Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Alur kerja modernisasi SQL Server

Bagian ini memberikan panduan langkah demi langkah dari proses modernisasi SQL Server lengkap menggunakan Transform. AWS

Langkah 1: Buat pekerjaan modernisasi SQL Server

Mulailah perjalanan modernisasi Anda dengan membuat pekerjaan transformasi baru di konsol AWS Transform.

Langkah 2: Connect ke database SQL Server

Connect AWS Transform ke database SQL Server Anda untuk mengaktifkan analisis skema dan konversi.

Buat konektor database

Langkah 3: Connect repositori kode sumber

AWS Transform membutuhkan akses ke kode sumber aplikasi.NET Anda untuk menganalisis dan mengubah kode yang berinteraksi dengan database SQL Server Anda. AWS Transform mendukung tiga metode untuk menyediakan kode sumber.

Pilih metode otentikasi Anda

Siapkan konektor PAT (disarankan)

Dengan konektor PAT, Anda membuat Token Akses Pribadi di penyedia kode sumber Anda dengan izin khusus, menyimpannya dengan aman AWS Secrets Manager, dan AWS Transform mengambilnya saat diperlukan. Anda bertanggung jawab untuk mengelola siklus hidup token termasuk rotasi dan kedaluwarsa. AWS Transform secara otomatis membuat peran IAM yang diperlukan dengan izin untuk mengakses rahasia Anda.

Konektor PAT mendukung penyedia berikut, termasuk DNS/URL versi yang dihosting sendiri dan khusus:

Buat Token Akses Pribadi

Buat PAT di penyedia kode sumber Anda. Izin yang diperlukan bervariasi menurut penyedia. Pilih tab untuk penyedia Anda.

GitHub

Arahkan ke Pengaturan, Pengaturan pengembang, Token akses pribadi, Fine-grained token. Pilih repositori yang akan diubah dan berikan izin berikut.

Izin repositori

Izin organisasi (diperlukan untuk repositori organisasi)

GitLab

Arahkan ke Edit Profil, Akses Token. Pilih cakupan berikut.

Bitbucket

Arahkan ke Pengaturan akun, Keamanan, Buat dan kelola Token API. Cakupan yang diperlukan tergantung pada jenis token Anda.

Workspace/Repository Token (ATCT — Autentikasi pembawa, tidak diperlukan nama pengguna)

Token API Akun (ATAT — Autentikasi dasar dengan email) atau Kata Sandi Aplikasi (ATBB — Autentikasi dasar dengan nama pengguna)

Azure DevOps

Arahkan ke Pengaturan pengguna, Token akses pribadi. Pilih Cakupan yang ditentukan khusus. Untuk lingkup organisasi, pilih Semua organisasi yang dapat diakses (disarankan) atau tentukan satu organisasi.

Simpan PAT di AWS Secrets Manager

Jika Anda menggunakan kunci KMS yang dikelola pelanggan untuk mengenkripsi rahasia Anda (bukan kunci AWS-managed default), Anda harus memperbarui kebijakan kunci KMS untuk memungkinkan AWS Transform mendekripsi rahasia. Tambahkan pernyataan berikut ke kebijakan kunci KMS yang dikelola pelanggan Anda:

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

Ganti REGION dengan AWS Wilayah Anda (misalnya,us-east-1) dan YOUR-SECRET-ARN dengan ARN rahasia Anda. kms:ViaServiceKondisi ini memastikan kunci KMS hanya dapat digunakan melalui AWS Secrets Manager layanan. kms:EncryptionContext:SecretARNKondisi ini membatasi dekripsi ke rahasia spesifik Anda.

Untuk memperbarui kebijakan kunci KMS Anda:

Konfigurasikan AWS Transformasi pekerjaan

AWS Transform secara otomatis membuat peran IAM dengan izin yang diperlukan untuk mengakses rahasia Anda.

