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Fluxo de trabalho de modernização do SQL Server

Esta seção fornece uma explicação passo a passo do processo completo de modernização do SQL Server usando o Transform. AWS

Etapa 1: Criar um trabalho de modernização do SQL Server

Comece sua jornada de modernização criando um novo trabalho de transformação no console do AWS Transform.

Etapa 2: Conectar-se ao banco de dados do SQL Server

Conecte o AWS Transform ao seu banco de dados do SQL Server para permitir a análise e a conversão de esquemas.

Crie um conector de banco de dados

Etapa 3: Conectar o repositório de código-fonte

AWS O Transform precisa acessar o código-fonte do aplicativo.NET para analisar e transformar o código que interage com o banco de dados do SQL Server. AWS O Transform oferece suporte a três métodos para fornecer código-fonte.

Escolha seu método de autenticação

Configurar um conector PAT (recomendado)

Com um conector PAT, você cria um token de acesso pessoal em seu provedor de código-fonte com permissões personalizadas, o armazena com segurança e o AWS Transform o recupera quando necessário. AWS Secrets Manager Você é responsável por gerenciar o ciclo de vida do token, incluindo rotação e expiração. AWS O Transform cria automaticamente a função IAM necessária com permissões para acessar seu segredo.

O conector PAT é compatível com os seguintes provedores, incluindo versões personalizadas DNS/URL e auto-hospedadas:

Crie um token de acesso pessoal

Crie um PAT no seu provedor de código-fonte. As permissões necessárias variam de acordo com o provedor. Escolha a guia do seu provedor.

GitHub

Navegue até Configurações, Configurações do desenvolvedor, Tokens de acesso pessoal, Fine-grained tokens. Selecione os repositórios a serem transformados e conceda as seguintes permissões.

Permissões do repositório

Permissões da organização (necessárias para os repositórios da organização)

GitLab

Navegue até Editar perfil, Tokens de acesso. Selecione os seguintes escopos.

Bitbucket

Navegue até Configurações da conta, Segurança, Criar e gerenciar tokens de API. Os escopos necessários dependem do seu tipo de token.

Workspace/Repository Token (ATCT — autenticação do portador, sem necessidade de nome de usuário)

Token da API da conta (ATAT — Autenticação básica com e-mail) ou Senha do aplicativo (ATBB — Autenticação básica com nome de usuário)

Azure DevOps

Navegue até Configurações do usuário, Tokens de acesso pessoal. Selecione Escopos personalizados definidos. Para o escopo da organização, escolha Todas as organizações acessíveis (recomendado) ou especifique uma única organização.

Armazene o PAT em AWS Secrets Manager

Se você usar uma chave KMS gerenciada pelo cliente para criptografar seu segredo (em vez da chave AWS gerenciada padrão), deverá atualizar a política de chaves do KMS para permitir que AWS o Transform decifre o segredo. Adicione a seguinte declaração à sua política de chaves do KMS gerenciada pelo cliente:

{
  "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"
    }
  }
}

REGIONSubstitua pela sua AWS região (por exemplo,us-east-1) e YOUR-SECRET-ARN pelo ARN do seu segredo. A kms:ViaService condição garante que a chave KMS só possa ser usada por meio do AWS Secrets Manager serviço. A kms:EncryptionContext:SecretARN condição restringe a decodificação ao seu segredo específico.

Para atualizar sua política de chaves do KMS:

Configurar o AWS Transforme o trabalho

AWS O Transform cria automaticamente uma função do IAM com as permissões necessárias para acessar seu segredo.

Rotação e manutenção de tokens

Você é responsável pela rotação dos tokens PAT antes que eles expirem. Para girar um token:

Solucionar problemas do conector PAT

Configurar AWS CodeConnections

AWS CodeConnections usa uma integração de provedor gerenciado que recupera automaticamente as credenciais temporárias do OAuth por meio de um fluxo de autorização do OAuth 2.0. As permissões são configuradas no aplicativo do provedor e gerenciadas inteiramente pelo AWS. Você autoriza o aplicativo uma vez e AWS gerencia todo o gerenciamento de credenciais.

Selecione seu repositório e ramificação

Aprovação do acesso ao repositório

Para GitHub algumas outras plataformas, o administrador do repositório deve aprovar a solicitação de conexão:

Etapa 4: Criar conector de implantação (opcional)

Se você quiser implantar os aplicativos transformados em sua AWS conta, você tem a opção de selecionar um conector de implantação.

Configurar o conector de implantação

Aprovação do conector de

O administrador AWS da sua conta deve aprovar a solicitação de conexão para o conector de implantação.

Etapa 5: confirme seus recursos

Depois de se conectar ao seu banco de dados e repositório, o AWS Transform verifica se todos os recursos necessários estão acessíveis e prontos para a transformação.

O que AWS A transformação verifica

Revise a lista de verificação antes do voo

Etapa 6: descoberta e avaliação

AWS O Transform analisa seu banco de dados SQL Server e o aplicativo.NET para entender o escopo e a complexidade da modernização.

O que é descoberto

Processo de descoberta

Analise os resultados da descoberta

Após a conclusão da descoberta, navegue até Descoberta e avaliação para analisar:

Análise de banco de dados:

Análise de aplicativos:

Mapa de dependências:

Entendendo a avaliação da complexidade

AWS O Transform classifica sua modernização em três categorias:

Relatório de avaliação da

AWS O Transform gera um relatório de avaliação detalhado que inclui:

Você pode baixar o relatório de avaliação para análise off-line e compartilhamento com as partes interessadas.

Etapa 7: gerar e revisar o plano de ondas

Para grandes propriedades com vários bancos de dados e aplicativos, o AWS Transform gera um plano de ondas que sequencia a modernização em grupos lógicos.

O que é um plano de ondas?

Um plano de ondas organiza sua modernização em fases (ondas) com base em:

Cada onda contém um grupo de bancos de dados e aplicativos que podem ser modernizados juntos sem quebrar dependências.

Revise o plano de ondas

Personalize o plano de ondas

Você pode personalizar o plano wave para atender às necessidades da sua empresa de duas maneiras:

Usando JSON:

Usando o Chat:

Você pode modificar os planos de ondas conversando com o agente e solicitando que ele mova os repositórios e bancos de dados para ondas específicas. Essa abordagem funciona bem se você precisar fazer pequenas edições nas ondas.

Modernização de banco de dados único

Se você estiver modernizando um único banco de dados e aplicativo, o AWS Transform cria um plano simples com uma única onda. Você pode prosseguir diretamente para a transformação sem planejar ondas.

Aprovar o plano de ondas

Etapa 8: conversão do esquema

AWS O Transform converte seu esquema de banco de dados SQL Server em Aurora PostgreSQL, incluindo tabelas, visualizações, procedimentos armazenados, funções e gatilhos.

Como funciona a conversão de esquemas

AWS O Transform usa a conversão de esquema AWS DMS aprimorada com IA generativa para:

Conversões suportadas

Convertido automaticamente:

Pode exigir revisão humana:

Não convertido automaticamente:

Iniciar conversão do esquema

Analise os resultados da conversão

Depois que a conversão for concluída, navegue até Revisar conversão do esquema:

Resumo da conversão:

Análise por tipo de objeto:

Revise os itens de ação

Exemplo: conversão de procedimento armazenado

Servidor 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 convertido:

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;

Alterações feitas:

Aprovar a conversão do esquema

Etapa 9: migração de dados (opcional)

AWS O Transform fornece opções para migrar dados do SQL Server para o Aurora PostgreSQL. A migração de dados é opcional e pode ser ignorada se você precisar apenas da transformação do esquema e do código.

Opções de migração de dados

Opção 1: migração de dados de produção

Migre seus dados reais de produção usando o AWS DMS:

Opção 2: ignorar a migração de dados

Transforme somente o esquema e o código:

Configurar a migração de dados

Processo de migração de dados de produção

Se você optar por migrar os dados de produção:

Cronograma de migração:

Validação de dados

AWS O Transform valida os dados migrados com as seguintes verificações:

Etapa 10: transformação do código do aplicativo

AWS O Transform transforma o código do aplicativo.NET para funcionar com o Aurora PostgreSQL em vez do SQL Server. Ele solicita um nome de ramificação de destino em seus repositórios para confirmar o código-fonte transformado. Depois de inserir o nome da ramificação, o AWS Transform criará uma nova ramificação e iniciará a transformação para corresponder ao banco de dados PostgreSQL.

O que é transformado

Alterações na estrutura da entidade:

ADO.NET Mudanças:

Alterações na configuração:

Inicie a transformação do código

Etapa 11: Analisar os resultados da transformação

Antes de prosseguir com a implantação, analise os resultados completos da transformação para garantir que tudo esteja pronto para o teste.

Você pode baixar o código transformado da ramificação do repositório para:

Você também pode baixar o resumo da transformação para revisar as alterações na linguagem natural feitas pelo AWS Transform como parte da transformação.

Resumo da transformação

Gerar relatório de transformação

AWS O Transform gera um relatório de transformação abrangente:

O relatório inclui:

Etapa 12: Validação e teste

Antes de implantar na produção, verifique se o aplicativo transformado funciona corretamente com o Aurora PostgreSQL.

Tipos de validação

Validação automatizada: o AWS Transform realiza verificações automatizadas:

Validação humana: você deve realizar testes adicionais:

Execute a validação automatizada

Lista de verificação de testes

Funcionalidade do banco de dados:

Funcionalidade do aplicativo:

Integridade dos dados:

Desempenho:

Etapa 13: Implantação

Após a validação bem-sucedida, implante seu aplicativo e banco de dados modernizados para produção.

Opções de implantação

Pre-deployment lista de verificação

Antes da implantação na produção:

Implantar no Amazon ECS

Monitore a implantação

AWS O Transform implanta seu aplicativo:

Monitore o progresso da implantação e verifique:

Post-deployment validação

Após a implantação:

Teste de fumaça:

Monitoramento de desempenho:

Validação do usuário:

Procedimentos de reversão

Se surgirem problemas após a implantação:

Reversão imediata:

Reversão parcial:

Correção direta:

Post-deployment otimização

Após a implantação bem-sucedida:

Ajuste de desempenho:

Otimização de custos:

Configuração de monitoramento:

Documentação: