungen konfiguriert sind, und verhindert so die unnötige Verarbeitung von Änderungen des Quelldatenbankschemas für nicht zugeordnete Tabellen.
Kürzung von Spalten aus SQL Server-Quellansichten	Bei der Migration von Daten aus der SQL Server-Quellansicht zu Zielendpunkten wird die Spaltenlänge korrekt beibehalten und keine Spalten werden gekürzt.
Aufzeichnung von Messwerten für eine verbesserte Datenvalidierung	AWS DMS meldet jetzt validierte Datensatzmetriken genau, wenn die erweiterte Datenvalidierung verwendet wird.
Problem mit der Wiederaufnahme der DMS-Aufgabe nach dem Upgrade	Wenn Aufgaben nach einem AWS DMS Versionsupgrade wieder aufgenommen werden, schlagen die DMS-Aufgaben aufgrund inkompatibler interner Dateiformate nicht fehl.
Problem mit dem primären Replikat „Immer aktiv“ von SQL Server	Es wurde ein Problem behoben, bei dem das primäre Replikat in den Always-On-Verfügbarkeitsgruppen von Microsoft SQL Server AWS DMS jetzt korrekt identifiziert wurde, wodurch frühere Fehler bei der Erkennung der Groß- und Kleinschreibung behoben wurden.
Problem bei der Verarbeitung numerischer PostgreSQL-Zieldaten	Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben bei der Migration ungebundener numerischer Datentypen zu PostgreSQL-Zielendpunkten fehlschlugen.
Problem bei der Zeichenverarbeitung bei der Datenüberprüfung	AWS DMS validiert jetzt CHAR- und VARCHAR-Daten bei Migrationen korrekt, wodurch falsch positive Berichte in Validierungsaufgaben vermieden werden.
Problem mit der parallelen Anwendung von Amazon Redshift LOB	AWS DMS verhindert Datenbeschädigungen in LOB-Daten (Large Object) bei parallelen Batch-Vorgängen, wenn Amazon Redshift als Zielendpunkt verwendet wird.
Datenvalidierung mit einem Problem mit dem Spaltenfilter	Validierungsfehler werden verhindert und Abfragen werden erfolgreich auf dem Amazon S3-Ziel ausgeführt, wenn Quellspaltenfilter auf die Datentypen VARCHAR, CHAR, DATE und DATETIME angewendet werden.
Problem mit der Persistenz der S3-Validierungsdaten	Bei der Verwendung von Amazon S3-Zielen werden während der gesamten Change Data Capture (CDC) -Vorgänge konsistente Datenvalidierungsstatus beibehalten.
Problem bei der Validierung der Zeichenkettenformatierung	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Datenüberprüfung aufgrund von Zeichenfolgenformatierungsfehlern beim Datensatzvergleich fehlschlug.
CDC-Migrationsproblem mit leeren DB2-Zeichenketten	Es wurde ein Problem behoben, bei dem leere VARCHAR-Werte aus IBM DB2 LUW-Quelldatenbanken bei Change Data Capture (CDC) -Vorgängen fälschlicherweise als NULL-Werte statt als leere Zeichenfolgen erfasst wurden.
Speicherverlust bei der Oracle-LOB-Suche	Speicherverlust an Oracle-Quellendpunkten bei LOB-Suchen behoben, wenn der vollständige LOB-Modus aktiviert ist. Dadurch werden kontinuierliches Speicherwachstum und Speicherausfälle bei Replikationsaufgaben mit LOB-Daten verhindert.
Problem mit der Zuordnung der booleschen CDC-Spalten in Redshift	Redshift-Zielendpunkte ordnen neue boolesche Spalten, die während CDC hinzugefügt wurden, jetzt korrekt zu, wenn diese Option aktiviert ist. MapBooleanAsBoolean Dadurch wird die Datentypkonsistenz mit PostgreSQL-Quellen aufrechterhalten, anstatt Varchar-Spalten zu erstellen.
Problem mit der Inline-LOB-Migration des PostgreSQL-UUID-Arrays	PostgreSQL-Quellendpunkte migrieren UUID-Array-Datentypen jetzt korrekt, wenn der Inline-LOB-Modus aktiviert ist.
Bei der Datenvalidierung gibt es ein Problem bei der Meldung von Spaltenunterschieden, die auf Null	Bei der Datenvalidierung werden nun korrekte Angaben zu Nichtübereinstimmungen für Spalten gemeldet, für die Nullwerte zulässig sind.
Problem mit der Filterung der Validierung zwischen SQL Server und Oracle	Bei der Datenüberprüfung werden die Datumsfilterbedingungen für Oracle-Zielendpunkte jetzt korrekt formatiert, wenn SQL Server-Quellen verwendet werden.
Warnmeldung zur Tabellenerstellung im DO_NOTHING-Modus	Beim AWS DMS automatischen Erstellen von Zieltabellen im DO_NOTHING-Modus wurde eine Protokollwarnung hinzugefügt. Dies verbessert die Sichtbarkeit und hilft Benutzern zu erkennen, wann Tabellen erstellt werden, obwohl ein Modus ausgewählt wurde, der keine automatische Tabellenerstellung beinhaltet.
SMALLINT-Konvertierungsproblem von SQL Server BIT nach PostgreSQL	Die Konvertierung von SQL Server BIT in PostgreSQL SMALLINT bei CDC-Vorgängen wurde behoben.
Problem bei der Überprüfung des kontoübergreifenden S3-Bucket-Zugriffs	Verbesserte Überprüfung der Inhaberschaft von S3-Buckets zur Verbesserung der Sicherheit bei der Verwendung von S3 als Migrationsziel oder -quelle.
Problem bei der Wiederverbindung und Initialisierung des Redshift-Endpunkts	Redshift-Endpunkte stellen jetzt nach dem Verbindungsabbruch die Verbindung wieder her und überprüfen die Anmeldeinformationen bei der Initialisierung korrekt. Dadurch werden Fehler, bei denen der Servername angegeben werden muss, und Fehlschläge bei der Aufgabe während der Wiederherstellung vermieden.
Problem mit Speicherverlust bei der Datenüberprüfung	Speicherleck bei der Datenvalidierung behoben. Dadurch wird verhindert, dass bei lang andauernden Validierungsaufgaben nicht genügend Arbeitsspeicher zur Verfügung steht.
Falsch positives Problem bei der Validierung des CHAR-Primärschlüssels in SQL Server	Fehlalarme MISSING_TARGET-Fehler behoben, bei denen Migrationen von SQL Server zu PostgreSQL mit Primärschlüsseln, die Leerzeichen am Ende enthielten, validiert wurden. CHAR/NCHAR
Problem mit einem Konflikt in der Athena-Datenbank bei der S3-Validierung	Die Startbedingung, bei der mehrere Aufgaben S3-Endpunkte gemeinsam nutzen, wurde behoben, indem die Athena-Datenbanken pro Aufgabe isoliert wurden.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.5.3

Neue Funktionen in AWS DMS 3.5.3
Neue Funktion oder Änderung	Description
Verbesserter PostgreSQL-Quellendpunkt für Babelfish-Unterstützung	AWS DMS hat seinen PostgreSQL-Quellendpunkt erweitert, um Babelfish-Datentypen zu unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer PostgreSQL-Datenbank als AWS DMS Quelle.
Unterstützung für S3 Parquet als Quelle	AWS DMS unterstützt S3 Parquet als Quelle. Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von Amazon S3 als Quelle für AWS DMS.
Unterstützung für PostgreSQL 16.x	AWS DMS unterstützt PostgreSQL Version 16.x. Weitere Informationen erhalten Sie unter Verwenden einer PostgreSQL-Datenbank als AWS DMS Quelle und Verwenden einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für AWS Database Migration Service.
Verbesserter Durchsatz für Migrationen von Full-Load Oracle zu Amazon Redshift	AWS DMS Serverless bietet eine deutlich verbesserte Durchsatzleistung für Volllastmigrationen von Oracle zu Amazon Redshift. Weitere Informationen finden Sie unter Verbesserter Durchsatz für Full-Load Migrationen von Oracle zu Amazon Redshift und Amazon S3.
Unterstützung für RDS für SQL Server-Protokollsicherungen	AWS DMS unterstützt die fortlaufende Replikation von Transaktionsprotokollsicherungen für RDS for SQL Server-Quellen. Diese Funktion ist nur für neue und geänderte AWS DMS Quellendpunkte verfügbar, die aus RDS für SQL Server lesen. Weitere Informationen finden Sie unter Einrichten der laufenden Replikation auf einer SQL-Server-DB-Instance in der Cloud.
Verbesserte Protokollierung für fehlende Zielspalten	Verbesserte Protokollierung, um Kunden auf der Standardprotokollierungsebene über fehlende Zieltabellenspalten zu informieren. Durch diese Verbesserung wird die Protokollierungsstufe von VERBOSE auf WARNING geändert, sodass Benachrichtigungen über Spaltenabweichungen besser sichtbar sind, ohne dass detaillierte Debug-Einstellungen erforderlich sind.

AWS DMS Version 3.5.3 enthält die folgenden behobenen Probleme:

In der DMS-Version 3.5.3 vom 17. May-2024
Behobenes Problem	Description
Funktion zum Überschreiben der Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, AWS DMS bei dem die Quellfilterung nicht berücksichtigt wurde, wenn eine Regelaktion `override-validation-function` in Tabellenzuordnungen auf gesetzt war.
CDC-Fehler in der MySQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem die CDC-Migration mit der UTF16-Kodierung fehlschlug.
Unterschiede bei der Datenüberprüfung und der Sortierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, AWS DMS bei dem die `HandleCollationDiff` Aufgabeneinstellung bei Verwendung der Spaltenfilterung nicht ordnungsgemäß angewendet wurde.
Die Aufgabe zur Datenüberprüfung hängt.	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe mit dem Fehler „`target`Ist Null“ hängen blieb.
Aufgabenfehler bei der Replikation von PostgreSQL zu PostgreSQL.	Es wurde ein Problem bei Migrationen von PostgreSQL zu PostgreSQL behoben, bei dem eine AWS DMS Aufgabe beim Einfügen von LOB-Daten in das Ziel während der CDC-Replikation fehlschlug.
Datenverlust mit PostgreSQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem es in bestimmten Edge-Case-Szenarien zu Datenverlust kam.
CDC-Fehler in der MySQL 5.5-Quelle	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem die CDC-Replikation mit MySQL Version 5.5 fehlschlug.
Problem mit der IOT-Tabelle der Oracle-Quelle.	Es wurde ein Problem für Oracle als Quelle behoben, bei dem `UPDATE` Anweisungen für IOT-Tabellen, bei denen AWS DMS die zusätzliche Protokollierung für alle Spalten aktiviert war, nicht korrekt repliziert wurden.
MySQL-Quelle LOBS	Es wurde ein Problem bei Migrationen von MySQL zu Amazon Redshift behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe fehlschlug, weil LOBs die von Amazon Redshift zulässige Maximalgröße überstiegen.
Validierungsproblem mit `SkipLobColumns`	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe fehlschlug, `SkipLobColumns = true` wenn sich ein Primärschlüssel in der letzten Spalte der Quelltabelle befand.
Überspringen Sie die Validierung, wenn sich der eindeutige Schlüssel befindet `null`	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem Zeilen mit eindeutigen Null-Schlüsseln AWS DMS nicht ordnungsgemäß übersprungen wurden.
Verbesserungen der Datenvalidierung für den `COLLATE` Oracle-Operator.	Es wurde ein Problem mit der Datenvalidierungsfunktion behoben, bei dem die Validierung in Oracle-Versionen vor 12.2 mit einem Syntaxfehler fehlschlug.
Fehlerbehandlung bei Volllast	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Ziel behoben, bei dem die Aufgabe während der Vollladephase hängen blieb, nachdem ein Tabellenfehler aufgrund ungültiger Daten aufgetreten war.
Revalidierung von Aufgaben, die nur zur CDC-Validierung verwendet wurden	Die Datenüberprüfungsfunktion wurde verbessert, sodass eine erneute Validierung bei einer reinen CDC-Validierungsaufgabe möglich ist.
S3 als Zielproblem `CdcMaxBatchInterval Out of Memory`	Es wurde ein Problem mit S3 als Ziel behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe fehlschlug, wenn die Bedingung „Nicht genügend Speicher“ CdcMaxBatchInterval gesetzt war.
Oracle-Quelltreiber	Der AWS DMS Oracle-Quelltreiber wurde von Version 12.2 auf Version 19.18 aktualisiert.
Warnung vor LOB-Kürzung mit SQL Server-Quelle	Verbesserte Protokollierung für SQL Server als Quelle, sodass Warnungen bei LOB-Kürzungen während CDC angezeigt werden.
Verbesserungen des Oracle Binary Readers	Der Oracle-Quell-Binärleser wurde erweitert, sodass er Folgendes unterstützt: Big-Endian-Plattform Parallele DML-Hinweise mit HCC-Komprimierung Erweiterte Oracle-Komprimierungen mit aktiviertem Golden Gate
Überspringen Sie das Problem mit zwischengespeicherten Änderungen nach Unterbrechungen	Es wurde ein Problem behoben, bei dem zwischengespeicherte Änderungen im Falle einer unerwarteten Unterbrechung beim Anwenden dieser Änderungen übersprungen wurden.
Problem mit der MongoDB-Swap-Datei AWS DMS	Es wurde ein Problem mit der MongoDB-Quelle behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe nach dem AWS DMS Upgrade nicht fortgesetzt werden konnte, wenn die AWS DMS Swap-Datei vorhanden war.
JSON-Migrationsproblem von MySQL zu Amazon Redshift.	Es wurde ein Problem für eine MySQL-Quelle behoben, bei dem der JSON-Datentyp bei aktiviertem Batch Apply nicht richtig verarbeitet wurde.
Problem mit der Datenüberprüfung bei Migrationen von SQL Server zu APG.	Es wurde ein Problem bei der Migration von SQL Server zu PostgreSQL behoben, bei dem bei der Datenvalidierung in bestimmten Situationen Fehlalarme gemeldet wurden.
EmptyAsNull ECA-Problem für das Amazon Redshift-Ziel-CDC	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem die `EmptyAsNull` ECA nicht richtig funktionierte.
Verbesserung der Protokollierung für die SQL Server-Quelle	Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle wurde um den Wert der Speichereinheit erweitert.
Problem mit Speicherverlust	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Zielen, die CSV-Dateien zum Laden von Daten verwendeten, bei der AWS DMS Aufgabe ein Speicherverlust auftrat.
Amazon S3-Zielproblem	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem CdcMaxBatchInterval und CdcMinFileSize das nicht berücksichtigt wurde, wenn die InsertAndUpdateOnly CDC-Einstellung aktiviert war.
Verbesserung der Protokollierung für das Kafka-Ziel	Verbesserte Protokollierung für Kafka Target
Verbesserung der Protokollierung für Oracle-Quellen.	Verbesserte Protokollierung für Oracle-Quellen mit Binärlesegerät zur korrekten Anzeige von Tabellen, die aufgrund fehlender Primärschlüssel übersprungen wurden.
Erweiterung der Protokollierung für die SQL Server-Quelle	Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle in der `AlwaysOn` Konfiguration wurde verbessert, um fehlende Berechtigungen korrekt anzuzeigen.
Verbesserung der Protokollierung für Migrationen mit deaktivierter DDL	Verbesserte Protokollierung für Migrationen mit deaktivierter DDL-Replikation, um auf unerwartete Zieltabellenstruktur hinzuweisen, nachdem sie außerhalb von geändert wurde. AWS DMS
Problem mit dem DB2-Ziel	Es wurde ein Problem für das Db2-Ziel behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlug, wenn die AWS DMS Statustabelle aktiviert war.
MongoDB/Amazon DocumentDB Secret Manger-Problem.	Es wurde ein Problem für MongoDB/Amazon DocumentDB-Endpunkte behoben, bei dem die Anmeldeinformationen nicht von Secret Manager abgerufen werden konnten, was zu einem Fehler führte.
Problem mit dem Endpunkt MongoDB/Amazon DocumentDB	Es wurde ein Problem für MongoDB/Amazon DocumentDB behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlug, wenn sie ParallelApply aktiviert war, während eine bestimmte Abfolge von Ereignissen repliziert wurde.
Verbesserung der Protokollierung für Amazon Redshift Target	Die Protokollierung für das Amazon Redshift-Ziel wurde verbessert, um detailliertere Informationen in die Standard-Protokollierungsstufe aufzunehmen.
Problem beim Absturz der Amazon S3-Zielaufgabe	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem die DMS-Aufgabe abstürzte, nachdem sie die Änderung Table DDL empfangen hatte, wenn sie `GlueCatalogGeneration` aktiviert war.
Problem bei der Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die Validierung von `NUL (0x00)` Zeichen fehlschlug.
Problem mit dem Babelsith-Endpunkt	Es wurde ein Problem für den Babelfish-Endpunkt behoben, bei dem Tabellennamen mit gemischter Groß- und Kleinschreibung gesperrt wurden.
Amazon S3-Quellproblem	Es wurde ein Problem mit der Amazon S3-Quelle behoben, bei dem Dateien aufgrund eines Problems mit der Überprüfung des Dateinamens nicht verarbeitet wurden.
Problem mit der Db2-LUC-Quelle mit Auswahlregeln.	Es wurde ein Problem mit der Db2-LUW-Quelle behoben, bei dem die Option „Tabellentyp“ in Auswahlregeln ignoriert wurde.
Das Amazon Redshift-Ziel hat ein Problem mit fehlenden Daten.	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem es zu Datenverlust kam, wenn der Wert unter `ParallelLoadThreads` bestimmten Bedingungen >0 war.
Verbesserung der Datenvalidierung für das Amazon Redshift-Ziel	Die Datenvalidierungsfunktion für das Amazon Redshift-Target wurde verbessert, sodass die Einstellung unterstützt `HandleCollationDiff` wird.
Problem mit der Validierung der Amazon S3-Zieldaten	Es wurde ein Problem bei der Amazon S3-Zieldatenvalidierung behoben, bei dem die Validierung fehlschlug, wenn die Tabelle keine anderen Spalten als die PK enthielt.
CloudWatch Metriken zur Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenvalidierungsfunktion behoben, bei dem die CloudWatch Metriken für die Validierung fehlten, was eine kurze Zeit in Anspruch nahm.
Die Option zur erneuten Überprüfung der Daten ist nicht verfügbar	Es wurde ein Problem mit der Funktion zur Datenüberprüfung behoben, bei dem die Option zur erneuten Überprüfung in bestimmten Situationen nicht verfügbar war.
Großes Problem bei der Transaktionsreplikation	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die maximale Anzahl von Ereignissen pro Transaktion unter bestimmten Bedingungen auf 201.326.592 begrenzt war.
Problem mit dem Verlust von MySQL-Quelldaten	Es wurde ein Problem bei der Migration von MySQL zu Amazon S3 behoben, bei dem das erste DML, das nach der DDL „Spalte hinzufügen“ ausgeführt wurde, nicht angezeigt wurde, was zu Datenverlust führte.
Problem mit Speicherverlust bei der Stapelanwendung	Ein Speicherverlust bei der Batch-Apply-Funktion, der unter bestimmten Bedingungen auftreten konnte, wurde behoben.
Problem beim Starten der DMS-Aufgabe	Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Start einer AWS DMS Aufgabe sehr lange dauerte und nie abgeschlossen wurde.
Problem bei der Überprüfung der MySQL-Quelldaten.	Es wurde ein Problem bei der Validierung von MySQL-Quelldaten behoben, bei dem automatisch inkrementierte Spalten nicht richtig behandelt wurden.
Problem mit der Kerberos-Authentifizierung am Oracle-Endpunkt	Es wurde ein Problem mit dem Oracle-Endpunkt behoben, bei dem die Konnektivität mit der Kerberos-Authentifizierung nicht funktionierte.
Problem mit dem eindeutigen Bezeichner von Babelfish Target	Es wurde ein Problem für das Babelfish-Ziel behoben, bei dem die Replikation für Tabellen mit als uniqueidentifier definierten Primärschlüsseln fehlschlug.
Problem mit fehlenden Daten in der PostgreSQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem es aufgrund unbekannter Ereignisse im Replikationssteckplatz zu Datenverlust kam.
Problem bei der Datenüberprüfung für Unicode-Datentypen.	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem bestimmte Unicode-Datentypen nicht richtig verglichen wurden, was zu falsch positiven Ergebnissen führte.
Redshift Target Timestamp-Spalte	Es wurde ein Problem mit der ColumnType Definition behoben, bei dem die Zeitstempel-Spaltentypen nicht korrekt festgelegt wurden
Konvertierung von S3-Ziel-Zeitstempeln	Es wurde ein Problem mit dem S3-Ziel-Parquet-Dateiformat behoben, bei dem keine Zeitstempelwerte verarbeitet wurden (diese Werte sollten auf dem Ziel in NULL konvertiert werden)
Reihenfolge der MySQL-Quell- und Ziel-LOB-Spalten	Es wurde ein Problem mit der Migration von MySQL-Quell- und -Zielspalten behoben. Jetzt verwendet DMS die Spalten-ID aus der Zieltabelle anstelle der Quelltabelle, um zu entscheiden, in welche Spalte wir die LOB-Daten schreiben müssen
Babelfish zielt auf Datetime-Datentypen ab	Es wurde ein Problem mit dem Babelfish-Ziel behoben, bei dem wir die Genauigkeit von Sekundenbruchteilen für die Datetime- und Time-Typen eingeschränkt haben, um Rundungsfehler zu beheben.
Fehler bei der MySQL 5.5-Aufgabe beim Lesen des Binglogs während der laufenden Replikation (CDC).	Ein Problem mit der MySQL 5.5-Quelle wurde behoben. Wir haben einen Wiederholungsmechanismus hinzugefügt, um zu verhindern, dass Aufgaben fehlschlagen, wenn DMS während der laufenden Replikation (CDC) binäre Protokollereignisse nicht lesen konnte.
Bei der Verwendung des Test-Dekodierungs-Plugins kam es zu Segfault und Speicherverlust in der PostgreSQL-Quelle.	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem bestimmte CDC-Ereignisse (Onging Replication) nicht korrekt analysiert wurden, wenn das test_decoding-Plugin für Postgres verwendet wurde.
DocumentDB Target: Einstellungen parallel anwenden	Es wurde ein Problem mit dem DocumentDB-Ziel mit der Einstellung für paralleles Anwenden behoben, das die Verwendung mehrerer Threads bei der Verwendung dieser Funktion verhinderte.
Oracle HCC Compression DIRECT INSERT	Es wurde ein Problem mit der Oracle HCC-Komprimierung DIRECT INSERT mit einem parallelen DML-Hinweis behoben, der zu fehlenden und doppelten Daten führte.
Oracle Binary Reader-Problem mit der Oracle-CPU vom Juli 2024	Es wurde ein Problem mit der Oracle-Quelle behoben. Die DMS-Aufgabe mit dem Binärlesegerät schlug aufgrund der Oracle-CPU vom Juli 2024 fehl
Babebfish Target UUID-Primärschlüssel	Es wurde ein Problem mit dem Babelfish-Ziel behoben, bei dem die DMS-Aufgabe beim Replizieren von Tabellen mit dem als UUID definierten Primärschlüssel fehlschlug.
DMS-Aufgaben zur fortlaufenden Replikation (CDC) schlugen fehl TaskRecoveryTableEnabled	Es wurde ein Problem mit `TaskRecoveryTableEnabled` Enabled behoben, bei dem DMS versucht, die Zielsystemtabelle zu aktualisieren, `awsdms_txn_state` nachdem die Zielverbindung beendet wurde.
Doppelte Datensätze in der PostgreSQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem einige Transaktionen zweimal repliziert wurden, wenn die Einstellung aktiviert war. TaskrecoveryTableEnabled
Problem mit der DMS S3-Replikation source/target	Es wurde ein Problem mit der S3-Quelle zum S3-Ziel behoben, bei dem die DMS-Aufgabe bei Volllast und laufender Replikation keine Daten replizierte.
Fehler bei der DMS S3-Quellaufgabe während der laufenden Replikation	Es wurde ein Problem für die S3-Quelle behoben, bei dem bei der DMS-Aufgabe während der laufenden Replikation für die DMS-Version 3.5.3 ein Segg-Fehler auftrat
DMS DB2-Quelle: ECA CcsidMapping	Es wurde ein Problem mit der DB2-Quelle mit CcsidMapping CCSID-Zuordnung behoben. ECA wird jetzt korrekt auf die Aufgabe angewendet, wenn die Codepage 0 ist und die Daten ordnungsgemäß migriert wurden
Replikation von serverlosen booleschen Werten von DMS Aurora PostgreSQL nach Redshift	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei der DMS-Migration von Aurora PostgreSQL zu Redshift Serverless ein Problem mit einem booleschen Wert auftrat.
Problem mit der Datenvalidierung bei bestimmten Datentypen	Die Datenvalidierung kann jetzt ungebundene Zeichen und TEXT-Datentypen präzise verarbeiten und so korrekte Validierungsergebnisse sicherstellen.
PostgreSQL-Quellproblem mit MAZ	Die PostgreSQL-Quellreplikation gewährleistet die Konnektivität bei Multi-AZ Failover-Ereignissen und verhindert so das Ausfallen von Aufgaben.
Problem mit der Datetime-Validierung von Babelfish	Bei der Datenvalidierung werden Datetime-Werte jetzt korrekt verglichen, wenn Babelfish als Ziel verwendet wird, wodurch die plattformübergreifende Kompatibilität verbessert wird.
Problem mit der Replikation der MySQL-Quellspalte	Die MySQL-Quellreplikation verarbeitet jetzt das Hinzufügen doppelter Spalten in der Mitte der Tabelle korrekt und verhindert so Arbeitsunterbrechungen.
Problem mit der Änderung der MySQL-Quellspalte	Bei der MySQL-Quellreplikation bleibt die Integrität der Spaltensequenz erhalten, wenn während CDC-Vorgängen mehrere Spalten hinzugefügt werden.
DynamoDB-LOB-Replikationsproblem	Die DynamoDB-Zielreplikation verarbeitet LOB-Daten jetzt während der CDC korrekt und gewährleistet so eine vollständige Datenübertragung.
Problem mit der booleschen Datenüberprüfung in PostgreSQL	Die PostgreSQL-Quelldatenvalidierung interpretiert nun boolesche Datentypzuordnungen korrekt und liefert genaue Vergleichsergebnisse.
Oracle hat ein erweitertes VARCHAR2-Datenkürzungsproblem	Die Oracle-Quellreplikation behält nachfolgende Leerzeichen in VARCHAR2 (4000) -Spalten bei, wenn die erweiterte Datentypunterstützung aktiviert ist.
Problem bei der DDL-Verarbeitung von sekundären Replikaten in SQL Server	Bei der SQL Server-Quellreplikation wird die Konnektivität während DDL-Vorgängen auf sekundären Replikaten aufrechterhalten, wodurch Taskunterbrechungen vermieden werden.
Problem bei der Behandlung von Sonderzeichen in Secret Manager	AWS Secrets Manager-Verbindungszeichenfolgen unterstützen jetzt Sonderzeichen unter Beibehaltung der Sicherheitsprotokolle.
MongoDB/Amazon DocumentDB-Problem mit doppeltem Schlüssel	Die Replikation von MongoDB und Amazon DocumentDB verhindert die Duplizierung von Datensätzen, die zuvor zu Key-Constraint-Fehlern geführt haben.
Problem mit der Oracle-Zeitstempelverarbeitung	Die Oracle-Quellreplikation verarbeitet Zeitstempelwerte in verschiedenen Sitzungszeitzonenkonfigurationen präzise.
Problem mit der Oracle-Datenkonvertierung	Die Oracle-Quellreplikation verarbeitet Datentypkonvertierungen jetzt robuster und verhindert so ORA-01460 Fehler und damit verbundene Aufgabenausfälle.
Testen Sie die DDL-Behandlung beim Dekodieren	AWS DMS ignoriert DDL-Anweisungen für Tabellen, die nicht in Tabellenzuordnungen konfiguriert sind, und verhindert so die unnötige Verarbeitung von Änderungen des Quelldatenbankschemas für nicht zugeordnete Tabellen.
Kürzung von Spalten aus SQL Server-Quellansichten	Bei der Migration von Daten aus der SQL Server-Quellansicht zu Zielendpunkten wird die Spaltenlänge korrekt beibehalten und keine Spalten werden gekürzt.
Problem mit dem primären Replikat „Immer aktiv“ von SQL Server	Es wurde ein Problem behoben, bei dem das primäre Replikat in den Always-On-Verfügbarkeitsgruppen von Microsoft SQL Server AWS DMS jetzt korrekt identifiziert wurde, wodurch frühere Fehler bei der Erkennung der Groß- und Kleinschreibung behoben wurden.
Problem bei der Verarbeitung numerischer PostgreSQL-Zieldaten	Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben bei der Migration ungebundener numerischer Datentypen zu PostgreSQL-Zielendpunkten fehlschlugen.
Problem bei der Zeichenverarbeitung bei der Datenüberprüfung	AWS DMS validiert jetzt CHAR- und VARCHAR-Daten bei Migrationen korrekt, wodurch falsch positive Berichte in Validierungsaufgaben vermieden werden.
Problem mit der parallelen Anwendung von Amazon Redshift LOB	AWS DMS verhindert Datenbeschädigungen in LOB-Daten (Large Object) bei parallelen Batch-Vorgängen, wenn Amazon Redshift als Zielendpunkt verwendet wird.
Datenvalidierung mit einem Problem mit dem Spaltenfilter	Validierungsfehler werden verhindert und Abfragen werden erfolgreich auf dem Amazon S3-Ziel ausgeführt, wenn Quellspaltenfilter auf die Datentypen VARCHAR, CHAR, DATE und DATETIME angewendet werden.
Problem mit der Persistenz der S3-Validierungsdaten	Bei der Verwendung von Amazon S3-Zielen werden während der gesamten Change Data Capture (CDC) -Vorgänge konsistente Datenvalidierungsstatus beibehalten.
Problem bei der Validierung der Zeichenkettenformatierung	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Datenüberprüfung aufgrund von Zeichenfolgenformatierungsfehlern beim Datensatzvergleich fehlschlug.
CDC-Migrationsproblem mit leeren DB2-Zeichenketten	Es wurde ein Problem behoben, bei dem leere VARCHAR-Werte aus IBM DB2 LUW-Quelldatenbanken bei Change Data Capture (CDC) -Vorgängen fälschlicherweise als NULL-Werte statt als leere Zeichenfolgen erfasst wurden.
Speicherverlust bei der Oracle-LOB-Suche	Speicherverlust an Oracle-Quellendpunkten bei LOB-Suchen behoben, wenn der vollständige LOB-Modus aktiviert ist. Dadurch werden kontinuierliches Speicherwachstum und Speicherausfälle bei Replikationsaufgaben mit LOB-Daten verhindert.
Problem bei der Überprüfung des kontoübergreifenden S3-Bucket-Zugriffs	Verbesserte Überprüfung der Inhaberschaft von S3-Buckets zur Verbesserung der Sicherheit bei der Verwendung von S3 als Migrationsziel oder -quelle.
Problem mit Speicherverlust bei der Datenvalidierung	Speicherleck bei der Datenvalidierung behoben. Dadurch wird verhindert, dass bei lang andauernden Validierungsaufgaben nicht genügend Arbeitsspeicher zur Verfügung steht.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.5.2

Neue Funktionen in AWS DMS 3.5.2
Neue Funktion oder Änderung	Description
Amazon Redshift-Datenvalidierung	AWS DMS unterstützt jetzt die Validierung von Daten in Amazon Redshift-Zielen.
Unterstützung für Microsoft SQL Server Version 2022 als Quelle und Ziel.	AWS DMS unterstützt jetzt die Verwendung von Microsoft SQL Server Version 2022 als Quelle und Ziel.
IBM Db2 LUW als Ziel	AWS DMS unterstützt jetzt IBM Db2 LUW als Ziel. Mithilfe von AWS DMS IBM Db2 LUW können Sie jetzt Live-Migrationen von IBM Db2 LUW zu IBM Db2 LUW durchführen.

AWS DMS Version 3.5.2 enthält die folgenden behobenen Probleme:

In der Wartungsversion von DMS 3.5.2 vom 29. Apr-2024
Behobenes Problem	Description
Segmentierte Volllast des IBM Db2-Ziels	Unterstützung für segmentierte Volllast mit IBM Db2 als Ziel hinzugefügt.
Amazon Timestream als Zieleinstellungen	Die Behandlung von ungültigen Zeitstempeleinstellungen und nicht unterstützten Tabellenoperationen für Timestream als Ziel wurde verbessert.
Die Aufgabe stürzt beim Spaltenfilter ab	Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe abstürzte, wenn ein Filter für eine Spalte verwendet wurde, die DMS mithilfe einer Transformationsregel dynamisch hinzufügte.
Protokollierung, Transaktionsauslagerungsdatei, Lesen	Es wurde eine Protokollierung hinzugefügt, um anzuzeigen, wenn DMS aus Transaktionsauslagerungsdateien liest.
S3 als Ziel mit `CdcInsertsAndUpdates`	Es wurde ein Problem für S3 als Ziel behoben, bei dem eine Aufgabe abstürzte, wenn sie `CdcInsertsAndUpdates` ist `true` und `PreserveTransactions` ist`true`.
Negative Operatoren im Quellfilter	Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Quellfilter-Operator, wenn er auf einen negativen Operator gesetzt war, ein falsches Verhalten aufwies, wenn für dieselbe Spalte eine Transformationsregel definiert war.
Protokollierung hinzugefügt, wenn DMS das Lesen aus der Quelle unterbricht	Die Protokollierung wurde verbessert, um anzuzeigen, wenn DMS das Lesen aus der Quelle vorübergehend unterbricht, um die Leistung zu verbessern.
Quellfilter mit Escape-Zeichen	Es wurde ein Problem bei Quellfiltern behoben, bei dem DMS während CDC Escape-Zeichen auf neu erstellte Tabellen anwendet.
PostgreSQL als Ziel, falsch replizierte Löschvorgänge	Es wurde ein Problem für PostgreSQL als Ziel behoben, bei dem DMS Löschungen als Nullwerte repliziert.
Verbesserungen bei der Protokollierung von Oracle als Quelle	Verbesserte Protokollierung für Oracle als Quelle, um irrelevante Fehlercodes zu entfernen.
Verbesserte Protokollierung der XMLTYPE-Einschränkungen	Die Protokollierung für Oracle als Quelle wurde verbessert, um anzuzeigen, dass DMS den vollständigen LOB-Modus für den Datentyp nicht unterstützt. `XMLTYPE`
MySQL-Datenverlust	Es wurde ein Problem für MySQL als Ziel behoben, bei dem beschädigte Spaltenmetadaten zu Aufgabenabstürzen oder Datenverlust führen konnten.
Der Filter wurde auf eine neue Spalte angewendet	Es wurde ein Problem beim Vollladen behoben, bei dem DMS einen Filter ignoriert, den eine Transformationsregel einer neuen Spalte hinzufügt.
S3 als Ziel: Validierungsproblem	Es wurde ein Problem für S3 als Ziel behoben, bei dem die Datenvalidierung bei der Migration mehrerer Tabellen mit unterschiedlichen Validierungspartitionierungsdefinitionen fehlschlug.
CDC-only Absturz der Aufgabe	Es wurde ein Problem bei CDC-only Aufgaben behoben, bei dem die Aufgabe abstürzte, wenn sie `TaskRecoveryTableEnabled` ist`true`.
Inkompatible Kollationen von MySQL nach MariaDB	Es wurde ein Problem bei Migrationen von MySQL zu MariaDB behoben, bei dem DMS MySQL v8-Tabellen nicht mit Sortierung migriert. `tf8mb4_0900_ai_ci`
Die Aufgabe stürzt ab mit `BatchApplyEnabled`	Es wurde ein Problem mit der Batch Apply-Funktion behoben, bei dem die Aufgabe unter bestimmten Bedingungen fehlschlug.
Keine UTF-8 Zeichen in Amazon DocumentDB	Unterstützung für UTF-8 Nicht-Zeichen für Amazon DocumentDB-Endpunkte hinzugefügt.
Die Batch Apply-Aufgabe stürzt ab	Es wurde ein Problem mit der Batch Apply-Funktion behoben, bei dem die DMS-Aufgabe beim Replizieren großer Transaktionen abstürzte.
Behandlung des Rollbacks von Db2-Transaktionen	Es wurde ein Problem für Db2 als Quelle behoben, bei dem DMS eine auf das Ziel replizierte, obwohl für die Quelle ein `INSERT` Rollback durchgeführt wurde.
Validierung mit Quellfiltern	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Validierung die Quellfilter nicht berücksichtigte.
Problem mit der AWS DMS MongoDB-Swap-Datei	Es wurde ein Problem mit der MongoDB-Quelle behoben, bei dem die DMS-Aufgabe nach dem AWS DMS Upgrade nicht fortgesetzt werden konnte, wenn die AWS DMS Swap-Datei vorhanden war.
JSON-Migrationsproblem von MySQL zu Amazon Redshift.	Es wurde ein Problem für eine MySQL-Quelle behoben, bei dem der JSON-Datentyp bei aktiviertem Batch Apply nicht richtig verarbeitet wurde.
CDC-Fehler in der MySQL 5.5-Quelle	Es wurde ein Problem für die MySQL-Quelle behoben, bei dem die CDC-Replikation mit MySQL Version 5.5 fehlschlug.
LOB-Migrationsproblem	Es wurde ein Problem bei der LOB-Migration behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe bei der Verarbeitung bestimmter Ereignistypen abstürzte.
Problem bei der Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die Validation-only Aufgabe bei bestimmten DDL-Ereignissen hängen blieb.
Problem bei der Datenvalidierung mit Filtern.	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die `HandleCollationDiff` Einstellung nicht angewendet wurde, wenn Filter vorhanden waren
Problem mit der SourceEnum MySQL-Codierung.	Es wurde ein Problem für die MySQL-Quelle behoben, bei dem UTF-16 codierte Enum-Werte nicht korrekt migriert wurden.
Warnung vor LOB-Kürzung bei SQL Server-Quelle	Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle wurde verbessert, sodass eine Warnung angezeigt wird, wenn das LOB während der CDC gekürzt wird.
Datenvalidierungsproblem bei Migrationen von SQL Server zu APG.	Es wurde ein Problem bei der Migration von SQL Server zu PostgreSQL behoben, bei dem bei der Datenvalidierung in bestimmten Situationen Fehlalarme gemeldet wurden.
`EmptyAsNull`ECA-Problem für Amazon Redshift-Ziel-CDC	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem die `EmptyAsNull` ECA nicht richtig funktionierte.
Verbesserung der Protokollierung für die SQL Server-Quelle	Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle wurde um den Wert der Speichereinheit erweitert.
Problem mit Speicherverlust	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Zielen, die CSV-Dateien zum Laden von Daten verwendeten, bei der AWS DMS Aufgabe ein Speicherverlust auftrat.
Amazon S3-Zielproblem	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem CdcMaxBatchInterval und das nicht berücksichtigt `CdcMinFileSize` wurde, wenn die `cdcInsertAndUpdateOnly` Einstellung aktiviert war.
Verbesserung der Protokollierung für das Kafka-Ziel	Verbesserte Protokollierung für Kafka Target
Verbesserung der Protokollierung für Oracle-Quellen.	Verbesserte Protokollierung für Oracle-Quellen mit Binärlesegerät zur korrekten Anzeige von Tabellen, die aufgrund fehlender Primärschlüssel übersprungen wurden.
Erweiterung der Protokollierung für die SQL Server-Quelle	Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle in der `AlwaysOn` Konfiguration wurde verbessert, um fehlende Berechtigungen korrekt anzuzeigen.
Verbesserung der Protokollierung für Migrationen mit deaktivierter DDL	Verbesserte Protokollierung für Migrationen mit deaktivierter DDL-Replikation, um auf unerwartete Zieltabellenstruktur hinzuweisen, nachdem sie außerhalb von geändert wurde. AWS DMS
Problem mit dem DB2-Ziel	Es wurde ein Problem für das Db2-Ziel behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlug, wenn die DMS-Statustabelle aktiviert war.
MongoDB/Amazon DocumentDB Secret Manger-Problem.	Es wurde ein Problem für MongoDB/Amazon DocumentDB-Endpunkte behoben, bei dem die Anmeldeinformationen nicht von Secret Manager abgerufen werden konnten, was zu einem Fehler führte.
Problem mit dem Endpunkt MongoDB/Amazon DocumentDB	Es wurde ein Problem für MongoDB/Amazon DocumentDB behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlug, wenn sie ParallelApply aktiviert war, während eine bestimmte Abfolge von Ereignissen repliziert wurde.
MongoDB/Amazon DocumentDB-Datenvalidierungsproblem	Es wurde ein Problem bei der Datenvalidierung von MongoDB/Amazon DocumentDB behoben, bei dem nach dem Erkennen von Datenunterschieden ein Fehler auftrat.
Verbesserung der Protokollierung für das Amazon Redshift-Ziel	Die Protokollierung für das Amazon Redshift-Ziel wurde verbessert, um detailliertere Informationen in die Standard-Protokollierungsstufe aufzunehmen.
Problem beim Absturz der Amazon S3-Zielaufgabe	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe abstürzte, nachdem die Alter Table DDL empfangen wurde, wenn diese `GlueCatalogGeneration` aktiviert war.
Problem bei der Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die Validierung von `NUL (0x00)` Zeichen fehlschlug.
Problem mit dem Babelsith-Endpunkt	Es wurde ein Problem für den Babelfish-Endpunkt behoben, bei dem Tabellennamen mit gemischter Groß- und Kleinschreibung gesperrt wurden.
Db2 LUC-Quellproblem mit Auswahlregeln.	Es wurde ein Problem mit der Db2-LUW-Quelle behoben, bei dem die Option „Tabellentyp“ in Auswahlregeln ignoriert wurde.
Das Amazon Redshift-Ziel hat ein Problem mit fehlenden Daten.	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem es zu Datenverlust kam, wenn der Wert unter `ParallelLoadThreads` bestimmten Bedingungen >0 war.
Verbesserung der Datenvalidierung für das Amazon Redshift-Ziel	Die Datenvalidierungsfunktion für das Amazon Redshift-Target wurde verbessert, sodass die Einstellung unterstützt `HandleCollationDiff` wird.
Problem mit der Validierung der Amazon S3-Zieldaten	Es wurde ein Problem bei der Amazon S3-Zieldatenvalidierung behoben, bei dem die Validierung fehlschlug, wenn die Tabelle keine anderen Spalten als die PK enthielt.
CloudWatch Metriken zur Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenvalidierungsfunktion behoben, bei dem die CloudWatch Metriken für die Validierung fehlten, was eine kurze Zeit in Anspruch nahm.
Die Option zur erneuten Überprüfung der Daten ist nicht verfügbar	Es wurde ein Problem mit der Funktion zur Datenüberprüfung behoben, bei dem die Option zur erneuten Überprüfung in bestimmten Situationen nicht verfügbar war.
Großes Problem bei der Transaktionsreplikation	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die maximale Anzahl von Ereignissen pro Transaktion unter bestimmten Bedingungen auf 201.326.592 begrenzt war.
Problem beim erneuten Laden der Tabelle	Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Neuladen mehrerer Tabellen abgebrochen wurde, wenn mindestens eine der Tabellen ungültig war.
Problem mit dem Verlust von MySQL-Quelldaten	Es wurde ein Problem bei der Migration von MySQL zu S3 behoben, bei dem das erste DML, das nach der DDL „Spalte hinzufügen“ ausgeführt wurde, nicht angezeigt wurde, was zu Datenverlust führte.
Problem mit Speicherverlust bei der Stapelanwendung	Ein Speicherverlust bei der Batch-Apply-Funktion, der unter bestimmten Bedingungen auftreten konnte, wurde behoben.
AWS DMS Problem beim Start der Aufgabe	Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Start einer AWS DMS Aufgabe sehr lange dauerte und nie abgeschlossen wurde.
Problem mit fehlenden Daten in der PostgreSQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem es aufgrund unbekannter Ereignisse im Replikationssteckplatz zu Datenverlust kam.
Reihenfolge der MySQL-Quell- und Ziel-LOB-Spalten	Es wurde ein Problem mit der Migration von MySQL-Quell- und -Zielspalten behoben. Jetzt verwendet DMS die Spalten-ID aus der Zieltabelle anstelle der Quelltabelle, um zu entscheiden, in welche Spalte wir die LOB-Daten schreiben müssen.
Die MySQL 5.5-Aufgabe schlägt beim Lesen des Binglogs während der laufenden Replikation (CDC) fehl.	Ein Problem mit MySQL 5.5 Source wurde behoben und ein Wiederholungsmechanismus hinzugefügt, um ein Fehlschlagen der Aufgabe zu verhindern, wenn DMS während der laufenden Replikation (CDC) binäre Log-Ereignisse nicht lesen konnte.
Segfault in der PostgreSQL-Quelle und Speicherverlust bei der Verwendung des Test-Dekodierungs-Plugins.	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL Source behoben, bei dem bestimmte CDC-Ereignisse (Onging Replication) nicht korrekt analysiert wurden, wenn das test_decoding-Plugin für Postgres verwendet wurde.
DocumentDB Target: Einstellungen parallel anwenden	Es wurde ein Problem mit dem DocumentDB-Ziel mit der Einstellung für paralleles Anwenden behoben, das die Verwendung mehrerer Threads bei der Verwendung dieser Funktion verhinderte.
Oracle HCC Compression DIRECT INSERT	Es wurde ein Problem mit der Oracle HCC-Komprimierung DIRECT INSERT mit einem parallelen DML-Hinweis behoben, der zu fehlenden und doppelten Daten führte.
Oracle Binary Reader-Problem mit der Oracle-CPU vom Juli 2024	Es wurde ein Problem mit Oracle Source behoben. Die DMS-Aufgabe mit dem Binärlesegerät schlug aufgrund der Oracle-CPU vom Juli 2024 fehl.
DMS-Aufgaben zur fortlaufenden Replikation (CDC) schlugen fehl TaskRecoveryTableEnabled	Es wurde ein Problem mit `TaskRecoveryTableEnabled` Enabled behoben, bei dem DMS versucht, die Zielsystemtabelle zu aktualisieren, `awsdms_txn_state` nachdem die Zielverbindung beendet wurde.
Doppelte Datensätze in der PostgreSQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem einige Transaktionen zweimal repliziert wurden, wenn die Einstellung aktiviert war. `TaskrecoveryTableEnabled`
Problem mit der DMS S3-Replikation source/target	Es wurde ein Problem mit der S3-Quelle zum S3-Ziel behoben, bei dem die DMS-Aufgabe bei Volllast und laufender Replikation keine Daten replizierte.
DMS DB2-Quelle: ECA CcsidMapping	Es wurde ein Problem mit der DB2-Quelle mit CcsidMapping CCSID-Zuordnung behoben. ECA wird jetzt korrekt auf die Aufgabe angewendet, wenn die Codepage 0 ist und die Daten ordnungsgemäß migriert wurden.
Replikation von serverlosen booleschen Werten von DMS Aurora PostgreSQL nach Redshift.	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei der DMS-Migration von Aurora PostgreSQL zu Redshift Serverless ein Problem mit einem booleschen Wert auftrat.
PostgreSQL-Quellproblem mit MAZ	PostgreSQL als Quellendpunkte sorgen jetzt für eine unterbrechungsfreie Replikation bei Multi-AZ Failover-Ereignissen und verhindern so das Ausfallen von Aufgaben.
Problem mit der Replikation der MySQL-Quellspalte	MySQL als Quellreplikation verarbeitet das Hinzufügen doppelter Spalten in der Mitte der Tabelle und verhindert so unerwartete Aufgabenunterbrechungen.
Problem mit der Änderung der MySQL-Quellspalte	MySQL als Quellreplikation wahrt die Integrität der Spaltensequenz, wenn während CDC-Vorgängen mehrere Spalten hinzugefügt werden.
Problem mit der booleschen Datenvalidierung in PostgreSQL	PostgreSQL als Quelldatenvalidierung interpretiert jetzt boolesche Datentypzuordnungen korrekt und liefert genaue Vergleichsergebnisse.
Oracle hat ein erweitertes VARCHAR2-Datenkürzungsproblem	Es wurde ein Problem für Oracle als Quelle behoben, bei dem nachfolgende Leerzeichen in VARCHAR2 (4000) -Spalten gekürzt wurden, wenn die erweiterte Datentypunterstützung verwendet wurde.
Problem bei der DDL-Verarbeitung von sekundären Replikaten in SQL Server	Bei der SQL Server-Quellreplikation wird die Konnektivität während DDL-Vorgängen auf sekundären Replikaten aufrechterhalten, wodurch Taskunterbrechungen vermieden werden.
Problem bei der Behandlung von Sonderzeichen in Secret Manager	AWS Secrets Manager-Verbindungszeichenfolgen unterstützen jetzt Sonderzeichen unter Beibehaltung der Sicherheitsprotokolle.
MongoDB/Amazon DocumentDB-Problem mit doppeltem Schlüssel	Die Replikation von MongoDB und Amazon DocumentDB verhindert die Duplizierung von Datensätzen, die zuvor zu Key-Constraint-Fehlern geführt haben.
Problem mit der Oracle-Zeitstempelverarbeitung	Die Oracle-Quellreplikation verarbeitet jetzt Zeitstempelwerte in verschiedenen Sitzungszeitzonenkonfigurationen präzise.
Problem mit der Oracle-Datenkonvertierung	Die Oracle-Quelle führte dazu, dass die AWS DMS Aufgabe während der Datentypkonvertierung mit einem ORA-01460 Fehler fehlschlug. Dieses Update verbessert die Verarbeitung von Datentypkonvertierungen, um Fehlschläge bei der Aufgabe zu verhindern.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.5.1

Änderung beim Umgang mit großen numerischen Werten für Streaming-Ziele

In AWS DMS Version 3.5.1 wurde die Art und Weise geändert, wie große Ganzzahlen und hochpräzise numerische Werte beim Streamen von Daten zu Zielen wie Kafka und Kinesis behandelt werden. Insbesondere wurde die interne Datentypdarstellung AWS DMS geändert und diese Werte als statt wie behandelt. INT64 INT8 Diese Verschiebung kann zu unterschiedlichen Datenformaten auf den Streaming-Endpunkten führen, insbesondere wenn die Werte die Grenzwerte von INT8 überschreiten. Folglich kann die Darstellung dieser numerischen Typen von ihrer vorherigen Formatierung abweichen, wenn sie an Ziele wie Kafka und Kinesis gestreamt werden, was sich möglicherweise auf nachgelagerte Systeme und Prozesse auswirkt, die die Daten von diesen Zielen verarbeiten.

Zusammenfassung der Änderung:

In früheren Versionen (z. B. 3.4. 7/3.4.6) wurden große Ganzzahlwerte als ganze Zahlen dargestellt.
Ab Version 3.5.1 können diese Werte in wissenschaftlicher Schreibweise (z. B.7.88129934789981E15) erscheinen, was möglicherweise zu Präzisions- und Formatierungsunterschieden führt.

Betroffene Datentypen

Die jüngste Änderung wirkt sich auf die Darstellung verschiedener numerischer Typen aus, wenn sie an Endpunkte wie Kafka und Kinesis gestreamt werden. Die betroffenen Typen sind:

Große Integer-Typen (z. B.bigint)
Floating-point Typen (FLOAT, DOUBLE)
High-precision Dezimaltypen (DECIMAL, NUMERIC)

Betroffene Szenarien:

Migrationen mit voller Auslastung zu Streaming-Zielen
Ändern Sie Data Capture (CDC) auf Streaming-Ziele

Diese Änderung wirkt sich insbesondere auf Streaming-Endpunkte wie Kafka und Kinesis aus, Ziele, die nicht gestreamt werden, bleiben davon unberührt.

Um dieser Änderung entgegenzuwirken, können Sie eine Datentyptransformation implementieren, die zur vorherigen Formatierung zurückkehrt und große Zahlen als Ganzzahlen darstellt. Beachten Sie jedoch, dass diese Problemumgehung möglicherweise nicht für alle Szenarien geeignet ist, da sie möglicherweise zu Einschränkungen oder Kompatibilitätsproblemen führen kann.

Empfehlungen:

Testen Sie Ihren speziellen Anwendungsfall in einer Nicht-Produktionsumgebung, bevor Sie AWS DMS Version 3.5.1 oder höher bereitstellen, um die Auswirkungen dieser Änderung zu identifizieren und zu beheben.
Betroffene Kunden können gegebenenfalls die Problemumgehung zur Transformation des Datentyps implementieren, um bei großen Zahlen als Ganzzahlen zur vorherigen Formatierung zurückzukehren. Dieser Ansatz ist jedoch möglicherweise nicht für alle Szenarien geeignet.

Wir überprüfen dieses Verhalten, um in zukünftigen Versionen eine konsistente Verarbeitung von Datentypen auf allen Endpunkten sicherzustellen.

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS Database Migration Service (AWS DMS) Version 3.5.1 eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Unterstützung für PostgreSQL 15.x	AWS DMS Version 3.5.1 unterstützt PostgreSQL Version 15.x. Weitere Informationen erhalten Sie unter Verwenden von PostgreSQL als Quelle und Verwenden von PostgreSQL als Ziel.
Unterstützung für Amazon-DocumentDB-Elastic-Cluster mit Sharded Collections	AWS DMS Version 3.5.1 unterstützt Amazon DocumentDB Elastic Clusters mit Sharded Collections. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon DocumentDB als Ziel für den AWS Database Migration Service verwenden.
Amazon Redshift Serverless als Ziel	Unterstützung für die Verwendung von Amazon Amazon Redshift Serverless als Zielendpunkt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer Amazon Redshift Redshift-Datenbank als Ziel für AWS Database Migration Service.
Babelfish-Endpunkteinstellungen	Verbesserte PostgreSQL-Zielendpunkteinstellungen für die Bereitstellung von Babelfish-Unterstützung. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer PostgreSQL-Datenbank als Ziel für AWS Database Migration Service.
Offene Transaktionen in Oracle-Quelle	AWS DMS 3.5.1 verbessert die Methode zur Behandlung offener Transaktionen, wenn eine CDC-Only Aufgabe von der Startposition aus für eine Oracle-Quelle gestartet wird. Weitere Informationen finden Sie unter `OpenTransactionWindow` im Abschnitt Endpunkteinstellungen bei Verwendung von Oracle als Quelle für AWS DMS.
Amazon Timestream als Ziel	Unterstützung für die Verwendung von Amazon Timestream als Zielendpunkt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von Amazon Timestream als Ziel für AWS Database Migration Service.

AWS DMS Version 3.5.1 enthält die folgenden behobenen Probleme:

Behobenes Problem	Description
Umgang mit Änderungen bei großen numerischen Werten	Die Darstellung großer numerischer Werte auf Streaming-Zielen wurde aktualisiert. Einzelheiten zu möglichen Auswirkungen finden Sie in der Dokumentation „Umgang mit großen numerischen Werten in Streaming-Zielen“.
Oracle als Quelle für die Zunahme inaktiver Sessions	Es wurde ein Problem für die Oracle-Quelle behoben, bei dem die Anzahl inaktiver Sitzungen für CDC-only Aufgaben kontinuierlich zunahm, was zu der folgenden Ausnahme führte:`ORA-00020: maximum number of processes exceeded on the source database`.
Replizieren von UPDATE-Änderungen an DocumentDB	Es wurde ein Problem für DocumentDB als Ziel behoben, bei dem UPDATE-Anweisungen in einigen Szenarien nicht korrekt repliziert wurden.
Validation-only Aufgabe	Die Fehlerbehandlung für die Datenüberprüfungsfunktion wurde verbessert, sodass die Aufgabe ordnungsgemäß fehlschlägt, wenn die Datenüberprüfung für reine Validierungsaufgaben deaktiviert ist.
Amazon Redshift-Replikation nach Beendigung der Verbindung	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem die DMS-Aufgabe nicht erneut versuchte, Änderungen auf das Ziel anzuwenden, wenn das Ziel nach Beendigung der Verbindung einen Wert über Null `ParallelApplyThreads` gesetzt hatte, was zu Datenverlust führen würde.
Replikation von MySQL-Text zu Mediumtext	Ein Problem bei der Replikation von Mediumtext-Datentypen von MySQL nach MySQL im Full-LOB-Modus wurde behoben.
Die CDC-Aufgabe wird mit rotiertem Schlüssel nicht repliziert	Es wurde ein Problem behoben, bei dem DMS-Aufgaben so `BatchApplyEnabled` eingestellt waren, `true` dass DMS die Replikation von Daten einstellte, nachdem Secrets Manager das Passwort geändert hatte.
MongoDB/DocumentDB Problem mit der Segmentierung	Es wurde ein Problem für die MongoDB/DocDB-Quelle behoben, bei dem die Bereichssegmentierung nicht richtig funktionierte, wenn die Primärschlüsselspalte einen großen Wert enthielt.
Oracle-Datenvalidierung ungebundener numerischer Werte	Es wurde ein Problem für das Oracle-Ziel behoben, bei dem DMS einen Wert mit ungebundenem Datentyp `STRING` bei der `NUMERIC` Datenvalidierung als a erkannte.
SQL Server-Datenüberprüfung	Es wurde ein Problem für SQL Server-Endpunkte behoben, bei dem bei der DMS-Datenüberprüfung eine ungültige SQL-Anweisung erstellt wurde.
MongoDB Auto-Segementation	Die Funktionalität der automatischen Partitionierung von Daten bei der parallelen Migration von Dokumenten aus MongoDB als Quelle wurde verbessert.
Amazon-S3-Apache-Parquet-Format	Es wurde ein Problem behoben, so dass Apache-Parquet-Dateien, die in S3 als Ziel geschrieben wurden, mit Python mit Apache Arrow C++ angezeigt werden können.
Umgang mit PostgreSQL als Quell-DDL	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem nicht unterstützte DDL-Operationen nicht korrekt ignoriert werden.
PostgreSQL-`timestamptz`-Datenfehler	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL-zu-PostgreSQL-Migrationen behoben, bei dem der Zeitstempel mit Zeitzonendaten nicht richtig migriert wird, wenn Batch Apply während CDC aktiviert ist.
Fehler bei der Validierung von Oracle zu PostgreSQL	Es wurde ein Problem mit Migrationen von Oracle zu PostgreSQL behoben, bei dem die Datenvalidierung für den Datentyp NUMERIC(38,30) fehlschlägt.
Fehler bei erweiterten Oracle-Datentypen	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle behoben, bei dem der erweiterte Varchar-Datentyp gekürzt wird.
Kombinieren von Filteroperatoren	Es wurde ein Problem mit der Spaltenfilterfunktion behoben, bei dem der Nullspaltenoperator nicht mit anderen Operatortypen kombiniert werden kann.
CDC-Latenz aufgrund übermäßiger Protokollierung.	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem eine übermäßige Protokollierung von Pglogical-Plug-in-Warnungen zu einer Latenz der Quell-CDC führt.
Bi-directional Umgang mit der Replikation von Create Table DDL	Es wurde ein Problem bei der bidirektionalen Replikation von PostgreSQL zu PostgreSQL behoben, bei dem die DDL-Änderung „Create Table DDL“ nicht korrekt repliziert wird.
CDC-Fehler bei der Verwendung von Filtern	Es wurde ein Problem mit dem Filter-Feature behoben, durch das die CDC-Replikation fehlschlug.
Validierung des Host-Namens der Zertifizierungsstelle für Kafka-Endpunkte	Die Funktionalität von Kafka-Endpunkten wurde um die Option erweitert, die Host-Namen-Validierung der Zertifizierungsstelle zu deaktivieren (`SslEndpointIdentificationAlgorithm`).
IBM-Db2-LUW-Validierung	Es wurde ein Problem behoben, durch das die Datentypen Datum, Zeitstempel und Uhrzeit der Db2-LUW-Quelle bei der Datenvalidierung nicht richtig behandelt wurden.
S3-Validierung	Es wurde ein Problem mit Migrationen von Db2 LUW zu S3 behoben, bei dem die Validierungsfunktion den Datentyp timestamp(0) nicht richtig behandelt.
Fehler beim Neustart einer DMS-Aufgabe	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe nicht neu gestartet werden konnte und keine relationalen Ereignisse verarbeiten konnte, wenn das pglogical-Plugin verwendet wurde.
SQL-Server-Validierung des HIERARCHY-Datentyps	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem die Validierung des HIERARCHY-Datentyps fehlschlägt.
SQL-Server-Zeichenfolgen mit Steuerzeichen	Es wurde ein Problem mit der SQL Server-Quelle behoben, bei dem Zeichenfolgen mit Steuerzeichen nicht korrekt repliziert wurden.
Amazon Redshift mit Secrets Manager	Es wurde ein Problem mit dem Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem das Testen des Endpunkts bei Verwendung von Secrets Manager fehlschlug.
Inkonsistenz der ParallelLoadThreads MySQL-Einstellungen	Es wurde ein Problem mit MySQL als Ziel behoben, bei dem die `ParallelLoadThreads`-Einstellung nach Änderungen der Aufgabeneinstellungen nicht korrekt beibehalten wird.
Fehler bei der Zuordnung von PostgreSQL zu Oracle-Datentypen	Es wurde ein Problem mit Migrationen von PostgreSQL zu Oracle behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlägt, wenn vom Datentyp TEXT zum Datentyp VARCHAR2(2000) repliziert wurde.
Datenvalidierung von Oracle zu PostgreSQL	Es wurde ein Problem mit Migrationen von Oracle zu PostgreSQL behoben, bei dem bei der Datenvalidierung falsch positive Ergebnisse gemeldet werden, wenn NULL-Zeichen als SPACE-Zeichen repliziert werden.
SQL Server-Quelle in der Konfiguration AlwaysOn	Es wurde ein Problem mit der SQL Server-Quelle in der AlwaysOn Konfiguration behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe fehlschlug, wenn der Replikatname nicht genau mit dem tatsächlichen Servernamen übereinstimmte.
Fehler beim Oracle-Quellendpunkttest	Es wurde ein Problem mit der Oracle-Quelle behoben, bei dem der AWS DMS Endpunktverbindungstest aufgrund unzureichender Rechte beim Abrufen der Oracle-Session-ID (SID) fehlschlug.
CDC nimmt keine neuen Tabellen auf	Es wurde ein Problem mit CDC-only Aufgaben behoben, bei dem Tabellen, die nach dem Start der Aufgabe auf der Quelle erstellt wurden, in einigen Fällen nicht repliziert wurden.
Offene Transaktionen in Oracle als Quelle	Die Methode zur Behandlung offener Transaktionen, wenn eine CDC-Only Aufgabe von der Startposition aus für eine Oracle-Quelle gestartet wurde, wurde verbessert.
Problem mit fehlenden Daten	Es wurde ein Problem behoben, bei dem Daten bei der Fortsetzung einer Aufgabe fehlen, wenn diese beendet wird, nachdem zwischengespeicherte Änderungen angewendet wurden (`StopTaskCachedChangesApplied`-Option auf „true“ gesetzt). Dieses Problem konnte in seltenen Fällen auftreten, AWS DMS wenn Änderungen auf der Festplatte der AWS DMS Replikationsinstanz aufgrund eines hohen Änderungsvolumens an der Quelle im Cache gespeichert werden.
Problem bei der Datenvalidierung beim erweiterten Datentyp	Es wurde ein Problem bei der Datenvalidierung von PostgreSQL zu Oracle behoben, bei dem die Validierung für erweiterte Datentypen fehlschlägt.
Problem mit der Datenvalidierung bei inkonsistenter Zeichenkodierung	Es wurde ein Problem bei der Datenvalidierung von SQL Server zu PostgreSQL behoben, bei dem die Validierung fehlschlägt, wenn die Zeichenkodierung zwischen Quelle und Ziel inkonsistent ist.
Problem bei der Datenüberprüfung ORA-01455	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei der Validierung ein ORA-01455 Fehler auftrat, wenn ein PostgreSQL einem `integer` Oracle zugeordnet wurde. `number(10)`
Unterstützung von SQL Server `IDENTITY`	Es wurde ein Problem bei der Datenreplikation von SQL Server zu SQL Server behoben, bei dem die Migration von Identitätsspalten fehlschlägt, wenn die Zielspalte die Eigenschaft `IDENTITY` hat.
Zeichensatzproblem bei ALTER-Anweisungen	Es wurde ein Problem bei der Replikation von MySQL zu MySQL behoben, bei dem der Zeichensatz auf UTF16 AWS DMS geändert wurde, wenn eine Anweisung während CDC migriert wurde. `ALTER`
Unterstützung für Datentypen von PostgreSQL nach Amazon Redshift Spatial	Es wurde Unterstützung für den `spatial`-Datentyp bei der Migration von PostgreSQL zu Amazon Redshift hinzugefügt.
GZIP-Komprimierung von .parquet-Dateien	Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS .parquet-Dateien mit GZIP-Komprimierung mit S3 als Ziel nicht generiert werden konnten.
MongoDB/DocDB Migration der Quelle	Es wurde ein Problem behoben, bei dem einige Partitionen AWS DMS nicht aus einer MongoDB-Quelle migriert wurden.
Problem mit Statistiken in Tabelle	Es wurde ein Problem behoben, bei dem Tabellenstatistiken nicht angezeigt werden, wenn mindestens eine der Aufgaben auf der Replikations-Instance mehr als 1 001 Tabellen enthält.
Die Tabelle wird für IBM Db2 LUW-Versionen 10.1.0 und niedriger gesperrt	Es wurde ein Problem mit der Db2-LUW-Quelle behoben, bei dem die Tabellenmigration mit dem Fehler `TYPESTRINGUNITS is not valid` unterbrochen wird, wenn die Quelldatenbankversion 10.1.0 oder niedriger ist.
MongoDB-Partitionierungsproblem	Es wurde ein Problem behoben MongoDB/DocDB , bei dem ein oder mehrere Segmente der Quellpartition fehlen.
MongoDB-Partitionierungsproblem	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Segmentierung auf der Grundlage einer Spalte mit dem Typ NumberLong () aufgrund eines Fehlers bei der Typkonvertierung fehlschlägt.
MongoDB-Partitionierungsproblem	Verbesserte Autosegmentierungsleistung für große Datensätze mit MongoDB als Quelle.
MongoDB-Treiberversion	Der MongoDB-Treiber wurde auf 1.20.0 herabgestuft, um die MongoDB-Versionen 3.6 und niedriger weiterhin zu unterstützen.
Amazon-S3-Apache-Parquet-Zeitstempel-Datentyp	Ein Problem für Amazon S3 Parquet Target wurde behoben. AWS DMS stellt jetzt den Formatparameter so ein `isAdjustedToUTCtrue`, dass er dem Verhalten in früheren Versionen von entspricht AWS DMS.
Amazon Redshift als Zielkopierbefehl	Es wurde ein Problem für Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem der Kopierbefehl für große Tabellen beim Kopieren von Daten von Amazon S3 zu Amazon Redshift fehlschlägt.
PostgreSQL-Geometriedatentypen	Es wurde ein Problem bei Migrationen von PostgreSQL zu PostgreSQL behoben, bei dem die Migration bei großen Geometriedatentypen fehlschlägt.
Oracle zu PostgreSQL XML	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei der Migration bei der Replikation von Oracle zu PostgreSQL zusätzlicher Speicherplatz auf XML hinzugefügt wird.
Aktualisierung des Ziel-Checkpoints in unterstützten Engines	AWS DMS aktualisiert jetzt den Ziel-Checkpoint in der `awsdms_txn_state` Tabelle in der Zieldatenbank.
MongoDB/DocDB Datensätze wurden an die falsche Sammlung gesendet	Es wurde ein Problem behoben MongoDB/DocDB , bei dem Daten an die falsche Zielsammlung gesendet wurden.
Auswahl einer neuen Oracle-Quelltabelle mit EscapeCharacter Endpunkteinstellung	Es AWS DMS wurde ein Problem für die Oracle-Quelle behoben, bei dem nur dann neue Tabellen für die Replikation abgerufen wurden, wenn die Aufgabe gestoppt und wieder aufgenommen wurde, während die `EscapeCharacter` Endpunkteinstellung festgelegt war.
CDC-Wiederherstellungsprüfpunkt	Es wurde eine zwischen dem Zieldatenspeicher und der AWS DMS -Konsole beobachtete Inkonsistenz beim CDC-Wiederherstellungsprüfpunkt behoben.
Nur-CDC-Validierungsaufgaben	Es wurde ein Problem mit Nur-CDC-Validierungsaufgaben behoben, bei denen die Aufgabe nur bei der CDC-Validierung fehlschlägt, selbst wenn alle Tabellen in der Aufgabe fehlschlagen.
Validierungsverhalten bei Problemen mit Quell- oder Zielverbindungen	Es wurde ein Problem mit der Datenvalidierung behoben, AWS DMS bei dem Tabellen in der Quelle oder im Ziel gesperrt wurden, wenn die Verbindung unterbrochen wurde.
Falsche positive Ergebnisse bei der Datenvalidierung von Oracle zu PostgreSQL	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfung von Oracle nach PostgreSQL behoben, bei dem falsch positive Ergebnisse AWS DMS gemeldet wurden. Der Grund dafür ist, dass die Unterschiede bei der Repräsentation von NULL-Zeichen in der Quelle auf dem ziel nicht mit textbasierten Datentypen außer VARCHAR berücksichtigt werden.
Datenkürzung von Oracle zu PostgreSQL	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle und PostgreSQL als Ziel behoben, bei dem AWS DMS Daten für NVARCHAR-Spalten mit der Oracle-Einstellung `NLS_NCHAR_CHARACTERSET` auf `AL16UTF16` kürzt.
Datenvalidierungsfehler	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfung behoben, bei dem ein `unable to create where filter clause`-Fehler ausgelöst wird, wenn sowohl die Quellenfilterung als auch eine Transformationsregel zum Hinzufügen von Spalten verwendet werden.
Amazon Redshift-Zielfehlerbehandlung	Es wurde ein Problem mit Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem die Fehlerbehandlung nicht wie konfiguriert funktionierte, wenn für die CDC-Aufgabe die `ParallelApplyThreads` Aufgabeneinstellung auf einen Wert größer als Null gesetzt war.
Kommunikationsfehler bei Oracle als Quelle	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle behoben, bei dem die Aufgabe im Status `RUNNING` verbleibt, aber nach einem Kommunikationsfehler keine Daten migrieren kann.
Die CDC-Tabelle wird aufgrund von Spaltenfiltern gesperrt	Es wurde ein Problem mit Volllast-plus-CDC-Aufgaben behoben, bei dem eine Tabelle während der CDC-Phase gesperrt wird, wenn Spaltenfilter angewendet werden.
S3-Zieldatenvalidierungsfehler für Sonderzeichen	Es wurde ein Problem mit der S3-Zieldatenvalidierung behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlägt, wenn der Tabellenname ein anderes Sonderzeichen als einen Unterstrich enthält.
MongoDB-Quelle: Volllast und CDC-Fehler	Es wurde ein Problem mit MongoDB als Quelle behoben, bei dem eine Volllast-plus-CDC-Aufgabe bei der Verarbeitung von Cache-Ereignissen während der Migration einer großen Sammlung fehlschlägt.
Upgrade-Problem mit `BatchApplyEnabled`-Einstellung auf „true“	Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe, bei der die `BatchApplyEnabled` Aufgabeneinstellung auf „Wahr“ gesetzt war, in einigen Fällen nach der Migration von AWS DMS Version 3.4.6 auf 3.5.1 fehlschlug.
SQL AlwaysOn Server-Quelle mit Sortierung unter Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung	Es wurde ein Problem mit SQL Server AlwaysOn als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe bei der Sortierung unter Berücksichtigung der Groß- und Kleinschreibung fehlschlug.
MySQL-Quellaufgabe hängt	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe hängen bleibt, anstatt fehlzuschlagen, wenn die Quelle nicht richtig konfiguriert ist.
Vollastaufgabenfehler bei S3-Quelle	Es wurde ein Problem mit S3 als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe nach dem Upgrade von AWS DMS Version 3.4.6 oder 3.4.7 auf Version 3.5.1 bei der Wiederaufnahme fehlschlug.
PostgreSQL-Quelle, bei der CaptureDDLS auf „false“ gesetzt ist	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem DDLs nicht richtig behandelt werden, wenn die `CaptureDDLs`-Endpunkteinstellung auf „false“ gesetzt ist.
Absturz der Oracle-Quellaufgabe bei Fortsetzung	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe bei der Fortsetzung aufgrund falscher Daten im Spaltennamen abstürzt.
Fehler bei der LOB-Suche in der MySQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem eine LOB-Suche fehlschlägt, wenn die `ParallelApplyThreads`-Aufgabeneinstellung auf einen Wert größer als Null gesetzt ist.
Unlogischer LSN-Fehler in der SQL-Server-Quelle	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe nach dem Upgrade von AWS DMS Version 3.4.7 auf Version 3.5.1 mit einem `illogical LSN sequencing state error` Fehler fehlschlug.
PostgreSQL-Quelle mit pglogical	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe, die das pglogical-Plugin verwendet, fehlschlägt, wenn die Aufgabe angehalten, eine Tabelle aus den Auswahlregeln entfernt, die Aufgabe fortgesetzt und Änderungen an der entfernten Tabelle vorgenommen werden.
Aurora MySQL – falscher Wiederherstellungs-Checkpoint.	Es wurde ein Problem bei Aurora MySQL als Quelle behoben, bei dem aufgrund eines Aurora-Failovers oder eines Stop-and-Starts der Aurora-Quelle ein falscher Wiederherstellungs-Checkpoint gespeichert wird.
Absturz von SQL Server als Quellaufgabe.	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe abstürzt, wenn `SafeguardPolicy` auf `RELY_ON_SQL_SERVER_REPLICATION_AGENT` eingestellt ist.
Falsches Datentyp-Casting mit MySQL als Ziel	Es wurde ein Problem bei MySQL als Ziel behoben, bei dem die CDC-Replikation aufgrund einer falschen Datentypumwandlung in der Stapelanwendungsphase fehlschlägt.
Aufgabe schlägt fehl, wenn CaptureDDLs für PostgreSQL als Quelle auf „false“ gesetzt ist.	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem eine Aufgabe fehlschlägt, weil eine DDL als DML behandelt wird, wenn die Endpunkteinstellung `CaptureDDLs` auf `false` gesetzt ist.
Absturz einer leeren MongoDB-Sammlung	Es wurde ein Problem mit MongoDB als Quelle behoben, bei dem die Aufgabe aufgrund einer leeren Sammlung abstürzt..
Amazon Redshift als Ziel, die Aufgabe beim Vollladen abzustürzen	Es wurde ein Problem für Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem eine Aufgabe während der Volllastphase abstürzte, wenn die Kontrolltabelle für den Wiederherstellungs-Checkpoint aktiviert war.
S3 zu S3 – keine Datenbewegung.	Es wurde ein Problem bei der S3-zu-S3-Replikation behoben, bei AWS DMS dem die Daten nicht repliziert wurden, wenn das nicht angegeben `bucketFolder` wurde.
CDC-Latenz mit `GlueCatalogGeneration`-Einstellung auf `true`	Es wurde ein Problem mit S3 als Ziel behoben, bei dem eine übermäßige Latenz auftritt, wenn `GlueCatalogGeneration` auf `true` gesetzt ist.
Datenverkürzung bei Oracle als Ziel	Es wurde ein Problem mit Oracle als Ziel behoben, bei dem Daten in AWS DMS VARCHAR2-Spalten abgeschnitten wurden.
Verhalten des Unterstrichs als Platzhalter in PostgreSQL	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem das Verhalten des Platzhalters '_' in den Auswahlregeln nicht wie dokumentiert funktioniert.
Problem mit leerem WAL-Header bei PostgreSQL als Quelle.	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem die Aufgabe aufgrund eines leeren WAL-Headers fehlschlägt, der vom Replikations-Slot empfangen wird.
MySQL oder MariaDB als Quelle mit komprimierten Binärprotokollen	Es wurde ein Problem für MySQL und MariaDB als Quellen behoben, bei dem keine korrekte Fehlermeldung ausgegeben wurde, als eine BINLOG-Komprimierung erkannt wurde. AWS DMS
Sonderzeichen bei der S3-Datenvalidierung	Die S3-Datenvalidierung zur Verarbeitung von Sonderzeichen in Primär- und Nicht-Primärschlüsselspalten wurde verbessert.
Irreführende Task-Log-Einträge mit Amazon Redshift als Ziel.	Es wurde ein Problem für Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem irreführende Einträge im Aufgabenprotokoll enthalten waren, die Fehler bei der Batch-Apply-Anweisung bei UPDATES und DELETES meldeten.
Absturz der Migrationsaufgabe von SQL Server zu S3.	Es wurde ein Problem bei Migrationen von SQL Server zu S3 behoben, bei dem die Aufgabe beim Anwenden zwischengespeicherter Änderungen abstürzt.
Fehler mit fehlenden Daten bei Stapelanwendungen.	Es wurde ein Problem mit dem Feature „Stapelanwendung“ behoben, bei dem ein Fehler beim Anwenden eines Stapels zu fehlenden Daten führen kann.
Verbesserung der Protokollierung für die SQL Server-Quelle	Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle wurde verbessert, um den Wert der Speichereinheit einzubeziehen. Die Protokollierung für die SQL Server-Quelle in der `AlwaysOn` Konfiguration wurde verbessert, um fehlende Berechtigungen korrekt anzuzeigen.
Verbesserung der Protokollierung für Kafka Target	Es wurden mehrere Verbesserungen bei der Protokollierung eingeführt, um die Sichtbarkeit des Kafka-Ziels zu verbessern und die Problembehandlung zu erleichtern.
Verbesserung der Protokollierung für Oracle-Quellen.	Verbesserte Protokollierung für Oracle-Quellen mit Binärlesegerät zur korrekten Anzeige von Tabellen, die aufgrund fehlender Primärschlüssel übersprungen wurden.
Erweiterung der Protokollierung für Migrationen mit deaktiviertem DDL	Verbesserte Protokollierung für Migrationen mit deaktivierter DDL-Replikation, um auf unerwartete Zieltabellenstruktur hinzuweisen, nachdem sie außerhalb von geändert wurde. AWS DMS
Verbesserung der Protokollierung für die unterbrochene Quellerfassung.	Die Protokollierung wurde verbessert, um die Situation bei der unterbrochenen Quellerfassung besser zu erklären.
Verbesserung der Protokollierung für Swap AWS DMS	Verbesserte Protokollierung, um anzuzeigen, wann aus internen Swap-Dateien gelesen AWS DMS wird.
Verbesserung der Protokollierung für das Amazon Redshift-Ziel	Die Protokollierung für das Amazon Redshift-Ziel wurde verbessert, um detailliertere Informationen in die Standard-Protokollierungsstufe aufzunehmen.
Verbesserung der Protokollierung für den Metadaten-Manager	Verbesserte Protokollierung zur Meldung von Problemen mit Tabellenmetadaten auf der Ebene der Informationsprotokollierung, um die Problembehandlung zu vereinfachen.
Verbesserung der Datenvalidierung für Amazon Redshift Target	Die Datenvalidierungsfunktion für das Amazon Redshift-Target wurde verbessert, sodass die Einstellung unterstützt `HandleCollationDiff` wird.
Die Option zur erneuten Überprüfung der Daten ist nicht verfügbar	Es wurde ein Problem mit der Funktion zur Datenüberprüfung behoben, bei dem die Option zur erneuten Überprüfung in bestimmten Situationen nicht verfügbar war.
Problem beim erneuten Laden der Tabelle	Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Neuladen mehrerer Tabellen abgebrochen wurde, wenn mindestens eine der Tabellen ungültig war.
JSON-Migrationsproblem von MySQL zu Amazon Redshift.	Es wurde ein Problem für eine MySQL-Quelle behoben, bei dem der JSON-Datentyp bei aktiviertem Batch Apply nicht richtig verarbeitet wurde.
Problem mit der Spaltenfilterung	Es wurde ein Problem mit der Spaltenfilterfunktion behoben, bei dem Filter während FL nicht korrekt auf neu hinzugefügte Spalten angewendet wurden.
Problem mit der Db2-LUC-Quelle mit Auswahlregeln.	Es wurde ein Problem mit der Db2-LUW-Quelle behoben, bei dem die Option „Tabellentyp“ in Auswahlregeln ignoriert wurde.
Problem mit der Datenüberprüfung bei gefilterten Aufgaben.	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem Filter bei der Datenvalidierung nicht berücksichtigt wurden.
Problem bei der LOB-Migration	Es wurde ein Problem bei der LOB-Migration behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe bei der Verarbeitung bestimmter Ereignistypen abstürzte.
Problem bei der Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die Validation-only Aufgabe bei bestimmten DDL-Ereignissen hängen blieb.
Problem bei der Datenvalidierung mit Filtern	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die `HandleCollationDiff` Einstellung nicht angewendet wurde, wenn Filter vorhanden waren
Problem mit der SourceEnum MySQL-Codierung.	Es wurde ein Problem für die MySQL-Quelle behoben, bei dem UTF-16 codierte Enum-Werte nicht korrekt migriert wurden.
Problem mit der Datenüberprüfung bei Migrationen von SQL Server zu APG.	Es wurde ein Problem bei der Migration von SQL Server zu PostgreSQL behoben, bei dem bei der Datenvalidierung in bestimmten Situationen Fehlalarme gemeldet wurden.
EmptyAsNull ECA-Problem für das Amazon Redshift-Ziel-CDC	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem die EmptyAsNull ECA nicht richtig funktionierte.
Problem mit Speicherleck	Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Zielen, die CSV-Dateien zum Laden von Daten verwendeten, bei der DMS-Aufgabe ein Speicherverlust auftrat.
Transformationsregeln mit Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenvalidierungsfunktion behoben, bei dem Transformationsregeln ignoriert wurden, wenn Überschreibungsregeln existierten.
S3-Zielproblem	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem `CdcMaxBatchInterval` und das nicht berücksichtigt `CdcMinFileSize` wurde, wenn die `cdcInsertAndUpdateOnly` Einstellung aktiviert war.
Problem mit dem MySQL-Ziel	Es wurde ein Problem für das MySQL-Ziel behoben, bei dem beschädigte Spaltenmetadaten möglicherweise zum and/or Datenverlust bei einem AWS DMS Taskabsturz führen konnten.
Problem bei der Datenüberprüfung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem der Validierungsvorgang bei jeder Tabellenunterbrechung vorzeitig beendet wurde.
Problem mit der Batch-Anwendung in Oracle Target	Es wurde ein Problem für das Oracle-Ziel behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe abstürzte, wenn Batch Apply aktiviert war.
Problem bei der Validierung der Amazon S3-Zieldaten.	Es wurde ein Problem bei der Amazon S3-Zieldatenvalidierung behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlug, weil Athena die Tabellennamen nicht korrekt speicherte.
Problem mit MongoDB und Amazon DocumentDB Secret Manager.	Es wurde ein Problem für MongoDB- und Amazon DocumentDB-Endpunkte behoben, bei dem die Anmeldeinformationen nicht von Secret Manager abgerufen werden konnten, was zu einem Fehler führte.
Problem mit der nie abgeschlossenen Oracle-Datenvalidierung.	Es wurde ein Problem bei der Oracle-Datenvalidierung behoben, bei dem die Validierung bestimmter Tabellen niemals abgeschlossen werden konnte.
Problem mit hängendem Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die Validierung bestimmter Tabellen aufgrund unzureichender Speicherzuweisung hängen blieb.
Problem beim Absturz der Amazon S3-Zielaufgabe	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem die AWS DMS Aufgabe abstürzte, nachdem die Alter Table DDL empfangen wurde, wenn diese `GlueCatalogGeneration` aktiviert war.
Problem bei der Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenüberprüfungsfunktion behoben, bei dem die Validierung von `NUL (0x00)` Zeichen fehlschlug.
Problem mit dem Babelsith-Endpunkt	Es wurde ein Problem für den Babelfish-Endpunkt behoben, bei dem Tabellennamen mit gemischter Groß- und Kleinschreibung gesperrt wurden.
Problem mit fehlenden Daten beim Amazon Redshift-Ziel	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem es zu Datenverlust kam, wenn der Wert unter `ParallelLoadThreads` bestimmten Bedingungen >0 war.
Problem bei der Validierung der Amazon S3-Zieldaten	Es wurde ein Problem bei der Amazon S3-Zieldatenvalidierung behoben, bei dem die Validierung fehlschlug, wenn die Tabelle keine anderen Spalten als die PK enthielt.
CloudWatch Metriken zur Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit der Datenvalidierungsfunktion behoben, bei dem die CloudWatch Metriken für die Validierung fehlten, was eine kurze Zeit in Anspruch nahm.
Problem mit Speicherverlust bei der Batch-Anwendung	Ein Speicherverlust bei der Batch-Apply-Funktion, der unter bestimmten Bedingungen auftreten konnte, wurde behoben.
AWS DMS Problem beim Start der Aufgabe	Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Start einer AWS DMS Aufgabe sehr lange dauerte und nie abgeschlossen wurde.
Problem mit fehlenden Daten in der PostgreSQL-Quelle	Es wurde ein Problem mit der PostgreSQL-Quelle behoben, bei dem es aufgrund unbekannter Ereignisse im Replikationssteckplatz zu Datenverlust kam.
Amazon S3-Zieldatenverlust	Es wurde ein Problem für das Amazon S3-Ziel behoben, bei dem eine fehlgeschlagene LOB-Suche zu Datenverlust führen würde.

AWS Versionshinweise zur Beta-Version von Database Migration Service 3.5.0

Wichtig

AWS DMS 3.5.0 ist eine Betaversion der Replication Instance Engine. AWS DMS unterstützt diese Version genauso wie alle vorherigen Versionen. Wir empfehlen jedoch, AWS DMS 3.5.0 Beta zu testen, bevor Sie es für Produktionszwecke verwenden.

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Funktionen und Verbesserungen, die in AWS Database Migration Service (AWS DMS) Version 3.5.0 Beta eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Time Travel für Oracle und Microsoft SQL Server	Sie können Time Travel jetzt in allen AWS Regionen mit DMS-supported Oracle-, Microsoft SQL Server- und PostgreSQL-Quellendpunkten sowie PostgreSQL- und DMS-supported MySQL-Zielendpunkten verwenden.
S3-Validierung	AWS DMS unterstützt jetzt die Validierung replizierter Daten auf Amazon S3-Zielendpunkten. Informationen zur Validierung von Amazon-S3-Zieldaten finden Sie unter Zieldatenvalidierung in Amazon S3.
Integration des Glue-Katalogs	AWS Glue ist ein Service, der einfache Möglichkeiten zur Kategorisierung von Daten bietet und aus einem Metadaten-Repository besteht, das als bekannt ist. AWS Glue Data Catalog Sie können jetzt einen AWS Glue Data Catalog in Ihren Amazon S3-Zielendpunkt integrieren und Amazon S3-Daten über andere AWS Dienste wie Amazon Athena abfragen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden AWS Glue Data Catalog mit einem Amazon S3-Ziel für AWS DMS.
Parallele Anwendung für DocumentDB als Ziel	Mithilfe von DocumentDB als Ziel mit neuen `ParallelApply*` Aufgabeneinstellungen werden AWS DMS jetzt maximal 5000 Datensätze pro Sekunde während der CDC-Replikation unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon DocumentDB als Ziel für den AWS Database Migration Service verwenden.
Kundenorientierte Protokollierung	Mit AWS DMS Version 3.5.0 können Sie Aufgabenprotokolle jetzt effektiver untersuchen und verwalten. Informationen zum Anzeigen und Verwalten von AWS DMS-Aufgabenprotokollen finden Sie unter. Anzeigen und Verwalten AWS DMS-Aufgabenprotokolle
SASL_PLAIN-Mechanismus für Kafka-Zielendpunkte	Sie können jetzt die SASL_PLAIN-Authentifizierung verwenden, um Kafka-MSK-Zielendpunkte zu unterstützen.
Replikation von XA-Transaktionen in MySQL	Sie können jetzt XA-Transaktionen auf Ihrer MySQL-DMS-Quelle verwenden. Vor DMS 3.5.0 wurden DML-Änderungen, die als Teil von XA-Transaktionen vorgenommen wurden, nicht korrekt repliziert.
Erweiterte Oracle-Datentypen	AWS DMS unterstützt jetzt die Replikation erweiterter Datentypen in Oracle Version 12.2 und höher.
Db2 LUW-Umgebung PureScale	AWS DMS unterstützt jetzt die Replikation aus einer Db2-LUW-Umgebung. PureScale Diese Funktionalität wird nur mit der Option Verarbeitung von Änderungen ab Quellenänderungsposition starten unterstützt.
SQL Server als Quelle mit `READ_COMMITTED_SNAPSHOT`-Option	Wenn Sie eine Microsoft SQL Server-Quelldatenbank mit der `READ_COMMITTED_SNAPSHOT` Option auf verwenden, können Sie DML-Änderungen korrekt replizieren`TRUE`, indem Sie das Force-Verbindungsattribut setzen. DataRowLookup

AWS DMS 3.5.0 beinhaltet die folgenden behobenen Probleme:

Behobene Probleme in AWS DMS 3.5.0 wurde am 17. gestartet March-2023
Thema	Auflösung
Oracle – Vergleich der Sonderschreibung einer Zeichenfolge, die aus einer Zahl konvertiert wurde	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle behoben, bei dem die Filterregeln für eine numerische Spalte nicht wie erwartet funktionieren, wenn für dieselbe Spalte eine Datentyptransformation in eine Zeichenfolge existiert.
On-premises Verbesserungen der SQL Server AG	Die Effizienz der Verbindungsverarbeitung mit der SQL Server-Quelle in der AlwaysOn Konfiguration wurde verbessert, indem unnötige Verbindungen zu Replikaten vermieden wurden, die nicht von DMS verwendet werden.
Interne Konvertierung von SQL Server HIERARCHYID	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem der HIERARCHYID-Datentyp als VARCHAR(250) statt als HIERARCHYID auf das SQL Server-Ziel repliziert wird.
Korrektur der S3-Zielverschiebungsaufgabe	Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Verschieben einer Aufgabe mit einem S3-Ziel sehr lange dauert, eingefroren erscheint oder nie abgeschlossen wird.
SASL-Plain-Mechanismus bei Kafka	Es wurde Unterstützung für die SASL-Plain-Authentifizierungsmethode für einen Kafka-MSK-Zielendpunkt eingeführt.
Parallel Load/Apply schlägt aufgrund des _type-Parameters mit Opensearch 2.x fehl	Es wurde ein Problem bei Opensearch 2.x als Ziel behoben, bei dem paralleles Laden oder paralleles Anwenden fehlschlägt, weil der Parameter _type nicht unterstützt wird.
Unterstützung von Tabellenzuordnungsfiltern mit gemischten Operatoren	Es wurde eine Einschränkung beseitigt, bei der nur ein Filter auf eine Spalte angewendet werden kann.
S3-, Kinesis- und Kafka-Endpunkte – alter-basierte Migration von LOB-Spalten in der CDC-Phase	Es wurde ein Problem für Kinesis-, Kafka- und S3-Ziele behoben, bei dem Daten in LOB-Spalten, die während CDC hinzugefügt wurden, nicht repliziert werden.
MongoDB-Treiber-Upgrade	Der MongoDB-Treiber wurde auf Version 1.23.2 aktualisiert.
Kafka-Treiber-Update	Der Kafka-Treiber wurde von 1.5.3 auf 1.9.2 aktualisiert.
Die S3-Endpunkt-Einstellung funktionierte nicht korrekt	Es wurde ein Problem mit S3 als Ziel behoben, bei dem die `AddTrailingPaddingCharacter`-Endpunkt-Einstellung nicht funktioniert, wenn die Daten das als Trennzeichen für das S3-Ziel angegebene Zeichen enthalten.
Die Kinesis-Zielaufgabe stürzte ab	Es wurde ein Problem mit Kinesis als Ziel behoben, bei dem eine Aufgabe abstürzt, wenn der PK-Wert leer und detailliertes Debuggen aktiviert ist.
Wenn die Spaltennamen von S3-Zielen um eine Position verschoben werden	Es wurde ein Problem für ein S3-Ziel behoben, bei dem Spaltennamen um eine Position verschoben werden, wenn `AddColumnName` auf `true` und `TimestampColumnName` auf `""` eingestellt ist.
Verbesserung der Warnung zur LOB-Kürzung bei der Protokollierung	Die Warnprotokollierung für die LOB-Kürzung bei SQL Server als Quelle wurde verbessert und enthält jetzt die SELECT-Anweisung, die zum Abrufen des LOB verwendet wird.
Es wurde ein schwerwiegender Fehler hinzugefügt, um zu verhindern, dass DMS-Aufgaben abstürzen, wenn das TDE-Passwort falsch ist.	Es wurde eine aussagekräftige Fehlermeldung eingeführt und das Problem mit dem Absturz von Aufgaben in Situationen behoben, in denen die DMS-Aufgabe aufgrund eines falschen TDE-Passworts für Oracle als Quelle fehlschlägt und keine Fehlermeldung angezeigt wird.
Ermöglichung der Migration von PostgreSQL CTAS (Create table as selected) DDL während CDC.	Die Einschränkungen, dass DMS PostgreSQL CTAS (Create table as selected)-DDLs während CDC nicht replizieren kann, wurden beseitigt.
Das Problem mit einem Absturz der pg_logical-Aufgabe, wenn Tabellenspalten im CDC gelöscht werden, wurde behoben.	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle und S3 als Ziel behoben, bei dem Spalten auf dem Ziel falsch ausgerichtet sind, wenn die Unterstützung für LOBs deaktiviert ist und LOBs vorhanden sind.
Behebung des Speicherlecks beim Umgang mit MySQL-Verbindungen	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem der Speicherverbrauch für Aufgaben kontinuierlich zunimmt.
Einstellung des Oracle-Quellendpunkts – `ConvertTimestampWithZoneToUTC`	Setzen Sie dieses Attribut auf `true`, um den Zeitstempelwert der Spalten „TIMESTAMP WITH TIME ZONE“ und „TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE“ in UTC zu konvertieren. Standardmäßig ist der Wert dieses Attributs „false“ und die Daten werden unter Verwendung der Zeitzone der Quelldatenbank repliziert.
Oracle-Quelle – `DataTruncationErrorPolicy` zu SUSPEND_TABLE funktioniert nicht	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle und S3 als Ziel behoben, bei dem Tabellen nicht gesperrt werden, während die `DataTruncationErrorPolicy`-Aufgabeneinstellung auf SUSPEND_TABLE gesetzt ist.
SQL Server schlägt schema/table beim Erstellen der Abfrageklausel „Long“ fehl	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlägt oder nicht mehr reagiert, wenn die Auswahlregel eine durch Kommata getrennte Tabellenliste enthält.
Secret-Manager-Authentifizierung mit MongoDB-Endpunkt	Es wurde ein Problem mit MongoDB- und DocumentDB-Endpunkten behoben, bei dem die Secret-Manager-basierte Authentifizierung nicht funktioniert.
DMS kürzt die Daten während CDC für eine Multibyte-Varchar-Spalte, wenn NLS_NCHAR_CHARACTERSET auf UTF8 gesetzt ist	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle und Oracle als Ziel behoben, bei dem Daten für Multibyte-VARCHAR-Spalten gekürzt wurden, bei denen NLS_NCHAR_CHARACTERSET auf UTF8 gesetzt war.
`filterTransactionsOfUser`ECA für Oracle LogMiner	Es wurde ein zusätzliches Verbindungsattribut (ECA) `filterTransactionsOfUser` hinzugefügt, das es DMS ermöglicht, Transaktionen eines bestimmten Benutzers zu ignorieren, wenn sie von Oracle aus replizieren. LogMiner
Behebbarer Fehler bei der Einstellung von SQL Server, wenn LSN im Backup fehlt	Es wurde ein Problem mit SQL Server behoben, bei dem eine Aufgabe bei fehlendem LSN nicht fehlschlägt.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.4.7

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Funktionen und Verbesserungen, die in Version 3.4.7 von AWS Database Migration Service (AWS DMS) eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Unterstützung von Babelfish als Ziel	AWS DMS unterstützt jetzt Babelfish als Ziel. Mithilfe von AWS DMS Babelfish können Sie jetzt Live-Daten von jeder AWS DMS unterstützten Quelle mit minimalen Ausfallzeiten auf Babelfish migrieren. Weitere Informationen finden Sie unter Benutze Babelfish als Ziel für AWS Database Migration Service.
Unterstützt IBM z/OS Db2-Datenbanken nur als Quelle für Volllast	AWS DMS unterstützt jetzt IBM z/OS Db2-Datenbanken als Quelle. Mit Hilfe AWS DMS können Sie jetzt Live-Migrationen von Db2-Mainframes zu jedem unterstützten Ziel durchführen. AWS DMS Weitere Informationen finden Sie unter Verwendung von IBM Db2 for z/OS Databases als Quelle für AWS DMS.
Unterstützung von SQL-Server-Lesereplikaten als Quelle	AWS DMS unterstützt jetzt SQL Server Read Replica als Quelle. Mithilfe von AWS DMS SQL Server Read Replica können Sie jetzt Live-Migrationen von SQL Server Read Replica zu jedem unterstützten Ziel durchführen. AWS DMS Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer Microsoft SQL Server-Datenbank als Quelle für AWS DMS.
Unterstützen Sie DMS-Ereignisse EventBridge	AWS DMS unterstützt die Verwaltung von Veranstaltungsabonnements mithilfe von EventBridge DMS-Ereignissen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit EventBridge Amazon-Ereignissen und -Benachrichtigungen in AWS Database Migration Service.
Unterstützung von VPC-Quell- und Zielendpunkten	AWS DMS unterstützt jetzt Amazon Virtual Private Cloud (VPC) -Endpunkte als Quellen und Ziele. AWS DMS kann jetzt eine Verbindung zu jedem AWS Dienst mit VPC-Endpunkten herstellen, wenn explizit definierte Routen zu den Diensten in ihrer VPC definiert sind. AWS DMS Anmerkung Für Upgrades auf AWS DMS Versionen 3.4.7 und höher müssen Sie zunächst die Verwendung von VPC-Endpunkten oder öffentlichen Routen konfigurieren AWS DMS . Diese Anforderung gilt für Quell- und Zielendpunkte für Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams, Amazon DynamoDB AWS Secrets Manager, Amazon Redshift und Amazon Service. OpenSearch Weitere Informationen finden Sie unter Konfiguration von VPC-Endpunkten für AWS DMS.
Neue PostgreSQL-Version	PostgreSQL Version 14.x wird jetzt als Quelle und Ziel unterstützt.
Unterstützung von Aurora Serverless v2 als Ziel	AWS DMS unterstützt jetzt Aurora Serverless v2 als Ziel. Mithilfe von AWS DMS Aurora Serverless v2 können Sie jetzt Live-Migrationen zu Aurora Serverless v2 durchführen. Hinweise zu unterstützten AWS DMS Zielen finden Sie unter. Ziele für die Datenmigration
Neue Versionen von IBM Db2 für LUW	AWS DMS unterstützt jetzt IBM Db2 für die LUW-Versionen 11.5.6 und 11.5.7 als Quelle. Mithilfe von AWS DMS IBM DB2 for LUW können Sie jetzt Live-Migrationen aus den neuesten Versionen von IBM DB2 for LUW durchführen. Hinweise zu AWS DMS Quellen finden Sie unter. Quellen für die Datenmigration Hinweise zu unterstützten AWS DMS Zielen finden Sie unterZiele für die Datenmigration.

AWS DMS 3.4.7 beinhaltet das folgende neue oder geänderte Verhalten und die folgenden behobenen Probleme:

Sie können jetzt ein Datumsformat aus der Tabellendefinition verwenden, um eine Datenzeichenfolge zu einem Datumsobjekt zu analysieren, wenn Sie Amazon S3 als Quelle verwenden.
Neue Zähler für Tabellenstatistiken sind jetzt verfügbar: AppliedInserts, AppliedDdls, AppliedDeletes und AppliedUpdates.
Sie können jetzt den Standard-Mapping-Typ wählen, wenn Sie ihn OpenSearch als Ziel verwenden.
Mit der neuen TrimSpaceInChar-Endpunkteinstellung für Oracle-, PostgreSQL- und SQLServer-Quellen können Sie angeben, ob Daten der CHAR- und NCHAR-Datentypen gekürzt werden sollen.
Die neue ExpectedBucketOwner-Endpunkteinstellung für Amazon S3 verhindert Sniping, wenn S3 als Quelle oder Ziel verwendet wird.
Für RDS SQL Server, Azure SQL Server und selbstverwalteten SQL Server — DMS bietet jetzt eine automatische Einrichtung für alle Tabellen, die für eine Migrationsaufgabe ausgewählt wurden und die mit oder ohne PRIMARY KEY oder mit einem eindeutigen Index versehen sind, wobei die Aktivierungspriorität für MS-REPLICATION selbstverwaltete SQL Server-Tabellen mit PRIMARY KEY berücksichtigt wird. MS-CDC
Es wurde Unterstützung für die Replikation von DDL-Vorgängen auf Oracle-Partitionen und Unterpartitionen bei homogenen Oracle-Migrationen hinzugefügt.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Datenvalidierungsaufgabe mit einem zusammengesetzten Primärschlüssel abstürzt, während Oracle als Quelle und Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem ein variierender Zeichentyp korrekt in einen booleschen Wert umgewandelt wurde, während die Zielspalte vorab als boolescher Wert erstellt wurde, wenn Amazon Redshift als Ziel verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, das aufgrund eines bekannten ODBC-Problems bei der Verwendung von PostgreSQL als Ziel zu varchar-Datenkürzungen für als varchar(255) migrierte Datentypen führt.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem der parallele Hinweis für den DELETE-Vorgang nicht berücksichtigt wird, wenn bei Oracle als Ziel BatchApplyEnabled auf true und BatchApplyPreserveTransaction auf false gesetzt ist.
Die neue AddTrailingPaddingCharacter-Endpunkteinstellung für Amazon S3 fügt Zeichenkettendaten hinzu, wenn S3 als Ziel verwendet wird.
Die neue max_statement_timeout_seconds-Aufgabeneinstellung verlängert das Standard-Timeout für Endpunktabfragen. Diese Einstellung wird derzeit von Abfragen von MySQL-Endpunktmetadaten verwendet.
Bei der Verwendung von PostgreSQL als Ziel wurde ein Problem behoben, bei dem eine CDC-Aufgabe die Einstellungen für die Fehlerbehandlungsaufgabe nicht richtig nutzt.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem DMS den Redis OSS-Modus für eine Redis OSS Enterprise-Instance nicht korrekt identifizieren konnte.
Die Unterstützung von zusätzlichen includeOpForFullLoad-Verbindungsattributen (ECA) für das S3-Ziel-Parquet-Format Parquet wurde erweitert.
Einführung einer neuen PostgreSQL-Endpunkteinstellung migrateBooleanAsBoolean. Wenn diese Einstellung true für eine Migration von PostgreSQL zu Amazon Redshift auf gesetzt ist, wird ein boolescher Wert als varchar (1) migriert. Wenn sie auf false gesetzt ist, wird ein boolescher Wert als varchar(15) migriert, was das Standardverhalten ist.
Bei Verwendung von SQL Server als Quelle wurde ein Migrationsproblem mit dem Datentyp datetime behoben. Mit dieser Korrektur wird das Problem des Einfügens von Null behoben, wenn die Genauigkeit in Millisekunden angegeben ist.
Für PostgresSQL als Quelle mit PGLOGICAL wurde ein Migrationsproblem behoben, das bei der Verwendung von pglogical und beim Entfernen eines Felds aus der Quelltabelle während der CDC-Phase auftritt, in der der Wert nach dem entfernten Feld nicht in die Zieltabelle migriert wird.
Es wurde ein Problem mit der SQL-Server-Loopback-Migration behoben, bei der während der bidirektionalen Replikation wiederholte Datensätze abgerufen werden.
Es wurde eine neue ECA mapBooleanAsBoolean für PostgresSQL als Quelle hinzugefügt. Mit diesem zusätzlichen Verbindungsattribut können Sie die standardmäßige Datentypzuordnung eines booleschen PostgresSQL-Datentyps zu einem booleschen Datentyp überschreiben. RedShift
Es wurde ein Migrationsproblem bei der Verwendung von SQL Server als Quelle behoben, das das Problem behebt, dass ALTER SCALE nicht auf Ziele repliziert wurde. DECIMAL/NUMERIC
Seit dem 17. Oktober 2022 unterstützt DMS 3.4.7 jetzt Amazon-EC2-Instance-Klassen der 6. Generation für Replikations-Instances.
Seit dem 25. November 2022 können Sie mit DMS 3.4.7 Datenbankschemata und Codeobjekte mithilfe der DMS Schema Conversion konvertieren und Datenbanken in Ihrer Netzwerkumgebung ermitteln, die sich gut für eine Migration mit DMS Fleet Advisor eignen.
Seit dem 25. November 2022 ist DMS Studio eingestellt.
Seit dem 31. Januar 2023 unterstützt DMS Schema Conversion Aurora MySQL und Aurora PostgreSQL als Zieldatenanbieter.
Seit dem 6. März 2023 können Sie mit DMS Fleet Advisor zielgerichtete Empfehlungen für Ihre Quelldatenbanken generieren.
AWS DMS Unterstützt seit dem 6. März 2023 die AWS verwaltete Richtlinie, die die Veröffentlichung von metrischen Datenpunkten bei Amazon CloudWatch ermöglicht.

In der Wartungsupdate für DMS 3.4.7 vom 5. May-2023
Thema	Auflösung
Fehler bei der PostgreSQL-Quellaufgabe	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem Aufgaben fehlschlagen, wenn die maximal zulässige Anzahl von DDL-Vorgängen in einem einzigen Ereignis überschritten wird.
PostgreSQL-Quelldatenvalidierung falsch positiv	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle und Oracle als Ziel behoben, bei dem eine falsche Umwandlung des Timestamp-Felds zu falsch positiven Datenvalidierungsfehlern führt.
Umgang mit MySQL-Quellfehlern	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem die DMS-Aufgabe nicht fehlschlägt, wenn das nächste BIN-Protokoll nicht verfügbar ist.
ROTATE_EVENT-Protokollierung bei MySQL als Quelle	Die Protokollierung für MySQL als Quelle im Zusammenhang mit ROTATE_EVENTwurde verbessert – einschließlich des Lesens des BIN-Protokollnamens.
Timeout-Problem bei Datenvalidierung	Es wurde ein Problem mit dem Datenvalidierungs-Feature behoben, bei dem die `executeTimeout`-Endpunkt-Einstellung bei Abfragen im Zusammenhang mit der Datenvalidierung nicht berücksichtigt wird.
Problem bei paralleler Volllast des PostgreSQL-Ziels	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Ziel behoben, bei dem die segmentierte (parallele) Volllast aufgrund eines Fehlers „Verbindung unterbrochen“ fehlschlägt.
Problem beim Verschieben von DMS-Aufgaben	Es wurde ein Problem mit S3 als Ziel behoben, bei dem ein DMS-Vorgang zum Verschieben von Aufgaben sehr lange dauert oder nie abgeschlossen wird.
Problem mit doppelten Datensätzen bei PostgreSQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem eine DMS-Aufgabe nach dem Anhalten und Fortsetzen einer Aufgabe Fehler im Zusammenhang mit Duplikaten auf dem Ziel auslöst.
Falsch positive Ergebnisse bei der Überprüfung von Oracle-Zieldaten	Es wurde ein Problem mit Oracle als Ziel behoben, bei dem bei der Datenvalidierung aufgrund einer falsch replizierten Zeitzone für Zeitstempelfelder falsch positive Fehler gemeldet werden.

Im Wartungsupdate DMS 3.4.7 vom 22. February-2023
Thema	Auflösung
Replikate von SQL Server AG als Quelle	Unterstützung für die SQL Server-Quelle in der AlwaysOn Konfiguration hinzugefügt, bei der sich der TCP-Port des Listeners vom TCP-Port des Replikats unterschied.
Datenverlust bei Amazon Redshift als Ziel	Es wurde ein Problem für das Amazon Redshift-Ziel behoben, bei dem in einigen seltenen Fällen ein unerwarteter Amazon Redshift-Neustart zu fehlenden Daten auf dem Ziel geführt haben konnte.
Unterstützung für SQL Server Source Safeguard	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem die DMS-Aufgabe mit einem Fehler fehlschlagen kann, der darauf hinweist, dass Transaktionsprotokollsicherungen nicht gelesen werden können, wenn die Endpunkteinstellung `"SafeguardPolicy": "EXCLUSIVE_AUTOMATIC_TRUNCATION"` angegeben ist.
Fehler bei der Datenvalidierungsaufgabe mit Oracle als Quelle	Es wurde ein Problem mit Oracle als Quelle behoben, bei dem die DMS-Aufgabe bei der Datenvalidierung aufgrund falsch identifizierter Primärschlüsselwerte fehlschlagen kann.
Problem mit Kinesis-Bilddaten	Es wurde ein Problem mit Streaming-Zielen (Kinesis, Kafka) behoben, bei dem die `"EnableBeforeImage"`-Aufgabeneinstellung nur für Zeichendatentypen funktioniert.
Time-Travel-Protokolldateien	Es wurde ein Problem mit dem Time-Travel-Feature behoben, bei dem DMS Time-Travel-Protokolldateien mit Byte-Zeit Null erstellt, wenn die Quelle inaktiv ist.

In der Wartungsversion von DMS 3.4.7 vom 16. December-2022
Thema	Auflösung
BatchApplyEnabled	Es wurde ein Problem mit übermäßiger Protokollierung behoben, wenn der Wert auf BatchApplyEnabled True gesetzt war.
Neue MongoDB-Endpunkteinstellung — FullLoadNoCursorTimeout	Die MongoDB-Endpunkteinstellung FullLoadNoCursorTimeout gibt den NoCursorTimeout Volllast-Cursor an. NoCursorTimeout ist eine MongoDB-Verbindungseinstellung, die verhindert, dass der Server den Cursor schließt, wenn er inaktiv ist.
MongoDB – Filterfunktion für Einzelspaltensegmentierung	Die neue Filterfunktion verbessert die Leistung bei der Migration von MongoDB-Datenbanken mithilfe einer einzigen Spalte für die Segmentierung.
MongoDB nach Amazon Redshift	Bei der Migration von MongoDB zu Amazon Redshift wurde ein Problem behoben, bei dem DMS die Zieltabelle auf Amazon Redshift nicht erstellte, wenn die MongoDB-Sammlung einen binären Datentyp hat.
SocketTimeoutNeues MongoDB-MS-Verbindungsattribut	Das neue zusätzliche MongoDB SocketTimeout MS-Verbindungsattribut konfiguriert das Verbindungs-Timeout für MongoDB-Clients in Einheiten von Millisekunden. Wenn der Wert kleiner oder gleich Null ist, wird der Standardwert des MongoDB-Clients verwendet.
Behebung eines Problems, das zum Absturz einer Amazon-Kinesis-Aufgabe führt	Bei der Migration zu Amazon Kinesis Data Streams als Ziel wurde ein Problem bei der Verarbeitung von Nullwerten behoben, wenn kein Primärschlüssel in der Tabelle vorhanden ist.
PK/UK Oracle NULL-Datenvalidierung wird unterstützt	Die Einschränkung, dass die Datenvalidierung von PK/UK NULL-Werten nicht unterstützt wird, wurde entfernt.
Oracle zu Amazon S3	Bei der Migration von Oracle zu Amazon S3 wurde ein Problem behoben, bei dem einige Datensätze fälschlicherweise als NULL migriert wurden.
Oracle Standby	Bei der Verwendung von Oracle Standby als Quelle wurde die Möglichkeit hinzugefügt, dass DMS offene Transaktionen verarbeiten kann.
Migration von Oracle zu Oracle mit dem räumlichen Datentyp SDO_GEOMETRY	Bei der Migration von Oracle zu Oracle wurde ein Problem behoben, bei dem die Aufgabe fehlschlägt, wenn die Tabelle eine SDO_GEOMERY-Spalte in der DDL enthält.
Oracle als Quelle	Bei Verwendung von Oracle als Quelle wurde ein Problem behoben, bei dem DMS gelegentlich eine Oracle-Redo-Protokoll-Sequenznummer übersprungen hat.
Oracle als Quelle — fehlende archive/online Redo-Logs	Bei Verwendung von Oracle als Quelle wurde ein Problem behoben, bei dem die DMS-Aufgabe fehlschlägt, wenn Archivprotokolle fehlen.
Problembehebung – DMS überspringt gelegentlich das Oracle-Standby-Redo-Protokoll	Bei Verwendung von Oracle als Quelle wurde ein Problem behoben, bei dem DMS gelegentlich eine Oracle-Redo-Protokoll-Sequenznummer übersprungen hat.
Problembehebung – Räumliche Datentypen werden bei CDC nicht von Oracle zu Oracle repliziert	Bei der Replikation von Oracle zu Oracle wurde ein Problem behoben, bei dem räumliche Datentypen bei CDC nicht repliziert werden.
Oracle als Ziel	Bei Verwendung von Oracle als Ziel wurde ein Problem behoben, bei dem die Zielanwendung mit einem Fehler fehlschlug. ORA-01747
Amazon S3 – Datenverlust beim erneuten Laden von Tabellen behoben	Bei der Verwendung von Amazon S3 als Ziel wurde ein Problem behoben, bei dem beim Neuladen einer Tabelle keine CDC-Dateien generiert werden.
Problembehebung – Kontextinitialisierung von SQL Server Always On, falls der primäre Server als Quelle verwendet wird	Bei Verwendung von SQL Server Always On als Quelle wurde ein Problem behoben, bei dem Availability Groups (AG) nicht initialisiert wurden, wenn die Quelle primär AlwaysOnSharedSyncedBackupIsEnabled ist und auf true gesetzt ist.
Aktualisierung der SQL-Server-Endpunkteinstellung	Wenn ein Quellendpunkt die SQL Server Always On Availability Group ist und es sich um ein sekundäres Replikat handelt, wurde ein Problem behoben, bei dem die Replikationsaufgabe fehlschlägt, wenn sie auf AlwaysOnSharedSynchedBackupsIsEnabled True gesetzt ist.
PostgreSQL als Quelle	Es wurde ein Problem behoben, bei dem CDC delete/update Operationen auf der PostgreSQL-Quelle nicht migrieren konnte. Dieses Problem wurde in 3.4.7 in der Support-Map eingeführt. BooleanAsBoolean

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.4.6

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Funktionen und Verbesserungen, die in Version 3.4.6 von AWS Database Migration Service (AWS DMS) eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
AWS DMS Zeitreise	AWS DMS führt Time Travel ein, eine Funktion, die Kunden Flexibilität bei der Protokollierung bietet und die Problembehandlung erleichtert. Mit Time Travel können Sie AWS DMS Protokolle mithilfe von Amazon S3 speichern und verschlüsseln und die Protokolle innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens anzeigen, herunterladen und verschleiern.
Unterstützung von Microsoft Azure SQL Managed Instance als Quelle	AWS DMS unterstützt jetzt Microsoft Azure SQL Managed Instance als Quelle. Mithilfe von AWS DMS Microsoft Azure SQL Managed Instance können Sie jetzt Live-Migrationen von einer verwalteten Microsoft Azure SQL Instance zu einem beliebigen AWS DMS unterstützten Ziel durchführen. Hinweise zu AWS DMS Quellen finden Sie unter. Quellen für die Datenmigration Hinweise zu unterstützten AWS DMS Zielen finden Sie unterZiele für die Datenmigration.
Unterstützung von Google Cloud for MySQL als Quelle	AWS DMS unterstützt jetzt Google Cloud SQL für MySQL als Quelle. Mithilfe von AWS DMS Google Cloud SQL for MySQL können Sie jetzt Live-Migrationen von Google Cloud SQL for MySQL zu jedem AWS DMS unterstützten Ziel durchführen. Hinweise zu AWS DMS Quellen finden Sie unter. Quellen für die Datenmigration Hinweise zu unterstützten AWS DMS Zielen finden Sie unterZiele für die Datenmigration.
Unterstützung des parallelen Ladens für partitionierte Daten zu S3	AWS DMS unterstützt jetzt das parallele Laden partitionierter Daten zu Amazon S3, wodurch die Ladezeiten für die Migration partitionierter Daten von unterstützten Datenbank-Engine-Quelldaten zu Amazon S3 verbessert werden. Dieses Feature erstellt Amazon-S3-Unterordner für jede Partition der Tabelle in der Datenbankquelle, so dass AWS DMS parallel Prozesse ausführen kann, um jeden Unterordner aufzufüllen.
Unterstützung mehrerer Apache-Kafka-Zielthemen in einer einzigen Aufgabe	AWS DMS unterstützt jetzt Apache Kafka-Ziele mit mehreren Themen mit einer einzigen Aufgabe. Mit AWS DMS können Sie jetzt mehrere Schemata aus einer einzigen Datenbank mit derselben Aufgabe auf verschiedene Apache-Kafka-Zielthemen replizieren. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, mehrere separate Aufgaben in Situationen zu erstellen, in denen viele Tabellen aus derselben Quelldatenbank zu verschiedenen Kafka-Zielthemen migriert werden müssen.

Zu den in AWS DMS 3.4.6 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Es wurde ein Problem behoben, bei dem Spalten aus UPDATE-Anweisungen mit falschen Spalten gefüllt werden, wenn die Primärschlüsselspalte nicht die erste Spalte ist, wenn Amazon S3 als Ziel im CSV-Format verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben abstürzen konnten, wenn das pglogical-Plugin mit NULL Werten in BYTEA Spalten im eingeschränkten LOB-Modus verwendet wurde, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben abstürzen konnten, wenn eine große Anzahl von Quelltabellen gelöscht wurde, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wurde.
Die datumsbasierte Ordnerpartitionierung in Amazon S3 wurde verbessert, indem eine neue Amazon-S3-Einstellung eingeführt wurde, die DatePartitionTimezone die Partitionierung an Nicht-UTC-Daten ermöglicht.
Die Zuordnung zwischen Datentypen TIMESTAMP WITH TIME ZONE aus Quellen und TIMESTAMPTZ bei Verwendung von Amazon Redshift als Ziel wurde unterstützt
Die Leistung von CDC für Aufgaben ohne Platzhalterauswahlregeln bei der Verwendung von MongoDB oder Amazon DocumentDB als Quelle wurde verbessert.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Schemanamen mit einem Unterstrich, einem Platzhalter und einer Länge von weniger als 8 nicht von AWS DMS -Aufgaben erfasst werden, wenn Db2 LUW als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Instances bei großem Datenvolumen nicht mehr genügend Arbeitsspeicher zur Verfügung stand, wenn OpenSearch Service als Ziel verwendet wurde.
Die Leistung der Datenvalidierung wurde dadurch verbessert, dass nur Aufgaben der Volllastvalidierung unterstützt werden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben nach einem erzwungenen Failover nicht wieder aufgenommen werden konnten, wenn Sybase als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Warnung AWS DMS Invalid BC timestamp was encountered in column falsch gesendet wurde.

Zu den in der DMS-Wartungsversion 3.4.6 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe abstürzt, wenn der Massenanwendungsmodus aktiviert ist und Oracle als Quelle und Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, so dass eine Vollladeaufgabe jetzt die ExecuteTimeout-Endpunkteinstellung mit PostgreSQL als Quelle ordnungsgemäß verwendet.
Es wurde ein Problem mit der Migration von Spalten des Datentyps Array behoben, wenn die Aufgabe auf den eingeschränkten LOB-Modus gesetzt ist und PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem mit der Migration von Zeitstempeln mit einer Zeitzone vor dem 01.01.1970 behoben, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem DMS eine leere Zeichenfolge während der Replikation als Null behandelt, wenn SQL Server als Quelle und Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Timeout-Endpunkteinstellungen für Lese- und Schreibvorgänge bei der Verwendung von MySQL source/target berücksichtigt wurden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine DMS-CDC-Aufgabe Volllast-Dateien herunterlädt, wenn Amazon S3 als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Protokoll abstürzt, wenn CdcInsertsAndUpdates und PreserveTransactions beide auf true eingestellt sind, wenn Amazon S3 als Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe abstürzte, wenn die Funktion ParallelApply * aktiviert war, einige Tabellen jedoch keinen Standard-Primärschlüssel hatten, wenn Amazon Kinesis Data Streams als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem StreamArn bei Verwendung von Amazon Kinesis Data Streams als Quelle kein Fehler angezeigt wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem ein Primärschlüsselwert als leere Zeichenfolge dazu führte, dass eine Aufgabe abstürzte, wenn sie OpenSearch als Ziel verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem zu viel Festplattenspeicher für die Datenüberprüfung verwendet wird.

Probleme, die in der Wartungsversion von DMS 3.4.6 vom 13. behoben wurden December-2022
Thema	Auflösung
SAP-ASE-ODBC-Treiber	Es wurde ein Problem mit SAP ASE als Quelle behoben, so dass der ODBC-Treiber Zeichensätze unterstützen kann.
SQL-Server-Datetime-Primärschlüsselfehler für die LOB-Suche	Es wurde ein Problem mit SQL Server als Quelle behoben, bei dem die LOB-Suche nicht richtig funktioniert, wenn der Primärschlüssel den Datentyp Datum/Uhrzeit mit einer Genauigkeit in Millisekunden hat.
SQL Server zu Amazon Redshift — 'DateTimeOffset' wurde 'timestamptz' zugeordnet	Für Migrationen von SQL Server zu Amazon Redshift wurde die Zuordnung verbessert, sodass das SQL Server-Format „datetimeoffset“ dem Amazon Redshift-Format „timestamptz“ zugeordnet wird.
SkipLobColumns Datenüberprüfung — ist wahr	Es wurde ein Problem behoben, bei dem die DMS-Aufgabe abstürzt, wenn der Wert True SkipLobColumns ist, die Quelle ein LOB enthält, sich der Primärschlüssel in der letzten Spalte befindet und bei der Überprüfung ein Datenunterschied erkannt wurde.
Datenvalidierung mit MySQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle mit aktivierter Datenvalidierung behoben, bei dem ein DMS-Aufgabenabsturz auftritt, wenn eine Tabelle mit einem zusammengesetzten eindeutigen Schlüssel mit Nullwerten verwendet wird.
MySQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem eine Tabelle mit einem Overflow-Fehler gesperrt wird, wenn die Spalten geändert werden, um die Genauigkeit zu erhöhen.
Upgrade des MySQL-ODBC-Treibers zu 8.0.23	Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem die Kollation „utf8mb4_0900_bin“ nicht mit dem von DMS verwendeten MySQL-Treiber kompatibel ist.
MySQL – Unterstützung von DDL-Änderungen für partitionierte Tabellen	Es wurde eine neue MySQL-Endpunkteinstellung Skip eingeführtTableSuspensionForPartitionDdl , die es dem Benutzer ermöglicht, die Tabellenunterbrechung aufgrund von Partitions-DDL-Änderungen während CDC zu überspringen, sodass DMS jetzt DDL-Änderungen für partitionierte MySQL-Tabellen unterstützen kann.
Migration von MongoDB nach Amazon Redshift	Es wurde ein Problem bei Migrationen von MongoDB zu Amazon Redshift behoben, bei dem DMS die Zieltabelle auf Amazon Redshift nicht erstellen konnte, wenn die MongoDB-Sammlung den binären Datentyp hat.
Amazon Redshift Target — Time Travel Segfault in großen Mengen anwenden	Es wurde ein Problem für Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem die DMS-Aufgabe abstürzte, wenn sie auf „true“ gesetzt war. BatchApplyEnabled
Amazon Redshift als Ziel	Es wurde ein Problem für Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem parallel-load auf type=partitions-auto gesetzt war, parallele Segmente CSV-Massendateien in dasselbe Tabellenverzeichnis schrieben und sich gegenseitig störten.
Amazon Redshift als Ziel	Es wurde ein Problem mit Amazon Redshift als Ziel behoben, bei dem bei CDC die Zielspalte vom Typ Boolean war, während die Quelle vom Typ Character Variant war.
Amazon Redshift als Ziel	Das Aufgabenprotokoll wurde verbessert, um eine DDL-Änderung zu identifizieren, die nicht auf Amazon Redshift als Ziel repliziert werden kann.
Datenvalidierung mit PostgreSQL	Es wurde ein Problem bei der Validierung mit PostgreSQL behoben, bei dem die Validierung fehlschlägt, wenn boolesche Datentypen vorhanden sind.
PostgreSQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, sodass bei voller Auslastung das ExecuteTimeout Feld in den zusätzlichen Verbindungsattributen verwendet wird.
PostgreSQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, so dass eine Aufgabe fehlschlägt, wenn sie länger als 60 min LSNs liest, die höher als der angeforderte Aufgaben-LSN sind, um anzuzeigen, dass es sich um ein Problem mit dem verwendeten Replikations-Slot handelt.
PostgreSQL als Quelle – timestamptz vor 1970-01-01	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem timestamptz vor dem 01.01.1970 während CDC nicht korrekt migriert werden.
PostgreSQL als Quelle	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem DMS während CDC Datenwerte des Typs „Character Varying“ kürzte.
PostgreSQL als Quelle – Fortsetzung einer angehaltenen Aufgabe	Es wurde ein Problem mit PostgreSQL als Quelle behoben, bei dem beim Fortsetzen einer zuvor angehaltenen Aufgabenwiedergabe eine oder mehrere Transaktionen bei CDC verpasst werden.
Amazon S3 als Ziel	Es wurde ein Problem für S3 als Ziel behoben, bei dem der resultierende Header der CSV-Datei um eine Spalte abweicht, wenn er wahr AddColumnName ist und „“ TimestampColumnName lautet.
Amazon S3 als Quelle – Speichernutzungsverhalten in der Volllastphase für Aufgaben	Es wurde ein Problem mit S3 als Quelle behoben, bei dem eine DMS-Aufgabe bei Volllast den belegten Speicher erst freigibt, nachdem die gesamte Tabelle in die Zieldatenbank geladen wurde.
Amazon S3 als Ziel – Vorgang des erneuten Ladens von Tabellen	Es wurde ein Problem mit S3 als Ziel behoben, bei dem beim Neuladen einer Tabelle keine CDC-Dateien generiert werden.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.4.5

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Funktionen und Verbesserungen, die in Version 3.4.5 von AWS Database Migration Service (AWS DMS) eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Unterstützung für Redis OSS als Ziel	AWS DMS unterstützt jetzt Redis OSS als Ziel. Mit Hilfe AWS DMS von Redis OSS können Sie jetzt Live-Daten von jeder AWS DMS unterstützten Quelle mit minimalen Ausfallzeiten zu einem Redis OSS-Datenspeicher migrieren. Informationen zu AWS DMS Zielen finden Sie unterZiele für die Datenmigration.
Unterstützung für MongoDB 4.2 und 4.4 als Quellen	AWS DMS unterstützt jetzt MongoDB 4.2 und 4.4 als Quellen. Mithilfe AWS DMS von MongoDB 4.2 und 4.4 können Sie jetzt Daten von MongoDB 4.2- und 4.4-Clustern zu jedem AWS DMS unterstützten Ziel migrieren, einschließlich Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität), und das mit minimalen Ausfallzeiten. Hinweise zu AWS DMS Quellen finden Sie unter. Quellen für die Datenmigration
Unterstützung für mehrere Datenbanken bei Verwendung von MongoDB als Quelle	AWS DMS unterstützt jetzt die Migration mehrerer Datenbanken in einer Aufgabe mit MongoDB als Quelle. Mit Hilfe AWS DMS können Sie jetzt mehrere Datenbanken eines MongoDB-Clusters gruppieren und sie mithilfe einer Datenbankmigrationsaufgabe migrieren. Sie können mit minimalen Ausfallzeiten zu jedem AWS DMS unterstützten Ziel migrieren, einschließlich Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität).
Unterstützung für automatische Segmentierung mit MongoDB oder Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) als Quelle	AWS DMS unterstützt jetzt die automatische Segmentierung mit MongoDB oder Amazon DocumentDB als Quelle. Mithilfe können Sie Datenbankmigrationsaufgaben so konfigurieren AWS DMS, dass die Sammlung eines MongoDB- oder DocumentDB-Clusters automatisch segmentiert wird. Anschließend können Sie die Segmente mit minimaler Ausfallzeit parallel zu jedem AWS DMS unterstützten Ziel migrieren, einschließlich Amazon DocumentDB.
Leistungsverbesserung bei Amazon Redshift mit Volllast	AWS DMS unterstützt jetzt die Verwendung paralleler Threads, wenn Amazon Redshift bei voller Auslastung als Ziel verwendet wird. Indem Sie die Multithread-Einstellungen für Volllast-Aufgaben nutzen, können Sie die Leistung Ihrer ersten Migration von jeder AWS DMS unterstützten Quelle zu Amazon Redshift verbessern. Informationen zu AWS DMS Zielen finden Sie unter. Ziele für die Datenmigration

Zu den in AWS DMS 3.4.5 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Es wurde ein Problem behoben, bei dem Daten nach der Fortsetzung möglicherweise fehlen oder dupliziert sind, wenn PostgreSQL als Quelle mit hoher Transaktionsparallelität verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben mit dem Fehler Relations-ID nicht gefunden... fehlschlagen, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird und das pglogical-Plugin aktiviert ist.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem VARCHAR-Spalten nicht korrekt repliziert werden, wenn PostgreSQL als Quelle und Oracle als Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Löschvorgänge nicht korrekt erfasst werden, wenn der Primärschlüssel nicht die erste Spalte in der Tabellendefinition ist, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Datenbankmigrationsaufgaben LOB-Updates in einer speziellen Metadateneinstellung fehlen, wenn MySQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem TIMESTAMP-Spalten im vollständigen LOB-Modus als DATETIME behandelt werden, wenn MySQL Version 8 als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben beim Parsen von NULL DATETIME-Datensätzen fehlschlagen, wenn MySQL 5.6.4 und höher als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben hängen bleiben, nachdem bei Verwendung von Amazon Redshift als Ziel mit parallelem Anwenden der Fehler Thread wird beendet auftrat.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Daten möglicherweise verloren gehen können, wenn Datenbankmigrationsaufgaben während des Batch-Apply-CDCs die Verbindung zu einem Amazon-Redshift-Zielendpunkt trennen.
Die Leistung bei Volllast durch Aufruf von ACCEPTINVCHARS bei Verwendung von Amazon Redshift als Ziel wurde verbessert.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem doppelte Datensätze repliziert werden, wenn vom Einzelmodus zum Parallelanwendungsmodus mit Amazon Redshift als Ziel zurückgekehrt wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Datenbankmigrationsaufgaben die Eigentümerschaft von Amazon-S3-Objekten nicht auf den Bucket-Eigentümer mit cannedAclForObjects=bucket_owner_full_controlumgestellt wird, wenn Amazon S3 als Ziel verwendet wird.
Verbessert AWS DMS durch die Unterstützung mehrerer Archivziele mit ECAadditionalArchivedLogDestId, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben beim Aktualisieren einer LOB-Spalte im vollständigen LOB-Modus mit dem Fehler OCI_INVALID_HANDLE fehlschlagen.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem NVARCHAR2-Spalten während des CDC nicht korrekt migriert werden, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Verbessert AWS DMS durch Aktivierung SafeguardPolicy bei Verwendung von RDS für SQL Server als Quelle.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben einen Fehler bei rdsadmin melden, wenn eine andere SQL-Server-Quelle als RDS verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Datenvalidierung mit UUID als Primärschlüssel in einer Partitionseinstellung fehlschlägt, wenn SQL Server als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Volllast- und CDC-Aufgaben fehlschlagen können, wenn der erforderliche LSN nicht im Datenbankprotokoll gefunden werden kann, wenn Db2 LUW als Quelle verwendet wird.
Verbessert AWS DMS durch die Unterstützung benutzerdefinierter CDC-Zeitstempel bei Verwendung von MongoDB als Quelle.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben beim Anhalten hängen bleiben, wenn MongoDB als Quelle verwendet wird und der MongoDB-Treiber Fehler bei endSessions aufweist.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Felder, die AWS DMS nicht primär sind, nicht aktualisiert werden konnten, wenn DynamoDB als Ziel verwendet wurde
Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei der Datenvalidierung falsch positive Abweichungen zwischen den Spalten CLOB und NCLOB gemeldet werden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Datenvalidierung von Nur-Whitespace-Spalten fehlschlägt, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben abstürzen, wenn eine partitionierte Tabelle gekürzt wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenbankmigrationsaufgaben beim Erstellen der awsdms_apply_exceptions-Steuertabelle fehlschlagen.
Erweiterte Unterstützung des caching_sha2_password-Authentifizierungs-Plugins bei Verwendung von MySQL Version 8.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.4.4

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS DMS Version 3.4.4 eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Unterstützung der TLS-Verschlüsselung und der TLS- oder SASL-Authentifizierung bei Kafka als Ziel	AWS DMS unterstützt jetzt TLS-Verschlüsselung und TLS- oder SASL-Authentifizierung mit Amazon MSK und dem lokalen Kafka-Cluster als Ziel. Weitere Informationen zur Verwendung von Verschlüsselung und Authentifizierung für Kafka-Endpunkte finden Sie unter Herstellen einer Verbindung zu Kafka mit Transport Layer Security (TLS).

Zu den in AWS DMS 3.4.4 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Die AWS DMS Protokollierung bei Aufgabenfehlern bei der Verwendung von Oracle-Endpunkten wurde verbessert.
AWS DMS Die verbesserte Aufgabenausführung setzt die Verarbeitung fort, wenn Oracle-Quellendpunkte nach einem Failover von Oracle Data Guard die Rollen wechseln.
Die verbesserte Fehlerbehandlung behandelt ORA-12561 bei der Verwendung von Oracle-Endpunkten als behebbaren Fehler.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Spalten EMPTY_BLOB() und EMPTY_CLOB() während des CDC nicht korrekt migriert werden, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben Datensätze nicht aktualisieren konnten, nachdem die DDL für das Hinzufügen von Spalten geändert wurde, wenn SQL Server als Quelle verwendet wurde.
Verbesserung der Migration mit PostgreSQL als Quelle durch Unterstützung des TIMESTAMP WITH TIME ZONE-Datentyps.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die afterConnectScript-Einstellung bei Volllast nicht funktioniert, wenn PostgreSQL als Ziel verwendet wird.
Es wurde eine neue mapUnboundedNumericAsString-Einstellung eingeführt, um den NUMERIC-Datentyp ohne Genauigkeit und Skalierung bei der Verwendung von PostgreSQL-Endpunkten besser handhaben zu können.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben mit „0 betroffenen Zeilen“ fehlschlagen, nachdem die Aufgabe gestoppt und wieder aufgenommen wurde, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS der TIMESTAMP Datentyp mit dem BC Suffix nicht migriert werden konnte, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS der TIMESTAMP Wert „±infinity“ nicht migriert werden konnte, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem leere Zeichenfolgen als NULL behandelt werden, wenn S3 als Quelle verwendet wird die csvNullValue-Einstellung auf andere Werte gesetzt ist.
Das zusätzliche Verbindungsattribut timestampColumnName bei Volllast mit CDC wurde verbessert, so dass CDC sortiert werden kann, wenn S3 als Ziel verwendet wird.
Die Behandlung von binären Datentypen im Hex-Format wie BYTE, BINARY und BLOB bei Verwendung von S3 als Quelle wurde verbessert.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem gelöschte Datensätze mit Sonderzeichen migriert werden, wenn S3 als Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem mit leeren Schlüsselwerten behoben, wenn Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) als Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Decimal128 Spalten nicht repliziert werden konnten, wenn MongoDB NumberDecimal oder Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) als Quelle verwendet wurden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem CDC-Aufgaben wiederholt werden können, wenn es zu einem Failover auf MongoDB oder Amazon DocumentDB (mit MongoDB-Kompatibilität) als Quelle kommt.
Es wurde eine Option hinzugefügt, um das hexadezimale Präfix „0x“ zu RAW Datentypwerten zu entfernen, wenn Kinesis, Kafka oder als Ziel verwendet werden. OpenSearch
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Validierung von Zeichenspalten mit fester Länge fehlschlägt, wenn Db2 LUW als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Validierung fehlschlägt, wenn nur der Quelldatentyp oder der Zieldatentyp FLOAT oder DOUBLE ist.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Validierung von NULL-Zeichen fehlschlägt, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Validierung von XML-Spalten fehlschlägt, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben abstürzen, wenn in zusammengesetzten Schlüsseln, die MySQL als Quelle verwenden, nullwertfähige Spalten enthalten.
Es wurde ein Problem behoben, bei AWS DMS dem sowohl UNIQUEIDENTIFIER Spalten von SQL Server-Quellendpunkten als auch UUID-Spalten von PostgreSQL-Zielendpunkten nicht validiert wurden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine CDC-Aufgabe keine aktualisierte Quelltabellendefinition verwendet, nachdem diese geändert wurde.
Verbessertes AWS DMS Failover, sodass Aufgabenfehler, die durch einen ungültigen Benutzernamen oder ein ungültiges Passwort verursacht wurden, als behebbare Fehler behandelt werden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben aufgrund fehlender LSNs fehlschlagen, wenn RDS für SQL Server als Quelle verwendet wurde.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.4.3

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS DMS Version 3.4.3 eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Neue Amazon-DocumentDB-Version	Amazon DocumentDB Version 4.0 wird jetzt als Quelle unterstützt.
Neue MariaDB-Version	MariaDB Version 10.4 wird jetzt als Quelle und Ziel unterstützt.
Unterstützung für die Integration AWS Secrets Manager	Sie können die Datenbankverbindungsdetails (Benutzeranmeldeinformationen) für unterstützte Endpunkte sicher in AWS Secrets Manager speichern. Sie können dann AWS DMS beim Erstellen oder Ändern eines Endpunkts das entsprechende Geheimnis anstelle der Anmeldeinformationen im Klartext an senden. AWS DMS stellt dann mithilfe des Geheimnisses eine Verbindung zu den Endpunktdatenbanken her. Weitere Informationen zum Erstellen von Geheimnissen für AWS DMS Endpunkte finden Sie unterVerwendung von Geheimnissen für den Zugriff AWS Database Migration Service Endpunkte.
Größere Optionen für C5- und R5-Replikations-Instances	Sie können jetzt die folgenden größeren Replikations-Instances erstellen: C5-Größen bis zu 96 vCPUs und 192 GiB Arbeitsspeicher und R5-Größen bis zu 96 vCPUs und 768 GiB Arbeitsspeicher.
Leistungsverbesserung bei Amazon Redshift	AWS DMS unterstützt jetzt die parallele Anwendung, wenn Amazon Redshift als Ziel verwendet wird, um die Leistung der laufenden Replikation zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Multithread-Aufgabeneinstellungen für Amazon Redshift.

Zu den in AWS DMS 3.4.3 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Es wurde ein Problem behoben, bei dem der Commit-Zeitstempel für verzögerte Ereignisse zu „1970-01-01 00:00:00“ wird, wenn Db2 LUW als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben mit einer NVARCHAR Spalte als Primärschlüssel fehlschlugen, wenn SQL Server als Quelle im vollständigen LOB-Modus verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datensätze während der Phase mit zwischengespeicherten Änderungen fehlen, wenn SQL Server als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datensätze übersprungen wurden, nachdem AWS DMS Aufgaben wieder aufgenommen wurden, wenn RDS für SQL Server als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die AWS DMS ASSERTION-Protokollierungskomponente große Protokolle für SQL Server generiert.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Datenvalidierung während der CDC-Phase aufgrund eines Überlaufs der Spaltenanalyse fehlschlägt, wenn MySQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben aufgrund eines Segmentierungsfehlers bei der Datenvalidierung abstürzten, wenn PostgreSQL als Ziel verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Datenvalidierung für den DOUBLE-Datentyp während CDC fehlschlägt, wenn PostgreSQL als Quelle und Ziel verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem mit dem Befehl copy eingefügte Datensätze nicht korrekt repliziert wurden, wenn PostgreSQL als Quelle und Amazon Redshift als Ziel verwendet wurde.
Es wurde ein Datenverlustproblem während der Phase zwischengespeicherter Änderungen behoben, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, das möglicherweise zu Datenverlust oder Datensatzduplikaten führen konnte, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Schemata mit gemischter Groß- und Kleinschreibung nicht mit pglogical migriert werden, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die letzte Fehlermeldung den ORA-Fehler nicht enthält, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben keine UPDATE-Anweisungen erstellen konnten, wenn Oracle als Ziel verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben keine Daten replizierten, wenn Oracle 12.2 als Quelle mit ASM- und Pluggable Database-Konfiguration verwendet wurde.
Die Analyse von Datensätzen wurde verbessert, indem Anführungszeichen beibehalten werden, um RFC 4180 zu entsprechen, wenn S3 als Quelle verwendet wird.
Die Handhabung von timestampColumnName wurde verbessert, so dass die Spalte aus Full Load zusammen mit der Spalte aus CDC sortiert werden kann.
Durch die Einführung einer neuen Endpunkteinstellung wurde ein Problem behobenMessageMaxBytes, bei dem AWS DMS Aufgaben fehlschlugen, wenn LOB-Elemente größer als 1 MB waren.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben aufgrund eines Segmentierungsfehlers abstürzten, wenn Amazon Redshift als Ziel verwendet wurde.
Die Fehlerprotokollierung für die Amazon Redshift-Testverbindung wurde verbessert.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem beim Vollladen AWS DMS nicht alle Dokumente von MongoDB nach DocumentDB übertragen wurden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem AWS DMS Aufgaben einen schwerwiegenden Fehler meldeten, wenn keine Tabellen in den Tabellenzuordnungsregeln enthalten waren.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Schemata und Tabellen, die vor dem Neustart von AWS DMS -Aufgaben erstellt wurden, nicht auf das Ziel repliziert werden, wenn MySQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Platzhalter-Escape [_] den Platzhalter „_“ in der Ausschlussregel nicht umgehen kann, wenn MySQL als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Spalten des Datentyps UNSIGNED BIGINT nicht korrekt repliziert werden, wenn MySQL als Quelle verwendet wird.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.4.2

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS DMS Version 3.4.2 eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Unterstützung für die private Verbindung Ihrer Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) mit dem AWS Database Migration Service (DMS), ohne dass ein Internet-Gateway, ein NAT-Gerät, eine VPN-Verbindung oder eine Verbindung erforderlich ist. AWS Direct Connect	Sie können jetzt über einen VPC-Schnittstellenendpunkt, den Sie erstellen, eine Verbindung zu Ihrer Amazon VPC herstellen und von dort AWS DMS aus darauf zugreifen. Mit diesem Schnittstellenendpunkt können Sie die gesamte Netzwerkaktivität Ihrer AWS DMS Replikationsinstanz innerhalb der Amazon-Netzwerkinfrastruktur isolieren. Indem Sie in alle API-Aufrufe zur AWS DMS Verwendung des AWS CLI oder eines SDK einen Verweis auf diesen Schnittstellenendpunkt aufnehmen, stellen Sie sicher, dass alle AWS DMS Aktivitäten für das öffentliche Internet unsichtbar bleiben. Weitere Informationen finden Sie unter Infrastruktursicherheit in AWS Database Migration Service. Anmerkung Diese Funktion ist für alle unterstützten AWS DMS Engine-Versionen verfügbar.
Datumsbasierte CDC-Ordnerpartitionierung mit Amazon S3 als Ziel	AWS DMS unterstützt jetzt die datumsbasierte Ordnerpartitionierung, wenn Daten mit S3 als Ziel repliziert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer datumsbasierten Ordnerpartitionierung.

Neue Funktion oder Änderung

Description

Unterstützung für die private Verbindung Ihrer Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) mit dem AWS Database Migration Service (DMS), ohne dass ein Internet-Gateway, ein NAT-Gerät, eine VPN-Verbindung oder eine Verbindung erforderlich ist. AWS Direct Connect

Sie können jetzt über einen VPC-Schnittstellenendpunkt, den Sie erstellen, eine Verbindung zu Ihrer Amazon VPC herstellen und von dort AWS DMS aus darauf zugreifen. Mit diesem Schnittstellenendpunkt können Sie die gesamte Netzwerkaktivität Ihrer AWS DMS Replikationsinstanz innerhalb der Amazon-Netzwerkinfrastruktur isolieren. Indem Sie in alle API-Aufrufe zur AWS DMS Verwendung des AWS CLI oder eines SDK einen Verweis auf diesen Schnittstellenendpunkt aufnehmen, stellen Sie sicher, dass alle AWS DMS Aktivitäten für das öffentliche Internet unsichtbar bleiben. Weitere Informationen finden Sie unter Infrastruktursicherheit in AWS Database Migration Service.

Anmerkung

Diese Funktion ist für alle unterstützten AWS DMS Engine-Versionen verfügbar.

Datumsbasierte CDC-Ordnerpartitionierung mit Amazon S3 als Ziel

AWS DMS unterstützt jetzt die datumsbasierte Ordnerpartitionierung, wenn Daten mit S3 als Ziel repliziert werden. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden einer datumsbasierten Ordnerpartitionierung.

Zu den in AWS DMS 3.4.2 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Bei der Durchführung einer Migration mit Amazon Redshift als Ziel wurde eine STATUPDATE Option hinzugefügt.
Die Validierungsaufgaben wurden durch die Einführung einer neuen Einstellung verbessert. ValidQueryCdcDelaySecond verzögert die erste Validierungsabfrage sowohl auf Quell- als auch auf Zielendpunkten, um Ressourcenkonflikte bei hoher Migrationslatenz zu reduzieren.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem das Starten von Validierungsaufgaben lange AWS DMS gedauert hat.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem leere Datensätze generiert werden, wenn Replikationsaufgaben mit S3 als Ziel gestartet oder angehalten werden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Aufgaben nach Abschluss eines Volllast-Vorgangs hängen bleiben.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Aufgaben hängen bleiben, wenn eine Quelltabelle Datenfehler aufweist, während S3 als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Aufgaben beim Start hängen bleiben, wenn das Benutzerkonto des Quellendpunkts deaktiviert ist.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Aufgaben abstürzen, wenn PostgreSQL als Quelle mit REPLICA IDENTITY FULL verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Aufgaben Transaktionen verpassen, wenn PostgreSQL als Quelle mit dem pglogical-Plugin verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem komprimierte Quelldateien AWS DMS nicht gelöscht wurden, wenn Amazon Redshift als Ziel verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Validierungsaufgaben falsch negative Ergebnisse melden, wenn MySQL sowohl als Quelle als auch als Ziel mit Datentyp BIGINT UNSIGNED verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Validierungsaufgaben falsch positive Ergebnisse melden, wenn SQL Server als Quelle mit einer Primärschlüsselspalte vom Typ CHAR verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Zielobjekte AWS DMS nicht gelöscht wurdenstart-replication, wenn Replikationsaufgaben mit S3 als Ziel gestartet wurden.
Es wurden mehrere Probleme bei der Datenvalidierung behoben, wenn Db2 als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Validierungsaufgaben hängen bleiben, wenn SQL Server als Quelle mit der VARCHAR-Spalte als Primärschlüssel verwendet wird.
Es wurde Unterstützung für den Datentyp TIMESTAMP WITH TIMEZONE hinzugefügt, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird

AWS Versionshinweise zur Betaversion von Database Migration Service 3.4.1

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS DMS Version 3.4.1 Beta eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Neue MongoDB-Version	MongoDB Version 4.0 wird jetzt als Quelle unterstützt.
TLS-1.2-Unterstützung für SQL Server	AWS DMS unterstützt jetzt TLS 1.2 für SQL Server-Endpunkte.

Zu den in AWS DMS 3.4.1 Beta behobenen Problemen gehören die folgenden:

Verbesserte Unterstützung für Oracle 19c TDE.
Verbesserte Unterstützung des Zeichensatzes und des Identitätsdatentyps utf8mb4 mit Amazon Redshift als Ziel.
Verbesserter Umgang mit Fehlern bei Replikationsaufgaben bei Verwendung von MySQL als Quelle und Abwesenheit des Binärprotokolls.
Verbesserte Unterstützung für die Datenvalidierung für verschiedene Datentypen und Zeichensätze.
Der Umgang mit Nullwerten wurde mit einer neuen Endpunkteinstellung IncludeNullAndEmpty verbessert, wenn Kinesis und Kafka als Ziel verwendet werden.
Verbesserte Fehlerprotokollierung und -behandlung bei der Verwendung von Kafka als Ziel.
Verbesserter Zeitversatz für die Sommerzeit bei Verwendung von SQL Server als Quelle.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Replikationsaufgaben versuchen, vorhandene Tabellen für Oracle als Ziel zu erstellen.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Replikationsaufgaben hängen bleiben, nachdem die Datenbankverbindung unterbrochen wurde, wenn Oracle als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Replikationsaufgaben den neuen primären Server nicht erkennen und erneut eine Verbindung herstellen können, wenn SQL Server als Quelle mit AlwaysOn-Einstellung verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Replikationsaufgaben unter bestimmten Bedingungen kein "D" für die "OP"-Spalte bei Verwendung von S3 als Ziel hinzufügen.

AWS Versionshinweise zur Beta-Version von Database Migration Service 3.4.0

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS DMS Version 3.4.0 eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Neue MySQL-Version	AWS DMS unterstützt jetzt MySQL Version 8.0 als Quelle, außer wenn die Transaktionsnutzlast komprimiert ist.
TLS 1.2-Unterstützung für MySQL	AWS DMS unterstützt jetzt TLS 1.2 für MySQL-Endpunkte.
Neue MariaDB-Version	AWS DMS unterstützt jetzt MariaDB Version 10.3.13 als Quelle.
Non-SysAdmin Zugriff auf selbstverwaltete Microsoft SQL Server-Quellen	AWS DMS unterstützt jetzt den Zugriff von SysAdmin Nichtbenutzern auf lokale Endpunkte und auf EC2-hosted SQL Server-Quellendpunkte. Anmerkung Dieses Feature befindet sich derzeit im Beta-Status. Wenn Sie es ausprobieren möchten, wenden Sie sich an den AWS Support, um weitere Informationen zu erhalten.
Mit `CREATE TABLE AS` erstellte CDC-Aufgaben und Oracle-Quelltabellen	AWS DMS unterstützt jetzt sowohl Volllast als auch CDC und CDC-only Tasks, die mit Oracle-Quelltabellen ausgeführt werden, die mit der `CREATE TABLE AS` Anweisung erstellt wurden.

Zu den in AWS DMS 3.4.0 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Verbesserte Aufgabenbewertungen vor der Migration. Weitere Informationen finden Sie unter Aktivieren und Verwenden von Vormigrationsbewertungen für eine Aufgabe.
Verbesserte Datenvalidierung für Float-, Real- und Double-Datentypen.
Amazon Redshift als Ziel wurde verbessert, indem der folgende Fehler besser behandelt wurde: „Der angegebene Schlüssel existiert nicht.“
Unterstützt die Einstellungen für CDC-Ladeaufgaben mit mehreren ThreadsParallelApplyThreads, einschließlichParallelApplyBufferSize, undParallelApplyQueuesPerThread, für Amazon OpenSearch Service (OpenSearch Service) als Ziel.
OpenSearch Service als Ziel wurde verbessert, indem die Verwendung von zusammengesetzten Primärschlüsseln unterstützt wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Testverbindung fehlschlägt, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird und das Passwort Sonderzeichen enthält.
Es wurde ein Problem bei der Verwendung von SQL Server als Quelle behoben, das auftritt, wenn einige VARCHAR-Spalten gekürzt werden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem offene Transaktionen AWS DMS nicht geschlossen wurden, wenn Amazon RDS SQL Server als Quelle verwendet wurde. Dies kann zu Datenverlust führen, wenn der Parameter für das Abfrageintervall falsch eingestellt ist. Weitere Informationen zum Einrichten eines empfohlenen Werts für das Abfrageintervall finden Sie unter Verwenden einer Microsoft SQL Server-Datenbank als Quelle für AWS DMS.
Es wurde ein Problem mit Oracle Standby als Quelle behoben, bei dem CDC-Aufgaben unerwartet beendet werden, wenn Binary Reader verwendet wird.
Es wurde ein Problem mit IBM DB2 für LUW behoben, bei dem die Aufgabe mit der Meldung „Das numerische Literal 0 ist nicht gültig, weil sein Wert außerhalb des zulässigen Bereichs liegt“ fehlschlägt.
Es wurde ein Problem bei der Migration von PostgreSQL zu PostgreSQL behoben, bei dem eine neue Spalte zur PostgreSQL-Quelle hinzugefügt wird und die Spalte mit einem anderen Datentyp als demjenigen erstellt wird, für den die Spalte ursprünglich an der Quelle erstellt wurde.
Es wurde ein Problem mit MySQL als Quelle behoben, bei dem die Migrationsaufgabe unerwartet angehalten wird, wenn Binärprotokolle nicht abgerufen werden können.
Es wurde ein Problem im Zusammenhang mit einem Oracle-Ziel behoben, wenn BatchApply verwendet wird.
Es wurde ein Problem mit MySQL und MariaDB bei der Migration des TIME-Datentyps behoben.
Es wurde ein Problem mit einer IBM DB2-LUW-Quelle behoben, bei dem die Migration von Tabellen mit LOBs fehlschlägt, wenn die Tabellen keinen Primärschlüssel oder eindeutigen Schlüssel haben.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.3.4

Zu den in AWS DMS 3.3.4 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Es wurde ein Problem behoben, bei dem Transaktionen gelöscht oder dupliziert werden, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird.
Die Unterstützung der Verwendung des Dollarzeichens ($) in Schemanamen wurde verbessert.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Replikations-Instances offene Transaktionen nicht schließen, wenn Amazon RDS SQL Server als Quelle verwendet wird.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Testverbindung fehlschlägt, wenn PostgreSQL als Quelle verwendet wird und das Passwort Sonderzeichen enthält.
Amazon Amazon Redshift als Ziel wurde verbessert, indem dieser Fehler besser behandelt wurde: „Der angegebene Schlüssel ist nicht vorhanden“.
Verbesserte Unterstützung für die Datenvalidierung für verschiedene Datentypen und Zeichensätze.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Replikationsaufgaben versuchen, vorhandene Tabellen für Oracle als Ziel zu erstellen.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem bei Replikationsaufgaben unter bestimmten Bedingungen kein "D" für die "OP"-Spalte bei Verwendung von Amazon S3 als Ziel hinzufügen.

AWS Versionshinweise zu Database Migration Service 3.3.3

Die folgende Tabelle zeigt die neuen Features und Verbesserungen, die in AWS DMS Version 3.3.3 eingeführt wurden.

Neue Funktion oder Änderung	Description
Neue PostgreSQL-Version	PostgreSQL Version 12 wird jetzt als Quelle und Ziel unterstützt.
Unterstützung für zusammengesetzten Primärschlüssel mit Amazon OpenSearch Service als Ziel	Ab AWS DMS 3.3.3 wird die Verwendung eines zusammengesetzten Primärschlüssels von OpenSearch Service-Zielen unterstützt.
Unterstützung für erweiterte Oracle-Datentypen	Erweiterte Oracle-Datentypen für Oracle-Quelle und -Ziele werden jetzt unterstützt.
Höhere Anzahl von AWS DMS Ressourcen pro Konto	Das Limit für die Anzahl der AWS DMS Ressourcen, die Sie erstellen können, wurde erhöht. Weitere Informationen finden Sie unter Kontingente für AWS Database Migration Service.

Zu den in AWS DMS 3.3.3 behobenen Problemen gehören die folgenden:

Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe mit einer bestimmten Update-Anweisung mit Parallel Apply in Amazon Kinesis abstürzt.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe in der ALTER TABLE-Anweisung mit Amazon S3 als Ziel abstürzt.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Werte in Polygonspalten abgeschnitten wurden, wenn Microsoft SQL Server als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem beim Unicode-Konverter von JA16SJISTILDE und JA16EUCTILDE behoben, das auftrat, wenn Oracle als Quelle verwendet wurde.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem die Spalten MEDIUMTEXT und LONGTEXT nicht vom MySQL- zum S3 CSV (Comma Separated Value)-Format migriert wurden.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem boolesche Spalten mit Apache-Parquet-Ausgabe in falsche Typen umgewandelt wurden.
Es wurde ein Problem mit erweiterten varchar-Spalten in Oracle behoben.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem Datenüberprüfungsaufgaben aufgrund bestimmter Zeitstempelkombinationen fehlschlugen.
Es wurde ein Problem mit der Sybase Data Definition Language (DDL)-Replikation behoben.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine RAC-Quelle (Oracle Real Application Clusters) mit Oracle Binary Reader abstürzte.
Es wurde ein Problem mit der Validierung für Oracle-Ziele mit der Groß-/Kleinschreibung von Schemanamen behoben.
Es wurde ein Problem mit der Validierung von IBM Db2-Versionen 9.7 und 10 behoben.
Es wurde ein Problem behoben, bei dem eine Aufgabe bei Aktivierung von StopTaskCachedChangesApplied und StopTaskCachedChangesNotApplied nicht zweimal aktiviert wurde.

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