Rotasi dan pemeliharaan token

Anda bertanggung jawab untuk memutar token PAT sebelum kedaluwarsa. Untuk memutar token:

Memecahkan masalah konektor PAT

Penyiapan AWS CodeConnections

AWS CodeConnections menggunakan integrasi penyedia terkelola yang secara otomatis mengambil kredensyal OAuth sementara melalui alur otorisasi OAuth 2.0. Izin dikonfigurasi di aplikasi penyedia dan dikelola sepenuhnya oleh AWS. Anda mengotorisasi aplikasi sekali, dan AWS menangani semua manajemen kredensyal.

Pilih repositori dan cabang Anda

Persetujuan akses repositori

Untuk GitHub dan beberapa platform lainnya, administrator repositori harus menyetujui permintaan koneksi:

Langkah 4: Buat konektor penyebaran (opsional)

Jika Anda ingin menyebarkan aplikasi yang diubah ke AWS akun Anda, Anda memiliki opsi untuk memilih konektor penyebaran.

Siapkan konektor penyebaran

Persetujuan konektor penyebaran

Administrator AWS akun Anda harus menyetujui permintaan koneksi untuk konektor penyebaran.

Langkah 5: Konfirmasikan sumber daya Anda

Setelah terhubung ke database dan repositori Anda, AWS Transform memverifikasi bahwa semua sumber daya yang diperlukan dapat diakses dan siap untuk transformasi.

Apa AWS Transform memverifikasi

Tinjau daftar periksa pra-penerbangan

Langkah 6: Penemuan dan penilaian

AWS Transform menganalisis database SQL Server dan aplikasi.NET Anda untuk memahami ruang lingkup dan kompleksitas modernisasi.

Apa yang ditemukan

Proses penemuan

Tinjau hasil penemuan

Setelah penemuan selesai, navigasikan ke Discovery dan penilaian untuk meninjau:

Analisis Database:

Analisis Aplikasi:

Peta Ketergantungan:

Memahami penilaian kompleksitas

AWS Transform mengklasifikasikan modernisasi Anda menjadi tiga kategori:

Laporan penilaian

AWS Transform menghasilkan laporan penilaian terperinci yang mencakup:

Anda dapat mengunduh laporan penilaian untuk tinjauan offline dan berbagi dengan pemangku kepentingan.

Langkah 7: Buat dan tinjau rencana gelombang

Untuk perkebunan besar dengan banyak database dan aplikasi, AWS Transform menghasilkan rencana gelombang yang mengurutkan modernisasi dalam kelompok logis.

Apa itu rencana gelombang?

Rencana gelombang mengatur modernisasi Anda ke dalam fase (gelombang) berdasarkan:

Setiap gelombang berisi sekelompok database dan aplikasi yang dapat dimodernisasi bersama tanpa merusak dependensi.

Tinjau rencana gelombang

Sesuaikan rencana gelombang

Anda dapat menyesuaikan rencana gelombang agar sesuai dengan kebutuhan bisnis Anda dengan 2 cara:

Menggunakan JSON:

Menggunakan Obrolan:

Anda dapat memodifikasi rencana gelombang dengan mengobrol dengan agen dan memintanya untuk memindahkan repositori dan database ke gelombang tertentu. Pendekatan ini bekerja dengan baik jika Anda perlu melakukan pengeditan kecil pada ombak.

Modernisasi basis data tunggal

Jika Anda memodernisasi satu database dan aplikasi, AWS Transform membuat rencana sederhana dengan satu gelombang. Anda dapat melanjutkan langsung ke transformasi tanpa perencanaan gelombang.

Menyetujui rencana gelombang

Langkah 8: Konversi skema

AWS Transform mengonversi skema database SQL Server Anda ke Aurora PostgreSQL, termasuk tabel, tampilan, prosedur tersimpan, fungsi, dan pemicu.

