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Workflow zur Modernisierung von SQL Server

Dieser Abschnitt bietet eine schrittweise Anleitung zum vollständigen Modernisierungsprozess von SQL Server mithilfe von AWS Transform.

Schritt 1: Erstellen Sie einen SQL Server-Modernisierungsauftrag

Beginnen Sie Ihre Modernisierung, indem Sie in der Transform-Konsole einen neuen AWS Transformationsauftrag erstellen.

Schritt 2: Connect zur SQL Server-Datenbank herstellen

Verbinden Sie AWS Transform mit Ihrer SQL Server-Datenbank, um die Schemaanalyse und -konvertierung zu ermöglichen.

Erstellen Sie einen Datenbankkonnektor

Schritt 3: Quellcode-Repository Connect

AWS Transform benötigt Zugriff auf den Quellcode Ihrer .NET-Anwendung, um den Code zu analysieren und zu transformieren, der mit Ihrer SQL Server-Datenbank interagiert. AWS Transform unterstützt drei Methoden zur Bereitstellung von Quellcode.

Wählen Sie Ihre Authentifizierungsmethode

Richten Sie einen PAT-Konnektor ein (empfohlen)

Mit einem PAT-Konnektor erstellen Sie in Ihrem Quellcode-Anbieter ein persönliches Zugriffstoken mit benutzerdefinierten Berechtigungen, speichern es sicher darin AWS Secrets Manager und AWS Transform ruft es bei Bedarf ab. Sie sind für die Verwaltung des Token-Lebenszyklus einschließlich Rotation und Ablauf verantwortlich. AWS Transform erstellt automatisch die erforderliche IAM-Rolle mit Berechtigungen für den Zugriff auf Ihr Geheimnis.

Der PAT-Konnektor unterstützt die folgenden Anbieter, einschließlich selbst gehosteter und benutzerdefinierter DNS/URL Versionen:

Erstellen Sie ein persönliches Zugriffstoken

Erstellen Sie eine PAT in Ihrem Quellcode-Anbieter. Die erforderlichen Berechtigungen variieren je nach Anbieter. Wählen Sie die Registerkarte für Ihren Anbieter.

GitHub

Navigieren Sie zu Einstellungen, Entwicklereinstellungen, Persönliche Zugriffstoken, Fine-grained Token. Wählen Sie die Repositorys aus, die Sie transformieren möchten, und gewähren Sie die folgenden Berechtigungen.

Repository-Berechtigungen

Organisationsberechtigungen (erforderlich für Organisations-Repositorys)

GitLab

Navigieren Sie zu Profil bearbeiten, Zugriffstoken. Wählen Sie die folgenden Bereiche aus.

Bitbucket

Navigieren Sie zu Kontoeinstellungen, Sicherheit, API-Token erstellen und verwalten. Die erforderlichen Bereiche hängen von Ihrem Tokentyp ab.

Workspace/Repository Token (ATCT — Bearer Auth, kein Benutzername erforderlich)

Konto-API-Token (ATAT — Standardauthentifizierung mit E-Mail) oder App-Passwort (ATBB — Standardauthentifizierung mit Benutzername)

Azure DevOps

Navigieren Sie zu Benutzereinstellungen, Persönliche Zugriffstoken. Wählen Sie Benutzerdefinierte Bereiche aus. Wählen Sie als Organisationsbereich die Option Alle zugänglichen Organisationen (empfohlen) aus, oder geben Sie eine einzelne Organisation an.

Speichern Sie das PAT in AWS Secrets Manager

Wenn Sie einen vom Kunden verwalteten KMS-Schlüssel zur Verschlüsselung Ihres Geheimnisses verwenden (anstelle des standardmäßig AWS verwalteten Schlüssels), müssen Sie die KMS-Schlüsselrichtlinie aktualisieren, damit AWS Transform das Geheimnis entschlüsseln kann. Fügen Sie Ihrer vom Kunden verwalteten KMS-Schlüsselrichtlinie die folgende Erklärung hinzu:

{
  "Sid": "Allow AWS Transform to decrypt secrets",
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "Service": "transform.amazonaws.com"
  },
  "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:DescribeKey"
  ],
  "Resource": "*",
  "Condition": {
    "StringEquals": {
      "kms:ViaService": "secretsmanager.REGION.amazonaws.com",
      "kms:EncryptionContext:SecretARN": "YOUR-SECRET-ARN"
    }
  }
}

Ersetze es REGION durch deine AWS Region (zum Beispielus-east-1) und YOUR-SECRET-ARN durch den ARN deines Geheimnisses. Die kms:ViaService Bedingung stellt sicher, dass der KMS-Schlüssel nur über den AWS Secrets Manager Dienst verwendet werden kann. Die kms:EncryptionContext:SecretARN Bedingung beschränkt die Entschlüsselung auf Ihr spezifisches Geheimnis.

So aktualisieren Sie Ihre KMS-Schlüsselrichtlinie:

Konfigurieren Sie AWS Job transformieren

AWS Transform erstellt automatisch eine IAM-Rolle mit den Berechtigungen, die für den Zugriff auf Ihr Geheimnis erforderlich sind.

Rotation und Wartung von Tokens

Sie sind dafür verantwortlich, PAT-Token zu rotieren, bevor sie ablaufen. Um ein Token zu rotieren:

Beheben Sie Probleme mit dem PAT-Connector

Einrichten AWS CodeConnections

AWS CodeConnections verwendet eine verwaltete Anbieterintegration, die automatisch temporäre OAuth-Anmeldeinformationen über einen OAuth 2.0-Autorisierungsablauf abruft. Die Berechtigungen werden in der Anbieter-App konfiguriert und vollständig von verwaltet. AWS Sie autorisieren die App einmal und übernehmen die AWS gesamte Verwaltung der Anmeldeinformationen.

Wählen Sie Ihr Repository und Ihren Branch aus

Genehmigung des Zugriffs auf das Repository

Für GitHub und einige andere Plattformen muss der Repository-Administrator die Verbindungsanfrage genehmigen:

Schritt 4: Bereitstellungsconnector erstellen (optional)

Wenn Sie die transformierten Anwendungen in Ihrem AWS Konto bereitstellen möchten, haben Sie die Möglichkeit, einen Deployment Connector auszuwählen.

Richten Sie den Bereitstellungsconnector ein

Genehmigung des Deployment-Connectors

Ihr AWS Kontoadministrator muss die Verbindungsanforderung für den Deployment Connector genehmigen.

Schritt 5: Bestätigen Sie Ihre Ressourcen

Nachdem Sie eine Verbindung zu Ihrer Datenbank und Ihrem Repository hergestellt haben, überprüft AWS Transform, ob alle erforderlichen Ressourcen zugänglich und bereit für die Transformation sind.

Was AWS Transform verifiziert

Sehen Sie sich die Checkliste vor dem Flug an

Schritt 6: Entdeckung und Bewertung

AWS Transform analysiert Ihre SQL Server-Datenbank und .NET-Anwendung, um den Umfang und die Komplexität der Modernisierung zu verstehen.

Was wird entdeckt

Discovery-Prozess

Überprüfen Sie die Discovery-Ergebnisse

Gehen Sie nach Abschluss der Untersuchung zu Ermittlung und Bewertung, um Folgendes zu überprüfen:

Datenbankanalyse:

Anwendungsanalyse:

Übersicht der Abhängigkeiten:

Komplexitätsbeurteilung verstehen

AWS Transform unterteilt Ihre Modernisierung in drei Kategorien:

Bewertungsbericht

AWS Transform generiert einen detaillierten Bewertungsbericht, der Folgendes beinhaltet:

Sie können den Bewertungsbericht herunterladen, um ihn offline zu überprüfen und mit allen Beteiligten zu teilen.

Schritt 7: Generieren und überprüfen Sie den Wellenplan

Für große Grundstücke mit mehreren Datenbanken und Anwendungen generiert AWS Transform einen Wellenplan, der die Modernisierung in logischen Gruppen sequenziert.

Was ist ein Wellenplan?

Ein Wellenplan organisiert Ihre Modernisierung in Phasen (Wellen) auf der Grundlage von:

Jede Welle enthält eine Gruppe von Datenbanken und Anwendungen, die gemeinsam modernisiert werden können, ohne dass Abhängigkeiten unterbrochen werden.

Überprüfen Sie den Wellenplan

Passen Sie den Wave-Plan an

Sie können den Wave-Plan auf zwei Arten an Ihre Geschäftsanforderungen anpassen:

Verwenden von JSON:

Chat verwenden:

Sie können die Wave-Pläne ändern, indem Sie mit dem Agenten chatten und ihn bitten, die Repositorys und Datenbanken in bestimmte Waves zu verschieben. Dieser Ansatz funktioniert gut, wenn Sie kleinere Änderungen an den Wellen vornehmen müssen.

Modernisierung einer einzelnen Datenbank

Wenn Sie eine einzelne Datenbank und Anwendung AWS modernisieren, erstellt Transform einen einfachen Plan mit einer Welle. Sie können ohne Wellenplanung direkt mit der Transformation fortfahren.

Genehmigen Sie den Wellenplan

Schritt 8: Schemakonvertierung

AWS Transform konvertiert Ihr SQL Server-Datenbankschema in Aurora PostgreSQL, einschließlich Tabellen, Ansichten, gespeicherten Prozeduren, Funktionen und Triggern.

So funktioniert die Schemakonvertierung

AWS Transform verwendet die mit generativer KI erweiterte AWS DMS-Schemakonvertierung, um:

Unterstützte Konvertierungen

Automatisch konvertiert:

Möglicherweise ist eine Überprüfung durch einen Menschen erforderlich:

Nicht automatisch konvertiert:

Starten Sie die Schemakonvertierung

Überprüfen Sie die Konvertierungsergebnisse

Navigieren Sie nach Abschluss der Konvertierung zu Schemakonvertierung überprüfen:

Zusammenfassung der Konvertierung:

Überprüfung nach Objekttyp:

Überprüfen Sie die Aktionspunkte

Beispiel: Konvertierung gespeicherter Prozeduren

SQL Server T-SQL:

CREATE PROCEDURE GetProductsByCategory
    @CategoryId INT,
    @PageSize INT = 10
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    
    SELECT TOP (@PageSize)
        ProductId,
        Name,
        Price,
        DATEDIFF(DAY, CreatedDate, GETUTCDATE()) AS DaysOld
    FROM Products
    WHERE CategoryId = @CategoryId
    ORDER BY Name
END

Konvertiertes PostgreSQL PL/pgSQL:

CREATE OR REPLACE FUNCTION get_products_by_category(
    p_category_id INTEGER,
    p_page_size INTEGER DEFAULT 10
)
RETURNS TABLE (
    product_id INTEGER,
    name VARCHAR(255),
    price NUMERIC(18,2),
    days_old INTEGER
) AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT 
        p.product_id,
        p.name,
        p.price,
        EXTRACT(DAY FROM (NOW() - p.created_date))::INTEGER AS days_old
    FROM products p
    WHERE p.category_id = p_category_id
    ORDER BY p.name
    LIMIT p_page_size;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

Vorgenommene Änderungen:

Genehmigen Sie die Schemak

Schritt 9: Datenmigration (optional)

AWS Transform bietet Optionen für die Migration von Daten von SQL Server nach Aurora PostgreSQL. Die Datenmigration ist optional und kann übersprungen werden, wenn Sie nur eine Schema- und Codetransformation benötigen.

Optionen für die Datenmigration

Option 1: Migration von Produktionsdaten

Migrieren Sie Ihre tatsächlichen Produktionsdaten mit AWS DMS:

Option 2: Datenmigration überspringen

Nur Schema und Code transformieren:

Konfigurieren Sie die Datenmigration

Prozess der Migration von Produktionsdaten

Wenn Sie sich für die Migration von Produktionsdaten entscheiden:

Zeitplan für die Migration:

Datenvalidierung

AWS Transform validiert migrierte Daten mit den folgenden Prüfungen:

Schritt 10: Transformation des Anwendungscodes

AWS Transform transformiert Ihren .NET-Anwendungscode so, dass er mit Aurora PostgreSQL statt mit SQL Server funktioniert. Es fragt nach einem Ziel-Branchnamen in Ihren Repositorys, um den transformierten Quellcode zu übertragen. Sobald Sie den Branch-Namen eingegeben haben, erstellt AWS Transform einen neuen Branch und initiiert die Transformation, die der PostgreSQL-Datenbank entspricht.

Was wird transformiert

Änderungen am Entity Framework:

ADO.NET Änderungen:

Änderungen an der Konfiguration:

Starten Sie die Codetransformation

Schritt 11: Überprüfen Sie die Transformationsergebnisse

Bevor Sie mit der Bereitstellung fortfahren, überprüfen Sie die vollständigen Transformationsergebnisse, um sicherzustellen, dass alles testbereit ist.

Sie können den transformierten Code aus dem Repository-Zweig herunterladen für:

Sie können auch die Zusammenfassung der Transformation herunterladen, um die Änderungen in natürlicher Sprache zu überprüfen, die AWS Transform im Rahmen der Transformation vorgenommen hat.

Zusammenfassung der Transformation

Transformationsbericht erstellen

AWS Transform generiert einen umfassenden Transformationsbericht:

Der Bericht beinhaltet:

Schritt 12: Validierung und Testen

Stellen Sie vor der Bereitstellung in der Produktion sicher, dass die transformierte Anwendung ordnungsgemäß mit Aurora PostgreSQL funktioniert.

Arten der Validierung

Automatisierte Validierung: AWS Transform führt automatisierte Prüfungen durch:

Validierung durch einen Menschen: Sie sollten zusätzliche Tests durchführen:

Führen Sie eine automatisierte Validierung durch

Checkliste zum Testen

Datenbank-Funktionalität:

Funktionalität der Anwendung:

Datenintegrität:

Leistung:

Schritt 13: Bereitstellung

Nach erfolgreicher Validierung stellen Sie Ihre modernisierte Anwendung und Datenbank für die Produktion bereit.

Optionen für die Bereitstellung

Pre-deployment Checkliste

Vor der Bereitstellung in der Produktion:

Auf Amazon ECS bereitstellen

Überwachen Sie die Bereitstellung

AWS Transform stellt Ihre Anwendung bereit:

Überwachen Sie den Bereitstellungsfortschritt und überprüfen Sie:

Post-deployment Validierung

Nach der Bereitstellung:

Rauchtests:

Überwachung der Leistung:

Benutzervalidierung:

Rollback-Verfahren

Falls nach der Bereitstellung Probleme auftreten:

Sofortiges Rollback:

Teilweises Rollback:

Fix weiterleiten:

Post-deployment Optimierung

Nach erfolgreicher Bereitstellung:

Leistungsoptimierung:

Kostenoptimierung:

Einrichtung der Überwachung:

Dokumentation: