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Flujo de trabajo de modernización de SQL Server

En esta sección se describe paso a paso todo el proceso de modernización de SQL Server mediante AWS Transform.

Paso 1: Crear un trabajo de modernización de SQL Server

Comience su proceso de modernización creando un nuevo trabajo de transformación en la consola AWS Transform.

Paso 2: Conectarse a la base de datos de SQL Server

Conecte AWS Transform a su base de datos de SQL Server para permitir el análisis y la conversión de esquemas.

Crear un conector de base de datos

Paso 3: Conectar el repositorio de código fuente

AWS Transform necesita acceder al código fuente de su aplicación.NET para analizar y transformar el código que interactúa con la base de datos de SQL Server. AWS Transform admite tres métodos para proporcionar código fuente.

Elige tu método de autenticación

Configurar un conector PAT (recomendado)

Con un conector PAT, usted crea un token de acceso personal en su proveedor de código fuente con permisos personalizados, lo almacena de forma segura y AWS Transform lo recupera cuando es necesario. AWS Secrets Manager Eres responsable de administrar el ciclo de vida del token, incluida la rotación y la caducidad. AWS Transform crea automáticamente el rol de IAM necesario con los permisos para acceder a tu secreto.

El conector PAT es compatible con los siguientes proveedores, incluidas las versiones personalizadas DNS/URL y autohospedadas:

Cree un token de acceso personal

Crea una PAT en tu proveedor de código fuente. Los permisos requeridos varían según el proveedor. Elige la pestaña de tu proveedor.

GitHub

Navega hasta Configuración, Configuración de desarrollador, Tokens de acceso personal y Fine-grained Tokens. Seleccione los repositorios que desee transformar y conceda los siguientes permisos.

Permisos de repositorio

Permisos de organización (necesarios para los repositorios de la organización)

GitLab

Navegue para editar el perfil y acceder a los tokens. Seleccione los siguientes ámbitos.

Bitbucket

Navega hasta Configuración de la cuenta, Seguridad, Creación y administración de tokens de API. Los alcances requeridos dependen del tipo de token.

Workspace/Repository Token (ATCT: autenticación del portador, no se requiere nombre de usuario)

El token de API de la cuenta (ATAT: autenticación básica con correo electrónico) o la contraseña de la aplicación (ATBB: autenticación básica con nombre de usuario)

Azure DevOps

Navegue hasta Configuración de usuario, Tokens de acceso personal. Seleccione Ámbitos definidos personalizados. Para el ámbito de la organización, elige Todas las organizaciones accesibles (recomendado) o especifica una sola organización.

Guarde la PAT en AWS Secrets Manager

Si usa una clave de KMS administrada por el cliente para cifrar su secreto (en lugar de la clave AWS administrada por defecto), debe actualizar la política de claves de KMS para que AWS Transform pueda descifrar el secreto. Agregue la siguiente declaración a su política de claves de KMS administrada por el 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"
    }
  }
}

REGIONSustitúyala por tu AWS región (por ejemplous-east-1) y YOUR-SECRET-ARN por el ARN de tu secreto. La kms:ViaService condición garantiza que la clave de KMS solo se pueda usar a través del AWS Secrets Manager servicio. La kms:EncryptionContext:SecretARN condición restringe el descifrado a su secreto específico.

Para actualizar tu política de claves de KMS:

Configure el AWS Transformar el trabajo

AWS Transform crea automáticamente un rol de IAM con los permisos necesarios para acceder a tu secreto.

Rotación y mantenimiento de los tokens

Eres responsable de rotar los tokens PAT antes de que caduquen. Para rotar un token:

Solucione los problemas del conector PAT

Configuración AWS CodeConnections

AWS CodeConnections utiliza una integración de proveedores gestionados que recupera automáticamente las credenciales temporales de OAuth mediante un flujo de autorización de OAuth 2.0. Los permisos se configuran en la aplicación del proveedor y son gestionados en su totalidad por. AWS Usted autoriza la aplicación una vez y se AWS encarga de toda la administración de credenciales.

Selecciona tu repositorio y sucursal

Aprobación del acceso al repositorio

Para GitHub algunas otras plataformas, el administrador del repositorio debe aprobar la solicitud de conexión:

Paso 4: Crear un conector de despliegue (opcional)

Si desea implementar las aplicaciones transformadas en su AWS cuenta, tiene la opción de seleccionar un conector de implementación.

Configure el conector de implementación

Aprobación del conector de despliegue

El administrador de su AWS cuenta debe aprobar la solicitud de conexión para el conector de implementación.

Paso 5: Confirme sus recursos

Tras conectarse a la base de datos y al repositorio, AWS Transform verifica que todos los recursos necesarios estén accesibles y listos para la transformación.

Qué AWS Transform verifica

Revise la lista de verificación previa al vuelo

Paso 6: Descubrimiento y evaluación

AWS Transform analiza la base de datos de SQL Server y la aplicación.NET para comprender el alcance y la complejidad de la modernización.

¿Qué se descubre

Proceso de descubrimiento

Revise los resultados del descubrimiento

Una vez finalizada la detección, diríjase a Descubrimiento y evaluación para revisar:

Análisis de bases de datos:

Análisis de aplicaciones:

Mapa de dependencias:

Comprender la evaluación de la complejidad

AWS Transform clasifica su modernización en tres categorías:

Informes de evaluación

AWS Transform genera un informe de evaluación detallado que incluye:

Puede descargar el informe de evaluación para revisarlo sin conexión a Internet y compartirlo con las partes interesadas.

Paso 7: Generar y revisar el plan de olas

Para grandes propiedades con múltiples bases de datos y aplicaciones, AWS Transform genera un plan de oleaje que secuencia la modernización en grupos lógicos.

¿Qué es un plan de oleaje?

Un plan de oleadas organiza la modernización en fases (oleadas) en función de:

Cada oleada contiene un grupo de bases de datos y aplicaciones que se pueden modernizar juntas sin romper las dependencias.

Revise el plan de oleaje

Personalice el plan de olas

Puede personalizar el plan Wave para que se adapte a las necesidades de su empresa de dos maneras:

Uso de JSON:

Uso del chat:

Puede modificar los planes de oleadas chateando con el agente y pidiéndole que mueva los repositorios y las bases de datos a oleadas específicas. Este enfoque funciona bien si necesitas hacer pequeñas modificaciones en las oleadas.

Modernización de una sola base

Si está modernizando una única base de datos y una sola aplicación, AWS Transform crea un plan sencillo en una sola fase. Puede pasar directamente a la transformación sin necesidad de planificar las oleadas.

Aprueba el plan de oleaje

Paso 8: Conversión de esquemas

AWS Transform convierte el esquema de su base de datos de SQL Server en Aurora PostgreSQL, incluidas las tablas, las vistas, los procedimientos almacenados, las funciones y los activadores.

Cómo funciona la conversión de esquemas

AWS Transform utiliza la conversión de esquemas de AWS DMS mejorada con IA generativa para:

Conversiones compatibles

Convertido automáticamente:

Puede requerir una revisión humana:

No se convierte automáticamente:

Inicie la conversión de esquemas

Revise los resultados de la conversión

Cuando se complete la conversión, navegue hasta Revisar la conversión del esquema:

Resumen de la conversión:

Revisar por tipo de objeto:

Revise los elementos de acción

Ejemplo: conversión de procedimientos almacenados

SQL Server 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;

Cambios realizados:

Aprobar la conversión de esquemas

Paso 9: Migración de datos (opcional)

AWS Transform ofrece opciones para migrar datos de SQL Server a Aurora PostgreSQL. La migración de datos es opcional y se puede omitir si solo necesita transformar el esquema y el código.

Opciones de migración de datos

Opción 1: Migración de datos de producción

Migre sus datos de producción reales mediante AWS DMS:

Opción 2: Omitir la migración de datos

Transforme únicamente el esquema y el código:

Configure la migración de datos

Proceso de migración de datos de producción

Si decide migrar los datos de producción:

Cronograma de migración:

Validación de datos

AWS Transform valida los datos migrados con las siguientes comprobaciones:

Paso 10: Transformación del código de la aplicación

AWS Transform transforma el código de su aplicación.NET para que funcione con Aurora PostgreSQL en lugar de con SQL Server. Solicita un nombre de rama de destino en sus repositorios para confirmar el código fuente transformado. Una vez que introduzcas el nombre de la sucursal, AWS Transform creará una nueva rama e iniciará la transformación para que coincida con la base de datos de PostgreSQL.

¿Qué se transforma

Cambios en el marco de la entidad:

ADO.NET Cambios:

Cambios de configuración:

Iniciar la transformación del código

Paso 11: Revisa los resultados de la transformación

Antes de proceder a la implementación, revise todos los resultados de la transformación para asegurarse de que todo esté listo para las pruebas.

Puedes descargar el código transformado de la sucursal del repositorio para:

También puedes descargar el resumen de la transformación para revisar los cambios en lenguaje natural realizados por AWS Transform como parte de la transformación.

Resumen de la transformación

Genere un informe de transformación

AWS Transform genera un informe de transformación completo:

El informe incluye:

Paso 12: Validación y pruebas

Antes de la implementación en producción, compruebe que la aplicación transformada funciona correctamente con Aurora PostgreSQL.

Tipos de validación

Validación automatizada: AWS Transform realiza comprobaciones automatizadas:

Validación humana: debe realizar pruebas adicionales:

Ejecute la validación automatizada

Lista de verificación de pruebas

Funcionalidad de base de datos:

Funcionalidad de la aplicación:

Integridad de los datos:

Rendimiento:

Paso 13: Implementación

Tras una validación satisfactoria, implemente la aplicación y la base de datos modernizadas en producción.

Opciones de implementación

Pre-deployment lista de verificación

Antes de la implementación en producción:

Deploy to Amazon ECS

Supervise la implementación

AWS Transform implementa su aplicación:

Supervise el progreso de la implementación y verifique:

Post-deployment validación

Tras el despliegue:

Prueba de humo:

Supervisión del rendimiento:

Validación de usuario:

Procedimientos de reversión

Si surgen problemas después de la implementación:

Reversión inmediata:

Reversión parcial:

Corrección posterior:

Post-deployment optimización

Tras una implementación exitosa:

Ajuste del rendimiento:

Optimización de costos:

Configuración de monitoreo:

Documentación: