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Schritt 3. AWS SCTBerichte ausführen
In diesem Schritt verwenden Sie die Ausgabe aus Schritt 2 (formatiert als CSV-Datei) als Eingabe für die Ausführung des AWS SCTMultiserver-Assessors. Sie müssen Anmeldeinformationen (Benutzer-ID und Passwort), Datenbanknamen und Datenbankbeschreibungen zur CSV-Datei hinzufügen, bevor Sie sie als Eingabe für denAWS SCT Multiserver-Assessor bereitstellen. Folgen Sie demAWS SCT Format, das im Beispiel in derAWS Dokumentation angegeben ist.
Der Multiserver-Assessor wird für jedesAWS SCT Datenbankschema ausgeführt, das in der CSV-Datei aufgeführt ist. Es erstellt einen detaillierten Bericht, der die Konvertierungskomplexität für jedes Schema widerspiegelt. Diese Berechnung basiert auf dem Prozentsatz der Codeobjekte, Speicherobjekte und Syntaxelemente, die automatisch konvertiert werdenAWS SCT können, sowie auf dem Code, den Sie während der Migration manuell korrigieren müssen. Die Komplexitätswerte reichen von 1 (am wenigsten komplex) bis 10 (am komplexesten).
AWS SCTgibt den Grad der Konvertierungskomplexität an, der auf dem Aufwand der Codekonvertierung und -migration basiert. Die Zahl 1 steht für die niedrigste Komplexitätsstufe und die Zahl 10 für die höchste Komplexität. Wenn Sie auf der Ebene der Konvertierungskomplexität sortieren und nach Werten unter 2 filtern, wird eine Liste von Datenbanken erstellt, die für die Migration zur Zieldatenbank-Engine in Frage kommen. Sie können weitere Eigenschaften wie Datenbankgröße und Gesamtzahl der Objekte hinzufügen, um Ihre Kandidatenliste zu optimieren, wie in den folgenden Beispielen beschrieben.
Beispiele für Multiserver-Assessoren
In den folgenden Beispielen wird derAWS SCT Multiserver Assessor verwendet, um Oracle- und SQL Server-Datenbankschemas auszuwerten. Die Bewertung wird anhand von PostgreSQL und MySQL als Zieldatenbank-Engines durchgeführt.
DerAWS SCT Multiserver-Assessor erstellt einen zusammenfassenden aggregierten Bericht, der die geschätzte Komplexität für jedes Migrationsziel zeigt. Sie können diesen Bericht in der Spalte Konversionskomplexität für die Ziel-Engines Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) für PostgreSQL oder Amazon RDS for MySQL sortieren. Dies bietet eine Liste von Datenbanken, die einfach mit minimalem oder gar keinem Aufwand auf Open-Source-Datenbank-Engines wie PostgreSQL oder MySQL migriert werden können, basierend auf den Anforderungen an die Codekonvertierung, der Speicherkomplexität und der Syntaxkomplexität.
Die folgende Tabelle zeigt eine Beispielliste von SQL Server-Datenbanken, die sich frühzeitig für die Migration zu Open-Source-Datenbank-Engines wie PostgreSQL und MySQL eignen. Die Tabelle enthält auch die Spalten Objekte insgesamt und Größe in GB aus der Ausgabe von Schritt 2.
Die Daten werden in aufsteigender Reihenfolge in den Spalten zur Konversionskomplexität (für Amazon RDS for PostgreSQL oder MySQL) sortiert. Sie können die Tabelle auch weiter nach Größe in GB und Gesamtzahl der Objekte sortieren, in aufsteigender Reihenfolge, je nach Ihren Anforderungen. Dies führt zu einer Liste von Datenbankschemas, die kleiner sind, weniger Objekte enthalten und die geringste Konvertierungskomplexität aufweisen. Die Tabelle zeigt die Liste der SQL Server-Datenbankschemas mit einer Konvertierungskomplexität von 1 (am wenigsten komplex) für Amazon RDS for PostgreSQL und Amazon RDS for MySQL. Diese Ergebnisse zeigen, dass es nur minimalen Aufwand erfordert, diese Schemas auf Open-Source-Datenbank-Engines zu migrierenAWS.
Die folgende Tabelle zeigt eine ähnliche Liste von Oracle-Datenbanken, die frühe Kandidaten für die Migration zu Open-Source-PostgreSQL- und MySQL-Datenbanken sind.
Die Oracle- und SQL Server-Tabellen enthalten auch wichtige Informationen wie den Schemanamen, die Datenbankversion, die Gesamtzahl der Objekte, die Größe des Schemas und seine Konvertierungskomplexität. Sie können diese Daten verwenden, um die Migration auf der Grundlage Ihrer Anforderungen zu überprüfen und zu planen.
