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Utilizzo di agenti AI con DMS Schema Conversion
Puoi utilizzare gli agenti AI per guidare i flussi di lavoro di conversione dello schema DMS tramite l'API. AWS Un agente AI è uno strumento software che utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per comprendere le istruzioni in linguaggio naturale e automatizzare le attività. Quando è connesso al server AWS MCP, un agente AI può creare progetti di migrazione, sfogliare l'albero dei metadati del database di origine, convertire schemi, generare report di valutazione, esportare risultati e spiegare vari aspetti del servizio. Puoi controllare queste operazioni tramite istruzioni in linguaggio naturale.
Per migliorare la precisione e l'efficienza dell'agente con DMS Schema Conversion, puoi installare la skill AWS DMS Schema Conversion. La skill fornisce il Conversion-specific contesto dello schema DMS, tra cui modelli di API, esclusioni degli schemi di sistema, sequenziamento delle operazioni e best practice di servizio.
Importante
La skill contiene istruzioni che prevengono gli errori comuni commessi dagli agenti AI quando utilizzano DMS Schema Conversion e riducono i cicli di tentativi ed errori, il che aiuta a ridurre l'utilizzo dei token e ad aumentare la velocità di raggiungimento dell'obiettivo desiderato. Ti consigliamo vivamente di installarlo prima di iniziare.
Questo argomento mostra come installare la skill e fornisce esempi di flussi di lavoro comuni di conversione dello schema DMS che è possibile eseguire tramite un agente AI.
Prerequisiti
Prima di cominciare, assicurati che i requisiti seguenti siano soddisfatti. Questa guida presuppone la conoscenza delle interfacce a riga di comando e delle interfacce a riga di comando AWS DMS .
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Un agente AI: un agente di codifica AI che supporta il Model Context Protocol (MCP), come Kiro CLI, Claude Code o
Cursor . -
AWS Server MCP: configura il server AWS MCP nel tuo agente in modo che possa effettuare chiamate API. AWS Per ulteriori informazioni, vedere Configurazione del server AWS MCP nella Guida per l'utente di AWS Agent Toolkit.
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AWS credenziali: l'agente necessita di AWS credenziali con autorizzazioni per chiamare le API. AWS DMS Configura le credenziali utilizzando la AWS CLI. Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni richieste, consultare Autorizzazioni IAM necessarie per l'uso AWS DMS.
Nota
Se hai già un progetto di migrazione configurato in DMS Schema Conversion, l'agente può utilizzarlo immediatamente. Altrimenti, l'agente può crearne uno per te. Per ulteriori informazioni, consulta Collaborazione con fornitori di dati, profili di istanza e progetti di migrazione in AWS DMS.
Installazione di AWS DMS Abilità di conversione dello schema
Una skill è un pacchetto curato di istruzioni e materiali di riferimento che aiuta il tuo agente AI a completare efficacemente le attività di conversione dello schema DMS. L'abilità AWS DMS Schema Conversion contiene modelli di API, esclusioni dello schema di sistema, regole di sequenziamento delle operazioni e best practice di servizio. Grazie a questa abilità, l'agente commette meno errori e richiede meno operazioni di conversione dello schema DMS per completare le operazioni di conversione dello schema DMS.
Scegliete uno dei seguenti metodi per installare la skill.
Dopo che l'abilità è stata caricata correttamente, viene visualizzato un menu di azioni con le azioni di conversione dello schema disponibili.
Best practice
Segui questi consigli per ottenere i migliori risultati quando utilizzi agenti AI con DMS Schema Conversion.
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Sfoglia prima della conversione: utilizza l'agente per esplorare l'albero dei metadati prima di iniziare a convertire gli schemi. Questo ti aiuta a comprendere l'ambito della migrazione e a identificare gli schemi da convertire.
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Converti uno schema alla volta: per i database di grandi dimensioni, converti gli schemi singolarmente anziché tutti in una volta. In questo modo è più semplice rivedere il codice convertito e indirizzare le azioni in modo incrementale.
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Ignora gli schemi di sistema: non converte i database o gli schemi di sistema. Contengono oggetti interni al motore che producono un gran numero di azioni non convertibili.
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Rivedi il codice SQL convertito prima dell'applicazione: esporta il codice convertito come script SQL ed esaminalo prima di applicarlo al database di destinazione, in particolare per gli oggetti di codice.
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Abilita la AI-assisted conversione generativa: abilita la AI-assisted conversione generativa per migliorare il tasso di conversione degli oggetti di codice. AI-assisted La conversione generativa utilizza l'apprendimento automatico per convertire oggetti che il convertitore basato su regole non è in grado di gestire automaticamente. Per ulteriori informazioni, consulta Conversione di oggetti di database con intelligenza artificiale generativa.
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Utilizza il rapporto di valutazione: dopo la conversione o la valutazione, genera un rapporto di valutazione per ottenere un riepilogo dei risultati della conversione e del lavoro manuale rimanente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di report di valutazione della migrazione del database con la conversione dello schema DMS.
Esempi
Gli esempi seguenti mostrano flussi di lavoro comuni di conversione dello schema DMS che è possibile eseguire tramite un agente AI dopo aver caricato la skill.
In questo esempio, utilizzi un agente AI per creare un progetto di migrazione per convertire un database Microsoft SQL Server in Amazon Aurora PostgreSQL. L'agente crea le AWS DMS risorse necessarie e le collega tra loro.
Il seguente prompt indica all'agente di creare un progetto di migrazione:
I want to migrate my SQL Server database to Aurora PostgreSQL using DMS Schema Conversion. The source database is on an EC2 instance at 10.0.1.50, port 1433, database name "AdventureWorks". The credentials are stored in Secrets Manager under "mydb-source-credentials". Create a migration project for me.
L'agente crea un provider di dati di origine, un fornitore di dati di destinazione, un profilo di istanza e il progetto di migrazione che li collega tra loro. Se non disponi ancora di un database di destinazione, l'agente crea un fornitore di dati di destinazione virtuale in modo da poter convertire ed esportare gli schemi come script SQL. L'agente crea anche i ruoli IAM e i bucket S3 richiesti e controlla la configurazione di rete.
Dopo che l'agente ha creato il progetto di migrazione, puoi sfogliare i metadati del database di origine, valutare o convertire gli schemi ed esportare i risultati.
È possibile utilizzare l'agente per esplorare la struttura del database di origine. L'agente naviga gerarchicamente nell'albero dei metadati, elencando database, schemi, tabelle, stored procedure e altri oggetti.
Show me the databases and schemas in my source database.
L'agente importa i metadati di origine se non sono ancora stati importati, quindi naviga nell'albero dei metadati utilizzando l'API. AWS DMS Puoi approfondire schemi specifici:
Show me the stored procedures in the AdventureWorks.dbo schema.
Dopo aver esplorato l'albero dei metadati, è possibile utilizzare l'agente per valutare o convertire gli schemi ed esportare i risultati.
Convert the AdventureWorks.dbo schema to Aurora PostgreSQL and export the converted SQL scripts.
L'agente converte gli oggetti dello schema ed esporta gli script SQL convertiti nel bucket S3. Ogni operazione di conversione ed esportazione viene eseguita in modo asincrono e l'agente verifica il completamento prima di iniziare l'operazione successiva. Dopo la conversione, l'agente genera un rapporto di valutazione.
Il rapporto di valutazione include un riepilogo degli oggetti convertiti, delle azioni per gli oggetti che richiedono modifiche manuali e delle stime degli sforzi. Puoi anche chiedere all'agente di spiegare il significato di azioni specifiche e fornire indicazioni su come risolverle.
Alcune operazioni di conversione dello schema DMS, come la conversione dello schema, l'importazione e la valutazione dei metadati, vengono eseguite in modo asincrono e possono richiedere tempo. Mentre l'agente verifica il completamento dei sondaggi, potresti voler porre domande, ottenere chiarimenti o fornire istruzioni aggiuntive senza interrompere il flusso di lavoro.
I seguenti approcci consentono di interagire con l'agente durante un'operazione di lunga durata. Scegliete un metodo basato sulle capacità del vostro agente.
