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# ¿Qué es la AWS Schema Conversion Tool?
Puede utilizar la AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) para convertir su esquema de base de datos existente de un motor de base de datos a otro. Puede convertir esquemas relacionales OLTP o esquemas de data warehouse. El esquema convertido es adecuado para una base de datos MySQL de Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), MariaDB, Oracle, SQL Server o PostgreSQL, un clúster de base de datos de Amazon Aurora o un clúster de Amazon Redshift. El esquema convertido también puede utilizarse con una base de datos en una instancia Amazon EC2 o almacenarse como datos en un bucket de Amazon S3.
AWS SCT admite varios estándares del sector, incluido el Estándar federal de procesamiento de la información (FIPS, Federal Information Processing Standards) para conexiones a un bucket de Amazon S3 o cualquier otro recurso de AWS. AWS SCT también cumple con el Programa federal de administración de riesgos y autorizaciones (FedRAMP, Federal Risk and Authorization Management Program). Para obtener más detalles sobre AWS y los esfuerzos de conformidad, consulte [Servicios de AWS en el alcance por programa de conformidad](https://aws.amazon.com/compliance/services-in-scope/).
AWS SCT es compatible con las siguientes conversiones de OLTP.
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| Base de datos de origen | Bases de datos de destino |
| --- | --- |
| IBM Db2 para z/OS (versión 12) | Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition (Aurora MySQL), Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition (Aurora PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Conexión a IBM DB2 for z/OS](CHAP_Source.DB2zOS.md). |
| IBM Db2 LUW (versiones 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1 y 11.5) | Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Bases de datos de IBM Db2 LUW](CHAP_Source.DB2LUW.md). |
| Microsoft Azure SQL Database | Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Conexión a Azure SQL](CHAP_Source.AzureSQL.md). |
| Microsoft SQL Server (versión 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019 y 2022) | Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish para Aurora PostgreSQL (solo para informes de evaluaciones), MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Bases de datos de SQL Server](CHAP_Source.SQLServer.md). |
| MySQL (versión 5.5 y posteriores) | Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Uso de MySQL como origen](CHAP_Source.MySQL.md). Puede migrar esquemas y datos de MySQL a un clúster de base de datos de Aurora MySQL sin usar AWS SCT. Para obtener más información, consulte [ Migración de datos a un clúster de base de datos de Amazon Aurora](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/Aurora.Migrate.html). |
| Oracle (versión 10.1 y posteriores) | Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Bases de datos de Oracle](CHAP_Source.Oracle.md). |
| PostgreSQL (versión 9.1 y posteriores) | Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Bases de datos de PostgreSQL](CHAP_Source.PostgreSQL.md). |
| SAP ASE (versiones 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7 y 16.0) | Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL Para obtener más información, consulte [Bases de datos de SAP](CHAP_Source.SAP.md). |
AWS SCT es compatible con las siguientes conversiones de data warehouse.
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| Almacenamiento de datos de origen | Almacenamiento de datos de destino |
| --- | --- |
| Amazon Redshift | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Amazon Redshift](CHAP_Source.Redshift.md). |
| Azure Synapse Analytics | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Azure Synapse Analytics como origen](CHAP_Source.AzureSynapse.md). |
| BigQuery | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [BigQuery como fuente](CHAP_Source.BigQuery.md). |
| Greenplum Database (versiones 4.3 y 6.21) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Bases de datos de Greenplum](CHAP_Source.Greenplum.md). |
| Microsoft SQL Server (versión 2008 y posteriores) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [SQL Server Data Warehouses](CHAP_Source.SQLServerDW.md). |
| Netezza (versión 7.0.3 y posteriores) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Bases de datos de Netezza](CHAP_Source.Netezza.md). |
| Oracle (versión 10.1 y posteriores) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Oracle Data Warehouse](CHAP_Source.OracleDW.md). |
| Snowflake (versión 3) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Snowflake](CHAP_Source.Snowflake.md). |
| Teradata (versión 13 y posteriores) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Bases de datos de Teradata](CHAP_Source.Teradata.md). |
| Vertica (versión 7.2.2 y posteriores) | Amazon Redshift Para obtener más información, consulte [Bases de datos de Vertica](CHAP_Source.Vertica.md). |
AWS SCT es compatible con las siguientes conversiones de bases de datos de NoSQL.
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| Base de datos de origen | Bases de datos de destino |
| --- | --- |
| Apache Cassandra (versiones 2.1.x, 2.2.16 y 3.11.x) | Amazon DynamoDB Para obtener más información, consulte [Conexión a Apache Cassandra](CHAP_Source.Cassandra.md). |
AWS SCT admite conversiones de los siguientes procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Para obtener más información, consulte [Conversión de datos mediante ETL](CHAP-converting-etl.md).
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| Origen | Destino |
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| Scripts de ETL de Informatica | Informatica |
| Paquetes de ETL de Microsoft SQL Server Integration Services (SSIS) | AWS Glue or AWS Glue Studio |
| Scripts de intérprete de comandos con comandos incrustados de Teradata Basic Teradata Query (BTEQ) | RSQL de Amazon Redshift |
| Scripts de ETL de Teradata BTEQ | RSQL de AWS Glue o Amazon Redshift |
| Scripts de trabajo de Teradata FastExport | RSQL de Amazon Redshift |
| Scripts de trabajo de Teradata FastLoad | RSQL de Amazon Redshift |
| Scripts de trabajo de Teradata MultiLoad | RSQL de Amazon Redshift |
AWS SCT admite las siguientes migraciones de marcos de macrodatos. Para obtener más información, consulte [Migración de marcos de macrodatos](CHAP-migrating-big-data.md).
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| Origen | Destino |
| --- | --- |
| Apache Hive (versión 0.13.0 y posteriores) | Hive en Amazon EMR |
| Apache HDFS | Amazon S3 o HDFS en Amazon EMR |
| Apache Oozie | AWS Step Functions |
## Introducción a la conversión de esquemas
AWS SCT proporciona una interfaz de usuario basada en el proyecto para convertir automáticamente el esquema de la base de datos de origen en un formato compatible con su instancia de Amazon RDS de destino. Si el esquema de la base de datos de origen no se puede convertir automáticamente, AWS SCT facilita orientación sobre cómo puede crear un esquema equivalente en su base de datos de destino.
Para obtener información acerca de cómo instalar la AWS SCT, consulte [Instalación y configuración AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Installing.md).
Para obtener una introducción a la interfaz de usuario de AWS SCT, consulte [Navegación por la interfaz de usuario del AWS SCT](CHAP_UserInterface.md).
Para obtener información acerca del proceso de conversión, consulte [Convertir esquemas de bases de datos en AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Converting.md).
Además de convertir su esquema de base de datos existente de un motor de base de datos a otro, AWS SCT tiene algunas características adicionales que le ayudarán a trasladar sus datos y aplicaciones a la nube de AWS:
+ Puede utilizar agentes de extracción de datos para extraer datos de su almacenamiento de datos para prepararlos y migrarlos a Amazon Redshift. Para administrar los agentes de extracción de datos, puede utilizar la AWS SCT. Para obtener más información, consulte [Migración de datos desde un almacén de datos local a Amazon Redshift con AWS Schema Conversion Tool](agents.md).
+ Puede utilizar la AWS SCT para crear puntos de conexión y tareas de AWS DMS. Puede ejecutar y monitorizar estas tareas desde la AWS SCT. Para obtener más información, consulte [Integración de AWS Database Migration Service con AWS Schema Conversion Tool](CHAP_DMSIntegration.md).
+ En algunos casos, las características de la base de datos de origen no se pueden convertir a características de Amazon Redshift equivalentes. El asistente de paquete de extensión de la AWS SCT puede ayudarle a instalar funciones de AWS Lambda y bibliotecas Python para emular las características que no se puede convertir. Para obtener más información, consulte [Uso de paquetes de extensión con AWS Schema Conversion Tool](CHAP_ExtensionPack.md).
+ Puede utilizar AWS SCT para optimizar su base de datos de Amazon Redshift existente. AWS SCT recomienda claves de clasificación y distribución para optimizar su base de datos. Para obtener más información, consulte [Conversión de datos de Amazon Redshift mediante AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Converting.DW.RedshiftOpt.md).
+ También puede utilizar AWS SCT para copiar un esquema de base de datos en las instalaciones existente a una instancia de base de datos de Amazon RDS que ejecute el mismo motor. Puede utilizar esta característica para analizar posibles ahorros de costos en la migración a la nube y en el cambio del tipo de licencia.
+ Puede utilizar la AWS SCT para convertir SQL en su código C\$1\$1, C \$1, Java u otro tipo de código de aplicación. Puede ver, analizar, editar y guardar el código SQL convertido. Para obtener más información, consulte [Convertir el SQL de la aplicación mediante AWS SCT](CHAP_Converting.App.md).
+ Puede utilizar AWS SCT para migrar procesos de extracción, transformación y carga (ETL). Para obtener más información, consulte [Conversión de datos mediante procesos ETL en AWS Schema Conversion Tool](CHAP-converting-etl.md).
## Envío de comentarios
Puede formular sus comentarios sobre AWS SCT. Puede archivar un informe de errores, enviar una solicitud de característica o proporcionar información general.
**Para formular sus comentarios sobre AWS SCT**
1. Inicie AWS Schema Conversion Tool.
1. Abra el menú **Help** y seleccione **Leave Feedback**. Aparecerá el cuadro de diálogo **Leave Feedback**.
1. En **Area**, seleccione **Information**, **Bug report** o **Feature request**.
1. En **Source database**, seleccione su base de datos de origen. Seleccione **Any** si sus comentarios no se refieren a una base de datos en particular.
1. En **Target database**, seleccione su base de datos de destino. Seleccione **Any** si sus comentarios no se refieren a una base de datos en particular.
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