Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Fase di implementazione La migrazione che segue il big bang o l'approccio graduale richiede nuovi sviluppi e test. AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) può generare automaticamente AWS Glue lavori dai pacchetti SSIS. Ciò riduce notevolmente i tempi e gli sforzi di migrazione. In alternativa, puoi usare AWS Glue Studio per lo sviluppo basato su interfacce grafiche o creare librerie Spark che puoi eseguire su Amazon EMR o su Amazon EMR. AWS Glue Le seguenti sezioni forniscono suggerimenti utili per l'utilizzo AWS SCT e Amazon EMR. AWS Glue ## AWS SCT La seguente illustrazione della schermata mostra uno script di AWS Glue lavoro che è stato convertito da. AWS SCT ![AWS Glue script di lavoro convertito da AWS SCT](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/migration-ssis-etl/images/ssis-sct-example.png) AWS SCT può convertire pacchetti SSIS in AWS Glue lavori in blocco. È possibile modificare lo script per aggiornare la logica esistente o aggiungere una nuova logica, in base al nuovo design. Ti consigliamo di seguire le convenzioni di denominazione degli script AWS SCT convertiti per personalizzare gli script. Per ulteriori informazioni, consulta [Conversione di SSIS all'uso](https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP-converting-aws-glue-ssis.html) nella documentazione. AWS Glue AWS SCT AWS SCT ## AWS Glue AWS Glue Studio offre un'interfaccia grafica e un'esperienza di sviluppo simili a SSIS, come illustrato nella schermata seguente. ![AWS Glue Interfaccia utente di Studio](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/migration-ssis-etl/images/glue-studio.png) Se preferisci non utilizzare un'interfaccia grafica, puoi anche eseguire i tuoi script personalizzati con le librerie Python richieste dalla console. AWS Glue Per ulteriori informazioni, consulta [Fornire script personalizzati nella](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-custom-created.html) documentazione. AWS Glue AWS Glue fornisce una serie di trasformazioni integrate per l'elaborazione dei dati. Sono simili alle trasformazioni del flusso di dati SSIS. Segui queste best practice quando migri i tuoi job SSIS ETL utilizzando: AWS Glue + Preparate una mappatura dalle AWS Glue trasformazioni alle trasformazioni SSIS equivalenti. + Se le tue trasformazioni non possono essere mappate su AWS Glue trasformazioni, creale usando uno script personalizzato in Python o Scala. + [Per la registrazione personalizzata (ad esempio righe lette, righe scritte o record errati), utilizza script personalizzati oltre ad Amazon. CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/logging-and-monitoring.html) + Aggiungi un [endpoint di sviluppo](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/add-dev-endpoint.html) per sviluppare ed eseguire il debug di script personalizzati a livello locale. ## Amazon EMR È possibile eseguire script personalizzati (scritti in Python o Scala) o librerie Python compilate in cluster EMR, ad esempio. AWS Glue Segui queste best practice: + Inizia con tipi di istanza ottimizzati per la memoria durante la creazione di cluster EMR con il framework Spark. (SSIS utilizza buffer di memoria). + Crea metodi Python generici equivalenti a ogni attività o trasformazione SSIS. Ad esempio, nella figura seguente, un metodo che accetta due dataframe come input produce un terzo dataframe che ha come output i record corrispondenti dei due dataframe. [Funziona come una trasformazione di merge join.](https://learn.microsoft.com/en-us/sql/integration-services/data-flow/transformations/merge-join-transformation) ![Esempio di funzione di unione Python per attività SSIS](http://docs.aws.amazon.com/it_it/prescriptive-guidance/latest/migration-ssis-etl/images/ssis-merge-function.png) ## Test in corso È necessario un framework di test per convalidare la completezza e la correttezza dei dati. Questo framework dovrebbe coprire tutti gli scenari esistenti e tutti i miglioramenti apportati durante la migrazione dei lavori verso. AWS + Convalida della completezza: + Tutti i lavori vengono migrati allo stato di destinazione. + Tutte le funzionalità vengono migrate in ogni job. + Sono disponibili tutti i tipi di log, inclusi dettagli sull'esecuzione del lavoro, messaggi di errore, record errati e conteggio delle righe. + Convalida della correttezza: + La qualità dei dati è costante negli ambienti esistenti e nuovi. + Tutte le colonne di tutte le tabelle corrispondono o le tabelle sono migliorate AWS. + Tutte le informazioni di controllo e registrazione corrispondono. È inoltre necessario verificare che le prestazioni dei lavori migrati corrispondano a quelle dei lavori esistenti.