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AWS Notes de mise à jour de DMS
Vous trouverez ci-dessous les notes de publication des versions actuelles et précédentes de AWS Database Migration Service (AWS DMS).
AWS DMS ne fait pas de différence entre les versions majeures et mineures lorsque vous activez la mise à niveau automatique des versions pour votre instance de réplication. DMS met automatiquement à niveau la version de l'instance de réplication pendant la fenêtre de maintenance si la version est obsolète.
Notez que pour mettre à niveau la version de votre instance de réplication manuellement (à l'aide de l'API ou de l'interface de ligne de commande) de la version 3.4.x à la version 3.5.x, vous devez définir le paramètre sur. AllowMajorVersionUpgrade true Pour plus d'informations sur le AllowMajorVersionUpgrade paramètre, consultez ModifyReplicationInstance la documentation de l'API DMS.
Note
La version actuelle du moteur par défaut pour AWS DMS est 3.5.4.
Le tableau suivant indique les dates suivantes pour les versions DMS actives :
Date de sortie de la version
Date après laquelle vous ne pouvez plus créer de nouvelles instances avec la version
Date à laquelle DMS met automatiquement à jour les instances de cette version (date de fin de vie (EOL))
| Version | Date de publication | Aucune date de nouvelle instance | Date EOL |
|---|---|---|---|
| 3.6.1 | 15 mai 2025 | À définir | À définir |
| 3,6,0 | 27 décembre 2024 | 27 avril 2026 | 27 juillet 2026 |
| 3,5.4 | 15 novembre 2024 | 31 janvier 2027 | 31 mars 2027 |
| 3,5.3 | 17 mai 2024 | 28 février 2026 | 30 juin 2026 |
| 3,5.2 | 29 octobre 2023 | 30 mars 2025 | 29 avril 2025 |
| 3.5.1 | 30 juin 2023 | 30 novembre 2024 | 15 mars 2025 |
| 3,4.7 | 31 mai 2022 | 30 septembre 2024 | 31 octobre 2024 |
| 3,4.6 | 30 novembre 2021 | 30 septembre 2024 | 31 octobre 2024 |
AWS DMS Moteur par défaut 3.6.1 et calendrier de support
Nous ferons de AWS DMS la version 3.6.1 la version du moteur par défaut. Nous n'avons pas encore prévu de date de non-nouvelle instance ni de date de fin de vie (EOL) pour la version 3.6.1. Elles apparaissent donc comme à déterminer dans le tableau précédent. Nous mettons à jour le tableau après avoir programmé ces dates. Afin de fournir une fenêtre de migration vers la version 3.6.1, nous avons prolongé le calendrier de support pour la version 3.5.4. La date de non-nouvelle instance est désormais le 31 janvier 2027 et la date EOL est le 31 mars 2027.
AWS DMS 3.6.0 disponibilité régionale
AWS DMS la version 3.6.0 est actuellement disponible en Asie-Pacifique (Sydney) : région ap-southeast-2.
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.6.1
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Resynchronisation des données DMS | AWS DMS corrige automatiquement les incohérences de données identifiées lors de la validation des données entre vos bases de données source et cible. La fonctionnalité de resynchronisation des données est prise en charge pour Oracle et SQL Server en tant que base de données source et PostgreSQL en tant que base de données cible. |
| Authentification de base de données IAM pour MariaDB, MySQL et PostgreSQL |
Ajout de la prise en charge de la connexion aux terminaux Amazon RDS et Aurora MariaDB, MySQL et PostgreSQL via l'authentification de base de données IAM (AWS Identity and Access Management). Grâce à cette amélioration, vous pouvez utiliser IAM pour gérer de manière centralisée l'accès aux ressources de votre base de données, au lieu de gérer l'accès individuellement sur chaque point de terminaison de base de données. |
| Prise en charge de PostgreSQL Read Replica pour la réplication Change Data Capture (CDC) | AWS DMS prend en charge l'utilisation de répliques de lecture PostgreSQL comme points de terminaison source pour la réplication Change Data Capture (CDC), disponible avec PostgreSQL version 16.x et versions ultérieures, à partir de la version 3.6.1. AWS DMS Cette fonctionnalité vous permet de tirer parti des répliques de lecture pour les tâches CDC. Pour plus d'informations, consultez la section Utilisation d'une base de données PostgreSQL comme source AWS DMS . |
| Enregistrement amélioré pour les colonnes cibles manquantes | Journalisation améliorée pour informer les clients des colonnes de la table cible manquantes au niveau de journalisation par défaut. Cette amélioration fait passer le niveau de journalisation de VERBOSE à WARNING, ce qui rend les notifications d'écart de colonne plus visibles sans nécessiter de paramètres de débogage détaillés. |
| Migration de SQL Server Binary (16) vers PostgreSQL UUID | Ajout de la prise en charge de la migration des types de données SQL Server Binary (16) vers le format PostgreSQL UUID. Cela permet une conversion fluide des données GUID binaires en types UUID natifs, améliorant ainsi la compatibilité des types de données entre les points de terminaison SQL Server et PostgreSQL. |
AWS La version 3.6.1 de DMS inclut les problèmes résolus suivants :
| Problème résolu | Description |
|---|---|
| Filtrage des règles de sélection avec problème de masquage des données | Les filtres des règles de sélection des tables fonctionnent désormais correctement avec les règles de transformation du masquage des données. Le correctif garantit un filtrage approprié lorsque des transformations de masquage de données sont appliquées. |
| Problème de gestion numérique non liée de la cible PostgreSQL |
Les terminaux cibles PostgreSQL peuvent gérer des types de données numériques non liés grâce à une allocation de mémoire optimisée. Cela permet d'éviter les échecs de tâches lors de la migration de tables contenant de grandes valeurs numériques. |
| Problème de gestion des LOB cibles d'Amazon Redshift | Les points de terminaison cibles Redshift préservent désormais l'intégrité des données LOB lors de migrations parallèles à volume élevé. La gestion améliorée des LOB empêche la corruption des données lors de l'utilisation de threads d'application parallèles. |
| Problème de métadonnées relatives aux règles de transformation |
Correction d'un problème lié à l'application incorrecte d'expressions dans les règles de transformation. |
| Problème de suppression et de recréation d'une table de métadonnées | Les tâches de réplication reprennent désormais correctement lorsque les tables sources sont supprimées et recréées lors de l'arrêt des tâches. Amélioration de la gestion des métadonnées et de la synchronisation des statuts pour les tables sources recréées. |
Problème de réplication AlwaysOn principale de SQL Server |
Amélioration de la détection des répliques principales pour les sources SQL Server dans les AlwaysOn configurations en gérant les variations de sensibilité majuscules/minuscules. |
| Problème de gestion du type de données TIME de la source MySQL | Problèmes de migration résolus avec des valeurs TIME contenant des fractions et des heures supérieures à 24 lorsque cette option loadUsingCSV est désactivée. |
| Problème de gestion des caractères NUL lors de la validation des données | La validation des données gère désormais correctement les caractères NUL (0x00) sans échec. Traitement de validation amélioré pour les données contenant des caractères NUL. |
| Problème de validation des données SQL Server | Résolution des problèmes de comparaison de validation avec les UNIQUEIDENTIFIER colonnes pour les sources SQL Server. |
| Problème de validation avant le chargement de la table | AWS DMS les tâches terminent désormais la validation avec succès lorsque les tables sont en phase de préchargement lors de la réplication CDC. |
| Problème de journalisation des sources Oracle | Les journaux d'erreurs source Oracle affichent désormais l'instruction SQL correcte lors de l'exécution de la requête de fuseau horaire. Précision de journalisation améliorée pour de meilleures capacités de dépannage. |
| Mise à jour du pilote SQL Server | La prise en charge des pilotes SQL Server est passée d'ODBC 17 à ODBC 18. |
| Problème de migration des chaînes vides DB2 vers le CDC | Résolution d'un problème en raison duquel des valeurs VARCHAR vides provenant des bases de données sources IBM DB2 LUW étaient capturées de manière incorrecte en tant que valeurs NULL au lieu de chaînes vides lors des opérations de capture des données de modification (CDC). |
| Problème de fuite de mémoire de recherche Oracle LOB | Correction d'une fuite de mémoire dans les points de terminaison source Oracle lors des recherches LOB lorsque le mode LOB complet est activé. Cela empêche la croissance continue de la mémoire et les pannes de mémoire insuffisante lors des tâches de réplication avec des données LOB. |
| Problème de mappage des colonnes booléennes Redshift CDC | Les points de terminaison cibles Redshift mappent désormais correctement les nouvelles colonnes booléennes ajoutées lors du CDC lorsque cette option est activée. MapBooleanAsBoolean Cela permet de maintenir la cohérence des types de données avec les sources PostgreSQL au lieu de créer des colonnes varchar. |
| Problème de migration LOB en ligne du tableau UUID PostgreSQL | Les points de terminaison sources PostgreSQL migrent désormais correctement les types de données des tableaux UUID lorsque le mode LOB en ligne est activé. |
| Problème de signalement des différences entre colonnes nullables lors de la validation des données | La validation des données indique désormais correctement les détails des incohérences pour les colonnes nullables. |
| Problème de filtrage de validation entre SQL Server et Oracle | La validation des données met désormais correctement en forme les conditions de filtre de date pour les points de terminaison cibles Oracle lors de l'utilisation de sources SQL Server. |
| Message d'avertissement de création de table en mode DO_NOTHING | Ajout d'un message de journal d'avertissement lors de la création AWS DMS automatique de tables cibles en mode DO_NOTHING. Cela améliore la visibilité et aide les utilisateurs à identifier le moment où les tableaux sont créés, malgré la sélection d'un mode qui n'implique aucune création automatique de tableaux. |
| Problème de conversion de SQL Server BIT vers PostgreSQL SMALLINT | Correction de la conversion BIT de SQL Server en PostgreSQL SMALLINT pendant les opérations CDC. |
| Problème de validation de l'accès au bucket entre comptes S3 | Validation améliorée de la propriété des compartiments S3 pour améliorer la sécurité lors de l'utilisation de S3 comme cible ou source de migration. |
| Problème de reconnexion et d'initialisation du terminal Redshift | Les terminaux Redshift se reconnectent désormais correctement après la fin de la connexion et valident correctement les informations d'identification lors de l'initialisation. Cela permet d'éviter les erreurs « Le nom du serveur doit être fourni » et les échecs de tâches lors de la restauration. |
| Problème de fuite de mémoire lors de la validation des données | Correction d'une fuite de mémoire lors de la validation des données. Cela permet d'éviter les pannes de mémoire insuffisante lors de tâches de validation de longue durée. |
| Problème de faux positif lors de la validation de la clé primaire CHAR de SQL Server | Correction d'erreurs faussement positives MISSING_TARGET lors de la validation des migrations de SQL Server vers PostgreSQL avec CHAR/NCHAR des clés primaires contenant des espaces de fin. |
| Problème de conflit avec la base de données Athena lors de la validation S3 | Correction d'une situation de concurrence lorsque plusieurs tâches partageaient des points de terminaison S3 en isolant les bases de données Athena par tâche. |
AWS Notes de mise à jour de Database Migration Service 3.6.0
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Nouvelles variables de métadonnées pour les transformations | Introduction de deux nouvelles variables de métadonnées pour les règles de transformation : $AR_M_MODIFIED_SCHEMA et$AR_M_MODIFIED_TABLE_NAME. Ces variables vous permettent de créer des transformations plus dynamiques et flexibles qui peuvent s'adapter aux changements de nom de schéma ou de table au cours de votre processus de migration. |
| Prise en charge de la réplication des colonnes LOB en mode UPSERT Error-Handling |
Ajout de la prise en charge de la réplication des colonnes LOB (Large Object) lors de l'utilisation de l'option de gestion des erreurs « Aucun enregistrement trouvé pour appliquer une MISE À JOUR : Insérer l'enregistrement cible manquant ». Grâce à cette amélioration, vous pouvez désormais répliquer avec précision les colonnes LOB, garantissant ainsi une réplication complète et précise des données. |
AWS La version 3.6.0 de DMS inclut les problèmes résolus suivants :
| Problème résolu | Description |
|---|---|
| Problème de mémoire PostgreSQL |
Résolution de la consommation excessive de mémoire lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source. Correction d'un problème à cause duquel le slot Write-Ahead Log (WAL) augmentait continuellement, ce qui entraînait une dégradation des performances. Cette mise à jour améliore la stabilité et l'efficacité des migrations PostgreSQL, en particulier pour les bases de données volumineuses ou les tâches de longue durée. |
| Problème avec Oracle Character Large Object (CLOB) et Character (CHAR) | Résolution du problème selon lequel les valeurs CLOB (Wide Character Large Object) et Character (CHAR) contenant des caractères non ASCII (par exemple, des symboles spéciaux ou des caractères internationaux) n'étaient pas répliquées correctement. Ce correctif garantit une réplication précise des données texte volumineuses, réduit les erreurs et préserve la cohérence des données. |
| Problème de latence incorrect dans Microsoft SQL Server | Résolution d'un problème selon lequel le point de terminaison source de Microsoft SQL Server signalait de manière incorrecte une latence très élevée. Ce correctif fournit des mesures de performances plus précises, ce qui vous permet de mieux surveiller et optimiser vos tâches de migration vers SQL Server. |
| Problème de métadonnées Microsoft SQL Server | Correction d'un problème lié aux appels redondants pour récupérer les métadonnées d'autres tables, ce qui entraînait une dégradation des performances et une latence après la modification des métadonnées d'une table. Cette optimisation améliore les performances globales des tâches, en particulier pour les bases de données dont le schéma est fréquemment modifié. |
| Problème de mise à jour de Microsoft SQL Server |
Correction d'un problème en raison duquel les opérations UPDATE non standard provoquaient l'arrêt inattendu de tâches sans générer de messages d'erreur. Ce correctif garantit que ces opérations sont traitées correctement, évitant ainsi les échecs de tâches lors de scénarios de mise à jour complexes. |
| Problème lié à l'application par lots de grands objets (LOB) | Correction d'un problème en mode Application optimisée par lots où la recherche d'objets volumineux (LOB) ne permettait pas de trouver un enregistrement lorsqu'une opération DELETE et une opération INSERT étaient combinées en une seule opération UPDATE. Ce correctif améliore la cohérence et l'intégrité des données lors des migrations impliquant des données LOB et des opérations complexes du langage de manipulation des données (DML). |
| Problème de démarrage de la tâche de transformation | Résolution d'un problème en raison duquel les tâches impliquant de nombreuses transformations se bloquaient au démarrage. Ce correctif garantit la stabilité et la fiabilité des tâches dont la logique de transformation est complexe, ce qui vous permet d'exécuter les tâches de traitement des données en toute confiance. |
| Problème avec le langage de définition des données MySQL (DDL) | Correction d'un échec lors de la capture des modifications apportées au format spécial du langage de définition des données (DDL) pendant la phase de capture des données de modification (CDC). Ce correctif garantit que toutes les modifications de schéma sont correctement répliquées, préservant ainsi la cohérence des schémas entre les bases de données source et cible tout au long du processus de migration. |
| Problème de validation de l'accès au bucket entre comptes S3 | Validation améliorée de la propriété des compartiments S3 pour améliorer la sécurité lors de l'utilisation de S3 comme cible ou source de migration. |
| Problème de fuite de mémoire lors de la validation des données | Correction d'une fuite de mémoire lors de la validation des données. Cela permet d'éviter les pannes de mémoire insuffisante lors de tâches de validation de longue durée. |
AWS Notes de mise à jour de Database Migration Service 3.5.4
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Masquage des données | Introduction du masquage des données, permettant de transformer les données sensibles avec des options de randomisation des chiffres, de masquage ou de hachage au niveau des colonnes. |
| Performances de validation des données améliorées | Amélioration des performances de validation des données, permettant un traitement plus rapide des grands ensembles de données lors du chargement complet et des tâches de migration CDC sur certains chemins de migration. |
| Problème d'Unicode source PostgreSQL | Correction d'un problème lié à la source PostgreSQL où des performances de migration dégradées étaient observées lors de l'utilisation du filtrage. Introduction de la désactivation de l'UnicodeSourceFilter ECA pour contrôler ce comportement. |
| Prise en charge de la transformation pour une fonctionnalité de débit améliorée | Introduisez la prise en charge de toutes les règles de transformation pour la fonctionnalité de débit amélioré. |
| Enregistrement amélioré pour les colonnes cibles manquantes | Journalisation améliorée pour informer les clients des colonnes de la table cible manquantes au niveau de journalisation par défaut. Cette amélioration fait passer le niveau de journalisation de VERBOSE à WARNING, ce qui rend les notifications d'écart de colonne plus visibles sans nécessiter de paramètres de débogage détaillés. |
| Migration de SQL Server Binary (16) vers PostgreSQL UUID | Ajout de la prise en charge de la migration des types de données SQL Server Binary (16) vers le format PostgreSQL UUID. Cela permet une conversion fluide des données GUID binaires en types UUID natifs, améliorant ainsi la compatibilité des types de données entre les points de terminaison SQL Server et PostgreSQL. |
| Support pour PostgreSQL 17 | Ajout du support pour la version 17 de PostgreSQL. Pour en savoir plus, consultez : |
AWS DMS la version 3.5.4 inclut les problèmes résolus suivants :
| Problème résolu | Description |
|---|---|
| PostgreSQL, problème de décodage de test | Correction d'un problème pour la source PostgreSQL où certains événements ne pouvaient pas être répliqués lors de l'utilisation du plugin test_decoding. |
| Problème d'horodatage entre MySQL et Redshift | Correction d'un problème pour les migrations de MySQL vers Redshift où une colonne d'horodatage n'était pas correctement définie sur la cible. |
| Numéro du bloc d'alimentation Oracle de juillet 2024 | Correction d'un problème pour la source Oracle avec lecteur binaire à cause duquel la tâche DMS se bloquait après l'application du PSU Oracle de juillet 2024. |
| Problème avec le gestionnaire de secrets MySQL | Correction d'un problème pour le point de terminaison MySQL où les informations d'identification étaient corrompues lors de l'utilisation du gestionnaire de secrets. |
| Problème de gestion DocumentDB/MongoDB des enregistrements de données Amazon | Correction d'un problème pour les DocumentDB/MongoDB points de terminaison Amazon où certains enregistrements étaient envoyés deux fois à la cible, provoquant une exception de clé dupliquée et un échec de la AWS DMS tâche. |
| Problème de migration relationnel vers NoSQL | Correction d'un problème pour les migrations de RDS pour SQL Server vers NoSQL où la structure du document était incorrecte en raison d'une gestion incorrecte du PK. |
| Problème de validation des données avec Oracle Endpoint | Correction d'un problème pour la source Oracle où la validation des données signalait des faux positifs pour les LOB nuls ou vides. |
| Problème d'identifiant unique PK avec la cible Babelfish. | Correction d'un problème pour la PG - Babelfish cible où la AWS DMS
tâche échouait lors de la réplication de tables avec PK défini comme identifiant unique. |
| Problème de source PostgreSQL avec MAZ. | Correction d'un problème pour la source PostgreSQL où le basculement AWS DMS MAZ provoquait un échec fatal de la tâche. AWS DMS |
| Problème d'ordre des colonnes | Correction d'un problème en raison duquel les données LOB n'étaient pas répliquées correctement lorsque l'ordre des colonnes différait entre la source et la cible. |
| Problème de contention interne dans la AWS DMS base de données | Correction d'un problème pour la base de données DMS interne où la AWS DMS tâche échouait en raison de problèmes de simultanéité de la AWS DMS base de données interne. |
| Problème de structure AWS DMS de base de données interne | Correction d'un problème pour la AWS DMS base de données interne où la AWS DMS tâche échouait en raison de l'absence de certains objets de base de données internes. |
| Problème de validation des données source Oracle | Correction d'un problème pour la source Oracle où la validation des données renvoyait des faux positifs pour certains types rares d'événements répliqués. |
| Problème de validation des données pour les types de données Unicode | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel certains types de données Unicode n'étaient pas comparés correctement, ce qui entraînait des faux positifs. |
| Problème d'horodatage de Parquet Target | Correction d'un problème pour la cible Parquet où l'horodatage zéro était répliqué comme nul. |
| Problème de type de GeoSpatial données cible Babelfish. | Correction d'un problème pour la cible Babelfish où le type de GeoSpatial données n'était pas pris en charge. |
| Problème lié à la cible Amazon S3 avec l'ajout de colonnes pendant le CDC | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où les ajouts de nouvelles colonnes n'étaient pas gérés correctement lorsque le paramètre d'image avant était activé. |
| Problème avec SQL Server 2022 CU12 | Correction d'un problème pour la source SQL Server qui ne AWS DMS pouvait pas implémenter automatiquement les prérequis de MS Replication sur les sources utilisant SQL Server 2022 avec CU12 ou une version ultérieure. |
| Problème booléen avec PostgreSQL | Correction d'un problème pour la source PostgreSQL où le type de données booléen n'était pas migré correctement alors qu'il MapBooleanAsBoolean était défini sur true et que le plugin pglogical était utilisé. |
TaskrecoveryTableEnabledproblème de réglage |
Correction d'un problème concernant le TaskrecoveryTableEnabled paramètre, selon lequel la AWS DMS tâche échouait lorsqu'elle s'arrêtait lorsqu'elle était définie sur true. |
Duplication des données avec TaskrecoveryTableEnabled réglage |
Correction d'un problème à cause duquel certaines transactions étaient répliquées deux fois lorsque le TaskrecoveryTableEnabled paramètre était activé. |
| Problème de source MySQL 5.5 | Correction d'un problème pour la source MySQL où la AWS DMS tâche échouait en raison de l'impossibilité de lire le contenu BINLOG depuis MySQL v5.5. |
| Problème de partition de validation des données avec des noms de types de données corrompus | La validation des données empêche désormais la corruption de la mémoire lors du traitement des types de données, éliminant ainsi le recours à la validation ligne par ligne pour les partitions concernées. |
| Source Amazon S3 pour cibler le problème de migration | La réplication S3 source-cible gère désormais correctement les objets de table externes pendant le chargement complet et la réplication en cours. |
| Problème de réplication CDC cible Amazon S3 | La réplication CDC cible S3 traite correctement les données au format CSV pendant la phase de réplication en cours. |
| Problème de réplication S3 | Le processus amélioré de nettoyage des répertoires S3 empêche les interruptions de tâches pendant les migrations. |
| Problème de performance de validation des données | L'opération de validation des données optimise désormais les transitions entre les phases de validation, réduisant ainsi les délais inutiles. |
| Problème de validation des données avec des types de données spécifiques | La validation des données traite désormais avec précision les caractères non liés et les types de données TEXT, garantissant ainsi des résultats de validation corrects. |
| Problème de source PostgreSQL avec MAZ | La réplication des sources PostgreSQL maintient la connectivité pendant les événements de Multi-AZ basculement, évitant ainsi les échecs de tâches. |
| Problème de validation de la date et de l'heure de Babelfish | La validation des données compare désormais correctement les valeurs de date/heure lorsque vous utilisez Babelfish comme cible. |
| Problème de réplication de la colonne source MySQL | La réplication des sources MySQL gère désormais correctement les ajouts de colonnes dupliqués au milieu du tableau, évitant ainsi les interruptions de tâches. |
| Problème de modification de la colonne source MySQL | La réplication des sources MySQL préserve l'intégrité de la séquence de colonnes lorsque plusieurs colonnes sont ajoutées pendant les opérations du CDC. |
| Problème de réplication DynamoDB LOB | La réplication de cibles DynamoDB traite désormais correctement les données LOB pendant le CDC, garantissant ainsi un transfert de données complet. |
| Problème de validation des données booléennes dans PostgreSQL | La validation des données sources de PostgreSQL interprète désormais correctement les mappages de types de données booléens, produisant ainsi des résultats de comparaison précis. |
| Problème de restauration de connexion à DocumentDB | La réplication DocumentDB assure la cohérence des données lors des interruptions de connectivité du cluster et de la restauration. |
| Problème de troncature des données VARCHAR2 étendu par Oracle | La réplication des sources Oracle préserve les espaces de fin dans les colonnes VARCHAR2 (4000) lorsque la prise en charge étendue des types de données est activée. |
| Problème de gestion du DDL du réplica secondaire de SQL Server | La réplication source SQL Server maintient la connectivité pendant les opérations DDL sur les répliques secondaires, évitant ainsi toute interruption de tâches. |
| Problème de gestion des personnages spéciaux de Secret Manager | AWS Les chaînes de connexion de Secrets Manager prennent désormais en charge les caractères spéciaux tout en préservant les protocoles de sécurité. |
| MongoDB/Amazon Problème de clé dupliquée dans DocumentDB | La réplication de MongoDB et Amazon DocumentDB empêche la duplication des enregistrements qui provoquait auparavant des erreurs de contrainte de clé. |
| Problème de gestion de l'horodatage Oracle | La réplication des sources Oracle traite avec précision les valeurs d'horodatage dans différentes configurations de fuseau horaire de session. |
| Problème de conversion des données Oracle | La réplication des sources Oracle gère désormais les conversions de types de données de manière plus robuste, évitant ainsi les ORA-01460 erreurs. |
| Problème de réplication SQL Server 2022 CDC | Les sources SQL Server (CU12 et versions ultérieures) peuvent désormais implémenter automatiquement les prérequis de MS Replication dans. AWS DMS |
| Tester le décodage et la gestion du DDL |
AWS DMS ignore les instructions DDL pour les tables non configurées dans les mappages de tables, évitant ainsi le traitement inutile des modifications du schéma de la base de données source pour les tables non mappées. |
| Troncature des colonnes à partir des vues SQL Server sources | Lors de la migration de données depuis la vue SQL Server source vers les points de terminaison cibles, la longueur des colonnes est correctement préservée et aucune colonne n'est tronquée. |
| Enregistrement des métriques pour une meilleure validation des données | AWS DMS rapporte désormais avec précision les mesures d'enregistrement validées lors de l'utilisation de la validation améliorée des données. |
| Problème de reprise des tâches DMS après la mise à niveau | Lors de la reprise de tâches après une mise à niveau de AWS DMS version, les tâches DMS n'échouent pas à reprendre en raison de formats de fichiers internes incompatibles. |
| Problème de réplication principal de SQL Server Always On | Correction d'un problème qui AWS DMS identifiait désormais correctement la réplique principale dans les groupes de disponibilité Always On de Microsoft SQL Server, résolvant ainsi les précédentes erreurs de détection de sensibilité majuscules/minuscules. |
| Problème de gestion des données numériques cibles dans PostgreSQL | Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient lors de la migration de types de données numériques non liés vers des points de terminaison cibles PostgreSQL. |
| Problème de gestion des caractères lors de la validation des données | AWS DMS valide désormais correctement les données CHAR et VARCHAR lors des migrations, éliminant ainsi les rapports faussement positifs dans les tâches de validation. |
| Problème d'application parallèle d'Amazon Redshift LOB | AWS DMS empêche la corruption des données dans les données LOB (Large Object) lors d'opérations par lots parallèles lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme point de terminaison cible. |
| Validation des données avec problème de filtre de colonne | Les échecs de validation sont évités et les requêtes sont exécutées avec succès sur la cible Amazon S3 lorsque des filtres de colonne source sont appliqués aux types de données VARCHAR, CHAR, DATE et DATETIME. |
| Problème de persistance des données de validation S3 | Lorsque vous utilisez des cibles Amazon S3, des états de validation des données cohérents sont conservés tout au long des opérations de capture des données de modification (CDC). |
| Problème de validation du formatage des chaînes | Correction d'un problème en raison duquel la validation des données échouait en raison d'erreurs de formatage de chaîne lors des opérations de comparaison d'enregistrements. |
| Problème de migration des chaînes vides DB2 vers le CDC | Résolution d'un problème en raison duquel des valeurs VARCHAR vides provenant des bases de données sources IBM DB2 LUW étaient capturées de manière incorrecte en tant que valeurs NULL au lieu de chaînes vides lors des opérations de capture des données de modification (CDC). |
| Problème de fuite de mémoire de recherche Oracle LOB | Correction d'une fuite de mémoire dans les points de terminaison source Oracle lors des recherches LOB lorsque le mode LOB complet est activé. Cela empêche la croissance continue de la mémoire et les pannes de mémoire insuffisante lors des tâches de réplication avec des données LOB. |
| Problème de mappage des colonnes booléennes Redshift CDC | Les points de terminaison cibles Redshift mappent désormais correctement les nouvelles colonnes booléennes ajoutées lors du CDC lorsque cette option est activée. MapBooleanAsBoolean Cela permet de maintenir la cohérence des types de données avec les sources PostgreSQL au lieu de créer des colonnes varchar. |
| Problème de migration LOB en ligne du tableau UUID PostgreSQL | Les points de terminaison sources PostgreSQL migrent désormais correctement les types de données des tableaux UUID lorsque le mode LOB en ligne est activé. |
| Problème de signalement des différences entre colonnes nullables lors de la validation des données | La validation des données indique désormais correctement les informations relatives aux incohérences pour les colonnes nullables. |
| Problème de filtrage de validation entre SQL Server et Oracle | La validation des données met désormais correctement en forme les conditions de filtre de date pour les points de terminaison cibles Oracle lors de l'utilisation de sources SQL Server. |
| Message d'avertissement de création de table en mode DO_NOTHING | Ajout d'un message de journal d'avertissement lors de la création AWS DMS automatique de tables cibles en mode DO_NOTHING. Cela améliore la visibilité et aide les utilisateurs à identifier le moment où les tableaux sont créés, malgré la sélection d'un mode qui n'implique aucune création automatique de tableaux. |
| Problème de conversion de SQL Server BIT vers PostgreSQL SMALLINT | Correction de la conversion BIT de SQL Server en PostgreSQL SMALLINT pendant les opérations CDC. |
| Problème de validation de l'accès au bucket entre comptes S3 | Validation améliorée de la propriété des compartiments S3 pour améliorer la sécurité lors de l'utilisation de S3 comme cible ou source de migration. |
| Problème de reconnexion et d'initialisation du terminal Redshift | Les terminaux Redshift se reconnectent désormais correctement après la fin de la connexion et valident correctement les informations d'identification lors de l'initialisation. Cela permet d'éviter les erreurs « Le nom du serveur doit être fourni » et les échecs de tâches lors de la restauration. |
| Problème de fuite de mémoire lors de la validation des données | Correction d'une fuite de mémoire lors de la validation des données. Cela permet d'éviter les pannes de mémoire insuffisante lors de tâches de validation de longue durée. |
| Problème de faux positif lors de la validation de la clé primaire CHAR de SQL Server | Correction d'erreurs faussement positives MISSING_TARGET lors de la validation des migrations de SQL Server vers PostgreSQL avec CHAR/NCHAR des clés primaires contenant des espaces de fin. |
| Problème de conflit avec la base de données Athena lors de la validation S3 | Correction d'une situation de concurrence lorsque plusieurs tâches partageaient des points de terminaison S3 en isolant les bases de données Athena par tâche. |
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.5.3
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Point de terminaison source PostgreSQL amélioré pour le support de Babelfish | AWS DMS a amélioré son point de terminaison source PostgreSQL pour prendre en charge les types de données Babelfish. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utiliser une base de données PostgreSQL comme AWS DMS source. |
| Support pour S3 Parquet en tant que source | AWS DMS soutient S3 Parquet en tant que source. Pour de plus amples informations, consultez Utilisation d'Amazon S3 comme source pour AWS DMS. |
| Support pour PostgreSQL 16.x | AWS DMS prend en charge la version 16.x de PostgreSQL. Pour plus d’informations, consultez Utiliser une base de données PostgreSQL comme AWS DMS source et Utiliser une base de données PostgreSQL comme cible pour AWS Database Migration Service. |
| Débit amélioré pour les Full-Load migrations entre Oracle et Amazon Redshift | AWS DMS Serverless fournit des performances de débit nettement améliorées pour les migrations à pleine charge d'Oracle vers Amazon Redshift. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Débit amélioré pour les Full-Load migrations d'Oracle vers Amazon Redshift et Amazon S3. |
| Prise en charge de RDS pour les sauvegardes des journaux de SQL Server | AWS DMS prend en charge la réplication continue à partir des sauvegardes des journaux de transactions pour les sources RDS pour SQL Server. Cette fonctionnalité n'est disponible que pour les points de terminaison AWS DMS source nouveaux et modifiés lisant depuis RDS pour SQL Server. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration de la réplication continue sur une instance de base de données SQL Server cloud. |
| Enregistrement amélioré pour les colonnes cibles manquantes | Journalisation améliorée pour informer les clients des colonnes de la table cible manquantes au niveau de journalisation par défaut. Cette amélioration fait passer le niveau de journalisation de VERBOSE à WARNING, ce qui rend les notifications d'écart de colonne plus visibles sans nécessiter de paramètres de débogage détaillés. |
AWS DMS la version 3.5.3 inclut les problèmes résolus suivants :
| Problème résolu | Description |
|---|---|
| Fonction de remplacement de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données AWS DMS qui ne respectait pas le filtrage des sources lorsqu'une action de règle était définie override-validation-function dans les mappages de tables. |
| Erreurs CDC de la source MySQL | Correction d'un problème pour MySQL en tant que source à cause duquel la migration vers le CDC échouait avec l'encodage UTF16. |
| Différences entre les classements de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données AWS DMS qui n'appliquait pas correctement le paramètre de HandleCollationDiff tâche lorsque le filtrage des colonnes était utilisé. |
| Tâche de validation des données suspendue. | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel la AWS DMS tâche se bloquait avec une erreur « target is null ». |
| Échecs de tâches lors de la réplication PostgreSQL vers PostgreSQL. | Correction d'un problème pour les migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL où une AWS DMS tâche échouait lors de l'insertion de données LOB dans la cible lors de la réplication CDC. |
| Perte de données avec PostgreSQL comme source | Correction d'un problème concernant PostgreSQL en tant que source à cause duquel des pertes de données se produisaient dans certains scénarios extrêmes. |
| Erreurs CDC de la source MySQL 5.5 | Correction d'un problème pour MySQL en tant que source à cause duquel la réplication CDC échouait avec MySQL version 5.5. |
| Problème avec la table IOT source Oracle. | Correction d'un problème pour Oracle en tant que source qui AWS DMS ne répliquait pas correctement UPDATE les instructions pour les tables IOT avec la journalisation supplémentaire activée sur toutes les colonnes. |
| Source MySQL LOBS | Correction d'un problème lié aux migrations de MySQL vers Amazon Redshift, où la AWS DMS tâche échouait en raison de LOB dépassant la taille maximale autorisée par Amazon Redshift. |
Problème de validation avec SkipLobColumns |
Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel la AWS DMS tâche échouait SkipLobColumns = true lorsqu'une clé primaire se trouvait dans la dernière colonne de la table source. |
Ignorer la validation où se trouve la clé unique null |
Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données qui AWS DMS ne sautait pas correctement les lignes contenant des clés uniques nulles. |
Améliorations de la validation des données pour COLLATE l'opérateur Oracle. |
Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, à cause duquel la validation échouait en raison d'une erreur de syntaxe sur les versions d'Oracle antérieures à 12.2. |
| Gestion des erreurs lors du chargement complet | Correction d'un problème pour PostgreSQL en tant que cible où la tâche se bloquait pendant la phase de chargement complet à la suite d'une erreur de table causée par des données non valides. |
| Revalidation des tâches de validation CDC uniquement | Amélioration de la fonctionnalité de validation des données pour permettre la revalidation d'une tâche de validation CDC uniquement. |
S3 en tant que CdcMaxBatchInterval Out of Memory problème cible |
Correction d'un problème pour S3 en tant que cible où la AWS DMS tâche échouait si la condition de mémoire insuffisante était CdcMaxBatchInterval définie. |
| pilote source Oracle | Mise à niveau du pilote source AWS DMS Oracle de la version 12.2 à la version 19.18. |
| Avertissement de troncature LOB avec la source SQL Server | Journalisation améliorée pour SQL Server en tant que source afin d'afficher des avertissements sur la troncature LOB pendant le CDC. |
| Améliorations apportées au lecteur binaire Oracle | Amélioration du lecteur binaire source Oracle pour prendre en charge les éléments suivants :
|
| Ignorer le problème des modifications mises en cache après des interruptions | Correction d'un problème qui ignorait les modifications mises en cache en cas d'interruption inattendue lors de l'application de ces modifications. |
| Problème de fichier d' AWS DMS échange MongoDB | Correction d'un problème pour la source MongoDB où la AWS DMS tâche ne reprenait pas après la mise à AWS DMS niveau en cas de présence d'un fichier d' AWS DMS échange. |
| Problème de migration de MySQL vers Amazon Redshift JSON. | Correction d'un problème pour la source MySQL où le type de données JSON n'était pas géré correctement avec l'option Batch Apply activée. |
| Problème de validation des données pour les migrations de SQL Server vers APG. | Correction d'un problème lié à la migration de SQL Server vers PostgreSQL où la validation des données signalait des faux positifs dans certaines situations. |
| EmptyAsNull Problème ECA concernant la cible d'Amazon Redshift CDC | Correction d'un problème pour la cible Amazon Redshift qui empêchait l'EmptyAsNullECA de fonctionner correctement. |
| Amélioration de la journalisation pour la source SQL Server | Journalisation améliorée pour la source SQL Server afin d'inclure la valeur de l'unité de stockage. |
| Problème de fuite de mémoire | Correction d'un problème à cause duquel la AWS DMS tâche affichait une fuite de mémoire pour les cibles utilisant des fichiers CSV pour charger des données. |
| Problème lié à la cible Amazon S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où CdcMaxBatchInterval et n' CdcMinFileSize étaient pas respectés lorsque le InsertAndUpdateOnly paramètre cdc était activé. |
| Amélioration de la journalisation pour Kafka Target | Journalisation améliorée pour Kafka Target |
| Amélioration de la journalisation pour la source Oracle. | Journalisation améliorée pour les sources Oracle avec lecteur binaire pour indiquer correctement les tables ignorées en raison de clés primaires manquantes. |
| Amélioration de la journalisation pour les sources SQL Server | Amélioration de la journalisation de la source SQL Server dans AlwaysOn la configuration afin d'indiquer correctement les autorisations manquantes. |
| Amélioration de la journalisation pour les migrations avec DDL désactivé | Journalisation améliorée pour les migrations avec réplication DDL désactivée afin d'indiquer une structure de table cible inattendue après sa modification en dehors de AWS DMS. |
| Problème de cible DB2 | Correction d'un problème pour la cible Db2 où la tâche échouait lorsque la table AWS DMS d'état était activée. |
| Problème avec MongoDB/Amazon DocumentDB Secret Manager. | Correction d'un problème pour les points de terminaison MongoDB/Amazon DocumentDB où les informations d'identification ne pouvaient pas être récupérées depuis Secret Manager, ce qui entraînait une erreur. |
| Problème de point de terminaison MongoDB/Amazon DocumentDB | Correction d'un problème pour MongoDB/Amazon DocumentDB à cause duquel la tâche échouait lorsque cette option était ParallelApply activée lors de la réplication de certaines séquences d'événements. |
| Amélioration de la journalisation pour la cible Amazon Redshift | Journalisation améliorée pour la cible Amazon Redshift afin d'inclure des informations plus détaillées dans le niveau de journalisation par défaut. |
| Problème de blocage de la tâche cible Amazon S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où la tâche DMS se bloquait après avoir reçu une modification de la table DDL lorsqu'elle était GlueCatalogGeneration activée. |
| Problème de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, qui entraînait un échec de la validation sur NUL (0x00) les caractères. |
| Problème lié au terminal Babelsich | Correction d'un problème pour le point de terminaison Babelfish où les noms de tables en majuscules et minuscules étaient suspendus. |
| Problème lié à la source d'Amazon S3 | Correction d'un problème pour la source Amazon S3 où les fichiers n'étaient pas traités en raison d'un problème de validation du nom de fichier. |
| Problème de source Db2 LUC avec les règles de sélection. | Correction d'un problème pour la source Db2 LUW où l'option « type de table » dans les règles de sélection était ignorée. |
| Problème de données manquantes concernant la cible Amazon Redshift. | Correction d'un problème concernant la cible Amazon Redshift, où la perte de données se produisait lorsque la valeur ParallelLoadThreads était supérieure à 0 dans certaines conditions. |
| Amélioration de la validation des données pour la cible Amazon Redshift | Amélioration de la fonctionnalité de validation des données pour la cible Amazon Redshift afin de faciliter le HandleCollationDiff paramétrage. |
| Problème de validation des données cibles Amazon S3 | Correction d'un problème lié à la validation des données cibles Amazon S3, où la validation échouait lorsqu'il n'y avait pas d'autre colonne que le PK dans le tableau. |
| CloudWatch Métriques de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, qui faisait que les CloudWatch métriques manquaient lors de la validation, ce qui prenait peu de temps. |
| L'option de revalidation des données n'est pas disponible | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données où l'option de revalidation n'était pas disponible dans certaines situations. |
| Problème de réplication de transactions importantes | Correction d'un problème en raison duquel le nombre maximum d'événements par transaction était limité à 201 326 592 sous certaines conditions. |
| Problème de perte de données source MySQL | Correction d'un problème lors de la migration de MySQL vers Amazon S3 où la première DML exécutée après l'ajout d'une colonne DDL était oubliée, ce qui entraînait une perte de données. |
| Un problème de fuite de mémoire par lots s'applique | Correction d'un problème de fuite de mémoire pour la fonctionnalité d'application par lots qui se produisait dans certaines conditions. |
| Problème de démarrage de la tâche DMS | Correction d'un problème à cause duquel le démarrage d'une AWS DMS tâche prenait beaucoup de temps et ne se terminait jamais. |
| Problème de validation des données sources MySQL. | Correction d'un problème de validation des données source MySQL où les colonnes auto-incrémentées n'étaient pas gérées correctement. |
| Problème d'authentification Kerberos pour terminaux Oracle | Correction d'un problème avec le point de terminaison Oracle où la connectivité ne fonctionnait pas avec l'authentification Kerberos. |
| Problème d'identifiant unique de la cible Babelfish | Correction d'un problème pour la cible Babelfish où la réplication échouait pour les tables dont les clés primaires étaient définies comme identifiant unique. |
| Problème de données manquantes à la source PostgreSQL | Correction d'un problème lié à la source PostgreSQL qui entraînait une perte de données due à des événements inconnus dans le slot de réplication. |
| Problème de validation des données pour les types de données Unicode. | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel certains types de données Unicode n'étaient pas comparés correctement, ce qui entraînait des faux positifs. |
| Colonne d'horodatage cible Redshift | Correction d'un problème de ColumnType définition à cause duquel les types de colonnes d'horodatage n'étaient pas définis correctement |
| Conversion d'horodatage cible S3 | Correction d'un problème lié au format de fichier parquet cible S3 en gérant des valeurs d'horodatage nulles (ces valeurs doivent être converties en NULL sur la cible) |
| Ordre des colonnes LOB source et cible de MySQL | Correction d'un problème lié à la migration des colonnes Lob de la source et de la cible MySQL. Désormais, DMS utilise l'identifiant de colonne de la table cible au lieu de la table source pour décider dans quelle colonne nous devons écrire les données LOB. |
| Types de données Datetime cibles de Babelfish | Correction d'un problème avec la cible Babelfish qui limitait la précision des fractions de secondes pour les types Datetime et Time afin de résoudre les erreurs d'arrondi. |
| Échec de la tâche MySQL 5.5 lors de la lecture du binglog pendant la réplication en cours (CDC). | Correction d'un problème avec la source MySQL 5.5. Nous avons ajouté un mécanisme de nouvelle tentative pour empêcher l'échec des tâches lorsque DMS ne parvenait pas à lire les événements du journal binaire pendant la réplication en cours (CDC). |
| Problème de segmentation de la source PostgreSQL et de fuite de mémoire lors de l'utilisation du plugin de décodage de test. | Correction d'un problème lié à la source PostgreSQL qui empêchait l'analyse correcte de certains événements de réplication continue (CDC) lors de l'utilisation du plugin test_decoding pour Postgres. |
| Paramètres d'application parallèle de DocumentDB Target | Correction d'un problème avec la cible DocumentDB avec le paramètre d'application parallèle qui empêchait l'utilisation de plusieurs threads lors de l'utilisation de cette fonctionnalité. |
| Insertion directe de compression Oracle HCC | Correction d'un problème lié à la compression DIRECT INSERT d'Oracle HCC avec une indication DML parallèle qui provoquait des données manquantes et dupliquées. |
| Problème de lecteur binaire Oracle avec le processeur Oracle de juillet 2024 | Correction d'un problème avec la source Oracle, la tâche DMS avec lecteur binaire échouait en raison du processeur Oracle de juillet 2024 |
| Clés primaires UUID cibles de Babebfish | Correction d'un problème avec la cible Babelfish où la tâche DMS échouait lors de la réplication de tables avec la clé primaire définie comme UUID. |
| Les tâches de réplication continue (CDC) du DMS échouent avec TaskRecoveryTableEnabled | Correction d'un problème lié à l'TaskRecoveryTableEnabledactivation, en raison duquel DMS tentait de mettre à jour la table du système cible awsdms_txn_state après la fin de la connexion cible. |
| Doublons d'enregistrements sources PostgreSQL | Correction d'un problème avec la source PostgreSQL à cause duquel certaines transactions étaient répliquées deux fois lorsque le TaskrecoveryTableEnabled paramètre était activé. |
| Problème de source/target réplication du DMS S3 | Correction d'un problème avec la source S3 vers la cible S3 où la tâche DMS ne répliquait pas les données pendant le chargement complet et la réplication en cours. |
| Échec de la tâche source DMS S3 pendant la réplication en cours | Correction d'un problème pour la source S3 où la tâche DMS était configurée en erreur lors de la réplication en cours pour DMS version 3.5.3 |
| Source DMS DB2 ECA CcsidMapping | Correction d'un problème avec la source DB2 avec CcsidMapping, le mappage CCSID (ECA) est désormais correctement appliqué à la tâche lorsque la page de code est égale à 0 et que les données sont migrées correctement |
| Réplication de valeurs booléennes DMS Aurora PostgreSQL vers Redshift sans serveur. | Correction d'un problème en raison duquel la migration de DMS d'Aurora PostgreSQL vers Redshift Serverless présentait un problème avec la valeur booléenne. |
| Problème de validation des données avec des types de données spécifiques | L'opération de validation des données peut désormais traiter avec précision les caractères non liés et les types de données TEXT, garantissant ainsi des résultats de validation corrects. |
| Problème de source PostgreSQL avec MAZ | La réplication des sources PostgreSQL maintient la connectivité pendant les événements de Multi-AZ basculement, évitant ainsi les échecs de tâches. |
| Problème de validation de la date et de l'heure de Babelfish | La validation des données compare désormais correctement les valeurs de date/heure lorsque vous utilisez Babelfish comme cible, améliorant ainsi la compatibilité multiplateforme. |
| Problème de réplication de la colonne source MySQL | La réplication des sources MySQL gère désormais correctement les ajouts de colonnes dupliqués au milieu du tableau, évitant ainsi les interruptions de tâches. |
| Problème de modification de la colonne source MySQL | La réplication des sources MySQL préserve l'intégrité de la séquence de colonnes lorsque plusieurs colonnes sont ajoutées pendant les opérations du CDC. |
| Problème de réplication DynamoDB LOB | La réplication de cibles DynamoDB traite désormais correctement les données LOB pendant le CDC, garantissant ainsi un transfert de données complet. |
| Problème de validation des données booléennes dans PostgreSQL | La validation des données sources de PostgreSQL interprète désormais correctement les mappages de types de données booléens, produisant ainsi des résultats de comparaison précis. |
| Problème de troncature des données VARCHAR2 étendu par Oracle | La réplication des sources Oracle préserve les espaces de fin dans les colonnes VARCHAR2 (4000) lorsque la prise en charge étendue des types de données est activée. |
| Problème de gestion du DDL du réplica secondaire de SQL Server | La réplication source SQL Server maintient la connectivité pendant les opérations DDL sur les répliques secondaires, évitant ainsi toute interruption de tâches. |
| Problème de gestion des personnages spéciaux de Secret Manager | AWS Les chaînes de connexion de Secrets Manager prennent désormais en charge les caractères spéciaux tout en préservant les protocoles de sécurité. |
| MongoDB/Amazon Problème de clé dupliquée dans DocumentDB | La réplication de MongoDB et Amazon DocumentDB empêche la duplication des enregistrements qui provoquait auparavant des erreurs de contrainte de clé. |
| Problème de gestion de l'horodatage Oracle | La réplication des sources Oracle traite avec précision les valeurs d'horodatage dans différentes configurations de fuseau horaire de session. |
| Problème de conversion des données Oracle | La réplication des sources Oracle gère désormais les conversions de types de données de manière plus robuste, évitant ainsi ORA-01460 les erreurs et les échecs de tâches associés. |
| Test de décodage et de gestion du DDL |
AWS DMS ignore les instructions DDL pour les tables non configurées dans les mappages de tables, évitant ainsi le traitement inutile des modifications du schéma de la base de données source pour les tables non mappées. |
| Troncature des colonnes à partir des vues SQL Server sources | Lors de la migration de données depuis la vue SQL Server source vers les points de terminaison cibles, la longueur des colonnes est correctement préservée et aucune colonne n'est tronquée. |
| Problème de réplication principal de SQL Server Always On | Correction d'un problème qui AWS DMS identifiait désormais correctement la réplique principale dans les groupes de disponibilité Always On de Microsoft SQL Server, résolvant ainsi les précédentes erreurs de détection de sensibilité majuscules/minuscules. |
| Problème de gestion des données numériques cibles dans PostgreSQL | Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient lors de la migration de types de données numériques non liés vers des points de terminaison cibles PostgreSQL. |
| Problème de gestion des caractères lors de la validation des données | AWS DMS valide désormais correctement les données CHAR et VARCHAR lors des migrations, éliminant ainsi les rapports faussement positifs dans les tâches de validation. |
| Problème d'application parallèle d'Amazon Redshift LOB | AWS DMS empêche la corruption des données dans les données LOB (Large Object) lors d'opérations par lots parallèles lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme point de terminaison cible. |
| Validation des données avec problème de filtre de colonne | Les échecs de validation sont évités et les requêtes sont exécutées avec succès sur la cible Amazon S3 lorsque des filtres de colonne source sont appliqués aux types de données VARCHAR, CHAR, DATE et DATETIME. |
| Problème de persistance des données de validation S3 | Lorsque vous utilisez des cibles Amazon S3, des états de validation des données cohérents sont conservés tout au long des opérations de capture des données de modification (CDC). |
| Problème de validation du formatage des chaînes | Correction d'un problème en raison duquel la validation des données échouait en raison d'erreurs de formatage de chaîne lors des opérations de comparaison d'enregistrements. |
| Problème de migration des chaînes vides DB2 vers le CDC | Résolution d'un problème en raison duquel des valeurs VARCHAR vides provenant des bases de données sources IBM DB2 LUW étaient capturées de manière incorrecte en tant que valeurs NULL au lieu de chaînes vides lors des opérations de capture des données de modification (CDC). |
| Problème de fuite de mémoire de recherche Oracle LOB | Correction d'une fuite de mémoire dans les points de terminaison source Oracle lors des recherches LOB lorsque le mode LOB complet est activé. Cela empêche la croissance continue de la mémoire et les pannes de mémoire insuffisante lors des tâches de réplication avec des données LOB. |
| Problème de validation de l'accès au bucket entre comptes S3 | Validation améliorée de la propriété des compartiments S3 pour améliorer la sécurité lors de l'utilisation de S3 comme cible ou source de migration. |
| Problème de fuite de mémoire lors de la validation des données | Correction d'une fuite de mémoire lors de la validation des données. Cela permet d'éviter les pannes de mémoire insuffisante lors de tâches de validation de longue durée. |
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.5.2
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Validation des données Amazon Redshift | AWS DMS prend désormais en charge la validation des données dans les cibles Amazon Redshift. |
| Prise en charge de Microsoft SQL Server 2022 en tant que source et cible. | AWS DMS prend désormais en charge l'utilisation de Microsoft SQL Server version 2022 comme source et cible. |
| IBM Db2 LUW en tant que cible | AWS DMS prend désormais en charge IBM Db2 LUW en tant que cible. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct d'IBM Db2 LUW vers IBM Db2 LUW. |
AWS DMS la version 3.5.2 inclut les problèmes résolus suivants :
| Problème résolu | Description |
|---|---|
| Chargement complet segmenté de la cible IBM Db2 | Ajout de la prise en charge du chargement complet segmenté avec IBM Db2 comme cible. |
| Amazon Timestream en tant que paramètre cible | Amélioration de la gestion des paramètres d'horodatage non valides et des opérations de table non prises en charge pour Timestream en tant que cible. |
| Crash de tâches avec filtre de colonne | Correction d'un problème en raison duquel une tâche se bloquait lors de l'utilisation d'un filtre sur une colonne ajoutée dynamiquement par DMS à l'aide d'une règle de transformation. |
| Enregistrement de la lecture du fichier d'échange de transactions | Ajout d'une journalisation pour indiquer quand DMS lit les fichiers d'échange de transactions. |
S3 comme cible avec CdcInsertsAndUpdates |
Correction d'un problème pour S3 en tant que cible à cause duquel une tâche se bloquait lorsqu'elle CdcInsertsAndUpdates PreserveTransactions est true et en courstrue. |
| Opérateurs négatifs du filtre de source | Correction d'un problème à cause duquel l'opérateur-filtre source présentait un comportement incorrect lorsqu'il était défini sur un opérateur négatif si une règle de transformation était définie pour la même colonne. |
| Ajout de la journalisation lorsque DMS interrompt la lecture depuis la source | Enregistrement amélioré pour indiquer quand DMS interrompt temporairement la lecture depuis la source afin d'améliorer les performances. |
| Filtres de source avec caractères échappés | Correction d'un problème pour les filtres de source où DMS appliquait des caractères échappés aux tables nouvellement créées pendant le CDC. |
| PostgreSQL en tant que cible, réplication incorrecte et suppressions | Correction d'un problème concernant PostgreSQL en tant que cible où les répliques DMS supprimaient les données sous forme de valeurs nulles. |
| Améliorations de la journalisation d'Oracle en tant que source | Journalisation améliorée pour Oracle en tant que source afin de supprimer les codes d'erreur superflus. |
| Amélioration de la journalisation des limitations de XMLTYPE | Amélioration de la journalisation pour Oracle en tant que source afin de montrer que DMS ne prend pas en charge le mode LOB complet pour le type de XMLTYPE données. |
| Perte de données MySQL | Correction d'un problème concernant MySQL en tant que cible, à cause duquel des métadonnées de colonne corrompues pouvaient entraîner des blocages de tâches ou des pertes de données. |
| Filtre appliqué à une nouvelle colonne | Correction d'un problème lors du chargement complet en raison duquel DMS ignorait un filtre ajouté par une règle de transformation à une nouvelle colonne. |
| S3 en tant que cible : problème de validation | Correction d'un problème pour S3 en tant que cible où la validation des données échouait lors de la migration de plusieurs tables avec différentes définitions de partitionnement de validation. |
| CDC-only crash de tâches | Correction d'un problème pour les CDC-only tâches où la tâche se bloquait alors qu'elle TaskRecoveryTableEnabled se produisaittrue. |
| Classements incompatibles entre MySQL et MariaDB | Correction d'un problème pour les migrations MySQL vers MariaDB où DMS ne migrait pas les tables MySQL v8 avec classement. tf8mb4_0900_ai_ci |
La tâche se bloque avec BatchApplyEnabled |
Correction d'un problème lié à la fonctionnalité d'application par lots à cause duquel la tâche échouait dans certaines conditions. |
| Absence de UTF-8 caractères dans Amazon DocumentDB | Ajout de la prise en charge des UTF-8 caractères autres que des caractères pour les points de terminaison Amazon DocumentDB. |
| Crash de la tâche d'application par lots | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité d'application par lots à cause duquel la tâche DMS se bloquait lors de la réplication de transactions importantes. |
| Gestion de l'annulation des transactions DB2 | Correction d'un problème pour Db2 en tant que source où DMS répliquait un INSERT vers la cible, même s'il était restauré sur la source. |
| Validation avec des filtres de source | Correction d'un problème en raison duquel la validation ne respectait pas les filtres de source. |
| Problème de fichier d' AWS DMS échange MongoDB | Correction d'un problème pour la source MongoDB où la tâche DMS ne pouvait pas reprendre après la mise à AWS DMS niveau en cas de présence d'un fichier d' AWS DMS échange. |
| Problème de migration de MySQL vers Amazon Redshift JSON. | Correction d'un problème pour la source MySQL où le type de données JSON n'était pas géré correctement avec l'option Batch Apply activée. |
| Erreurs CDC de la source MySQL 5.5 | Correction d'un problème pour la source MySQL où la réplication CDC échouait avec MySQL version 5.5. |
| Problème de migration LOB | Correction d'un problème lié à la migration LOB, à cause duquel la AWS DMS tâche se bloquait lors du traitement de certains types d'événements. |
| Problème de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel la Validation-only tâche était suspendue à certains événements DDL. |
| Problème de validation des données avec les filtres. | Correction d'un problème pour la fonctionnalité de validation des données où le HandleCollationDiff paramètre n'était pas appliqué lorsque des filtres étaient présents |
| Problème d' SourceEnum encodage MySQL. | Correction d'un problème pour la source MySQL où les valeurs d'énumération UTF-16 encodées n'étaient pas migrées correctement. |
| Avertissement de troncature LOB avec la source SQL Server | Journalisation améliorée pour la source SQL Server afin d'afficher un avertissement en cas de troncature LOB pendant le CDC. |
| Problème de validation des données pour les migrations de SQL Server vers APG. | Correction d'un problème lié à la migration de SQL Server vers PostgreSQL où la validation des données signalait des faux positifs dans certaines situations. |
EmptyAsNullProblème ECA concernant la cible d'Amazon Redshift CDC |
Correction d'un problème pour la cible Amazon Redshift qui empêchait l'EmptyAsNullECA de fonctionner correctement. |
| Amélioration de la journalisation pour la source SQL Server | Journalisation améliorée pour la source SQL Server afin d'inclure la valeur de l'unité de stockage. |
| Problème de fuite de mémoire | Correction d'un problème à cause duquel la AWS DMS tâche affichait une fuite de mémoire pour les cibles utilisant des fichiers CSV pour charger des données. |
| Problème lié à la cible Amazon S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où CdcMaxBatchInterval et n'CdcMinFileSizeétaient pas respectés lorsque le cdcInsertAndUpdateOnly paramètre était activé. |
| Amélioration de la journalisation pour Kafka Target | Journalisation améliorée pour Kafka Target |
| Amélioration de la journalisation pour la source Oracle. | Journalisation améliorée pour les sources Oracle avec lecteur binaire pour indiquer correctement les tables ignorées en raison de clés primaires manquantes. |
| Amélioration de la journalisation pour les sources SQL Server | Amélioration de la journalisation de la source SQL Server dans AlwaysOn la configuration afin d'indiquer correctement les autorisations manquantes. |
| Amélioration de la journalisation pour les migrations avec DDL désactivé | Journalisation améliorée pour les migrations avec réplication DDL désactivée afin d'indiquer une structure de table cible inattendue après sa modification en dehors de AWS DMS. |
| Problème de cible DB2 | Correction d'un problème pour la cible DB2 où la tâche échouait lorsque la table d'état DMS était activée. |
| Problème avec MongoDB/Amazon DocumentDB Secret Manager. | Correction d'un problème pour les points de terminaison MongoDB/Amazon DocumentDB où les informations d'identification ne pouvaient pas être récupérées depuis Secret Manager, ce qui entraînait une erreur. |
| Problème de point de terminaison MongoDB/Amazon DocumentDB | Correction d'un problème pour MongoDB/Amazon DocumentDB à cause duquel la tâche échouait lorsque cette option était ParallelApply activée lors de la réplication de certaines séquences d'événements. |
| Problème de validation des données MongoDB/Amazon DocumentDB | Correction d'un problème lié à la validation des données MongoDB et Amazon DocumentDB à cause duquel une erreur se produisait après la détection de différences de données. |
| Amélioration de la journalisation pour la cible Amazon Redshift | Journalisation améliorée pour la cible Amazon Redshift afin d'inclure des informations plus détaillées dans le niveau de journalisation par défaut. |
| Problème de blocage de la tâche cible Amazon S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où la AWS DMS tâche se bloquait après avoir reçu le DDL de modification de la table lorsqu'GlueCatalogGenerationil était activé. |
| Problème de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, qui entraînait un échec de la validation sur NUL (0x00) les caractères. |
| Problème lié au terminal Babelsich | Correction d'un problème pour le point de terminaison Babelfish où les noms de tables en majuscules et minuscules étaient suspendus. |
| Problème de source Db2 LUC avec les règles de sélection. | Correction d'un problème pour la source Db2 LUW où l'option « type de table » dans les règles de sélection était ignorée. |
| Problème de données manquantes concernant la cible Amazon Redshift. | Correction d'un problème concernant la cible Amazon Redshift, où la perte de données se produisait lorsque la valeur ParallelLoadThreads était supérieure à 0 dans certaines conditions. |
| Amélioration de la validation des données pour la cible Amazon Redshift | Amélioration de la fonctionnalité de validation des données pour la cible Amazon Redshift afin de faciliter le HandleCollationDiff paramétrage. |
| Problème de validation des données cibles Amazon S3 | Correction d'un problème lié à la validation des données cibles Amazon S3, où la validation échouait lorsqu'il n'y avait pas d'autre colonne que le PK dans le tableau. |
| CloudWatch Métriques de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, qui faisait que les CloudWatch métriques manquaient lors de la validation, ce qui prenait peu de temps. |
| L'option de revalidation des données n'est pas disponible | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données où l'option de revalidation n'était pas disponible dans certaines situations. |
| Problème de réplication de transactions importantes | Correction d'un problème en raison duquel le nombre maximum d'événements par transaction était limité à 201 326 592 sous certaines conditions. |
| Problème de rechargement de la table | Correction d'un problème en raison duquel le rechargement de plusieurs tables était annulé alors qu'au moins l'une des tables n'était pas valide. |
| Problème de perte de données source MySQL | Correction d'un problème lors de la migration de MySQL vers S3 où la première DML exécutée après l'ajout d'une colonne DDL était oubliée, ce qui entraînait une perte de données. |
| Un problème de fuite de mémoire par lots s'applique | Correction d'un problème de fuite de mémoire pour la fonctionnalité d'application par lots qui se produisait dans certaines conditions. |
| AWS DMS problème de démarrage de tâche | Correction d'un problème à cause duquel le démarrage d'une AWS DMS tâche prenait beaucoup de temps et ne se terminait jamais. |
| Problème de données manquantes à la source PostgreSQL | Correction d'un problème lié à la source PostgreSQL qui entraînait une perte de données due à des événements inconnus dans le slot de réplication. |
| Ordre des colonnes LOB source et cible de MySQL | Correction d'un problème lié à la migration des colonnes Lob de la source et de la cible MySQL. Désormais, DMS utilise l'identifiant de colonne de la table cible au lieu de la table source pour décider dans quelle colonne nous devons écrire les données LOB. |
| Échec de la tâche MySQL 5.5 lors de la lecture du binglog pendant la réplication en cours (CDC). | Correction d'un problème avec MySQL 5.5 Source, ajout d'un mécanisme de nouvelle tentative pour empêcher l'échec des tâches lorsque DMS ne parvenait pas à lire les événements du journal binaire pendant la réplication en cours (CDC). |
| Problème de segmentation de la source PostgreSQL et de fuite de mémoire lors de l'utilisation du plugin de décodage de test. |
Correction d'un problème avec PostgreSQL Source qui empêchait l'analyse correcte de certains événements de réplication continue (CDC) lors de l'utilisation du plugin test_decoding pour Postgres. |
| Paramètres d'application parallèle de DocumentDB Target | Correction d'un problème avec la cible DocumentDB avec le paramètre d'application parallèle qui empêchait l'utilisation de plusieurs threads lors de l'utilisation de cette fonctionnalité. |
| Insertion directe de compression Oracle HCC | Correction d'un problème lié à la compression DIRECT INSERT d'Oracle HCC avec une indication DML parallèle qui provoquait des données manquantes et dupliquées. |
| Problème de lecteur binaire Oracle avec le processeur Oracle de juillet 2024 | Correction d'un problème avec Oracle Source. Les tâches DMS avec lecteur binaire échouaient en raison du processeur Oracle de juillet 2024. |
| Les tâches de réplication continue (CDC) du DMS échouent avec TaskRecoveryTableEnabled | Correction d'un problème lié à l'TaskRecoveryTableEnabledactivation, en raison duquel DMS tentait de mettre à jour la table du système cible awsdms_txn_state après la fin de la connexion cible. |
| Doublons d'enregistrements sources PostgreSQL | Correction d'un problème avec la source PostgreSQL à cause duquel certaines transactions étaient répliquées deux fois lorsque le TaskrecoveryTableEnabled paramètre était activé. |
| Problème de source/target réplication du DMS S3 | Correction d'un problème avec la source S3 vers la cible S3 où la tâche DMS ne répliquait pas les données pendant le chargement complet et la réplication en cours. |
| Source DMS DB2 ECA CcsidMapping | Correction d'un problème avec la source DB2 avec CcsidMapping, le mappage CCSID ECA est désormais correctement appliqué à la tâche lorsque la page de code est égale à 0 et que les données sont migrées correctement. |
| Réplication de valeurs booléennes DMS Aurora PostgreSQL vers Redshift sans serveur. | Correction d'un problème en raison duquel la migration de DMS d'Aurora PostgreSQL vers Redshift Serverless présentait un problème avec la valeur booléenne. |
| Problème de source PostgreSQL avec MAZ | PostgreSQL en tant que point de terminaison source assure désormais une réplication ininterrompue pendant les événements de Multi-AZ basculement, évitant ainsi les échecs de tâches. |
| Problème de réplication de la colonne source MySQL | MySQL en tant que réplication source gère les ajouts de colonnes dupliqués au milieu du tableau, évitant ainsi les interruptions de tâches inattendues. |
| Problème de modification de la colonne source MySQL | MySQL en tant que réplication source préserve l'intégrité de la séquence de colonnes lorsque plusieurs colonnes sont ajoutées pendant les opérations du CDC. |
| Problème de validation des données booléennes dans PostgreSQL | PostgreSQL en tant que validation de données source interprète désormais correctement les mappages de types de données booléens, produisant des résultats de comparaison précis. |
| Problème de troncature des données VARCHAR2 étendu par Oracle | Correction d'un problème pour Oracle en tant que source où les espaces de fin étaient tronqués dans les colonnes VARCHAR2 (4000) lors de l'utilisation de la prise en charge étendue des types de données. |
| Problème de gestion du DDL du réplica secondaire de SQL Server | La réplication source SQL Server maintient la connectivité pendant les opérations DDL sur les répliques secondaires, évitant ainsi toute interruption de tâches. |
| Problème de gestion des personnages spéciaux de Secret Manager | AWS Les chaînes de connexion de Secrets Manager prennent désormais en charge les caractères spéciaux tout en préservant les protocoles de sécurité. |
| MongoDB/Amazon Problème de clé dupliquée dans DocumentDB | La réplication de MongoDB et Amazon DocumentDB empêche la duplication des enregistrements qui provoquait auparavant des erreurs de contrainte de clé. |
| Problème de gestion de l'horodatage Oracle | La réplication des sources Oracle traite désormais avec précision les valeurs d'horodatage dans différentes configurations de fuseaux horaires de session. |
| Problème de conversion des données Oracle | La source Oracle a provoqué l'échec de la AWS DMS tâche avec une ORA-01460 erreur lors de la conversion du type de données. Cette mise à jour améliore la gestion des conversions de types de données afin d'éviter l'échec des tâches. |
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.5.1
Modification de la gestion des grandes valeurs numériques pour les cibles de diffusion
Dans AWS DMS la version 3.5.1, la façon dont les grands nombres entiers et les valeurs numériques de haute précision sont gérées lors de la diffusion de données vers des cibles telles que Kafka et Kinesis a changé. Plus précisément, AWS DMS a modifié sa représentation interne des types de données, en gérant ces valeurs comme INT64 au lieu deINT8. Ce changement peut entraîner des formats de données différents sur les points de terminaison du streaming, en particulier lorsque les valeurs dépassent les limites deINT8. Par conséquent, la représentation de ces types numériques peut différer de leur mise en forme précédente lorsqu'ils sont diffusés vers des destinations telles que Kafka et Kinesis, ce qui peut avoir un impact sur les systèmes et processus en aval qui consomment les données de ces cibles.
Résumé des modifications :
Dans les versions précédentes (par exemple, 3.4. 7/3.4.6), les grands nombres entiers étaient représentés sous forme d'entiers.
À partir de la version 3.5.1, ces valeurs peuvent apparaître en notation scientifique (par exemple,
7.88129934789981E15), ce qui peut entraîner des différences de précision et de formatage.
Types de données concernés
La récente modification affecte la représentation de plusieurs types numériques lors de la diffusion vers des terminaux tels que Kafka et Kinesis. Les types concernés sont les suivants :
Types de grands nombres entiers (par exemple,
bigint)Floating-point types (
FLOAT, DOUBLE)High-precision types décimaux (
DECIMAL, NUMERIC)
Scénarios concernés :
Migrations à chargement complet vers des cibles de streaming
Remplacez la capture de données (CDC) par des cibles de streaming
Ce changement a un impact spécifique sur les terminaux de streaming tels que Kafka et Kinesis, tandis que les cibles autres que le streaming restent inchangées.
Pour atténuer ce changement, vous pouvez implémenter une transformation de type de données qui revient à la mise en forme précédente, en représentant les grands nombres sous forme d'entiers. Cependant, il est important de noter que cette solution de contournement peut ne pas convenir à tous les scénarios, car elle peut potentiellement introduire des limitations ou des problèmes de compatibilité.
Recommandations :
Testez votre cas d'utilisation spécifique dans un environnement hors production avant de déployer AWS DMS la version 3.5.1 ou ultérieure afin d'identifier et de gérer les impacts de cette modification.
Les clients concernés peuvent implémenter la solution de contournement de transformation du type de données de modification, le cas échéant, pour revenir au formatage précédent pour les grands nombres sous forme d'entiers. Cependant, cette approche peut ne pas convenir à tous les scénarios.
Nous sommes en train de revoir ce comportement afin de garantir une gestion cohérente des types de données sur tous les terminaux dans les prochaines versions.
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS Database Migration Service (AWS DMS) version 3.5.1.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Prise en charge de PostgreSQL 15.x | AWS DMS la version 3.5.1 prend en charge la version 15.x de PostgreSQL. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de PostgreSQL comme source et Utilisation de PostgreSQL comme cible. |
| Prise en charge des clusters élastiques Amazon DocumentDB avec des collections fragmentées | AWS DMS la version 3.5.1 prend en charge les clusters Elastic Amazon DocumentDB avec des collections partitionnées. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'Amazon DocumentDB comme cible pour le service de migration de AWS base de données. |
| Amazon Redshift Serverless en tant que cible | Support pour l'utilisation d'Amazon Amazon Redshift Serverless comme point de terminaison cible. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'une base de données Amazon Redshift comme cible pour AWS Database Migration Service. |
| Paramètres de point de terminaison Babelfish | Paramètres de point de terminaison cible PostgreSQL améliorés pour assurer la prise en charge de Babelfish. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utiliser une base de données PostgreSQL comme cible pour AWS Database Migration Service. |
| Transactions ouvertes de source Oracle | AWS DMS 3.5.1 améliore la méthodologie de gestion des transactions ouvertes lors du démarrage d'une CDC-Only tâche depuis la position de départ pour une source Oracle. Pour plus d'informations, consultez OpenTransactionWindow dans la section Paramètres du point de terminaison lors de l'utilisation d'Oracle comme source pour AWS DMS. |
| Amazon Timestream en tant que cible | Support pour l'utilisation d'Amazon Timestream comme point de terminaison cible. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utiliser Amazon Timestream comme cible pour AWS Database Migration Service. |
AWS DMS la version 3.5.1 inclut les problèmes résolus suivants :
| Problème résolu | Description |
|---|---|
| Modification de la gestion des valeurs numériques importantes | La représentation des grandes valeurs numériques sur les cibles de streaming a été mise à jour. Consultez la documentation « Gestion des grandes valeurs numériques dans les cibles de diffusion » pour plus de détails sur les impacts potentiels. |
| Oracle en tant que source augmente le nombre de sessions inactives | Correction d'un problème pour la source Oracle où CDC-only les tâches affichaient une augmentation continue des sessions inactives, ce qui entraînait l'exception suivante :ORA-00020: maximum number
of processes exceeded on the source database. |
| Réplication des modifications apportées à UPDATE dans DocumentDB | Correction d'un problème concernant DocumentDB en tant que cible, à cause duquel les instructions UPDATE n'étaient pas correctement répliquées dans certains scénarios. |
| Validation-only tâche | Amélioration de la gestion des erreurs pour que la fonctionnalité de validation des données échoue correctement lorsque la validation des données est désactivée pour les tâches de validation uniquement. |
| Réplication Amazon Redshift après la fin de la connexion | Correction d'un problème pour la cible Amazon Redshift où la tâche DMS ne tentait pas de réessayer d'appliquer des modifications à la cible lorsque celle-ci avait ParallelApplyThreads défini une valeur supérieure à zéro après la fin de la connexion, ce qui entraînait une perte de données. |
| Réplication MySQL de texte en texte moyen | Correction d'un problème de réplication MySQL vers MySQL de types de données à texte moyen en mode LOB complet. |
| La tâche CDC ne se réplique pas avec un secret pivoté | Correction d'un problème pour les tâches DMS qui BatchApplyEnabled définissaient l'trueendroit où le DMS arrêtait de répliquer les données après la rotation du mot de passe par Secrets Manager. |
| MongoDB/DocumentDB problème de segmentation | Correction d'un problème pour la source MongoDB/DocDB où la segmentation des plages ne fonctionnait pas correctement lorsque la colonne de clé primaire contenait une valeur importante. |
| Validation des données Oracle des valeurs numériques indépendantes | Correction d'un problème pour la cible Oracle où DMS reconnaissait une valeur de type de données non lié NUMERIC comme a STRING lors de la validation des données. |
| Validation des données SQL Server | Correction d'un problème pour les points de terminaison SQL Server où la validation des données DMS créait une instruction SQL non valide. |
| MongoDB Auto-Segementation | Amélioration de la fonctionnalité de partitionnement automatique des données lors de la migration de documents en parallèle depuis MongoDB en tant que source. |
| Format Apache Parquet d’Amazon S3 | Correction d’un problème permettant de visualiser avec Python et Apache Arrow C++ les fichiers Apache Parquet écrits dans S3 en tant que cible. |
| Gestion des DDL avec PostgreSQL en tant que source | Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : les opérations DDL non prises en charge n’étaient pas correctement ignorées. |
Erreur de données PostgreSQL timestamptz |
Correction d’un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL : l’horodatage avec les données de fuseau horaire n’était pas correctement migré quand l’application par lots était activée pendant la CDC. |
| Échec de validation d’Oracle vers PostgreSQL | Correction d’un problème lié aux migrations d’Oracle vers PostgreSQL : la validation des données échouait pour le type de données NUMERIC(38,30). |
| Erreur de type de données étendu Oracle | Correction d’un problème lié à une source Oracle : le type de données varchar étendu était tronqué. |
| Combinaison d’opérateurs de filtre | Correction d’un problème lié à la fonctionnalité de filtrage des colonnes : l’opérateur de colonne Null ne pouvait pas être combiné avec d’autres types d’opérateurs. |
| Latence de CDC résultant d’une journalisation excessive. | Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : une journalisation excessive des avertissements du plug-in pglogical provoquait une latence de CDC source. |
| Bi-directional gestion de la réplication de Create Table DDL | Correction d’un problème lié à la réplication bidirectionnelle de PostgreSQL vers PostgreSQL : la modification Create Table DDL n’était pas correctement répliquée. |
| Échec de CDC lors de l’utilisation de filtres | Correction d’un problème lié à la fonctionnalité de filtrage : la réplication CDC échouait. |
| Validation du nom d’hôte de l’autorité de certification pour les points de terminaison Kafka | Amélioration de la fonctionnalité des points de terminaison Kafka en ajoutant l’option permettant de désactiver la validation du nom d’hôte de l’autorité de certification (SslEndpointIdentificationAlgorithm). |
| Validation d’IBM Db2 LUW | Problème résolu : les types de données de date source, d’horodatage et d’heure de DB2 LUW n’étaient pas gérés correctement lors de la validation des données. |
| Validation S3 | Correction d’un problème lié aux migrations de DB2 LUW vers S3 : la fonctionnalité de validation ne gérait pas correctement le type de données timestamp(0). |
| Échec du redémarrage de la tâche DMS | Correction d'un problème avec la source PostgreSQL en raison duquel la AWS DMS tâche ne redémarrait pas et ne pouvait pas consommer d'événements relationnels lors de l'utilisation du plugin pglogical. |
| Validation du type de données HIERARCHY par SQL Server | Correction d’un problème lié à une source SQL Server : la validation du type de données HIERARCHY échouait. |
| Chaînes SQL Server avec caractères de contrôle | Correction d'un problème pour la source SQL Server où les chaînes contenant des caractères de contrôle n'étaient pas répliquées correctement. |
| Amazon Redshift avec Secrets Manager | Correction d'un problème lié à la cible Amazon Redshift à cause duquel le test du point de terminaison échouait lors de l'utilisation de Secrets Manager. |
| Incohérence ParallelLoadThreads des paramètres MySQL | Correction d’un problème lié à une cible MySQL : le paramètre ParallelLoadThreads n’était pas correctement conservé après la modification des paramètres de tâche. |
| Erreur liée au mappage des types de données de PostgreSQL vers Oracle | Correction d’un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers Oracle : la tâche échouait lors de la réplication du type de données TEXT vers le type de données VARCHAR2(2000). |
| Validation des données d’Oracle vers PostgreSQL | Correction d’un problème lié aux migrations d’Oracle vers PostgreSQL : la validation des données signalait des faux positifs lorsque des caractères NULL étaient répliqués sous forme de caractères ESPACE. |
| Source SQL Server dans la AlwaysOn configuration | Correction d'un problème lié à la AlwaysOn configuration de la source SQL Server, à cause duquel la AWS DMS tâche échouait lorsque le nom du réplica ne correspondait pas exactement au nom réel du serveur. |
| Échec des tests de point de terminaison dans la source Oracle | Correction d'un problème lié à la source Oracle en raison duquel le test de connexion du point de AWS DMS terminaison échouait en raison de privilèges insuffisants lors de la récupération de l'ID de session Oracle (SID). |
| La CDC ne sélectionne pas de nouvelles tables | Correction d'un problème en CDC-only raison duquel les tables créées sur la source après le démarrage de la tâche n'étaient pas répliquées dans certains cas. |
| Transactions ouvertes dans Oracle en tant que source | Amélioration de la méthodologie de gestion des transactions ouvertes lors du démarrage d'une CDC-Only tâche depuis la position de départ pour une source Oracle. |
| Problème de données manquantes | Problème résolu : données manquantes lors de la reprise d’une tâche si celle-ci était arrêtée après l’application des modifications mises en cache (option StopTaskCachedChangesApplied définie sur true). Ce problème peut se produire rarement si les modifications mises en cache AWS DMS persistent sur le disque de l'instance de AWS DMS réplication en raison d'un volume élevé de modifications sur la source. |
| Problème de validation des données lié au type de données étendu | Correction d’un problème lié à la validation des données de PostgreSQL vers Oracle : la validation échouait pour les types de données étendus. |
| Problème de validation des données lors d’un codage de caractères incohérent | Correction d’un problème lié à la validation des données de SQL Server vers PostgreSQL : la validation échouait lorsque le codage des caractères n’était pas cohérent entre la source et la cible. |
| Problème de validation des données ORA-01455 | Correction d'un problème en raison duquel une ORA-01455 erreur se produisait lors de la validation lorsqu'un PostgreSQL était integer mappé à un Oracle. number(10) |
Prise en charge de la propriété IDENTITY SQL Server |
Correction d’un problème lié à la réplication de données de SQL Server vers SQL Server : la migration des colonnes d’identité échouait quand la colonne cible avait la propriété IDENTITY. |
| Problème de jeu de caractères avec les instructions ALTER | Correction d'un problème pour la réplication MySQL vers MySQL qui AWS DMS changeait le jeu de caractères en UTF16 lors de la migration d'une ALTER instruction pendant le CDC. |
| Prise en charge des types de données PostgreSQL vers Amazon Redshift Spatial | Ajout de la prise en charge du type de données spatial lors de la migration de PostgreSQL vers Amazon Redshift. |
| Compression GZIP des fichiers .parquet | Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait de générer des fichiers .parquet avec la compression GZIP avec S3 comme cible. |
| MongoDB/DocDB migration des sources | Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait la migration de certaines partitions depuis une source MongoDB. |
| Problème de statistiques de table | Problème résolu : les statistiques de table n’étaient pas affichées lorsqu’au moins une des tâches de l’instance de réplication contenait plus de 1001 tables. |
| Table suspendue pour IBM Db2 LUW versions 10.1.0 et antérieures | Correction d’un problème lié à une source DB2 LUW : la migration des tables était suspendue avec l’erreur TYPESTRINGUNITS is not valid quand la version de la base de données source était 10.1.0 ou antérieure. |
| Problème de partitionnement MongoDB | Correction d'un problème à cause MongoDB/DocDB duquel un ou plusieurs segments de la partition source étaient manquants. |
| Problème de partitionnement MongoDB | Correction d'un problème en raison duquel la segmentation basée sur une colonne avec le type NumberLong () échouait en raison d'un bogue de conversion de type. |
| Problème de partitionnement MongoDB | Performances de segmentation automatique améliorées pour les jeux de données volumineux avec MongoDB en tant que source. |
| Version de pilote MongoDB | Le pilote MongoDB a été rétrogradé à la version 1.20.0 pour continuer à prendre en charge MongoDB versions 3.6 et antérieures. |
| Type de données d’horodatage Amazon S3 Apache Parquet | Correction d'un problème concernant la cible Amazon S3 parquet. AWS DMS définit désormais le paramètre de format isAdjustedToUTC true pour qu'il corresponde au comportement des versions précédentes de AWS DMS. |
| Commande de copie d’Amazon Redshift en tant que cible | Correction d’un problème lié à Amazon Redshift en tant que cible : la commande de copie échouait pour des tables volumineuses lors de la copie de données d’Amazon S3 vers Amazon Redshift. |
| Types de données de géométrie PostgreSQL | Correction d’un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL : la migration échouait sur des types de données de géométrie volumineuse. |
| XML d’Oracle vers PostgreSQL | Problème résolu : la migration ajoutait un espace supplémentaire sur le XML lors de la réplication d’Oracle vers PostgreSQL. |
| Mise à jour du point de contrôle cible dans les moteurs pris en charge | AWS DMS met désormais à jour le point de contrôle cible dans le awsdms_txn_state tableau de la base de données cible. |
| MongoDB/DocDB enregistrements envoyés à la mauvaise collection | Correction d'un problème à cause MongoDB/DocDB duquel les données étaient envoyées à la mauvaise collection cible. |
| Sélection d'une nouvelle table source Oracle avec paramètre de point de EscapeCharacter terminaison | Correction d'un problème pour la source Oracle qui ne AWS DMS récupérait les nouvelles tables pour la réplication que lorsque la tâche était arrêtée et reprise alors que le paramètre du EscapeCharacter point de terminaison était défini. |
| Point de contrôle de récupération CDC | Incohérence corrigée dans le point de contrôle de récupération CDC observée entre l’entrepôt de données cible et la console AWS DMS . |
| Tâches de validation CDC uniquement | Correction d’un problème lié aux tâches de validation CDC uniquement : la tâche n’échouait pas, même si toutes les tables de la tâche rencontraient des échecs. |
| Comportement de la validation en cas de problèmes de connexion source ou cible | Correction d'un problème de validation des données qui AWS DMS suspendait les tables de la source ou de la cible en cas d'interruption de la connexion. |
| Faux positifs de validation des données d’Oracle vers PostgreSQL | Correction d'un problème lié à la validation des données entre Oracle et PostgreSQL qui AWS DMS signalait des faux positifs. Ce problème était dû aux différences de représentation des caractères NULL sources sur la cible qui n’étaient pas prises en compte avec des types de données textuels autres que VARCHAR. |
| Troncation des données d’Oracle vers PostgreSQL | Correction d’un problème avec Oracle en tant que source et PostgreSQL en tant que cible : AWS DMS tronquait les données des colonnes NVARCHAR avec le paramètre Oracle NLS_NCHAR_CHARACTERSET défini sur AL16UTF16. |
| Erreur de validation des données | Correction d’un problème lié à la validation des données : une erreur unable to create where filter clause était générée lorsque le filtrage de la source et une règle de transformation d’ajout de colonne étaient utilisés. |
| Gestion des erreurs liées à la cible Amazon Redshift | Correction d'un problème lié à Amazon Redshift en tant que cible, à cause duquel la gestion des erreurs ne fonctionnait pas comme elle avait été configurée lorsque le paramètre de tâche de la ParallelApplyThreads tâche CDC était défini sur une valeur supérieure à zéro. |
| Échec de communication d’Oracle en tant que source | Correction d’un problème lié à Oracle en tant que source : la tâche restait dans l’état RUNNING mais n’était pas en mesure de migrer les données après un échec de communication. |
| Table CDC suspendue avec filtres de colonnes | Correction d’un problème lié aux tâches Chargement complet + CDC : une table était suspendue pendant la phase CDC lorsque des filtres de colonnes étaient appliqués. |
| Échec de validation des données de S3 en tant que cible pour des caractères spéciaux | Correction d’un problème lié à la validation des données cibles S3 : la tâche échouait si le nom de la table incluait un caractère spécial autre qu’un trait de soulignement. |
| Échec du chargement complet et CDC de la source MongoDB | Correction d’un problème lié à MongoDB en tant que source : une tâche Chargement complet + CDC échouait lors de la gestion des événements de cache lors de la migration d’une collection volumineuse. |
Problème de mise à niveau avec BatchApplyEnabled défini sur true |
Correction d'un problème en raison duquel une tâche dont le paramètre de BatchApplyEnabled tâche était défini sur true échouait après la migration de la AWS DMS version 3.4.6 vers la version 3.5.1 dans certains cas. |
| AlwaysOn Source SQL Server avec classement sensible aux majuscules/minuscules | Correction d'un problème avec SQL Server en AlwaysOn tant que source à cause duquel une tâche échouait en cas de classement distinguant les majuscules et minuscules. |
| Suspension de tâche source MySQL | Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : une tâche était suspendue au lieu d’échouer lorsque la source n’était pas correctement configurée. |
| Échec de tâche de chargement complet de source S3 | Correction d'un problème avec S3 en tant que source à cause duquel une tâche échouait à la reprise après la mise à niveau de AWS DMS la version 3.4.6 ou 3.4.7 vers la version 3.5.1. |
| Source PostgreSQL avec paramètres CaptureDDL définis sur false | Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : les DDL n’étaient pas correctement gérées lorsque le paramètre de point de terminaison CaptureDDLs était défini sur false. |
| Blocage de la tâche source Oracle pendant la reprise | Correction d’un problème lié à Oracle en tant que source : une tâche s’interrompait à sa reprise en raison de données incorrectes dans le nom de colonne. |
| Échec de la recherche d’objets LOB dans la source MySQL | Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : une recherche d’objets LOB échouait lorsque le paramètre de tâche ParallelApplyThreads était défini sur une valeur supérieure à zéro. |
| Erreur LSN illogique dans la source SQL Server | Correction d'un problème avec SQL Server en tant que source à cause duquel une tâche échouait avec une illogical LSN sequencing state error erreur après la mise à niveau de AWS DMS la version 3.4.7 vers la version 3.5.1. |
| Source PostgreSQL avec pglogical | Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : une tâche utilisant le plug-in pglogical échouait quand la tâche était arrêtée, qu’une table était supprimée des règles de sélection, que la tâche était reprise et que des modifications étaient apportées à la table supprimée. |
| Point de contrôle de récupération Aurora MySQL incorrect. | Correction d’un problème lié à Aurora MySQL en tant que source : un point de contrôle de récupération incorrect était enregistré à la suite d’un basculement d’Aurora ou d’un arrêt et d’un redémarrage de la source Aurora. |
| SQL Server en tant que tâche source se bloque. | Correction d’un problème lié à SQL Server en tant que source : une tâche se bloquait lorsque SafeguardPolicy était défini sur RELY_ON_SQL_SERVER_REPLICATION_AGENT. |
| Conversion de type de données incorrecte avec MySQL comme cible | Correction d’un problème lié à MySQL en tant que cible : la réplication CDC échouait en raison d’une conversion de type de données incorrecte lors de la phase batch-apply. |
| Échec de tâche lorsque CaptureDDL était défini sur false pour PostgreSQL en tant que source. | Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : une tâche échouait parce qu’un DDL était traité comme un DML lorsque le paramètre du point de terminaison CaptureDDLs était défini sur false. |
| Blocage pour cause de collection MongoDB vide | Correction d’un problème lié à MongoDB en tant que source : la tâche se bloquait en raison d’une collection vide. |
| Amazon Redshift en tant que cible : panne d'une tâche à chargement complet | Correction d'un problème concernant Amazon Redshift en tant que cible, à cause duquel une tâche se bloquait pendant la phase de chargement complet lorsque la table de contrôle des points de contrôle de restauration était activée. |
| S3 vers S3 : pas de mouvement de données. | Correction d'un problème pour la réplication S3 vers S3 AWS DMS qui ne répliquait pas les données si cela n'bucketFolderétait pas spécifié. |
Latence de la CDC avec GlueCatalogGeneration défini sur true |
Correction d’un problème lié à S3 en tant que cible : une latence excessive se produisait lorsque GlueCatalogGeneration était défini sur true. |
| Oracle en tant que cible : troncature des données | Correction d'un problème avec Oracle en tant que cible qui AWS DMS tronquait les données dans les colonnes VARCHAR2. |
| Comportement du caractère générique « _ » dans PostgreSQL | Correction d’’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : le comportement du caractère générique « _ » dans les règles de sélection ne fonctionnait pas comme indiqué. |
| PostgreSQL en tant que source : problème d’en-tête WAL vide. | Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : la tâche échouait en raison d’un en-tête WAL vide reçu de l’emplacement de réplication. |
| MySQL ou MariaDB en tant que source avec des journaux binaires compressés | Correction d'un problème pour MySQL et MariaDB en tant que sources où aucun message d'erreur approprié n'était émis lors de la AWS DMS détection d'une compression BINLOG. |
| Validation des données S3 : caractères spéciaux | Amélioration de la validation des données S3 pour gérer les caractères spéciaux dans les colonnes de clés primaires et non primaires. |
| Entrées trompeuses du journal des tâches avec Amazon Redshift comme cible. | Correction d'un problème concernant Amazon Redshift en tant que cible à cause de la présence d'entrées trompeuses dans le journal des tâches signalant des échecs d'application par lots des instructions UPDATES et DELETES. |
| Blocage de la tâche de migration de SQL Server vers S3 | Correction d’un problème lié aux migrations de SQL Server vers S3 : la tâche se bloquait lors de l’application des modifications mises en cache. |
| Données manquantes sur les erreurs batch-apply | Correction d’un problème lié à la fonctionnalité batch-apply : une erreur dans l’application d’un lot entraînait une absence de données. |
| Amélioration de la journalisation pour la source SQL Server | Amélioration de la journalisation de la source SQL Server afin d'inclure la valeur de l'unité de stockage. Amélioration de la journalisation de la source SQL Server dans AlwaysOn la configuration afin d'indiquer correctement les autorisations manquantes. |
| Amélioration de la journalisation pour Kafka Target | Plusieurs améliorations de journalisation ont été introduites pour offrir une meilleure visibilité et des capacités de dépannage à la cible Kafka. |
| Amélioration de la journalisation pour la source Oracle. | Journalisation améliorée pour les sources Oracle avec lecteur binaire pour indiquer correctement les tables ignorées en raison de clés primaires manquantes. |
| Amélioration de la journalisation pour les migrations avec DDL désactivé | Journalisation améliorée pour les migrations avec réplication DDL désactivée afin d'indiquer une structure de table cible inattendue après sa modification en dehors de AWS DMS. |
| Amélioration de la journalisation pour la capture de source en pause. | Journalisation améliorée pour mieux expliquer la situation de capture de source en pause. |
| Amélioration de la journalisation pour le AWS DMS swap | Enregistrement amélioré pour indiquer quand AWS DMS les fichiers d'échange internes sont lus. |
| Amélioration de la journalisation pour la cible Amazon Redshift | Journalisation améliorée pour la cible Amazon Redshift afin d'inclure des informations plus détaillées dans le niveau de journalisation par défaut. |
| Amélioration de la journalisation pour le gestionnaire de métadonnées | Journalisation améliorée pour signaler les problèmes liés aux données des tables sous le niveau d'enregistrement des informations afin de simplifier la résolution des problèmes. |
| Amélioration de la validation des données pour la cible Amazon Redshift | Amélioration de la fonctionnalité de validation des données pour la cible Amazon Redshift afin de faciliter le HandleCollationDiff paramétrage. |
| L'option de revalidation des données n'est pas disponible | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données où l'option de revalidation n'était pas disponible dans certaines situations. |
| Problème de rechargement des tables | Correction d'un problème en raison duquel le rechargement de plusieurs tables était annulé alors qu'au moins l'une des tables n'était pas valide. |
| Problème de migration de MySQL vers Amazon Redshift JSON. | Correction d'un problème pour la source MySQL où le type de données JSON n'était pas géré correctement avec l'option Batch Apply activée. |
| Problème de filtrage des colonnes | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de filtrage des colonnes à cause duquel les filtres n'étaient pas appliqués correctement aux colonnes nouvellement ajoutées pendant FL. |
| Problème de source Db2 LUC avec les règles de sélection. | Correction d'un problème pour la source Db2 LUW où l'option « type de table » dans les règles de sélection était ignorée. |
| Problème de validation des données avec les tâches filtrées. | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données où les filtres n'étaient pas respectés lors de la validation des données. |
| Problème de migration LOB | Correction d'un problème lié à la migration LOB, à cause duquel la AWS DMS tâche se bloquait lors du traitement de certains types d'événements. |
| Problème de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel la Validation-only tâche était suspendue à certains événements DDL. |
| Problème de validation des données avec les filtres | Correction d'un problème pour la fonctionnalité de validation des données où le HandleCollationDiff paramètre n'était pas appliqué lorsque des filtres étaient présents |
| Problème d' SourceEnum encodage MySQL. | Correction d'un problème pour la source MySQL où les valeurs d'énumération UTF-16 encodées n'étaient pas migrées correctement. |
| Problème de validation des données pour les migrations de SQL Server vers APG. | Correction d'un problème lié à la migration de SQL Server vers PostgreSQL où la validation des données signalait des faux positifs dans certaines situations. |
| EmptyAsNull Problème ECA concernant la cible d'Amazon Redshift CDC | Correction d'un problème pour la cible Amazon Redshift qui empêchait l' EmptyAsNull ECA de fonctionner correctement. |
| Problème de fuite de mémoire | Correction d'un problème à cause duquel la tâche DMS affichait une fuite de mémoire pour les cibles utilisant des fichiers CSV pour charger des données. |
| Règles de transformation avec validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données où les règles de transformation étaient ignorées lorsque des règles de remplacement existaient. |
| Problème lié à la cible S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où CdcMaxBatchInterval et n'CdcMinFileSizeétaient pas respectés lorsque le cdcInsertAndUpdateOnly paramètre était activé. |
| Problème de cible MySQL | Correction d'un problème pour la cible MySQL où des métadonnées de colonne corrompues pouvaient entraîner une perte de and/or données lors d'un crash de AWS DMS tâche. |
| Problème de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données à cause duquel le processus de validation était interrompu prématurément à chaque suspension de table. |
| Problème d'application des lots cibles Oracle | Correction d'un problème pour Oracle Target où la AWS DMS tâche se bloquait lorsque l'application par lots était activée. |
| Problème de validation des données cibles Amazon S3. | Correction d'un problème lors de la validation des données cibles d'Amazon S3, à cause duquel la tâche échouait car Athena ne stockait pas correctement les noms des tables. |
| Problème avec MongoDB et Amazon DocumentDB Secret Manager. | Correction d'un problème pour les points de terminaison MongoDB et Amazon DocumentDB où les informations d'identification ne pouvaient pas être récupérées depuis Secret Manager, ce qui entraînait une erreur. |
| Problème de validation des données Oracle qui ne se termine jamais. | Correction d'un problème de validation des données Oracle qui empêchait la validation de certaines tables. |
| Problème de modification de la validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données qui bloquait la validation de certaines tables en raison d'une allocation de mémoire insuffisante. |
| Problème de blocage de la tâche cible Amazon S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où la AWS DMS tâche se bloquait après avoir reçu le DDL de modification de la table lorsqu'GlueCatalogGenerationil était activé. |
| Problème de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, qui entraînait un échec de la validation sur NUL (0x00) les caractères. |
| Problème lié au terminal Babelsich | Correction d'un problème pour le point de terminaison Babelfish où les noms de tables en majuscules et minuscules étaient suspendus. |
| Problème de données manquantes sur la cible Amazon Redshift | Correction d'un problème concernant la cible Amazon Redshift, qui entraînait une perte de données lorsque la valeur ParallelLoadThreads était supérieure à 0 dans certaines conditions. |
| Problème de validation des données cibles Amazon S3 | Correction d'un problème lié à la validation des données cibles Amazon S3, où la validation échouait lorsqu'il n'y avait pas d'autre colonne que le PK dans le tableau. |
| CloudWatch Métriques de validation des données | Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, qui faisait que les CloudWatch métriques manquaient lors de la validation, ce qui prenait peu de temps. |
| Un problème de fuite de mémoire par lots s'applique | Correction d'un problème de fuite de mémoire pour la fonctionnalité d'application par lots qui se produisait dans certaines conditions. |
| AWS DMS problème de démarrage de tâche | Correction d'un problème à cause duquel le démarrage d'une AWS DMS tâche prenait beaucoup de temps et ne se terminait jamais. |
| Problème de données manquantes à la source PostgreSQL | Correction d'un problème lié à la source PostgreSQL qui entraînait une perte de données due à des événements inconnus dans le slot de réplication. |
| Problème de perte de données cibles avec Amazon S3 | Correction d'un problème pour la cible Amazon S3 où l'échec de la recherche LOB entraînait une perte de données. |
AWS Notes de mise à jour de la version bêta de Database Migration Service 3.5.0
Important
AWS DMS 3.5.0 est une version bêta du moteur d'instance de réplication. AWS DMS prend en charge cette version de la même manière que toutes les versions précédentes. Mais nous vous recommandons de tester la version bêta de la version AWS DMS 3.5.0 avant de l'utiliser à des fins de production.
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS Database Migration Service (AWS DMS) version 3.5.0 Beta.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Voyage dans le temps pour Oracle et Microsoft SQL Server | Vous pouvez désormais utiliser Time Travel dans toutes les AWS régions avec des points de terminaison sources DMS-supported Oracle, Microsoft SQL Server et PostgreSQL, et des points de terminaison cibles DMS-supported PostgreSQL et MySQL. |
| Validation S3 | AWS DMS prend désormais en charge la validation des données répliquées sur les points de terminaison cibles Amazon S3. Pour en savoir plus sur la validation des données cibles Amazon S3, consultez Validation des données cibles Amazon S3. |
| Intégration du catalogue Glue | AWS Glue est un service qui fournit des moyens simples de catégoriser les données et consiste en un référentiel de métadonnées appelé AWS Glue Data Catalog. Vous pouvez désormais intégrer un AWS Glue Data Catalog à votre point de terminaison cible Amazon S3 et interroger les données Amazon S3 via d'autres AWS services tels qu'Amazon Athena. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation AWS Glue Data Catalog avec une cible Amazon S3 pour AWS DMS. |
| Application parallèle pour DocumentDB en tant que cible | L'utilisation de DocumentDB comme cible avec de nouveaux paramètres de ParallelApply* tâche prend AWS DMS désormais en charge un maximum de 5 000 enregistrements par seconde lors de la réplication CDC. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'Amazon DocumentDB comme cible pour le service de migration de AWS base de données. |
| Journalisation centrée sur le client | Vous pouvez désormais examiner et gérer les journaux de tâches plus efficacement avec AWS DMS la version 3.5.0. Pour plus d'informations sur l'affichage et la gestion des journaux de tâches AWS DMS, consultezAffichage et gestion AWS Journaux des tâches DMS. |
| Mécanisme SASL_PLAIN pour les points de terminaison cibles Kafka | Vous pouvez désormais utiliser l’authentification SASL_PLAIN pour prendre en charge les points de terminaison cibles MSK Kafka. |
| Réplication des transactions XA dans MySQL | Vous pouvez désormais utiliser les transactions XA sur votre source DMS MySQL. Avant DMS 3.5.0, les modifications DML appliquées dans le cadre des transactions XA n’étaient pas correctement répliquées. |
| Types de données étendus Oracle | AWS DMS prend désormais en charge la réplication de types de données étendus dans les versions 12.2 et supérieures d'Oracle. |
| Environnement DB2 LUW PureScale | AWS DMS prend désormais en charge la réplication à partir d'un environnement Db2 LUW. PureScale Cette fonctionnalité est prise en charge uniquement à l’aide de l’option Commencer le traitement des modifications à partir de la position de modification de source. |
Source SQL Server avec l’option READ_COMMITTED_SNAPSHOT |
Lorsque vous utilisez une base de données source Microsoft SQL Server avec l'READ_COMMITTED_SNAPSHOToption définie surTRUE, vous pouvez répliquer correctement les modifications DML en définissant l'attribut de DataRowLookup connexion forcée. |
AWS DMS La version 3.5.0 inclut les problèmes résolus suivants :
| Rubrique | Résolution |
|---|---|
| Oracle : comparaison d’un cas spécial pour une chaîne qui a été convertie à partir du format numérique | Correction d’un problème lié à une source Oracle : les règles de filtrage ne fonctionnaient pas comme prévu pour une colonne numérique lorsqu’une transformation de type de données en chaîne existait pour cette colonne. |
| On-premises Améliorations apportées à SQL Server AG | Amélioration de l'efficacité de la gestion des connexions avec la source SQL Server dans AlwaysOn la configuration en éliminant les connexions inutiles aux répliques qui ne sont pas utilisées par DMS. |
| Conversion interne HIERARCHYID de SQL Server | Correction d’un problème lié à une source SQL Server : le type de données HIERARCHYID était répliqué en tant que VARCHAR(250) au lieu de HIERARCHYID vers la cible SQL Server. |
| Correction de la tâche de déplacement de la cible S3 | Problème résolu : le déplacement d’une tâche avec une cible S3 prenait beaucoup de temps, semblait figé ou ne se terminait jamais. |
| Mécanisme SASL Plain de Kafka | Introduction de la prise en charge de la méthode d’authentification SASL Plain pour le point de terminaison cible MSK Kafka. |
| Le parallèle Load/Apply échoue en raison du paramètre _type avec Opensearch 2.x | Correction d’un problème lié à une cible Opensearch 2.x : le chargement parallèle ou l’application parallèle échouaient en raison de l’absence de prise en charge du paramètre _type. |
| Prise en charge du filtre de mappage de tables avec opérateurs mixtes | Suppression d’une limitation selon laquelle un seul filtre pouvait être appliqué à une colonne. |
| Points de terminaison S3, Kinesis et Kafka : migration des colonnes lob basée sur Alter dans la phase CDC | Correction d’un problème lié aux cibles Kinesis, Kafka et S3 : les données des colonnes LOB ajoutées pendant la CDC n’étaient pas répliquées. |
| Mise à niveau du pilote MongoDB | Le pilote MongoDB a été mis à niveau vers v1.23.2. |
| Mise à jour du pilote Kafka | Le pilote Kafka a été mis à jour de la version 1.5.3 à la version 1.9.2. |
| Fonctionnement incorrect d’un paramètre de point de terminaison S3 | Correction d’un problème lié à une cible S3 : le paramètre de point de terminaison AddTrailingPaddingCharacter ne fonctionnait pas lorsque les données contenaient le caractère spécifié comme séparateur pour la cible S3. |
| Blocage de la tâche cible Kinesis | Correction d’un problème lié à une cible Kinesis : une tâche s’interrompait quand la valeur PK était vide et que le débogage détaillé était activé. |
| Décalage d’une position des noms des colonnes des cibles S3 | Correction d’un problème lié à une cible S3 : les noms des colonnes étaient décalés d’une position quand AddColumnName était défini sur true et TimestampColumnName était défini sur "". |
| Journalisation améliorée des avertissements de troncation de LOB | Amélioration de la journalisation des avertissements en cas de troncation du LOB pour la source SQL Server afin d’inclure l’instruction select utilisée pour récupérer le LOB. |
| Ajout d’une erreur fatale pour éviter les interruptions des tâches DMS si le mot de passe TDE est erroné | Introduction d’un message d’erreur significatif et élimination du problème de défaillance de tâche dans les situations où la tâche DMS échouait sans message d’erreur en raison d’un mot de passe TDE incorrect pour Oracle en tant que source. |
| Autorisation de la migration de la DDL PostgreSQL CTAS (Create Table As Select) pendant la CDC. | Des limitations ont été supprimées qui empêchaient DMS de répliquer les DDL PostgreSQL CTAS (Create Table As Select) pendant la CDC |
| Correction de la défaillance de la tâche pg_logical lors de la suppression de colonnes d’une table pendant la CDC | Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL avec cible S3 : les colonnes étaient mal alignées sur la cible lorsque la prise en charge des LOB était désactivée et que des LOB étaient présents. |
| Correction d’une fuite de mémoire dans la gestion des connexions MySQL | Correction d’un problème lié à une source MySQL : la consommation de mémoire des tâches augmentait continuellement. |
Paramètre de point de terminaison dans la source Oracle : ConvertTimestampWithZoneToUTC |
Définissez cet attribut sur true pour convertir la valeur d’horodatage des colonnes « TIMESTAMP WITH TIME ZONE » et « TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE » au format UTC. Par défaut, la valeur de cet attribut est « false » et les données sont répliquées en utilisant le fuseau horaire de la base de données source. |
Source Oracle : DataTruncationErrorPolicy défini sur SUSPEND_TABLE ne fonctionne pas |
Correction d’un problème lié à une source Oracle avec cible S3 : les tables n’étaient pas suspendues alors que le paramètre de tâche DataTruncationErrorPolicy était défini sur SUSPEND_TABLE. |
| SQL Server échoue longtemps schema/table lors de la création d'une clause de requête | Correction d’un problème lié à une source SQL Server : une tâche échouait ou ne répondait plus lorsque la règle de sélection contenait une liste de tables séparées par des virgules. |
| Authentification Secret Manager avec le point de terminaison MongoDB | Correction d’un problème lié aux points de terminaison MongoDB et DocumentDB : l’authentification basée sur le gestionnaire de secrets ne fonctionnait pas. |
| Troncation par DMS des données pendant la CDC pour une colonne varchar multi-octets quand NLS_NCHAR_CHARACTERSET est défini sur UTF8 | Correction d’un problème lié à une source Oracle avec cible Oracle : les données étaient tronquées pour les colonnes VARCHAR multi-octets avec NLS_NCHAR_CHARACTERSET défini sur UTF8. |
filterTransactionsOfUserECA pour Oracle LogMiner |
Ajout d'un attribut de connexion supplémentaire (ECA) filterTransactionsOfUser pour permettre à DMS d'ignorer les transactions d'un utilisateur spécifié lors de la réplication depuis Oracle à l'aide de. LogMiner |
| Erreur récupérable de paramètre SQL Server quand un numéro LSN est absent de la sauvegarde | Correction d’un problème lié à SQL Server : une tâche n’échouait pas en cas d’absence de numéro LSN. |
AWS Notes de mise à jour de Database Migration Service 3.4.7
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.4.7 AWS de Database Migration Service (AWS DMS).
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Prise en charge de Babelfish en tant que cible |
AWS DMS prend désormais Babelfish en tant que cible. Grâce à AWS DMS, vous pouvez désormais migrer des données en direct depuis n'importe quelle source AWS DMS prise en charge vers un Babelfish, avec un minimum de temps d'arrêt. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utiliser Babelfish comme cible pour AWS Database Migration Service. |
| Supporte les z/OS bases de données IBM DB2 en tant que source pour le chargement complet uniquement |
AWS DMS prend désormais en charge les z/OS bases de données IBM Db2 en tant que source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis des mainframes Db2 vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'IBM Db2 pour les z/OS bases de données comme source pour AWS DMS. |
| Prise en charge des réplicas de lecture SQL Server en tant que source |
AWS DMS prend désormais en charge la réplique de lecture de SQL Server en tant que source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis la réplique en lecture de SQL Server vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation d'une base de données Microsoft SQL Server comme source pour AWS DMS. |
| Soutenez les EventBridge événements DMS |
AWS DMS prend en charge la gestion des abonnements aux événements à EventBridge l'aide des événements DMS. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation des EventBridge événements et notifications Amazon dans AWS Database Migration Service. |
| Prise en charge des points de terminaison sources et cibles de VPC |
AWS DMS prend désormais en charge les points de terminaison Amazon Virtual Private Cloud (VPC) en tant que sources et cibles. AWS DMS peuvent désormais se connecter à n'importe quel AWS service doté de points de terminaison VPC lorsque des itinéraires explicitement définis vers les services sont définis dans leur AWS DMS VPC. NoteLes mises à niveau vers AWS DMS les versions 3.4.7 et supérieures nécessitent que vous configuriez d'abord AWS DMS pour utiliser des points de terminaison VPC ou pour utiliser des routes publiques. Cette exigence s'applique aux points de terminaison source et cible pour Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams AWS Secrets Manager, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift et Amazon Service. OpenSearch Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration des points de terminaison VPC pour AWS DMS. |
| Nouvelle version de PostgreSQL | PostgreSQL version 14.x est désormais pris en charge en tant que source et en tant que cible. |
| Prise en charge d’Aurora sans serveur v2 en tant que cible |
AWS DMS prend désormais en charge Aurora Serverless v2 en tant que cible. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct vers Aurora Serverless v2. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données. |
|
Nouvelles versions d’IBM Db2 pour LUW |
AWS DMS prend désormais en charge IBM Db2 pour les versions 11.5.6 et 11.5.7 de LUW en tant que source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct à partir des dernières versions d'IBM DB2 pour LUW. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données. |
AWS DMS 3.4.7 inclut les comportements nouveaux ou modifiés suivants et les problèmes résolus :
-
Vous pouvez désormais utiliser un format de date issu de la définition de table pour analyser une chaîne de données en un objet de date lorsque vous utilisez Amazon S3 en tant que source.
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De nouveaux compteurs de statistiques de tables sont désormais disponibles :
AppliedInserts,AppliedDdls,AppliedDeletesetAppliedUpdates. -
Vous pouvez désormais choisir le type de mappage par défaut lorsque vous l'utilisez OpenSearch comme cible.
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Le nouveau paramètre de point de terminaison
TrimSpaceInCharpour les sources Oracle, PostgreSQL et SQLServer vous permet de spécifier s’il convient de découper les données sur les types de données CHAR et NCHAR. -
Le nouveau paramètre de point de terminaison
ExpectedBucketOwnerpour Amazon S3 empêche toute tricherie lors de l’utilisation de S3 en tant que source ou cible. -
Pour RDS SQL Server, Azure SQL Server et SQL Server autogéré, DMS fournit désormais une configuration automatique de MS-CDC toutes les tables sélectionnées pour une tâche de migration qui sont avec ou sans CLÉ PRIMAIRE, ou avec un index unique tenant compte de la priorité d'activation pour MS-REPLICATION les tables SQL Server autogérées avec CLÉ PRIMAIRE.
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Ajout de la prise en charge de la réplication des opérations DDL de partition et de sous-partition Oracle lors des migrations Oracle homogènes.
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Problème résolu : une tâche de validation de données s’interrompait avec une clé primaire composite lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source et cible.
-
Correction d'un problème lié à la conversion correcte d'un type de caractère variable en booléen alors que la colonne cible était pré-créée en tant que booléen lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible.
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PCorrection d’un problème qui provoquait la troncation des données pour les types de données
varcharmigrés envarchar(255)en raison d’un problème ODBC connu lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que cible. -
Problème résolu : l’indicateur parallèle pour l’opération DELETE n’était pas respecté avec
BatchApplyEnableddéfini surtrueetBatchApplyPreserveTransactiondéfini surfalselors de l’utilisation d’Oracle en tant que cible. -
Le nouveau paramètre de point de terminaison
AddTrailingPaddingCharacterd’Amazon S3 ajoute un remplissage aux données de chaîne lors de l’utilisation de S3 en tant que cible. -
Le nouveau paramètre de tâche
max_statement_timeout_secondsprolonge le délai d’expiration par défaut des requêtes de point de terminaison. Ce paramètre est actuellement utilisé par les requêtes de métadonnées de point de terminaison MySQL. -
Lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que cible, un problème a été résolu : une tâche de CDC n’utilisait pas correctement les paramètres de la tâche de gestion des erreurs.
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Correction d'un problème qui empêchait DMS d'identifier correctement le mode Redis OSS pour une instance Redis OSS Enterprise.
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La prise en charge de l’attribut de connexion supplémentaire (ECA)
includeOpForFullLoada été étendue pour le format Parquet cible S3. -
Introduction d’un nouveau paramètre de point de terminaison PostgreSQL
migrateBooleanAsBoolean. Lorsque ce paramètre est définitruepour une migration de PostgreSQL vers Amazon Redshift, un booléen est migré sous le nom de varchar (1). Lorsqu’il est défini surfalse, un booléen est migré comme varchar(15), ce qui est le comportement par défaut. -
Lors de l’utilisation d’une source SQL Server, un problème de migration lié au type de données
datetimea été résolu. Cette correction résout le problème de l’insertion deNulllorsque la précision est exprimée en millisecondes. -
Pour une source PostgreSQL avec PGLOGICAL, un problème de migration a été résolu lors de l’utilisation de pglogical et de la suppression d’un champ de la table source pendant la phase CDC : la valeur après le champ supprimé n’était pas migrée vers la table cible.
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Correction d’un problème lié à la migration de SQL Server Loopback : la réplication bidirectionnelle obtenait des enregistrements répétés.
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Ajout d’un nouvel attribut ECA
mapBooleanAsBooleanpour PostgreSQL en tant que source. À l'aide de cet attribut de connexion supplémentaire, vous pouvez modifier le mappage du type de données par défaut entre un booléen PostgresSQL et un type de données booléen. RedShift -
Correction d'un problème de migration lors de l'utilisation de SQL Server comme source pour résoudre le problème ALTER DECIMAL/NUMERIC SCALE qui ne se réplique pas sur les cibles.
-
Depuis le 17 octobre 2022, DMS 3.4.7 prend désormais en charge les classes d’instances Amazon EC2 de génération 6 pour les instances de réplication.
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Depuis le 25 novembre 2022, avec DMS 3.4.7, vous pouvez convertir des schémas de base de données et des objets de code en utilisant la conversion de schéma DMS, et découvrir les bases de données de votre environnement réseau qui sont de bons candidats à la migration en utilisant DMS Fleet Advisor.
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À compter du 25 novembre 2022, DMS Studio est retiré.
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Depuis le 31 janvier 2023, la conversion de schéma DMS prend en charge Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL en tant que fournisseur de données cible.
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Depuis le 6 mars 2023, vous pouvez générer des recommandations cibles de taille adaptée pour vos bases de données sources avec DMS Fleet Advisor.
-
À compter du 6 mars 2023, AWS DMS prend en charge la politique AWS gérée qui permet de publier des points de données métriques sur Amazon CloudWatch.
| Rubrique | Résolution |
|---|---|
| Échec des tâches pour une source PostgreSQL | Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : les tâches échouaient en cas de dépassement du nombre maximal d’opérations DDL autorisées dans un même événement. |
| Faux positifs de validation des données d’une source PostgreSQL | Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL avec cible Oracle : une conversion incorrecte du champ d’horodatage entraînait des erreurs de validation des données de faux positifs. |
| Gestion des erreurs d’une source MySQL | Correction d’un problème lié à une source MySQL : la tâche DMS n’échouait pas lorsque le prochain journal BIN n’était pas disponible. |
| Journalisation de ROTATE_EVENT d’une source MySQL | Journalisation améliorée pour une source MySQL liée à ROTATE_EVENT : le nom du journal BIN en cours de lecture a été inclus. |
| Problème de délai de validation des données | Correction d’un problème lié à la fonctionnalité de validation des données : le paramètre de point de terminaison executeTimeout n’était pas respecté pour les requêtes liées à la validation des données. |
| Problème de chargement complet parallèle d’une cible PostgreSQL | Correction d’un problème lié à une cible PostgreSQL : le chargement complet segmenté (parallèle) échouait en raison d’une erreur de type « connexion interrompue ». |
| Problème de déplacement de tâches DMS | Correction d’un problème lié à une cible S3 : une opération de déplacement de tâches DMS prenait beaucoup de temps ou ne se terminait jamais. |
| Problème d’enregistrement dupliqué d’une source PostgreSQL | Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : une tâche DMS générait des erreurs liées à des doublons sur la cible après l’arrêt et la reprise d’une tâche. |
| Faux positifs de validation des données d’une cible Oracle | Correction d’un problème lié à une cible Oracle : la validation des données signalait des erreurs de faux positifs dues à une réplication incorrecte du fuseau horaire pour les champs d’horodatage. |
| Rubrique | Résolution |
|---|---|
| Réplicas de groupe de disponibilité SQL Server en tant que source | Ajout de la prise en charge de la source SQL Server dans la AlwaysOn configuration où le port TCP de l'écouteur différait du port TCP de la réplique. |
| Perte de données avec Amazon Redshift en tant que cible | Correction d'un problème concernant la cible Amazon Redshift où, dans de rares cas, un redémarrage inattendu d'Amazon Redshift pouvait entraîner la perte de données sur la cible. |
| Prise en charge de la protection de la source SQL Server | Correction d’un problème lié à une source SQL Server : la tâche DMS pouvait échouer avec une erreur indiquant l’impossibilité de lire les sauvegardes du journal des transactions lorsque le paramètre de point de terminaison "SafeguardPolicy":
"EXCLUSIVE_AUTOMATIC_TRUNCATION" était spécifié. |
| Échec de la tâche de validation des données pour Oracle en tant que source | Correction d’un problème lié à une source Oracle : la tâche DMS pouvait échouer lors de la validation des données en raison de valeurs de clé primaire mal identifiées. |
| Problème de données d’image avec Kinesis | Correction d’un problème lié aux cibles de streaming (Kinesis, Kafka) : le paramètre de tâche "EnableBeforeImage" fonctionnait uniquement pour les types de données de caractère. |
| Fichiers journaux de voyage dans le temps | Correction d’un problème lié à la fonctionnalité Voyage dans le temps : DMS créait des fichiers journaux de voyage dans le temps de zéro octet lorsque la source était inactive. |
| Rubrique | Résolution |
|---|---|
| BatchApplyEnabled | Correction d'un problème de journalisation excessive lorsqu' BatchApplyEnabled il était défini sur True. |
| Nouveau paramètre de point de terminaison MongoDB : FullLoadNoCursorTimeout | Le paramètre de point de terminaison de MongoDB FullLoadNoCursorTimeout spécifie NoCursorTimeout le curseur de chargement complet. NoCursorTimeout est un paramètre de connexion MongoDB qui empêche le serveur de fermer le curseur s'il est inactif. |
| MongoDB : fonction de filtre pour la segmentation sur une seule colonne | La nouvelle fonction de filtre améliore les performances de migration des bases de données MongoDB en utilisant une seule colonne pour la segmentation. |
| De MongoDB vers Amazon Redshift | Lors de la migration de MongoDB vers Amazon Redshift, si la collection MongoDB contient des données de type binaire, un problème en raison duquel DMS ne créait pas la table cible sur Amazon Redshift a été résolu. |
| Nouvel attribut de connexion MongoDB SocketTimeout MS | Le nouvel attribut de connexion supplémentaire de MongoDB SocketTimeout MS configure le délai de connexion pour les clients MongoDB en millisecondes. Si la valeur est inférieure ou égale à zéro, la valeur par défaut du client MongoDB est utilisée. |
| Correction d’un problème à l’origine du blocage d’une tâche Amazon Kinesis | Lors de la migration vers Amazon Kinesis Data Streams en tant que cible, un problème a été résolu avec la gestion des valeurs null en l’absence de clé primaire dans la table. |
| Validation PK/UK des données Oracle NULL prise en charge | Suppression de la limitation selon laquelle la validation des données pour PK/UK les valeurs NULL n'est pas prise en charge. |
| D’Oracle à Amazon S3 | Lors de la migration d’Oracle vers Amazon S3, un problème a été résolu : certains enregistrements étaient migrés de façon incorrecte en tant que valeurs NULL. |
| Oracle Standby | Lors de l’utilisation d’Oracle Standby en tant que source, la possibilité pour DMS de gérer les transactions ouvertes a été ajoutée. |
| Migration d’Oracle vers Oracle avec le type de données spatiales SDO_GEOMETRY | Lors de la migration d’Oracle vers Oracle, un problème a été résolu : la tâche échouait si la table avait une colonne SDO_GEOMERY présente dans le DDL. |
| Oracle en tant que source | Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source, un problème a été résolu : DMS ignorait parfois un numéro de séquence de journal redo Oracle. |
| Oracle en tant que source : journaux de journalisation manquants archive/online | Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source, un problème a été résolu qui empêchait la tâche DMS d’échouer si des journaux d’archivage étaient manquants. |
| Problème corrigé : DMS ignorait parfois un journal redo Oracle Standby | Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source, un problème a été résolu : DMS ignorait parfois un numéro de séquence de journal redo Oracle. |
| Problème corrigé : non-réplication des types de données spatiales d’Oracle vers Oracle pendant la CDC | Lors de la réplication d’Oracle vers Oracle, un problème a été résolu : les types de données spatiales n’étaient pas répliqués pendant la CDC. |
| Oracle en tant que cible | Lors de l'utilisation d'Oracle comme cible, un problème en raison duquel l'application de la cible échouait avec une ORA-01747 erreur a été résolu. |
| Amazon S3 : perte de données corrigée lors du rechargement de table | Lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible, un problème a été résolu : une opération de rechargement de table ne générait pas de fichiers CDC. |
| Problème corrigé : initialisation du contexte SQL Server AlwaysOn en cas d’utilisation du serveur principal en tant que source | Lors de l'utilisation de SQL Server Always On comme source, un problème empêchant d'initialiser les groupes de disponibilité (AG) si la source est principale et AlwaysOnSharedSyncedBackupIsEnabled est définie sur true a été résolu. |
| Mise à jour du paramètre de point de terminaison SQL Server | Lorsqu'un point de terminaison source est le groupe de disponibilité Always On de SQL Server et qu'il s'agit d'une réplique secondaire, un problème d'échec de la tâche de réplication s'il AlwaysOnSharedSynchedBackupsIsEnabled est défini sur True a été résolu. |
| PostgreSQL en tant que source | Correction d'un problème en raison duquel le CDC ne parvenait pas à migrer les delete/update opérations sur la source PostgreSQL, qui a été introduite dans la version 3.4.7 dans la carte de support. BooleanAsBoolean |
AWS Notes de mise à jour de Database Migration Service 3.4.6
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.4.6 AWS de Database Migration Service (AWS DMS).
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| AWS DMS Voyage dans le temps | AWS DMS présente Time Travel, une fonctionnalité qui offre aux clients une flexibilité quant à leurs capacités de journalisation et améliore leur expérience de dépannage. Avec Time Travel, vous pouvez stocker et chiffrer des AWS DMS journaux à l'aide d'Amazon S3, puis consulter, télécharger et masquer les journaux dans un certain laps de temps. |
| Prise en charge de Microsoft Azure SQL Managed Instance en tant que source | AWS DMS prend désormais en charge l'instance gérée Microsoft Azure SQL en tant que source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis Microsoft Azure SQL Managed Instance vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données. |
| Prise en charge de Google Cloud SQL pour MySQL en tant que source | AWS DMS prend désormais en charge Google Cloud SQL pour MySQL en tant que source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis Google Cloud SQL pour MySQL vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données. |
| Prise en charge du chargement parallèle pour les données partitionnées vers S3 | AWS DMS prend désormais en charge le chargement parallèle des données partitionnées vers Amazon S3, ce qui améliore les temps de chargement pour la migration des données partitionnées depuis les données sources du moteur de base de données pris en charge vers Amazon S3. Cette fonctionnalité crée des sous-dossiers Amazon S3 pour chaque partition de la table dans la source de base de données, ce qui permet à AWS DMS d’exécuter des processus parallèles pour remplir chaque sous-dossier. |
| Prise en charge de plusieurs rubriques cibles Apache Kafka en une seule tâche | AWS DMS prend désormais en charge les cibles multisujets Apache Kafka avec une seule tâche. Avec AWS DMS, vous pouvez désormais répliquer plusieurs schémas d’une même base de données vers différentes rubriques cibles Apache Kafka en utilisant la même tâche. Cela élimine la nécessité de créer plusieurs tâches distinctes dans le cas où de nombreuses tables de la même base de données source doivent être migrées vers différentes rubriques cibles Kafka. |
Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.4.6 sont les suivants :
-
Problème résolu : les colonnes des instructions UPDATE étaient remplies avec des colonnes incorrectes si la colonne de clé primaire n’était pas la première colonne lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible au format CSV.
-
Correction d'un problème à cause duquel AWS DMS les tâches pouvaient se bloquer lors de l'utilisation du plugin pglogical avec des
NULLvaleurs dans desBYTEAcolonnes en mode LOB limité lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source. -
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches pouvaient se bloquer lorsqu'un grand nombre de tables sources étaient supprimées lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
-
Le partitionnement de dossier basé sur la date Amazon S3 a été amélioré en introduisant un nouveau paramètre Amazon S3
DatePartitionTimezonepermettant le partitionnement à des dates non-UTC. -
Prise en charge du mappage entre les types
TIMESTAMP WITH TIME ZONEde données provenant des sources etTIMESTAMPTZlors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible -
Les performances de la CDC ont été améliorées pour les tâches sans règles de sélection de caractères génériques lors de l’utilisation de MongoDB ou d’Amazon DocumentDB en tant que source.
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Problème résolu : les noms de schéma avec un caractère générique de trait de soulignement et une longueur inférieure à 8 n’étaient pas capturés par les tâches AWS DMS lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
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Correction d'un problème à cause duquel AWS DMS les instances manquaient de mémoire en cas de volume de données important lors de l'utilisation de OpenSearch Service comme cible.
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Les performances de validation des données ont été améliorées en prenant en charge les tâches de validation de chargement complet uniquement.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne reprenaient pas après un basculement forcé lors de l'utilisation de Sybase comme source.
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Correction d'un problème d' AWS DMS envoi
Invalid BC timestamp was encountered in columnincorrect d'un avertissement.
Les problèmes résolus dans la publication de maintenance de DMS 3.4.6 incluent les suivants :
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Problème résolu : une tâche s’interrompait quand le mode d’application en bloc était activé lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source et cible.
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Problème résolu qui empêchait une tâche de chargement complet d’utiliser correctement le paramètre de point de terminaison
ExecuteTimeoutavec PostgreSQL en tant que source. -
Correction d’un problème lié à la migration des colonnes de type de données Array lorsque la tâche est définie sur le mode LOB limité tout en utilisant PostgreSQL en tant que source.
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Correction d’un problème lié à la migration des horodatages avec le fuseau horaire avant le 01/01/1970 lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
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Problème résolu : DMS traitait une chaîne vide comme une valeur Null au cours de la réplication lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source et cible.
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Correction d'un problème qui permettait de respecter les paramètres de temporisation de lecture et d'écriture des sessions lors de l'utilisation de MySQL source/target.
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Problème résolu : une tâche DMS CDC téléchargeait des fichiers associés au chargement complet lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que source.
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Correction d’un problème de blocage de journalisation lorsque
CdcInsertsAndUpdatesetPreserveTransactionsétaient définis surtruelors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible. -
Correction d'un problème en raison duquel une tâche se bloquait lorsque la fonctionnalité ParallelApply * était activée, mais certaines tables n'avaient pas de clé primaire par défaut lors de l'utilisation d'Amazon Kinesis Data Streams comme source.
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Correction d'un problème en raison duquel aucune erreur n'était générée pour une erreur StreamArn lors de l'utilisation d'Amazon Kinesis Data Streams comme source.
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Correction d'un problème à cause duquel une valeur de clé primaire sous forme de chaîne vide provoquait le blocage d'une tâche lorsqu'elle OpenSearch était utilisée comme cible.
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Problème résolu : trop d’espace disque était utilisé pour la validation des données.
| Rubrique | Résolution |
|---|---|
| Pilote ODBC SAP ASE | Correction d’un problème lié à SAP ASE en tant que source afin que le pilote ODBC puisse prendre en charge les jeux de caractères. |
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Bogue de clé primaire de type datetime de Sqlserver pour la recherche d’objets LOB |
Correction d’un problème lié à SQL Server en tant que source : la recherche d’objets LOB ne fonctionnait pas correctement pour une clé primaire de type datetime, avec une précision en millisecondes. |
| SQL Server vers Amazon Redshift : « DateTimeOffset » mappé à « timestamptz » |
Pour les migrations de SQL Server vers Amazon Redshift, mappage amélioré afin que le format « datetimeoffset » de SQL Server soit mappé au format « timestamptz » d'Amazon Redshift. |
| Validation des données : SkipLobColumns c'est vrai |
Correction d'un problème en raison duquel la tâche DMS se SkipLobColumns bloquait lorsque la valeur est True, qu'il y a un LOB sur la source, que la clé primaire se trouve sur la dernière colonne et qu'une différence de données est détectée lors de la validation. |
| Validation des données avec MySQL en tant que source |
Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source avec la validation des données activée : un blocage de tâche DMS se produisait lors de l’utilisation d’une table contenant une clé unique composite contenant des valeurs null. |
| MySQL en tant que source |
Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : une table était suspendue avec une erreur de dépassement de capacité lorsque les colonnes étaient modifiées pour augmenter la précision. |
|
Mise à niveau du pilote ODBC MySQL vers la version 8.0.23 |
Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : le classement « utf8mb4_0900_bin » était incompatible avec le pilote MySQL utilisé par DMS. |
| MySQL : prise en charge des modifications de DDL pour les tables partitionnées |
Introduction d'un nouveau paramètre de point de terminaison MySQL skip TableSuspensionForPartitionDdl pour permettre à l'utilisateur d'ignorer la suspension des tables en cas de modification du DDL de partition pendant le CDC, afin que DMS puisse désormais prendre en charge les modifications DDL pour les tables MySQL partitionnées. |
| Migration de MongoDB vers Amazon Redshift |
Correction d'un problème pour les migrations de MongoDB vers Amazon Redshift, où DMS ne parvient pas à créer la table cible sur Amazon Redshift si la collection MongoDB possède un type de données binaire. |
| Objectif Amazon Redshift : appliquer le segment de voyage dans le temps en masse |
Correction d'un problème concernant Amazon Redshift en tant que cible, à cause duquel la tâche DMS se bloquait lorsqu'elle était BatchApplyEnabled définie sur true. |
| Amazon Redshift comme cible |
Correction d'un problème concernant Amazon Redshift en tant que cible. Lorsque le chargement parallèle était défini sur type=partitions-auto, des segments parallèles écrivaient des fichiers CSV en masse dans le même répertoire de tables et interféraient les uns avec les autres. |
| Amazon Redshift comme cible |
Correction d'un problème lié à Amazon Redshift en tant que cible : pendant le CDC, la colonne cible était de type booléen alors que la source était de type caractère variable. |
| Amazon Redshift comme cible |
Amélioration du journal des tâches pour identifier une modification DDL qui ne parvient pas à être répliquée vers Amazon Redshift en tant que cible. |
| Validation de données avec PostgreSQL |
Correction d’un problème lié à la validation avec PostgreSQL : la validation échouait lorsque des types de données booléens étaient présents. |
| PostgreSQL en tant que source |
Correction d'un problème concernant PostgreSQL en tant que source, de sorte que le chargement complet utilise le ExecuteTimeout champ dans Attributs de connexion supplémentaires. |
| PostgreSQL en tant que source |
Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source, afin qu’une tâche échoue si elle lit des LSN supérieurs au LSN de reprise de la tâche demandée de plus de 60 minutes pour indiquer l’existence d’un problème lié à l’emplacement de réplication utilisé. |
| PostgreSQL en tant que source : timestamptz avant le 01/01/1970 |
Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : les données timestamptz avant le 01/01/1970 n’étaient pas migrées correctement pendant la CDC. |
| PostgreSQL en tant que source |
Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : DMS tronquait des valeurs de type character varying pendant la CDC. |
| PostgreSQL en tant que source : reprise de la tâche arrêtée |
Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : une ou plusieurs transactions étaient manquantes pendant la CDC lors de la reprise d’une tâche précédemment arrêtée. |
| Amazon S3 en tant que cible |
Correction d'un problème pour S3 en tant que cible, où l'en-tête du fichier CSV résultant était décalé d'une colonne alors que AddColumnName c'était vrai et TimestampColumnName valait « ». |
|
Amazon S3 en tant que source : comportement d’utilisation de la mémoire pendant la phase de chargement complet de la tâche |
Correction d’un problème lié à S3 en tant que source : une tâche DMS dans le cadre du chargement complet ne libérait la mémoire utilisée qu’après le chargement de la table entière dans la base de données cible. |
| Amazon S3 en tant que cible : opération de rechargement de table |
Correction d’un problème lié à S3 en tant que cible : une opération de rechargement de table ne générait pas les fichiers CDC. |
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.4.5
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.4.5 AWS de Database Migration Service (AWS DMS).
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Prise en charge de Redis OSS en tant que cible | AWS DMS prend désormais en charge Redis OSS en tant que cible. Grâce à AWS DMS, vous pouvez désormais migrer des données en direct depuis n'importe quelle source AWS DMS prise en charge vers un magasin de données Redis OSS, avec un minimum d'interruption. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles, consultezCibles pour la migration des données. |
| Prise en charge de MongoDB 4.2 et 4.4 en tant que sources | AWS DMS prend désormais en charge MongoDB 4.2 et 4.4 en tant que sources. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez désormais migrer les données des clusters MongoDB 4.2 et 4.4 vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge, y compris Amazon DocumentDB (avec compatibilité MongoDB), avec un minimum d'interruption. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. |
| Prise en charge de plusieurs bases de données utilisant MongoDB en tant que source | AWS DMS prend désormais en charge la migration de plusieurs bases de données en une seule tâche en utilisant MongoDB comme source. Grâce à AWS DMS, vous pouvez désormais regrouper plusieurs bases de données d'un cluster MongoDB et les migrer à l'aide d'une seule tâche de migration de base de données. Vous pouvez migrer vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge, y compris Amazon DocumentDB (avec compatibilité avec MongoDB), avec un minimum d'interruption. |
| Prise en charge de la segmentation automatique avec MongoDB ou Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) en tant que source | AWS DMS prend désormais en charge la segmentation automatique en utilisant MongoDB ou Amazon DocumentDB comme source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez configurer les tâches de migration de base de données pour segmenter automatiquement la collection d'un cluster MongoDB ou DocumentDB. Vous pouvez ensuite migrer les segments en parallèle vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge, y compris Amazon DocumentDB, avec un minimum d'interruption. |
| Amélioration des performances de chargement complet Amazon Redshift | AWS DMS prend désormais en charge l'utilisation de threads parallèles lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible pendant le chargement complet. En tirant parti des paramètres des tâches de chargement complet multithread, vous pouvez améliorer les performances de votre migration initiale depuis n'importe quelle source AWS DMS prise en charge vers Amazon Redshift. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles, consultezCibles pour la migration des données. |
Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.4.5 sont les suivants :
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Problème résolu : les données pouvaient être manquantes ou dupliquées après reprise, lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source avec un taux élevé de simultanéité des transactions.
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Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient avec l’erreur Could not find relation id … lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source, avec le plug-in pglogical activé.
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Problème résolu : les colonnes
VARCHARn’étaient pas répliquées correctement lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source et d’Oracle en tant que cible. -
Problème résolu : les opérations de suppression n’étaient pas correctement capturées quand la clé primaire n’était pas la première colonne de la définition de table, lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
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Problème résolu : les tâches de migration de base de données omettaient les mises à jour des objets LOB dans un paramètre de métadonnées spécial lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
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Problème résolu : les colonnes
TIMESTAMPétaient traitées commeDATETIMEen mode LOB complet lors de l’utilisation de MySQL version 8 en tant que source. -
Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient lors de l’analyse d’enregistrements
NULL DATETIMElors de l’utilisation de MySQL 5.6.4 ou version ultérieure en tant que source. -
Problème résolu : les tâches de migration de base de données se bloquaient après avoir rencontré une erreur Thread is exiting lors de l’utilisation d’Amazon Redshift en tant que cible avec une application parallèle.
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Problème résolu : une perte de données était possible quand les tâches de migration de base de données se déconnectaient d’un point de terminaison cible Amazon Redshift lors de l’application par lots de la CDC.
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Amélioration des performances de chargement complet en appelant
ACCEPTINVCHARSlors de l’utilisation d’Amazon Redshift en tant que cible. -
Problème résolu : les enregistrements dupliqués étaient répliqués lors du passage du mode un par un au mode d’application parallèle en utilisant Amazon Redshift en tant que cible.
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Problème résolu : les tâches de migration de base de données ne transféraient pas la propriété des objets Amazon S3 au propriétaire de compartiment avec
cannedAclForObjects=bucket_owner_full_controllors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible. -
Amélioré AWS DMS par la prise en charge de plusieurs destinations d'archivage avec ECA
additionalArchivedLogDestIdlors de l'utilisation d'Oracle comme source. -
Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient avec l’erreur
OCI_INVALID_HANDLElors de la mise à jour d’une colonne LOB en mode LOB complet. -
Problème résolu : les colonnes
NVARCHAR2n’étaient pas migrées correctement pendant la CDC lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source. -
Amélioré AWS DMS par l'activation
SafeguardPolicylors de l'utilisation de RDS pour SQL Server comme source. -
Problème résolu : les tâches de migration de base de données signalaient une erreur sur
rdsadminlors de l’utilisation d’une source SQL Server autre que RDS. -
Problème résolu : la validation des données échouait avec l’UUID comme clé primaire dans un paramètre de partition lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source.
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Problème résolu : les tâches de chargement complet + CDC pouvaient échouer si le LSN requis était introuvable dans le journal de base de données lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
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Amélioré AWS DMS par la prise en charge des horodatages CDC personnalisés lors de l'utilisation de MongoDB comme source.
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Problème résolu : les tâches de migration de base de données se bloquaient en s’arrêtant lors de l’utilisation de MongoDB en tant que source et en cas d’erreurs du pilote MongoDB sur
endSessions. -
Correction d'un problème qui empêchait AWS DMS la mise à jour des champs non principaux lors de l'utilisation de DynamoDB comme cible
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Problème résolu : la validation des données signalait des incohérences de faux positifs sur les colonnes
CLOBetNCLOB. -
Problème résolu : la validation des données échouait sur les enregistrements contenant uniquement des espaces lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
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Problème résolu : les tâches de migration de base de données s’interrompaient lors de la troncation d’une table partitionnée.
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Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient lors de la création de la table de contrôle
awsdms_apply_exceptions. -
Prise en charge étendue du plug-in d’authentification
caching_sha2_passwordlors de l’utilisation de MySQL version 8.
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.4.4
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.4.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Prise en charge du chiffrement TLS et de l’authentification TLS ou SASL en utilisant Kafka en tant que cible | AWS DMS prend désormais en charge le chiffrement TLS et l'authentification TLS ou SASL en utilisant Amazon MSK et un cluster Kafka sur site comme cible. Pour plus d’informations sur l’utilisation du chiffrement et de l’authentification pour les points de terminaison Kafka, consultez Connexion à Kafka à l’aide du protocole TLS (Transport Layer Security). |
Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.4.4 sont les suivants :
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Amélioration de la AWS DMS journalisation des échecs de tâches lors de l'utilisation des points de terminaison Oracle.
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L'exécution améliorée des AWS DMS tâches poursuit le traitement lorsque les points de terminaison source Oracle changent de rôle après le basculement d'Oracle Data Guard.
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La gestion améliorée des erreurs traite ORA-12561 comme une erreur récupérable lors de l’utilisation de points de terminaison Oracle.
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Problème résolu : les colonnes
EMPTY_BLOB()etEMPTY_CLOB()étaient migrées en tant que valeurs null lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source. -
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne mettaient pas à jour les enregistrements après l'ajout de modifications DDL à la colonne lors de l'utilisation de SQL Server comme source.
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La migration de PostgreSQL en tant que source a été améliorée grâce à la prise en charge du type de données
TIMESTAMP WITH TIME ZONE. -
Problème résolu : le paramètre
afterConnectScriptne fonctionnait pas pendant un chargement complet lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que cible. -
Un nouveau paramètre
mapUnboundedNumericAsStringa été introduit pour mieux gérer le type de donnéesNUMERICsans précision ni échelle lors de l’utilisation des points de terminaison PostgreSQL. -
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient avec « 0 ligne affectée » après l'arrêt et la reprise de la tâche lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
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Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait de migrer le type de
TIMESTAMPdonnées avec leBCsuffixe lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source. -
Correction d'un problème en raison duquel la migration de la
TIMESTAMPvaleur « ±infinity » AWS DMS échouait lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source. -
Problème résolu : les chaînes vides étaient traitées comme
NULLsi vous utilisiez S3 en tant que source avec le paramètrecsvNullValuedéfini sur d’autres valeurs. -
L’attribut de connexion supplémentaire
timestampColumnNamea été amélioré dans le cadre d’un chargement complet avec CDC, afin de pouvoir être trié pendant la CDC lors de l’utilisation de S3 en tant que cible. -
Amélioration de la gestion des types de données binaires au format hexadécimal tels que
BYTE,BINARYetBLOBlors de l’utilisation de S3 en tant que source. -
Problème résolu : les enregistrements supprimés étaient migrés avec des caractères spéciaux lors de l’utilisation de S3 en tant que cible.
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Problème résolu de gestion des valeurs de clé vides lors de l’utilisation d’Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) en tant que cible.
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Correction d'un problème en raison duquel la réplication
NumberDecimaldesDecimal128colonnes AWS DMS échouait lors de l'utilisation de MongoDB ou Amazon DocumentDB (avec compatibilité avec MongoDB) comme source. -
Problème résolu : il est désormais possible d’autoriser les tâches CDC à réessayer en cas de basculement sur MongoDB ou Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) en tant que source.
-
Ajout d'une option permettant de supprimer le préfixe hexadécimal « 0x » des valeurs de type de
RAWdonnées lorsque vous utilisez Kinesis, Kafka ou comme cible. OpenSearch -
Problème résolu : la validation échouait sur les colonnes de caractères de longueur fixe lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
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Problème résolu : la validation échouait lorsque seul le type de données source ou le type de données cible était
FLOATouDOUBLE. -
Problème résolu : la validation échouait sur les caractères
NULLlors de l’utilisation d’Oracle en tant que source. -
Problème résolu : la validation échouait sur les colonnes XML lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches se bloquaient lorsqu'il y avait des colonnes nullables dans les clés composites utilisant MySQL comme source.
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Correction d'un problème en raison duquel la validation des
UNIQUEIDENTIFIERcolonnes à partir des points de terminaison source SQL Server et des colonnes UUID à partir des points de terminaison cibles PostgreSQL AWS DMS échouait. -
Problème résolu : une tâche CDC n’utilisait pas une définition de table source mise à jour après sa modification.
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Amélioration du AWS DMS basculement pour traiter les échecs de tâches causés par un nom d'utilisateur ou un mot de passe non valide comme des erreurs récupérables.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient en raison de l'absence de LSN lors de l'utilisation de RDS pour SQL Server comme source.
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.4.3
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.3.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Nouvelle version d’Amazon DocumentDB | Amazon DocumentDB version 4.0 est désormais pris en charge en tant que source. |
| Nouvelle version de MariaDB | MariaDB version 10.4 est désormais pris en charge en tant que source et cible. |
| Aide à l' AWS Secrets Manager intégration | Vous pouvez stocker en toute sécurité les informations de connexion de base de données (informations d’identification utilisateur) pour les points de terminaison pris en charge dans AWS Secrets Manager. Vous pouvez ensuite soumettre le secret correspondant au lieu d'informations d'identification en texte brut AWS DMS lorsque vous créez ou modifiez un point de terminaison. AWS DMS se connecte ensuite aux bases de données des terminaux à l'aide du secret. Pour plus d'informations sur la création de secrets pour les AWS DMS points de terminaison, consultezUtiliser des secrets pour accéder AWS Database Migration Service points de terminaison. |
| Options étendues pour les instances de réplication C5 et R5 | Vous pouvez désormais créer les instances de réplication de plus grande taille suivantes : C5 jusqu’à 96 vCPU et 192 Gio de mémoire et R5 jusqu’à 96 vCPU et 768 Gio de mémoire. |
| Amélioration des performances Amazon Redshift | AWS DMS prend désormais en charge l'application parallèle lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible afin d'améliorer les performances de la réplication en cours. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Paramètres de tâche multithread pour Amazon Redshift. |
Les problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.4.3 sont les suivants :
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Problème résolu : l’horodatage de validation devenait « 1970-01-01 00:00:00 » pour les événements différés lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient avec une
NVARCHARcolonne comme clé primaire lors de l'utilisation de SQL Server comme source avec le mode LOB complet. -
Problème résolu : enregistrements manquants au cours de la phase des modifications mises en cache lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source.
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Correction d'un problème en raison duquel les enregistrements étaient ignorés après la reprise AWS DMS des tâches lors de l'utilisation de RDS pour SQL Server comme source.
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Correction d'un problème en raison duquel le composant de journalisation AWS DMS ASSERTION générait des journaux volumineux pour SQL Server.
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Problème résolu : la validation des données échouait pendant la phase CDC en raison d’un dépassement de l’analyse des colonnes lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches se bloquaient en raison d'une erreur de segmentation lors de la validation des données lors de l'utilisation de PostgreSQL comme cible.
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Problème résolu : la validation des données échouait sur le type de données DOUBLE pendant la CDC lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source et cible.
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Correction d'un problème en raison duquel les enregistrements insérés par la commande de copie n'étaient pas répliqués correctement lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source et Amazon Redshift comme cible.
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Problème de perte de données résolu pendant la phase des modifications mises en cache lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
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Correction d’un problème qui pouvait provoquer une perte de données ou des doublons d’enregistrements lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
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Problème résolu : les schémas présentant une casse mixte ne pouvaient pas migrer avec pglogical lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
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Problème résolu : le dernier message d’échec ne contenait pas l’erreur ORA lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne parvenaient pas à générer des instructions UPDATE lorsqu'elles utilisaient Oracle comme cible.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne répliquaient pas les données lors de l'utilisation d'Oracle 12.2 comme source avec une configuration ASM et une base de données enfichable.
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Amélioration de l’analyse des enregistrements en préservant la conformité des guillemets à la RFC 4180 lors de l’utilisation de S3 en tant que source.
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Amélioration du traitement de
timestampColumnNameafin que la colonne provenant du chargement complet puisse être triée avec celle provenant de la CDC. -
L'introduction d'un nouveau paramètre
MessageMaxBytesde point de terminaison a permis de résoudre un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient lorsque la taille des éléments LOB était supérieure à 1 Mo. -
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches se bloquaient en raison d'une erreur de segmentation lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible.
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Amélioration de la journalisation des erreurs pour la connexion de test à Amazon Redshift.
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Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait le transfert de tous les documents de MongoDB vers DocumentDB lors du chargement complet.
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Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches signalaient une erreur fatale lorsqu'aucune table n'était incluse dans les règles de mappage des tables.
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Problème résolu : les schémas et les tables créés avant le redémarrage des tâches AWS DMS n’étaient pas répliqués vers la cible lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
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Problème résolu : le caractère générique d’échappement [_] ne permettait pas d’échapper le caractère générique « _ » dans une règle d’exclusion lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
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Problème résolu : la colonne de type de données UNSIGNED BIGINT n’était pas répliquée correctement lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.4.2
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.2.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Assistance pour la connexion privée de votre Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) au AWS Database Migration Service (DMS) sans nécessiter de passerelle Internet, de périphérique NAT, de connexion VPN ou AWS Direct Connect de connexion. | Vous pouvez désormais vous connecter à votre Amazon VPC et y accéder AWS DMS via un point de terminaison d'interface VPC que vous créez. Ce point de terminaison d'interface vous permet d'isoler toute l'activité réseau de votre instance de AWS DMS réplication au sein de l'infrastructure réseau Amazon. En incluant une référence à ce point de terminaison d'interface dans tous les appels d'API à l' AWS DMS utilisation du AWS CLI ou d'un SDK, vous vous assurez que toutes les AWS DMS activités restent invisibles sur l'Internet public. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Sécurité de l'infrastructure dans AWS Database Migration Service.NoteCette fonctionnalité est disponible pour toutes les versions de AWS DMS moteurs prises en charge. |
| Partitionnement de dossiers basé sur la date de CDC en utilisant Amazon S3 en tant que cible |
AWS DMS prend désormais en charge le partitionnement de dossiers basé sur la date lors de la réplication de données en utilisant S3 comme cible. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation du partitionnement de dossiers basé sur la date. |
Les problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.4.2 sont les suivants :
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Ajout d'une
STATUPDATEoption lors de la réalisation d'une migration en utilisant Amazon Redshift comme cible. -
Amélioration des tâches de validation via l’introduction d’un nouveau paramètre.
ValidQueryCdcDelaySecondretarde la première requête de validation sur les points de terminaison sources et cibles afin de réduire les conflits de ressources lorsque la latence de migration est élevée. -
Correction d'un problème qui AWS DMS mettait du temps à démarrer les tâches de validation.
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Problème résolu : des enregistrements vides étaient générés lors du démarrage ou de l’arrêt de tâches de réplication utilisant S3 en tant que cible.
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Problème résolu : les tâches se bloquaient une fois le chargement complet terminé.
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Problème résolu : les tâches se bloquaient lorsqu’une table source contenait des erreurs de données lors de l’utilisation de S3 en tant que source.
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Problème résolu : les tâches se bloquaient à leur démarrage lorsque le compte d’utilisateur du point de terminaison source était désactivé.
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Problème résolu : les tâches s’interrompaient lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source avec
REPLICA IDENTITY FULL. -
Problème résolu : les tâches manquaient des transactions lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source avec le plug-in pglogical.
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Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait de supprimer les fichiers source compressés lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible.
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Problème résolu : les tâches de validation signalaient de faux négatifs lors de l’utilisation de MySQL à la fois en tant que source et cible avec le type de données
BIGINT UNSIGNED. -
Problème résolu : les tâches de validation signalaient des faux positifs lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source avec une colonne de clé primaire de type CHAR.
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Correction d'un problème qui AWS DMS n'efface pas les objets cibles lors de l'utilisation
start-replicationpour démarrer des tâches de réplication en utilisant S3 comme cible. -
Plusieurs problèmes résolus relatifs à la validation des données lors de l’utilisation de Db2 en tant que source.
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Problème résolu : les tâches de validation se bloquaient lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source avec la colonne VARCHAR comme clé primaire.
-
Ajout de la prise en charge du type de données TIMESTAMP WITH TIMEZONE lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source
AWS Notes de mise à jour de la version bêta de Database Migration Service 3.4.1
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.1 bêta.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Nouvelle version de MongoDB |
La version 4.0 de MongoDB est désormais prise en charge en tant que source. |
| Prise en charge du protocole TLS 1.2 pour SQL Server |
AWS DMS prend désormais en charge le protocole TLS 1.2 pour les terminaux SQL Server. |
Les problèmes résolus dans la version bêta de la version AWS DMS 3.4.1 sont les suivants :
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Amélioration de la prise en charge d’Oracle 19c TDE.
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Prise en charge améliorée du jeu de caractères utf8mb4 et du type de données d'identité en utilisant Amazon Redshift comme cible.
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Amélioration de la gestion des échecs des tâches de réplication lors de l’utilisation de MySQL en tant que source et en l’absence de journal binaire.
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Amélioration de la prise en charge de la validation des données pour différents types de données et jeux de caractères.
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Amélioration de la gestion des valeurs null avec un nouveau paramètre de point de terminaison
IncludeNullAndEmptylors de l’utilisation de Kinesis et de Kafka en tant que cible. -
Amélioration de la gestion et de la journalisation des erreurs lors de l’utilisation de Kafka en tant que cible.
-
Amélioration du décalage horaire DST lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source.
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Problème résolu : les tâches de réplication tentaient de créer des tables existantes pour Oracle en tant que cible.
-
Problème résolu : les tâches de réplication se bloquaient lorsque la connexion à la base de données était interrompue lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
-
Problème résolu : les tâches de réplication ne parvenaient pas à détecter le nouveau principal et à s’y reconnecter lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source avec le paramètre AlwaysON.
-
Problème résolu : les tâches de réplication n’ajoutaient pas un
"D"pour la colonne"OP"dans certaines conditions pour S3 en tant que cible.
AWS Notes de mise à jour de la version bêta de Database Migration Service 3.4.0
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.0.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Nouvelle version de MySQL |
AWS DMS prend désormais en charge la version 8.0 de MySQL en tant que source, sauf lorsque la charge utile de la transaction est compressée. |
| Prise en charge du protocole TLS 1.2 pour MySQL |
AWS DMS prend désormais en charge TLS 1.2 pour les points de terminaison MySQL. |
| Nouvelle version de MariaDB |
AWS DMS prend désormais en charge la version 10.3.13 de MariaDB en tant que source. |
| Non-SysAdmin accès à des sources Microsoft SQL Server autogérées |
AWS DMS prend désormais en charge l'accès des SysAdmin non-utilisateurs aux points de terminaison locaux et sources EC2-hosted SQL Server. NoteCette fonctionnalité est actuellement en version bêta. Si vous souhaitez l'essayer, contactez le AWS support pour plus d'informations. |
Tâches CDC et tables sources Oracle créées à l’aide de CREATE TABLE
AS |
AWS DMS prend désormais en charge à la fois le chargement complet et le CDC, ainsi que CDC-only les tâches exécutées sur les tables sources Oracle créées à l'aide de l' |
Les problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.4.0 sont les suivants :
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Amélioration des évaluations des tâches de prémigration. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Activation et utilisation des évaluations de prémigration pour une tâche.
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Amélioration de la validation des données pour les types de données float, real et double.
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Amélioration d’Amazon Redshift en tant que cible avec une meilleure gestion de l’erreur : « The specified key does not exist. »
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Prend en charge les paramètres de tâches de chargement CDC multithread
ParallelApplyThreadsParallelApplyBufferSize, notamment, etParallelApplyQueuesPerThread, pour Amazon OpenSearch Service (OpenSearch Service) en tant que cible. -
OpenSearch Service en tant que cible amélioré grâce à la prise en charge de son utilisation de clés primaires composites.
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Problème résolu : le test de connexion échouait lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source, si le mot de passe contenait des caractères spéciaux.
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Correction d’un problème lié à l’utilisation de SQL Server en tant que source lorsque certaines colonnes
VARCHARétaient tronquées. -
Correction d'un problème qui AWS DMS ne fermait pas les transactions ouvertes lors de l'utilisation d'Amazon RDS SQL Server comme source. Cela pouvait entraîner une perte de données si le paramètre d’intervalle d’interrogation était mal défini. Pour plus d’informations sur la configuration d’une valeur d’intervalle d’interrogation recommandée, consultez Utilisation d'une base de données Microsoft SQL Server comme source pour AWS DMS.
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Correction d’un problème lié à Oracle Standby en tant que source : les tâches de CDC s’arrêtaient de façon inattendue lors de l’utilisation de Binary Reader.
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Correction d’un problème lié à IBM DB2 pour LUW : la tâche échouait avec le message « The Numeric literal 0 is not valid because its value is out of range. »
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Correction d’un problème de migration de PostgreSQL vers PostgreSQL lorsqu’une nouvelle colonne était ajoutée dans la source PostgreSQL et que la colonne était créée avec un type de données différent de celui pour lequel la colonne avait été initialement créée dans la source.
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Correction d’un problème lié à une source MySQL : la tâche de migration s’arrêtait de façon inattendue lorsqu’elle ne parvenait pas à récupérer les journaux binaires.
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Correction d’un problème lié à une cible Oracle quand
BatchApplyétait utilisé. -
Correction d’un problème lié à MySQL et MariaDB lors de la migration du type de données
TIME. -
Correction d’un problème lié à une source IBM DB2 LUW : la migration de tables contenant des objets LOB échouait lorsque les tables ne possédaient pas de clé primaire ou de clé unique.
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.3.4
Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.3.4 sont les suivants :
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Problème résolu : les transactions étaient supprimées ou dupliquées lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
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Amélioration de la prise en charge de l’utilisation du signe dollar ($) dans les noms de schéma.
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Problème résolu : les instances de réplication ne fermaient pas les transactions ouvertes lors de l’utilisation de RDS SQL Server en tant que source.
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Problème résolu : le test de connexion échouait lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source, si le mot de passe contenait des caractères spéciaux.
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Amazon Amazon Redshift a été amélioré en tant que cible en gérant mieux cette erreur : « La clé spécifiée n'existe pas ».
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Amélioration de la prise en charge de la validation des données pour différents types de données et jeux de caractères.
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Problème résolu : les tâches de réplication tentaient de créer des tables existantes pour Oracle en tant que cible.
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Problème résolu : les tâches de réplication n’ajoutaient pas un
"D"pour la colonne"OP"dans certaines conditions pour Amazon S3 en tant que cible.
AWS Notes de mise à jour du service de migration de base de données 3.3.3
Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.3.3.
| Nouvelle fonction ou amélioration | Description |
|---|---|
| Nouvelle version de PostgreSQL |
PostgreSQL version 12 est désormais pris en charge en tant que source et cible. |
| Prise en charge de la clé primaire composite avec Amazon OpenSearch Service comme cible |
Depuis AWS DMS 3.3.3, l'utilisation d'une clé primaire composite est prise en charge par les cibles de OpenSearch service. |
| Prise en charge des types de données étendus Oracle |
Les types de données étendus Oracle pour la source et les cibles Oracle sont désormais pris en charge. |
| Augmentation du nombre de AWS DMS ressources par compte | La limite du nombre de AWS DMS ressources que vous pouvez créer a été augmentée. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Quotas pour AWS Database Migration Service. |
Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.3.3 sont notamment les suivants :
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Problème résolu : une tâche s’interrompait en utilisant une instruction de mise à jour spécifique avec une application parallèle dans Amazon Kinesis.
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Problème résolu : une tâche s’interrompait sur l’instruction ALTER TABLE avec Amazon S3 en tant que cible.
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Correction d'un problème à cause duquel des valeurs des colonnes de polygone étaient tronquées lors de l'utilisation de Microsoft SQL Server en tant que source.
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Correction d'un problème sur le convertisseur Unicode de JA16SJISTILDE et JA16EUCTILDE lors de l'utilisation d'Oracle en tant que source.
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Correction d'un problème qui empêchait la migration des colonnes MEDIUMTEXT et LONGTEXT de MySQL vers S3 au format CSV (valeur séparée par des virgules).
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Correction d'un problème provoquant la transformation des colonnes booléennes en types incorrects avec la sortie Apache Parquet.
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Correction d'un problème avec les colonnes varchar étendues dans Oracle.
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Correction d'un problème qui faisait échouer les tâches de validation des données en raison de certaines combinaisons d'horodatage.
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Correction d'un problème avec la réplication du langage de définition de données (DDL) Sybase.
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Correction d'un problème impliquant une source Oracle Real Application Clusters (RAC) qui plantait avec Oracle Binary Reader.
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Correction d'un problème lors de la validation des cibles Oracle avec la casse des noms de schéma.
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Correction d'un problème lors de la validation des versions 9.7 et 10 d'IBM Db2.
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Correction d'un problème lié à une tâche qui ne s'arrêtait pas deux fois avec
StopTaskCachedChangesAppliedetStopTaskCachedChangesNotAppliedactivées.