Bagaimana konversi skema bekerja

AWS Transform menggunakan Konversi Skema AWS DMS yang ditingkatkan dengan AI generatif untuk:

Konversi yang didukung

Secara otomatis dikonversi:

Mungkin memerlukan tinjauan manusia:

Tidak otomatis dikonversi:

Mulai konversi skema

Tinjau hasil konversi

Setelah konversi selesai, navigasikan ke konversi skema Tinjau:

Ringkasan Konversi:

Ulasan oleh Object Type:

Tinjau item tindakan

Contoh: Konversi prosedur tersimpan

Server SQL: T-SQL

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

PostgreSQL PL/pgSQL yang dikonversi:

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

Perubahan yang dilakukan:

Menyetujui konversi skema

Langkah 9: Migrasi data (opsional)

AWS Transform menyediakan opsi untuk memigrasikan data dari SQL Server ke Aurora PostgreSQL. Migrasi data bersifat opsional dan dapat dilewati jika Anda hanya memerlukan skema dan transformasi kode.

Opsi migrasi data

Opsi 1: Migrasi Data Produksi

Migrasikan data produksi aktual Anda menggunakan AWS DMS:

Opsi 2: Lewati Migrasi Data

Transformasi skema dan kode saja:

Konfigurasikan migrasi data

Proses migrasi data produksi

Jika Anda memilih untuk memigrasikan data produksi:

Garis Waktu Migrasi:

Validasi data

AWS Transform memvalidasi data yang dimigrasi dengan pemeriksaan berikut:

Langkah 10: Transformasi kode aplikasi

AWS Transform mengubah kode aplikasi.NET Anda untuk bekerja dengan Aurora PostgreSQL alih-alih SQL Server. Ini meminta nama cabang target di repositori Anda untuk melakukan kode sumber yang diubah. Setelah Anda memasukkan nama cabang, AWS Transform akan membuat cabang baru dan memulai transformasi untuk mencocokkan database PostgreSQL.

Apa yang akan ditransformasikan

Perubahan Kerangka Entitas:

ADO.NET Perubahan:

Perubahan Konfigurasi:

Mulai transformasi kode

Langkah 11: Tinjau hasil transformasi

Sebelum melanjutkan ke penerapan, tinjau hasil transformasi lengkap untuk memastikan semuanya siap untuk pengujian.

Anda dapat mengunduh kode yang diubah dari cabang repositori untuk:

Anda juga dapat mengunduh ringkasan transformasi untuk meninjau perubahan bahasa alami yang dibuat oleh AWS Transform sebagai bagian dari transformasi.

Ringkasan transformasi

Hasilkan laporan transformasi

AWS Transform menghasilkan laporan transformasi yang komprehensif:

Laporan tersebut meliputi:

Langkah 12: Validasi dan pengujian

Sebelum menerapkan ke produksi, validasi bahwa aplikasi yang diubah berfungsi dengan benar dengan Aurora PostgreSQL.

Jenis validasi

Validasi Otomatis: AWS Transform melakukan pemeriksaan otomatis:

Validasi Manusia: Anda harus melakukan pengujian tambahan:

Jalankan validasi otomatis

Daftar periksa pengujian

Fungsi Database:

Fungsionalitas Aplikasi:

Integritas Data:

Kinerja:

Langkah 13: Penerapan

Setelah validasi berhasil, gunakan aplikasi dan database modern Anda ke produksi.

Opsi deployment

Pre-deployment daftar periksa

Sebelum menyebarkan ke produksi:

Terapkan ke Amazon ECS

Pantau penyebaran

AWS Transform menyebarkan aplikasi Anda:

Pantau kemajuan penerapan dan verifikasi:

Post-deployment validasi

Setelah penyebaran:

Pengujian Asap:

Pemantauan Kinerja:

Validasi Pengguna:

Prosedur rollback

Jika masalah muncul setelah penerapan:

Rollback Segera:

Rollback Sebagian:

Perbaiki Maju:

Post-deployment optimasi

Setelah penerapan berhasil:

Tuning Kinerja:

Optimalisasi Biaya:

Pengaturan pemantauan:

Dokumentasi: