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Uso del informe de evaluación de la conversión para la planificación de la migración
El informe de evaluación de la conversión es el primer paso en su proceso de migración de bases de datos. Las organizaciones utilizan el informe para evaluar la complejidad de la migración y go/no tomar decisiones fundamentadas antes de comprometerse con un proyecto de migración a gran escala.
Calcular el esfuerzo total de migración
El archivo Action_Items_Summary CSV proporciona tres valores para cada tipo de elemento de acción que utilices para estimar el esfuerzo:
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Esfuerzo de la curva de aprendizaje: el coste único que supone comprender la incompatibilidad y diseñar un enfoque de conversión para este tipo de elemento de acción. Se incurre en este costo una vez por tipo de elemento de acción, independientemente del número de objetos de base de datos afectados.
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Esfuerzo para convertir una ocurrencia: el costo de resolver una sola ocurrencia de este elemento de acción, una vez que ya se haya diseñado el enfoque de conversión.
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Número de ocurrencias: el número de objetos de base de datos individuales afectados por este tipo de elemento de acción.
nota
Los valores de esfuerzo en el CSV son unidades relativas en una escala ponderada, no horas. Para convertirlos en horas-persona o días-persona, multiplícalo por un factor de calibración derivado de la velocidad histórica de tu equipo en trabajos de migración similares.
Estimación conservadora, límite superior
La estimación más simple considera que cada suceso es igual de difícil. Utilice esta fórmula como límite superior en el peor de los casos:
Effort for one action item type = Learning curve effort + (Effort per occurrence × Number of occurrences)
Suma esto para todos los tipos de elementos de acción para obtener tu estimación total superior:
Total effort (upper bound) = Sum of [ Learning curve effort + (Effort per occurrence × Occurrences) ] for every action item type
Por ejemplo, el elemento de acción 5028 de una Oracle-to-PostgreSQL evaluación de muestra tiene un esfuerzo de 40 en la curva de aprendizaje, un esfuerzo por ocurrencia de 8 y 12 ocurrencias. Su total superior es 40 + (8 × 12) = 136.
Estimación realista basada en escenarios
La fórmula del límite superior exagera el esfuerzo porque supone que cada suceso requiere la misma cantidad de trabajo. En la práctica, una vez que el equipo ha resuelto las primeras incidencias de un tipo de elemento de acción, las subsiguientes son más rápidas: la solución es conocida y la conversión es rutinaria. Un modelo más realista descarta la mayoría de las ocurrencias.
Divida las ocurrencias en dos grupos: un grupo principal con el que trabaje con todo su esfuerzo mientras establece la solución y un grupo restante que resuelve con la mitad del esfuerzo una vez establecido el patrón. Elige la división en función del nivel de confianza de tu equipo:
Realistic effort for one action item type = (Leading% × Occurrences × Effort per occurrence) + (Remaining% × Occurrences × (Effort per occurrence ÷ 2))
En la siguiente tabla, se muestran tres escenarios entre los que puede elegir un equipo de migración:
| Escenario | Grupo líder | Grupo restante | Cuándo se debe usar |
|---|---|---|---|
| Optimista | 10% | 90% | Equipo experimentado, motor objetivo bien entendido, la mayoría de las incompatibilidades son mecánicas y altamente repetitivas. |
| Moderado | 30% | 70 % | Nivel de experiencia mixto, algunos tipos de elementos de acción son novedosos para el equipo, típico proyecto de migración. |
| Conservador | 50% | 50% | El equipo nuevo, la primera migración a este motor de destino o los elementos de acción abarcan muchos tipos diferentes de objetos de bases de datos. |
Por ejemplo, el elemento de acción 5127 («El uso de CROSS JOIN en PostgreSQL puede reducir el rendimiento») tiene 8 apariciones y un esfuerzo por aparición de 160. La estimación del límite superior es 16 + (160 × 8) = 1296. Si se utiliza el escenario moderado (30/70 división): (0,30 × 8 × 160) + (0,70 × 8 × 80) = 384 + 448 = 832, lo que representa una reducción del 36%. Utilizando el escenario optimista (10/90 división): (0,10 × 8 × 160) + (0,90 × 8 × 80) = 128 + 576 = 704, una reducción del 46%.
nota
El esfuerzo de la curva de aprendizaje en el CSV es un coste fijo de una sola vez y no disminuye con la repetición. Añádelo una vez por tipo de elemento de acción, además del coste de incidencia basado en el escenario. El descuento por escenario se aplica solo al esfuerzo por ocurrencia, no al esfuerzo de la curva de aprendizaje.
Para calcular el esfuerzo total de migración realista, aplique el escenario elegido a cada tipo de elemento de acción y sume los resultados:
Total realistic effort = Sum of [ Learning curve effort + (Leading% × Occurrences × Effort per occurrence) + (Remaining% × Occurrences × (Effort per occurrence ÷ 2)) ] for every action item type
Priorizar los elementos de acción
Utilice la categoría de complejidad y el recuento de incidencias de cada elemento de acción para decidir el orden en el que los resolverá. Priorizar los elementos de acción de esta manera le ayuda a abordar primero el trabajo que tiene el mayor impacto en su cronograma de migración.
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Acciones complejas con un alto número de incidencias: aborde primero estos elementos de acción. Requieren el mayor esfuerzo manual por incidencia, y un recuento de incidencias elevado multiplica ese esfuerzo en todo el esquema.
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Medium-complexity acciones: aborde estos elementos de acción a continuación. Por lo general, el diseño de un enfoque de conversión requiere menos esfuerzo que las acciones complejas, pero aun así requieren un trabajo de conversión manual.
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Acciones simples: asigne a estos elementos de acción la prioridad más baja entre los elementos de acción que requieren trabajo manual. Por lo general, son los que requieren el menor esfuerzo para resolverlos.
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Objetos de base de datos convertidos automáticamente: estos objetos de base de datos no necesitan ninguna acción. La conversión de esquemas DMS los convierte sin ninguna intervención manual.
Para encontrar la categoría de complejidad de un elemento de acción, consulte la pestaña Elementos de acción de la AWS DMS consola o las Objects with complex actions columnas Objects with simple actionsObjects with medium-complexity actions, y del archivo CSV de resumen. Para encontrar el recuento de ocurrencias de un tipo de elemento de acción, consulta la Number of occurrences columna del archivo Action_Items_Summary CSV.
Evaluación del riesgo y el alcance de la migración
Además de calcular el esfuerzo y priorizar las acciones individuales, usa tu informe de evaluación de conversiones para evaluar el riesgo general y el alcance de tu proyecto de migración.
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Identifique los objetos de base de datos de alto riesgo: los objetos de base de datos que DMS Schema Conversion clasifica con acciones de complejidad media o complejas requieren una conversión manual y representan el mayor riesgo para su cronograma de migración. Los objetos de base de datos que DMS Schema Conversion convierte automáticamente, o que solo tienen acciones sencillas, conllevan un riesgo comparativamente bajo. Para obtener más información sobre cómo la conversión de esquemas de DMS asigna estas categorías, consulte. Categorías de complejidad
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Calcule el alcance y el cronograma generales de la migración: utilice los recuentos de objetos de la base de datos que aparecen en la pestaña Resumen o en el archivo CSV de resumen para estimar qué parte de su esquema requiere conversión manual. Compara la cantidad de objetos de base de datos con acciones de complejidad media y compleja con la cantidad total de objetos de base de datos para evaluar el alcance general de la migración. Combine este alcance con el esfuerzo total de migración que calculó (consulteCalcular el esfuerzo total) y la capacidad disponible de su equipo para proyectar un cronograma para completar el trabajo de conversión manual.
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Planifica la secuencia de las tareas de conversión manual: la pestaña Elementos de acción y el archivo CSV de elementos de acción proporcionan una acción recomendada para cada tipo de elemento de acción. Usa estas recomendaciones, junto con el orden de prioridad que hayas establecido (consultaPriorizar los elementos de acción), para planificar el orden en el que tu equipo resolverá las acciones. Agrupe los elementos de acción que afectan a objetos de base de datos relacionados, como objetos del mismo esquema u objetos de base de datos que dependen unos de otros, para que su equipo pueda resolver los problemas relacionados de forma conjunta.
