Création d'un rapport d'évaluation multiserveur dans AWS Schema Conversion Tool - AWS Schema Conversion Tool
Réalisation d'une évaluation multiserveurPréparation d'un CSV fichier d'entréeLocalisation et affichage des rapportsRésultat pour un rapport d'évaluation agrégé

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Création d'un rapport d'évaluation multiserveur dans AWS Schema Conversion Tool

Pour déterminer la meilleure orientation cible pour votre environnement global, créez un rapport d'évaluation multiserveur.

Un rapport d'évaluation multiserveur évalue plusieurs serveurs en fonction des entrées que vous fournissez pour chaque définition de schéma que vous souhaitez évaluer. La définition de votre schéma contient les paramètres de connexion au serveur de base de données et le nom complet de chaque schéma. Après avoir évalué chaque schéma, AWS SCT produit un rapport d'évaluation récapitulatif et agrégé pour la migration de bases de données sur vos multiples serveurs. Ce rapport indique la complexité estimée pour chaque cible de migration possible.

Vous pouvez l'utiliser AWS SCT pour créer un rapport d'évaluation multiserveur pour les bases de données source et cible suivantes.

Base de données source Base de données cible

Amazon Redshift

Amazon Redshift

Base de SQL données Azure

Aurora MaiSQL, Aurora Postgrege, SQL MaiSQL, Poster SQL

Analyses Azure Synapse

Amazon Redshift

BigQuery

Amazon Redshift

Greenplum

Amazon Redshift

IBMDB2 pour z/OS

Édition SQL compatible Amazon Aurora My (Aurora MySQL), édition compatible Amazon Aurora Postgre SQL (Aurora PostgreSQL), My, Postgre SQL SQL

IBMDB2 LUW

Aurora MySQL, Aurora Postgree, MariaDBSQL, Mai, Postgrege SQL SQL

Microsoft SQL Server

Aurora MySQL, Aurora PostshiftSQL, Amazon Redshift, Babelfish pour Aurora SQL Postgre, MariaDB, Microsoft Server, My, Postgre SQL SQL SQL

Mon SQL

Aurora PostgerSQL, maiSQL, Postgre SQL

Netezza

Amazon Redshift

Oracle

Aurora MySQL, Aurora PostshiftSQL, Amazon Redshift, MariaDB, My, Oracle, Postshift SQL SQL

Poster SQL

Aurora MaiSQL, Aurora Postgrege, SQL MaiSQL, Poster SQL

SAP ASE

Aurora MySQL, Aurora Postgree, MariaDBSQL, Mai, Postgrege SQL SQL

Snowflake

Amazon Redshift

Teradata

Amazon Redshift

Vertica

Amazon Redshift

Réalisation d'une évaluation multiserveur

Utilisez la procédure suivante pour effectuer une évaluation multiserveur avec AWS SCT. Il n'est pas nécessaire de créer un nouveau projet AWS SCT pour effectuer une évaluation multiserveur. Avant de commencer, assurez-vous d'avoir préparé un fichier de valeurs (CSV) séparées par des virgules avec les paramètres de connexion à la base de données. Assurez-vous également d'avoir installé tous les pilotes de base de données requis et de définir l'emplacement des pilotes dans les AWS SCT paramètres. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Installation de JDBC pilotes pour AWS Schema Conversion Tool.

Pour effectuer une évaluation multiserveur et créer un rapport de synthèse agrégé

  1. Dans AWS SCT, choisissez Fichier, Nouvelle évaluation multiserveur. La boîte de dialogue Nouvelle évaluation multiserveur s'ouvre.

    Nouvel accès à l'évaluation multi-utilisateurs

  2. Choisissez Télécharger un exemple de fichier de connexions pour télécharger un modèle vide de CSV fichier contenant les paramètres de connexion à la base de données.

  3. Entrez des valeurs pour le nom du projet, l'emplacement (pour stocker les rapports) et le fichier de connexions (un CSV fichier).

  4. Choisissez Créer des AWS SCT projets pour chaque base de données source afin de créer automatiquement des projets de migration après avoir généré le rapport d'évaluation.

  5. Lorsque l'option Créer AWS SCT des projets pour chaque base de données source est activée, vous pouvez choisir Ajouter des règles de mappage à ces projets et enregistrer les statistiques de conversion pour une utilisation hors ligne. Dans ce cas, AWS SCT ajoutera des règles de mappage à chaque projet et enregistrera les métadonnées de la base de données source dans le projet. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation du mode hors ligne dans AWS Schema Conversion Tool.

  6. Cliquez sur Exécuter.

    Une barre de progression apparaît pour indiquer le rythme d'évaluation de la base de données. Le nombre de moteurs cibles peut affecter le temps d'exécution de l'évaluation.

  7. Choisissez Oui si le message suivant s'affiche : L'analyse complète de tous les serveurs de base de données peut prendre un certain temps. Voulez-vous continuer ?

    Lorsque le rapport d'évaluation multiserveur est terminé, un écran apparaît pour l'indiquer.

  8. Choisissez Ouvrir le rapport pour afficher le rapport d'évaluation récapitulatif agrégé.

AWS SCT Génère par défaut un rapport agrégé pour toutes les bases de données sources et un rapport d'évaluation détaillé pour chaque nom de schéma dans une base de données source. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Localisation et affichage des rapports.

Lorsque l'option Créer AWS SCT des projets pour chaque base de données source est activée, AWS SCT crée un projet vide pour chaque base de données source. AWS SCT crée également des rapports d'évaluation comme décrit précédemment. Après avoir analysé ces rapports d'évaluation et choisi la destination de migration pour chaque base de données source, ajoutez des bases de données cibles à ces projets vides.

Lorsque l'option Ajouter des règles de mappage à ces projets et enregistrer les statistiques de conversion pour une utilisation hors ligne est activée, un projet est AWS SCT créé pour chaque base de données source. Ces projets incluent les informations suivantes :

Préparation d'un CSV fichier d'entrée

Pour fournir des paramètres de connexion en entrée pour le rapport d'évaluation multiserveur, utilisez un CSV fichier comme indiqué dans l'exemple suivant.

Name,Description,Secret Manager Key,Server IP,Port,Service Name,Database name,BigQuery path,Source Engine,Schema Names,Use Windows Authentication,Login,Password,Use SSL,Trust store,Key store,SSL authentication,Target Engines
Sales,,,192.0.2.0,1521,pdb,,,ORACLE,Q4_2021;FY_2021,,user,password,,,,,POSTGRESQL;AURORA_POSTGRESQL
Marketing,,,ec2-a-b-c-d.eu-west-1.compute.amazonaws.com,1433,,target_audience,,MSSQL,customers.dbo,,user,password,,,,,AURORA_MYSQL
HR,,,192.0.2.0,1433,,employees,,MSSQL,employees.%,true,,,,,,,AURORA_POSTGRESQL
Customers,,secret-name,,,,,,MYSQL,customers,,,,,,,,AURORA_POSTGRESQL
Analytics,,,198.51.100.0,8195,,STATISTICS,,DB2LUW,BI_REPORTS,,user,password,,,,,POSTGRESQL
Products,,,203.0.113.0,8194,,,,TERADATA,new_products,,user,password,,,,,REDSHIFT

L'exemple précédent utilise un point-virgule pour séparer les deux noms de schéma de la base de données. Sales Il utilise également un point-virgule pour séparer les deux plateformes de migration de base de données cibles pour la base de données. Sales

L'exemple précédent utilise également la connexion AWS Secrets Manager à la Customers base de données et l'authentification Windows pour la connexion à la HR base de données.

Vous pouvez créer un nouveau CSV fichier ou télécharger un modèle de CSV fichier depuis AWS SCT et renseigner les informations requises. Assurez-vous que la première ligne de votre CSV fichier inclut les mêmes noms de colonnes que ceux illustrés dans l'exemple précédent.

Pour télécharger un modèle du CSV fichier d'entrée

  1. Démarrez AWS SCT.

  2. Choisissez Fichier, puis choisissez Nouvelle évaluation multiserveur.

  3. Choisissez Télécharger un exemple de fichier de connexions.

Assurez-vous que votre CSV fichier inclut les valeurs suivantes, fournies par le modèle :

  • Nom : étiquette de texte qui permet d'identifier votre base de données. AWS SCT affiche cette étiquette de texte dans le rapport d'évaluation.

  • Description — Valeur facultative, dans laquelle vous pouvez fournir des informations supplémentaires sur la base de données.

  • Clé de gestion secrète : nom du secret qui stocke les informations d'identification de votre base de données dans le AWS Secrets Manager. Pour utiliser Secrets Manager, assurez-vous de stocker AWS les profils dans AWS SCT. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration AWS Secrets Manager dans le AWS Schema Conversion Tool.

    Important

    AWS SCT ignore le paramètre Secret Manager Key si vous incluez les paramètres IP du serveur, port, identifiant et mot de passe dans le fichier d'entrée.

  • IP du serveur : nom ou adresse IP du service de noms de domaine (DNS) de votre serveur de base de données source.

  • Port : port utilisé pour se connecter à votre serveur de base de données source.

  • Nom du service : si vous utilisez un nom de service pour vous connecter à votre base de données Oracle, il s'agit du nom du service Oracle auquel vous souhaitez vous connecter.

  • Nom de la base de données : nom de la base de données. Pour les bases de données Oracle, utilisez l'identifiant système Oracle (SID).

  • BigQuery path : chemin d'accès au fichier clé du compte de service pour votre BigQuery base de données source. Pour plus d'informations sur la création de ce fichier, consultezPrivilèges pour BigQuery en tant que source.

  • Moteur source : type de votre base de données source. Utilisez l'une des valeurs suivantes :

    • AZURE_ MSSQL pour une SQL base de données Azure.

    • AZURE_ SYNAPSE pour une base de données Azure Synapse Analytics.

    • GOOGLE_ BIGQUERY pour une BigQuery base de données.

    • DB2ZOSpour une base de IBM données DB2 pour z/OS.

    • DB2LUWpour une base de LUW données IBM DB2.

    • GREENPLUMpour une base de données Greenplum.

    • MSSQLpour une base de données Microsoft SQL Server.

    • MYSQLpour une base de SQL données My.

    • NETEZZApour une base de données Netezza.

    • ORACLEpour une base de données Oracle.

    • POSTGRESQLpour une base de SQL données Postgre.

    • REDSHIFTpour une base de données Amazon Redshift.

    • SNOWFLAKEpour une base de données Snowflake.

    • SYBASE_ ASE pour une SAP ASE base de données.

    • TERADATApour une base de données Teradata.

    • VERTICApour une base de données Vertica.

  • Noms des schémas : noms des schémas de base de données à inclure dans le rapport d'évaluation.

    Pour Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics BigQuery, Netezza SAPASE, Snowflake et SQL Server, utilisez le format suivant pour le nom du schéma :

    db_name.schema_name

    Remplacez db_name par le nom de la base de données source.

    Remplacez schema_name par le nom du schéma source.

    Placez les noms de base de données ou de schéma qui incluent un point entre guillemets doubles, comme indiqué ci-dessous :"database.name"."schema.name".

    Séparez plusieurs noms de schéma en utilisant des points-virgules comme indiqué ci-dessous :. Schema1;Schema2

    Les noms de base de données et de schéma distinguent les majuscules et minuscules.

    Utilisez le pourcentage (%) comme caractère générique pour remplacer un certain nombre de symboles dans le nom de la base de données ou du schéma. L'exemple précédent utilise le pourcentage (%) comme caractère générique pour inclure tous les schémas de la employees base de données dans le rapport d'évaluation.

  • Utiliser l'authentification Windows : si vous utilisez l'authentification Windows pour vous connecter à votre base de données Microsoft SQL Server, entrez true. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Utilisation de l'authentification Windows lors de l'utilisation SQL de Microsoft Server comme source.

  • Login : nom d'utilisateur permettant de se connecter à votre serveur de base de données source.

  • Mot de passe : mot de passe pour vous connecter à votre serveur de base de données source.

  • Utiliser SSL — Si vous utilisez Secure Sockets Layer (SSL) pour vous connecter à votre base de données source, entrez true.

  • Trust store : le trust store à utiliser pour votre SSL connexion.

  • Magasin de clés — Le magasin de clés à utiliser pour votre SSL connexion.

  • SSLauthentification — Si vous utilisez SSL l'authentification par certificat, entrez true.

  • Moteurs cibles : plateformes de base de données cibles. Utilisez les valeurs suivantes pour spécifier une ou plusieurs cibles dans le rapport d'évaluation :

    • AURORA_ MYSQL pour une base de données SQL compatible avec Aurora My.

    • AURORA_ POSTGRESQL pour une base de données SQL compatible avec Aurora Postgre.

    • BABELFISHpour une base de données Babelfish for Aurora SQL Postgre.

    • MARIA_DB pour une base de données MariaDB.

    • MSSQLpour une base de données Microsoft SQL Server.

    • MYSQLpour une base de SQL données My.

    • ORACLEpour une base de données Oracle.

    • POSTGRESQLpour une base de SQL données Postgre.

    • REDSHIFTpour une base de données Amazon Redshift.

    Séparez plusieurs cibles en utilisant des points-virgules comme celui-ci :. MYSQL;MARIA_DB Le nombre de cibles influe sur le temps nécessaire à l'exécution de l'évaluation.

Localisation et affichage des rapports

L'évaluation multiserveur génère deux types de rapports :

  • Rapport agrégé de toutes les bases de données sources.

  • Rapport d'évaluation détaillé des bases de données cibles pour chaque nom de schéma dans une base de données source.

Les rapports sont stockés dans le répertoire que vous avez choisi comme Emplacement dans la boîte de dialogue Nouvelle évaluation multiserveur.

Pour accéder aux rapports détaillés, vous pouvez parcourir les sous-répertoires organisés par base de données source, nom de schéma et moteur de base de données cible.

Les rapports agrégés présentent des informations sur quatre colonnes concernant la complexité de conversion d'une base de données cible. Les colonnes incluent des informations sur la conversion d'objets de code, d'objets de stockage, d'éléments de syntaxe et de complexité de conversion.

L'exemple suivant montre les informations relatives à la conversion de deux schémas de base de données Oracle en Amazon RDS pour SQL Postgre.

Rapport agrégé, une cible

Les quatre mêmes colonnes sont ajoutées aux rapports pour chaque moteur de base de données cible supplémentaire spécifié.

Pour plus de détails sur la façon de lire ces informations, voir ci-dessous.

Résultat pour un rapport d'évaluation agrégé

Le rapport agrégé d'évaluation de la migration des bases de données multiserveurs AWS Schema Conversion Tool se trouve dans un CSV fichier contenant les colonnes suivantes :

  • Server IP address and port

  • Secret Manager key

  • Name

  • Description

  • Database name

  • Schema name

  • Code object conversion % for target_database

  • Storage object conversion % for target_database

  • Syntax elements conversion % for target_database

  • Conversion complexity for target_database

Pour recueillir des informations, AWS SCT exécute des rapports d'évaluation complets, puis agrège les rapports par schémas.

Dans le rapport, les trois champs suivants indiquent le pourcentage de conversion automatique possible sur la base de l'évaluation :

% de conversion d'objets de code

Pourcentage d'objets de code du schéma qui AWS SCT peuvent être convertis automatiquement ou avec un minimum de modifications. Les objets de code incluent des procédures, des fonctions, des vues, etc.

% de conversion des objets de stockage

Pourcentage d'objets de stockage qui SCT peuvent être convertis automatiquement ou avec un minimum de modifications. Les objets de stockage incluent les tables, les index, les contraintes, etc.

% de conversion des éléments de syntaxe

Pourcentage d'éléments de syntaxe SCT pouvant être convertis automatiquement. Les éléments de syntaxe incluent SELECT FROMDELETE,,, et les JOIN clauses, etc.

Le calcul de la complexité de conversion est basé sur la notion d'éléments d'action. Un élément d'action reflète un type de problème détecté dans le code source que vous devez résoudre manuellement lors de la migration vers une cible particulière. Un élément d'action peut avoir plusieurs occurrences.

Une échelle pondérée identifie le niveau de complexité associé à la réalisation d'une migration. Le chiffre 1 représente le niveau de complexité le plus faible et le chiffre 10 représente le niveau de complexité le plus élevé.