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Creación de tareas para la replicación continua con AWS DMS

Puede crear una tarea de AWS DMS que capture los cambios en curso desde el almacén de datos de origen. Para ello, puede capturar al mismo tiempo que migra los datos. También puede crear una tarea que capture los cambios continuos después de completar la migración (carga completa) inicial a un almacén de datos de destino compatible. Este proceso se denomina «replicación continua» o «captura de datos de cambios (CDC)». AWS DMS utiliza este proceso para replicar los cambios continuos desde un almacén de datos de origen. Este proceso funciona recopilando los cambios en logs de la base de datos con la API nativa del motor de base de datos.

Cada motor origen tiene requisitos de configuración específicos para exponer el flujo de cambios a una determinada cuenta de usuario. La mayoría de los motores necesitan algún tipo de configuración adicional para que el proceso de captura pueda consumir los datos de forma provechosa, sin perder información. Por ejemplo, con Oracle es necesario añadir un modo de registro complementario y, con MySQL, un sistema de registro binario en el nivel de fila.

Para leer los cambios continuos de la base de datos de origen, AWS DMS utiliza acciones de la API específicas del motor que le permiten ver cambios en los registros de transacciones del motor de origen. A continuación, se incluyen algunos ejemplos de cómo AWS DMS realiza esta operación:

Hay dos tipos de tareas de replicación continua:

Realizar la replicación comenzando desde un punto de inicio de CDC

Puede iniciar una tarea de replicación continua de AWS DMS (cambiar solo la captura de datos) desde varios puntos. Esto incluye lo siguiente:

Cuando se crea la tarea, AWS DMS marca el punto de inicio de CDC y no se puede cambiar. Para usar un punto de inicio de CDC diferente, cree una tarea nueva.

Determinar un punto de inicio de CDC nativo

Un punto de inicio nativo de CDC es un punto en el registro del motor de base de datos que define una hora a la que se puede iniciar la captura de datos de cambios (CDC). Por ejemplo, suponga que un volcado de datos masivos ya se ha aplicado al destino. Puede buscar el punto de partida nativo para la tarea en curso exclusiva de replicación. Para evitar cualquier incoherencia en los datos, elija cuidadosamente el punto de inicio para la tarea de solo replicación. El DMS captura las transacciones que se iniciaron después del punto de inicio de CDC elegido.

Los siguientes ejemplos muestran cómo puede encontrar el punto de inicio de CDC nativo de motores de origen admitidos:

Uso de un punto de comprobación como punto de inicio de CDC

Una tarea de replicación continua migra los cambios y AWS DMS almacena en caché información sobre los puntos de comprobación que es específica de AWS DMS de vez en cuando. El punto de control que AWS DMS crea contiene información para que el motor de replicación conozca el punto de recuperación del flujo de cambios. Puede utilizar el punto de comprobación para retroceder en la escala de tiempo de los cambios y recuperar una tarea de migración que haya producido un error. También puede utilizar un punto de comprobación para iniciar otra tarea de replicación continua para otro destino en cualquier punto en el tiempo.

Puede obtener la información del punto de comprobación de una de las siguientes tres formas:

Parar una tarea en un punto en el tiempo de confirmación o del servidor

Con la introducción de los puntos de inicio nativos de CDC, AWS DMS también puede detener una tarea en los puntos siguientes:

Puede modificar una tarea y establecer una hora en UTC para detener una tarea, según sea necesario. La tarea se detiene automáticamente en función de la hora de confirmación o de servidor que haya establecido. Además, si al crear la tarea sabe que hay un punto adecuado para detener la tarea de migración, puede establecer la hora de detención durante la creación.

Realizar la replicación bidireccional

Puede utilizar tareas de AWS DMS para ejecuta la replicación bidireccional entre dos sistemas. En la replicación bidireccional, se replican datos de la misma tabla (o un conjunto de tablas) entre dos sistemas en ambas direcciones.

Por ejemplo, puede copiar la tabla EMPLOYEE de la base de datos A en la base de datos B y replicar los cambios de la tabla de la base de datos A en la base de datos B. También puede replicar los cambios de la tabla EMPLOYEE de la base de datos B de nuevo en la base de datos A. En ese caso, estará realizando una replicación bidireccional.

Utilice la replicación bidireccional en aquellos casos en los que haya datos de diferentes nodos segregados operacionalmente. En otras palabras, supongamos que tiene un elemento de datos que ha sido modificado por una aplicación que opera en el nodo A y que el nodo A realiza una replicación bidireccional con el nodo B. Ese elemento de datos del nodo A nunca podrá ser modificado por una aplicación que opere en el nodo B.

AWS DMS admite la replicación bidireccional en estos motores de bases de datos:

Creación de tareas de replicación bidireccional

Para habilitar la replicación bidireccional de AWS DMS, configure los puntos de enlace de origen y destino en las dos bases de datos (A y B). Por ejemplo, configure un punto de enlace de origen en la base de datos A, un punto de enlace de origen en la base de datos B, un punto de enlace de destino en la base de datos A y un punto de enlace de destino en la base de datos B.

A continuación, cree dos tareas: una tarea que mueva los datos del origen A al destino B y otra tarea que mueva los datos del origen B al destino A. Además, asegúrese de que cada tarea esté configurada con la prevención de bucle invertido. De este modo, evitará que se repliquen cambios idénticos en los destinos de ambas tareas, lo que dañaría los datos de uno de ellos, por lo menos. Para obtener más información, consulte Prevención de bucle invertido.

Para simplificar el enfoque, comience con los conjuntos de datos idénticos tanto de la base de datos A como de la base de datos B. A continuación, cree dos tareas solo de CDC: una tarea para replicar datos de A en B y otra tarea para replicar datos de B en A.

Si desea usar AWS DMS para crear instancias de un nuevo conjunto de datos (base de datos) en el nodo B desde el nodo A, haga lo siguiente:

Prevención de bucle invertido

Para ilustrar la prevención del bucle invertido, supongamos que, en una tarea T1, AWS DMS lee los registros de cambios de la base de datos de origen A y aplica los cambios a la base de datos de destino B.

A continuación, una segunda tarea, T2, lee los registros de cambios de la base de datos de origen B y los aplica de nuevo a la base de datos de destino A. Antes de que T2 lo haga, DMS debe asegurarse de que los mismos cambios realizados en la base de datos de origen B procedentes de la base de datos de origen A no se realicen en la base de datos de origen A. En otras palabras, DMS debe asegurarse de que estos cambios no se replican (en bucle) de nuevo en la base de datos de destino A. De lo contrario, los datos de la base de datos A podrían dañarse.

Para evitar el bucle invertido de los cambios, agregue la siguiente configuración a cada tarea de replicación bidireccional. De este modo, tendrá la seguridad de que la corrupción de datos que provoca el bucle invertido no se produzca en ninguna dirección.

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": Boolean,
    "SourceSchema": String,
    "TargetSchema": String
  },

. . .
}

La opción LoopbackPreventionSettings de una tarea determina si una transacción es nueva o si es un eco de la tarea de replicación opuesta. Cuando AWS DMS aplica una transacción a una base de datos de destino, actualiza una tabla de DMS (awsdms_loopback_prevention) con una indicación del cambio. Antes de aplicar cada transacción a un destino, DMS omite todas las transacciones que incluyan una referencia a esta tabla awsdms_loopback_prevention. Por lo tanto, no aplica el cambio.

Incluya esta configuración con cada tarea de replicación en pares bidireccionales. Esta configuración habilita la prevención de bucle invertido. También especifica el esquema de cada base de datos de origen y de destino en la tarea que incluye la tabla awsdms_loopback_prevention para cada punto de enlace.

Para permitir que cada tarea identifique este tipo de ecos y los descarte, establezca EnableLoopbackPrevention en true. Para especificar un esquema en el origen que incluya awsdms_loopback_prevention, establezca SourceSchema en el nombre de ese esquema en la base de datos de origen. Para especificar un esquema en el destino que incluya la misma tabla, establezca TargetSchema en el nombre de ese esquema en la base de datos de destino.

En el ejemplo siguiente, las opciones TargetSchema y SourceSchema de una tarea de replicación  T1 y la tarea de replicación opuesta T2 se especifican con valores opuestos.

La configuración de la tarea T1 es la siguiente.

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": true,
    "SourceSchema": "LOOP-DATA",
    "TargetSchema": "loop-data"
  },

. . .
}

La configuración de la tarea opuesta T2 son los siguientes.

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": true,
    "SourceSchema": "loop-data",
    "TargetSchema": "LOOP-DATA"
  },

. . .
}

Restricciones de la replicación bidireccional

La replicación bidireccional de AWS DMS tiene las siguientes limitaciones: