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Cree un trabajo de modernización de SQL Server
Conecte la base de datos y el repositorio de código fuente
Configurar el conector de base de datos
Establezca una conectividad segura con sus bases de datos de SQL Server configurando los conectores de bases de datos. El conector realiza el análisis del entorno y el descubrimiento de dependencias y permite a AWS Transform acceder a los esquemas y metadatos de la base de datos para su evaluación y conversión.
Acciones a completar:
Seleccione Configurar el conector de base de datos en el asistente de configuración
Elija el método de conexión: conexión nueva o conexión existente
Proporcione los detalles de la conexión a SQL Server (terminales, puertos, nombres de bases de datos)
Configure la autenticación y pruebe la conectividad
Revise las bases de datos descubiertas y confirme la selección
nota
Conectividad de red: asegúrese de que los grupos de seguridad y las NACL de SQL Server permitan las conexiones entrantes desde los puntos finales del servicio de AWS Transform.
Conecta el repositorio de código fuente
Habilite AWS Transform para acceder al código fuente de su aplicación.NET. AWS Transform admite tres métodos para proporcionar código fuente: un conector de token de acceso personal (PAT) (recomendado) o Amazon S3. AWS CodeConnections Esta integración permite al servicio analizar el código de su aplicación, identificar las dependencias de las bases de datos y realizar transformaciones de código automatizadas para garantizar la compatibilidad con PostgreSQL.
Acciones a completar:
Diríjase a la sección Conectar el repositorio de código fuente
Elija el método de autenticación: PAT Connector (recomendado) o Amazon S3 AWS CodeConnections
Seleccione los repositorios que contienen aplicaciones.NET
Especifique la rama para el análisis (normalmente main/master o de desarrollo)
Valide el acceso al repositorio y la estructura del código
nota
Descubrimiento de repositorios: AWS Transform escanea automáticamente los repositorios para identificar los proyectos de.NET, las configuraciones de Entity Framework, las cadenas de conexión a las bases de datos y las dependencias de SQL.
nota
Nota de seguridad: AWS Transform solo requiere acceso de lectura a sus repositorios y crea nuevas ramas de funciones para el código transformado. Tu rama principal permanece intacta.
Un humano en el circuito
AWS Transform utiliza mecanismos basados en la tecnología Human-in-the-Loop (HITL) para garantizar la calidad y permitirle revisar y aprobar las decisiones críticas de transformación. Los siguientes puntos de control requieren su atención:
Revisión y aprobación del plan Wave
Qué opinas: las oleadas de migración propuestas, incluidas las bases de datos y las aplicaciones que se agrupan y la secuencia de las oleadas.
Puede hacer lo siguiente:
Aprobar el plan de olas
Personalice las oleadas moviendo las bases de datos entre oleadas
Modifique la secuencia de ondas
Divide o fusiona ondas
Tras la aprobación, AWS Transform continúa con la conversión del esquema.
Revisión de la conversión de esquemas
Qué revisa: objetos de base de datos convertidos, incluidas tablas, procedimientos almacenados, funciones y activadores. Los elementos de acción resaltan los objetos que requieren atención.
Puedes hacer lo siguiente:
Aceptar el código convertido
Modificar el código convertido
Indicador para la revisión humana después de la transformación
Ver una comparación en paralelo del código original y el convertido
Qué ocurre después de la aprobación: AWS Transform aplica el esquema a Aurora PostgreSQL y continúa con la migración de datos (si está configurado).
Revisión del código de la aplicación
Lo que revisa: todos los cambios en el código de la aplicación, incluidas las configuraciones de Entity Framework, las cadenas de conexión, el código de acceso a los datos y las llamadas a procedimientos almacenados.
Puede hacer lo siguiente:
Aceptar los cambios de cada archivo
Modifique el código transformado
Rechazar los cambios (no recomendado)
Añade comentarios para tu equipo
Descarga el código transformado para su revisión local
Qué sucede después de la aprobación: AWS Transform confirma los cambios en una nueva sucursal de tu repositorio y continúa con la validación.
Revisión de los resultados de la validación
Qué revisas: los resultados de la validación automatizada incluyen la compatibilidad de los esquemas, las comprobaciones de integridad de los datos y el estado de creación de la aplicación.
Puede hacer lo siguiente:
Revisar las pruebas aprobadas
Investigue las pruebas que no
Aborde las advertencias
Continúe con la implementación o regrese para solucionar los problemas
Qué sucede después de la aprobación: AWS Transform se prepara para la implementación en su entorno de destino.
Aprobación de la implementación
Lo que usted revisa: la configuración de la implementación, incluidas las plantillas de infraestructura como código, la configuración del servicio de ECS y la configuración de la implementación.
Puede hacer lo siguiente:
Revisar y personalizar la configuración de implementación
Apruebe la implementación para continuar
Retrasar la implementación para realizar pruebas adicionales
Descargue el código de infraestructura para revisarlo
Tras la aprobación, AWS Transform implementa su aplicación y base de datos modernizadas en el entorno de destino.
Evaluación y planificación de oleadas
Configure la zona de aterrizaje
Configure el entorno de infraestructura de destino en el que se implementarán las aplicaciones modernizadas. La configuración de la zona de destino incluye el aprovisionamiento de Aurora PostgreSQL, la configuración de redes y las configuraciones de implementación de referencia.
Acciones a completar:
Seleccione Configurar zona de aterrizaje en el menú de configuración
Configure el objetivo de Aurora PostgreSQL (versión, clase de instancia) Multi-AZ
Configure los ajustes de red y seguridad (VPC, subredes, grupos de seguridad)
nota
Consideración del costo: las instancias de Aurora PostgreSQL incurren en costos continuos. Considere la posibilidad de usar Aurora Serverless v2 para los entornos. development/testing
Evaluación
Realice un análisis exhaustivo de los esquemas de sus bases de datos, el código de las aplicaciones y las dependencias. La fase de evaluación proporciona índices de complejidad de la transformación, identifica los posibles desafíos y genera informes detallados.
Acciones a completar:
Seleccione la sucursal del repositorio para analizar el código
Seleccione los repositorios y las bases de datos para la transformación
Revise los resultados de la evaluación y las calificaciones de complejidad
Genere un informe de evaluación con proyecciones de esfuerzo
Exporte el informe para su revisión y aprobación por las partes interesadas
nota
Perspectivas de la evaluación: la evaluación proporciona un análisis detallado de los objetos del esquema, los procedimientos almacenados y las dependencias de las aplicaciones, y estima el nivel de intervención humana requerido.
Planificación de olas
Organice su modernización en fases gestionables en función de la complejidad de la transformación, las prioridades empresariales y las dependencias de las aplicaciones. AWS Transform genera recomendaciones de oleadas inteligentes que puede personalizar.
Acciones para completar:
Revise el plan AI-Generated Wave y las recomendaciones
Personalice la configuración de Wave en función de las prioridades empresariales
Valide las dependencias entre aplicaciones y bases de datos
Finalice Wave Plan mediante una interfaz conversacional
Establezca las prioridades de ejecución de Wave y asigne responsabilidades
nota
AI-Powered Recomendaciones: puede interactuar con la IA a través del lenguaje natural para ajustar las recomendaciones: «Mover CustomerDB a la fase 1» o «combinar estas dos aplicaciones en la misma oleada».
nota
Práctica recomendada: comience con una serie piloto que contenga de 1 a 2 bases de datos de baja complejidad para establecer los procesos y fomentar la confianza del equipo.
Migración de datos para cada oleada
Conversión de esquemas para cada ola
Transforme los esquemas de bases de datos de SQL Server en PostgreSQL-compatible equivalentes mediante las capacidades AI-enhanced de conversión. Este proceso convierte tablas, procedimientos almacenados, funciones, activadores y otros objetos de base de datos.
Acciones a completar:
Proporcione los objetivos de conversión de esquemas y configure las preferencias
Ejecute la conversión automatizada mediante el servicio de conversión de esquemas DMS
Revise los resultados de la conversión e identifique los elementos de intervención humana
Gestione las intervenciones manuales siguiendo las instrucciones de HITL
Valide las correcciones humanas y vuelva a ejecutar la conversión si es necesario
nota
Intervenciones manuales comunes: los servidores enlazados, los tipos definidos por el usuario, T-SQL los patrones avanzados y las funciones SQL específicas del proveedor suelen requerir una revisión y corrección humanas.
Migración de datos para cada oleada
Transfiera datos de SQL Server a Aurora PostgreSQL mediante la integración AWS Database Migration Service (AWS DMS). Elija entre la migración de datos de producción o la generación de datos sintéticos para realizar pruebas.
Acciones a completar:
Elija la migración de datos de producción o la generación de datos sintéticos
Configure la instancia de replicación de DMS para la transferencia de datos
Supervise el progreso de la migración y gestione las inconsistencias de los datos
Valide la integridad de los datos y las restricciones referenciales
Confirme que se ha completado correctamente antes de continuar
nota
Integración automatizada de DMS: AWS Transform resume la complejidad de la configuración de DMS y gestiona automáticamente la creación de terminales, la configuración de tareas y la asignación de tipos de datos.
nota
Validación de datos: el servicio realiza pruebas empíricas mediante la ejecución de consultas idénticas en las bases de datos de origen y de destino para garantizar la coherencia de los datos.
Migración de código para cada oleada
Transforme el código de las aplicaciones.NET para que funcione con Aurora PostgreSQL, incluidas las actualizaciones de configuración de Entity Framework, las modificaciones de las cadenas de conexión, las adaptaciones de las consultas SQL y los ajustes específicos del marco.
Acciones a completar:
Ejecute un análisis de código automatizado para las dependencias de SQL Server
Realice la transformación del marco (actualizaciones del proveedor de Entity Framework)
Adapte la sintaxis de las consultas SQL a PostgreSQL-compatible SQL
Configure Target Branch Management para el código transformado
Gestione las intervenciones manuales para patrones complejos
