AWS Notes de mise à jour du DMS

Vous trouverez ci-dessous les notes de publication pour les versions actuelles et précédentes de AWS Database Migration Service (AWS DMS).

AWS DMS ne fait pas la différence entre les versions majeures et secondaires lorsque vous activez la mise à niveau automatique des versions pour votre instance de réplication. DMS met automatiquement à niveau la version de l'instance de réplication pendant la période de maintenance si la version est obsolète.

Notez que pour mettre à niveau la version de votre instance de réplication manuellement (à l'aide de l'API ou de la CLI) de la version 3.4.x à la version 3.5.x, vous devez définir le paramètre sur. AllowMajorVersionUpgrade true Pour plus d'informations sur le AllowMajorVersionUpgrade paramètre, consultez ModifyReplicationInstancela documentation de l'API DMS.

Note

La version actuelle du moteur par défaut pour AWS DMS est 3.5.1.

Le tableau suivant indique les dates suivantes pour les versions DMS actives :

Date de sortie de la version
Date après laquelle vous ne pouvez pas créer de nouvelles instances avec la version
Date à laquelle DMS met automatiquement à jour les instances de cette version (date EOL)

Version	Date de publication	Aucune nouvelle date d'instance	Date de fin de vie (EOL)
3.5.3	17 mai 2024	31 août 2025	31 octobre 2025
3.5.2	29 octobre 2023	30 mars 2025	29 avril 2025
3.5.1	30 juin 2023	30 novembre 2024	30 janvier 2025
3.4.7	31 mai 2022	30 juillet 2024	29 août 2024
3.4.6	30 novembre 2021	26 mai 2024	27 juin 2024

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.5.3

Nouvelles fonctionnalités de la version AWS DMS 3.5.3
Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Point de terminaison source PostgreSQL amélioré pour le support de Babelfish	AWS DMS a amélioré son point de terminaison source PostgreSQL pour prendre en charge les types de données Babelfish. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d’une base de données PostgreSQL en tant que source AWS DMS.
Support pour S3 Parquet en tant que source	AWS DMS prend en charge S3 Parquet en tant que source. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'Amazon S3 comme source pour AWS DMS.
Support pour PostgreSQL 16.x	AWS DMS prend en charge la version 16.x de PostgreSQL. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d’une base de données PostgreSQL en tant que source AWS DMS et Utilisation d'une base de données PostgreSQL comme cible pour AWS Database Migration Service.
Débit amélioré pour les migrations à chargement complet d'Oracle vers Amazon Redshift	AWS DMS Le mode Serverless améliore considérablement les performances de débit pour les migrations à charge complète d'Oracle vers Amazon Redshift. Pour plus d’informations, consultez Débit amélioré pour les migrations à chargement complet d'Oracle vers Amazon Redshift.

AWS DMS la version 3.5.3 inclut les problèmes résolus suivants :

Problèmes résolus dans la version 3.5.3 de DMS datée du 17 mai 2024
Problème résolu	Description
Fonction de dérogation à la validation des données	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données en raison duquel DMS ne respectait pas le filtrage des sources lorsqu'une action de règle était définie `override-validation-function` dans les mappages de tables.
Erreurs CDC source MySQL	Correction d'un problème pour MySQL en tant que source en raison duquel la migration du CDC échouait avec le codage UTF16.
Différences entre les classements de validation des données	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données en raison duquel DMS n'appliquait pas correctement le paramètre de `HandleCollationDiff` tâche lorsque le filtrage des colonnes était utilisé.
Tâche de validation des données suspendue.	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données, à cause duquel la tâche DMS se bloquait avec une erreur « `target` is null ».
Échecs de tâches lors de la réplication de PostgreSQL vers PostgreSQL.	Correction d'un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL qui entraînait l'échec d'une tâche DMS lors de l'insertion de données LOB dans la cible lors de la réplication CDC.
Perte de données avec PostgreSQL comme source	Correction d'un problème lié à PostgreSQL en tant que source, à cause duquel des pertes de données se produisaient dans certains scénarios extrêmes.
Erreurs CDC source MySQL 5.5	Correction d'un problème pour MySQL en tant que source en raison duquel la réplication CDC échouait avec MySQL version 5.5.
Problème de table IOT source Oracle.	Correction d'un problème lié à Oracle en tant que source, à cause duquel DMS ne répliquait pas correctement les `UPDATE` instructions pour les tables IOT lorsque la journalisation supplémentaire était activée sur toutes les colonnes.
LOBS source MySQL	Correction d'un problème lié aux migrations de MySQL vers Redshift, à cause duquel la tâche DMS échouait en raison de LOB dépassant la taille maximale autorisée par Redshift.
Problème de validation avec `SkipLobColumns`	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données en raison duquel la tâche DMS échouait `SkipLobColumns = true` lorsqu'une clé primaire se trouvait dans la dernière colonne de la table source.
Ignorer la validation où se trouve la clé unique `null`	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données qui empêchait DMS de sauter correctement les lignes contenant des clés uniques nulles.
Améliorations de la validation des données pour `COLLATE` l'opérateur Oracle.	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité de validation des données en raison duquel la validation échouait en raison d'une erreur de syntaxe dans les versions d'Oracle antérieures à 12.2.
Gestion des erreurs lors du chargement complet	Correction d'un problème lié à PostgreSQL en tant que cible, à cause duquel la tâche se bloquait pendant la phase de chargement complet suite à une erreur de table due à des données non valides.
Revalidation des tâches de validation du CDC uniquement	Amélioration de la fonctionnalité de validation des données pour permettre la revalidation sur une tâche de validation CDC uniquement.
S3 en tant que `CdcMaxBatchInterval Out of Memory` problème cible	Correction d'un problème lié à S3 en tant que cible, à cause duquel la tâche DMS échouait si la condition de mémoire insuffisante était CdcMaxBatchInterval définie.
Pilote source Oracle	Mise à niveau du pilote source DMS Oracle de la version 12.2 à la version 19.18.
Avertissement de troncature LOB avec une source SQL Server	Journalisation améliorée pour SQL Server en tant que source afin d'afficher les avertissements en cas de troncature LOB pendant le CDC.
Améliorations apportées au lecteur binaire Oracle	Le lecteur binaire source Oracle a été amélioré pour prendre en charge les éléments suivants : Plateforme Big Endian Indications DML parallèles avec compression HCC Compressions Oracle avancées avec Golden Gate activé

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.5.2

Nouvelles fonctionnalités de la version AWS DMS 3.5.2
Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Validation des données Redshift	AWS DMS prend désormais en charge la validation des données dans les cibles Redshift.
Prise en charge de Microsoft SQL Server 2022 en tant que source et cible.	AWS DMS prend désormais en charge l'utilisation de Microsoft SQL Server version 2022 comme source et cible.
IBM Db2 LUW en tant que cible	AWS DMS prend désormais en charge IBM Db2 LUW en tant que cible. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct d'IBM Db2 LUW vers IBM Db2 LUW.

AWS DMS la version 3.5.2 inclut les problèmes résolus suivants :

Problèmes résolus dans la version de maintenance de DMS 3.5.2 datée du 29 avril 2024
Problème résolu	Description
Charge complète segmentée cible d'IBM Db2	Ajout de la prise en charge de la charge complète segmentée avec IBM Db2 comme cible.
Amazon Timestream comme paramètre cible	Amélioration de la gestion des paramètres d'horodatage non valides et des opérations de table non prises en charge pour Timestream en tant que cible.
Crash de tâche avec filtre de colonne	Correction d'un problème en raison duquel une tâche se bloquait lors de l'utilisation d'un filtre sur une colonne ajoutée dynamiquement par DMS à l'aide d'une règle de transformation.
Enregistrement des transactions, lecture du fichier d'échange	Ajout de la journalisation pour indiquer quand DMS lit des fichiers d'échange de transactions.
S3 en tant que cible avec `CdcInsertsAndUpdates`	Correction d'un problème lié à S3 en tant que cible, à cause duquel une tâche se bloquait quand elle `CdcInsertsAndUpdates` était `true` et quand elle `PreserveTransactions` était`true`.
Opérateurs négatifs du filtre source	Correction d'un problème à cause duquel l'opérateur de filtre source, lorsqu'il était défini sur un opérateur négatif, se comportait de manière incorrecte si une règle de transformation était définie dans la même colonne.
Ajout de la journalisation lorsque DMS interrompt la lecture depuis la source	Journalisation améliorée pour indiquer quand DMS interrompt temporairement la lecture depuis la source afin d'améliorer les performances.
Filtres de source contenant des caractères échappés	Correction d'un problème lié aux filtres de source : DMS appliquait des caractères échappés aux tables nouvellement créées pendant le CDC.
PostgreSQL en tant que cible, suppressions incorrectement répliquées	Correction d'un problème lié à PostgreSQL en tant que cible : DMS réplique les suppressions sous forme de valeurs nulles.
Améliorations de la journalisation d'Oracle en tant que source	Journalisation améliorée pour Oracle en tant que source afin de supprimer les codes d'erreur superflus.
Enregistrement amélioré des limites de XMLTYPE	Amélioration de la journalisation pour Oracle en tant que source afin de montrer que DMS ne prend pas en charge le mode LOB complet pour le type de `XMLTYPE` données.
Perte de données MySQL	Correction d'un problème lié à MySQL en tant que cible : des métadonnées de colonne corrompues pouvaient provoquer des blocages de tâches ou des pertes de données.
Filtre appliqué à une nouvelle colonne	Correction d'un problème lors du chargement complet à cause duquel DMS ignorait un filtre ajouté à une nouvelle colonne par une règle de transformation.
S3 comme cible : problème de validation	Correction d'un problème lié à S3 en tant que cible, à cause duquel la validation des données échouait lors de la migration de plusieurs tables avec des définitions de partitionnement de validation différentes.
Blocage d'une tâche uniquement sur le CDC	Correction d'un problème pour les tâches uniquement sur le CDC où la tâche se bloquait lorsqu'`TaskRecoveryTableEnabled`elle était exécutée. `true`
Encaissements incompatibles entre MySQL et MariaDB	Correction d'un problème pour les migrations de MySQL vers MariaDB où DMS ne migre pas les tables MySQL v8 avec classement. `tf8mb4_0900_ai_ci`
La tâche se bloque avec `BatchApplyEnabled`	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité Batch Apply qui entraînait l'échec de la tâche dans certaines conditions.
Caractères non UTF-8 dans Amazon DocumentDB	Ajout de la prise en charge des caractères non UTF-8 pour les points de terminaison Amazon DocumentDB.
Batch Apply Task Crash	Correction d'un problème lié à la fonctionnalité Batch Apply qui empêchait la tâche DMS de se bloquer lors de la réplication de transactions importantes.
Gestion de l'annulation des transactions DB2	Correction d'un problème lié à Db2 en tant que source, à cause duquel DMS répliquait un `INSERT` vers la cible, malgré le fait qu'il ait été annulé sur la source.
Validation avec des filtres de source	Correction d'un problème en raison duquel la validation ne respectait pas les filtres de source.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.5.1

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS Database Migration Service (AWS DMS) version 3.5.1.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Prise en charge de PostgreSQL 15.x	AWS DMS la version 3.5.1 prend en charge la version 15.x de PostgreSQL. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de PostgreSQL comme source et Utilisation de PostgreSQL comme cible.
Prise en charge des clusters élastiques Amazon DocumentDB avec des collections fragmentées	AWS DMS la version 3.5.1 prend en charge les clusters élastiques Amazon DocumentDB avec des collections fragmentées. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'Amazon DocumentDB en tant que cible pour AWS Database Migration Service.
Redshift sans serveur en tant que cible	Prise en charge de l’utilisation d’Amazon Redshift sans serveur en tant que point de terminaison cible. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'une base de données Amazon Redshift en tant que cible pour AWS Database Migration Service.
Paramètres de point de terminaison Babelfish	Paramètres de point de terminaison cible PostgreSQL améliorés pour assurer la prise en charge de Babelfish. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'une base de données PostgreSQL comme cible pour AWS Database Migration Service.
Transactions ouvertes de source Oracle	AWS DMS 3.5.1 améliore la méthodologie de gestion des transactions ouvertes lors du démarrage d'une tâche uniquement CDC à partir de la position de départ d'une source Oracle. Pour plus d'informations, consultez `OpenTransactionWindow` dans la section Paramètres du point de terminaison lors de l'utilisation d'Oracle comme source pour AWS DMS.
Amazon Timestream en tant que cible	Support pour l'utilisation d'Amazon Timestream comme point de terminaison cible. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d’Amazon Timestream comme cible pour AWS Database Migration Service.

AWS DMS la version 3.5.1 inclut les problèmes résolus suivants :

Problème résolu	Description
Oracle en tant que source de plus en plus de sessions inactives	Correction d'un problème pour la source Oracle où les tâches réservées au CDC entraînaient une augmentation continue du nombre de sessions inactives, ce qui entraînait l'exception suivante :. `ORA-00020: maximum number of processes exceeded on the source database`
Réplication des modifications de mise à jour dans DocumentDB	Correction d'un problème lié à DocumentDB en tant que cible, à cause duquel les instructions UPDATE n'étaient pas correctement répliquées dans certains scénarios.
Tâche de validation uniquement	Gestion des erreurs améliorée pour que la fonction de validation des données échoue correctement lorsque la validation des données est désactivée pour les tâches de validation uniquement.
Réplication Redshift après la fin de la connexion	Correction d'un problème pour la cible Redshift où la tâche DMS n'essayait pas à nouveau d'appliquer des modifications à la cible lorsque celle-ci avait `ParallelApplyThreads` défini une valeur supérieure à zéro après la fin de la connexion, ce qui entraînait une perte de données.
Réplication de texte en texte moyen MySQL	Correction d'un problème de réplication MySQL vers MySQL de types de données de type texte moyen en mode Lob complet.
La tâche CDC ne se réplique pas avec une rotation du secret	Correction d'un problème lié aux tâches DMS qui `BatchApplyEnabled` définissaient l'`true`endroit où DMS arrêterait de répliquer les données une fois le mot de passe modifié par Secrets Manager.
Problème de segmentation MongoDB/DocumentDB	Correction d'un problème pour la source MongoDB/DocDB où la segmentation de plage ne fonctionnait pas correctement lorsque la colonne de clé primaire contenait une valeur élevée.
Validation des données Oracle pour les valeurs numériques indépendantes	Correction d'un problème pour Oracle Target en raison duquel DMS reconnaissait une valeur de type de données non liées `NUMERIC` comme étant « a » `STRING` lors de la validation des données.
Validation des données SQL Server	Correction d'un problème pour les points de terminaison SQL Server où la validation des données DMS générait une instruction SQL non valide.
Segmentation automatique de MongoDB	Amélioration de la fonctionnalité de partitionnement automatique des données lors de la migration de documents en parallèle depuis MongoDB en tant que source.
Format Apache Parquet d’Amazon S3	Correction d’un problème permettant de visualiser avec Python et Apache Arrow C++ les fichiers Apache Parquet écrits dans S3 en tant que cible.
Gestion des DDL avec PostgreSQL en tant que source	Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : les opérations DDL non prises en charge n’étaient pas correctement ignorées.
Erreur de données PostgreSQL `timestamptz`	Correction d’un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL : l’horodatage avec les données de fuseau horaire n’était pas correctement migré quand l’application par lots était activée pendant la CDC.
Échec de validation d’Oracle vers PostgreSQL	Correction d’un problème lié aux migrations d’Oracle vers PostgreSQL : la validation des données échouait pour le type de données NUMERIC(38,30).
Erreur de type de données étendu Oracle	Correction d’un problème lié à une source Oracle : le type de données varchar étendu était tronqué.
Combinaison d’opérateurs de filtre	Correction d’un problème lié à la fonctionnalité de filtrage des colonnes : l’opérateur de colonne Null ne pouvait pas être combiné avec d’autres types d’opérateurs.
Latence de CDC résultant d’une journalisation excessive.	Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : une journalisation excessive des avertissements du plug-in pglogical provoquait une latence de CDC source.
Gestion de la réplication bidirectionnelle de Create Table DDL	Correction d’un problème lié à la réplication bidirectionnelle de PostgreSQL vers PostgreSQL : la modification Create Table DDL n’était pas correctement répliquée.
Échec de CDC lors de l’utilisation de filtres	Correction d’un problème lié à la fonctionnalité de filtrage : la réplication CDC échouait.
Validation du nom d’hôte de l’autorité de certification pour les points de terminaison Kafka	Amélioration de la fonctionnalité des points de terminaison Kafka en ajoutant l’option permettant de désactiver la validation du nom d’hôte de l’autorité de certification (`SslEndpointIdentificationAlgorithm`).
Validation d’IBM Db2 LUW	Problème résolu : les types de données de date source, d’horodatage et d’heure de DB2 LUW n’étaient pas gérés correctement lors de la validation des données.
Validation S3	Correction d’un problème lié aux migrations de DB2 LUW vers S3 : la fonctionnalité de validation ne gérait pas correctement le type de données timestamp(0).
Échec du redémarrage de la tâche DMS	Correction d'un problème lié à la source PostgreSQL en raison duquel AWS DMS la tâche ne redémarrait pas et ne pouvait pas consommer d'événements relationnels lors de l'utilisation du plugin pglogical.
Validation du type de données HIERARCHY par SQL Server	Correction d’un problème lié à une source SQL Server : la validation du type de données HIERARCHY échouait.
Chaînes SQL Server avec caractères de contrôle	Correction d’un problème lié à une source SQL Server : les chaînes contenant des caractères de contrôle n’étaient pas répliquées correctement.
Redshift avec Secrets Manager	Correction d’un problème lié à une cible Redshift : les tests du point de terminaison échouaient lors de l’utilisation de Secrets Manager.
Incohérence ParallelLoadThreads des paramètres MySQL	Correction d’un problème lié à une cible MySQL : le paramètre `ParallelLoadThreads` n’était pas correctement conservé après la modification des paramètres de tâche.
Erreur liée au mappage des types de données de PostgreSQL vers Oracle	Correction d’un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers Oracle : la tâche échouait lors de la réplication du type de données TEXT vers le type de données VARCHAR2(2000).
Validation des données d’Oracle vers PostgreSQL	Correction d’un problème lié aux migrations d’Oracle vers PostgreSQL : la validation des données signalait des faux positifs lorsque des caractères NULL étaient répliqués sous forme de caractères ESPACE.
Source SQL Server dans la AlwaysOn configuration	Correction d'un problème lié à la AlwaysOn configuration de la source SQL Server, qui entraînait l'échec de la AWS DMS tâche lorsque le nom de la réplique ne correspondait pas exactement au nom du serveur réel.
Échec des tests de point de terminaison dans la source Oracle	Correction d'un problème lié à la source Oracle en raison duquel le test de connexion du point de AWS DMS terminaison échouait en raison de privilèges insuffisants lors de la récupération de l'ID de session Oracle (SID).
La CDC ne sélectionne pas de nouvelles tables	Correction d’un problème lié aux tâches de CDC uniquement : les tables créées sur la source après le démarrage de la tâche n’étaient pas répliquées dans certains cas.
Transactions ouvertes dans Oracle en tant que source	Amélioration la méthodologie de gestion des transactions ouvertes lors du démarrage d’une tâche de CDC uniquement à partir de la position de départ pour une source Oracle.
Problème de données manquantes	Problème résolu : données manquantes lors de la reprise d’une tâche si celle-ci était arrêtée après l’application des modifications mises en cache (option `StopTaskCachedChangesApplied` définie sur true). Ce problème peut se produire rarement si les modifications mises en cache sur le disque de l'instance de AWS DMS réplication AWS DMS persistent en raison d'un volume élevé de modifications sur la source.
Problème de validation des données lié au type de données étendu	Correction d’un problème lié à la validation des données de PostgreSQL vers Oracle : la validation échouait pour les types de données étendus.
Problème de validation des données lors d’un codage de caractères incohérent	Correction d’un problème lié à la validation des données de SQL Server vers PostgreSQL : la validation échouait lorsque le codage des caractères n’était pas cohérent entre la source et la cible.
Problème de validation des données ORA-01455	Problème résolu : une erreur ORA-01455 se produisait au cours de la validation lors du mappage d’un `integer` PostgreSQL sur un `number(10)` Oracle.
Prise en charge de la propriété `IDENTITY` SQL Server	Correction d’un problème lié à la réplication de données de SQL Server vers SQL Server : la migration des colonnes d’identité échouait quand la colonne cible avait la propriété `IDENTITY`.
Problème de jeu de caractères avec les instructions ALTER	Correction d'un problème de réplication MySQL vers MySQL qui AWS DMS changeait le jeu de caractères en UTF16 lors de la migration d'une `ALTER` instruction pendant le CDC.
Prise en charge du type de données spatial de PostgreSQL vers Redshift	Ajout de la prise en charge du type de données `spatial` lors de la migration de PostgreSQL vers Amazon Redshift.
Compression GZIP des fichiers .parquet	Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait de générer des fichiers .parquet avec une compression GZIP avec S3 comme cible.
Migration des sources MongoDB/DocDB	Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait la migration de certaines partitions depuis une source MongoDB.
Problème de statistiques de table	Problème résolu : les statistiques de table n’étaient pas affichées lorsqu’au moins une des tâches de l’instance de réplication contenait plus de 1001 tables.
Table suspendue pour IBM Db2 LUW versions 10.1.0 et antérieures	Correction d’un problème lié à une source DB2 LUW : la migration des tables était suspendue avec l’erreur `TYPESTRINGUNITS is not valid` quand la version de la base de données source était 10.1.0 ou antérieure.
Problème de partitionnement MongoDB	Correction d’un problème lié à MongoDB/DocDB : un ou plusieurs segments de la partition source manquaient.
Problème de partitionnement MongoDB	Correction d'un problème d'échec de la segmentation basée sur une colonne de type NumberLong () en raison d'un bogue de conversion de type.
Problème de partitionnement MongoDB	Performances de segmentation automatique améliorées pour les jeux de données volumineux avec MongoDB en tant que source.
Version de pilote MongoDB	Le pilote MongoDB a été rétrogradé à la version 1.20.0 pour continuer à prendre en charge MongoDB versions 3.6 et antérieures.
Type de données d’horodatage Amazon S3 Apache Parquet	Correction d'un problème pour Amazon S3 Parquet Target. AWS DMS définit désormais le paramètre de format `isAdjustedToUTC` `true` pour qu'il corresponde au comportement des versions précédentes de AWS DMS.
Commande de copie d’Amazon Redshift en tant que cible	Correction d’un problème lié à Amazon Redshift en tant que cible : la commande de copie échouait pour des tables volumineuses lors de la copie de données d’Amazon S3 vers Amazon Redshift.
Types de données de géométrie PostgreSQL	Correction d’un problème lié aux migrations de PostgreSQL vers PostgreSQL : la migration échouait sur des types de données de géométrie volumineuse.
XML d’Oracle vers PostgreSQL	Problème résolu : la migration ajoutait un espace supplémentaire sur le XML lors de la réplication d’Oracle vers PostgreSQL.
Mise à jour du point de contrôle cible dans les moteurs pris en charge	AWS DMS met désormais à jour le point de contrôle cible dans la `awsdms_txn_state` table de la base de données cible.
Enregistrements MongoDB/DocDB envoyés à la mauvaise collection	Correction d’un problème lié à MongoDB/DocDB : les données étaient envoyées à la mauvaise collection cible.
Sélection d'une nouvelle table source Oracle avec paramètre de point de EscapeCharacter terminaison	Correction d'un problème lié à la source Oracle qui ne AWS DMS récupérait de nouvelles tables à répliquer que lorsque la tâche était arrêtée et reprise alors que le paramètre du `EscapeCharacter` point de terminaison était défini.
Point de contrôle de récupération CDC	Incohérence corrigée dans le point de contrôle de récupération CDC observée entre l’entrepôt de données cible et la console AWS DMS .
Tâches de validation CDC uniquement	Correction d’un problème lié aux tâches de validation CDC uniquement : la tâche n’échouait pas, même si toutes les tables de la tâche rencontraient des échecs.
Comportement de la validation en cas de problèmes de connexion source ou cible	Correction d'un problème de validation des données qui AWS DMS entraînait la suspension des tables sur la source ou la cible en cas d'interruption de la connexion.
Faux positifs de validation des données d’Oracle vers PostgreSQL	Correction d'un problème lié à la validation AWS DMS des données entre Oracle et PostgreSQL qui signalait des faux positifs. Ce problème était dû aux différences de représentation des caractères NULL sources sur la cible qui n’étaient pas prises en compte avec des types de données textuels autres que VARCHAR.
Troncation des données d’Oracle vers PostgreSQL	Correction d’un problème avec Oracle en tant que source et PostgreSQL en tant que cible : AWS DMS tronquait les données des colonnes NVARCHAR avec le paramètre Oracle `NLS_NCHAR_CHARACTERSET` défini sur `AL16UTF16`.
Erreur de validation des données	Correction d’un problème lié à la validation des données : une erreur `unable to create where filter clause` était générée lorsque le filtrage de la source et une règle de transformation d’ajout de colonne étaient utilisés.
Gestion des erreurs de cible Redshift	Correction d’un problème lié à Redshift en tant que cible : la gestion des erreurs ne fonctionnait pas comme elle avait été configurée lorsque le paramètre de tâche `ParallelApplyThreads` de la tâche CDC était défini sur une valeur supérieure à zéro.
Échec de communication d’Oracle en tant que source	Correction d’un problème lié à Oracle en tant que source : la tâche restait dans l’état `RUNNING` mais n’était pas en mesure de migrer les données après un échec de communication.
Table CDC suspendue avec filtres de colonnes	Correction d’un problème lié aux tâches Chargement complet + CDC : une table était suspendue pendant la phase CDC lorsque des filtres de colonnes étaient appliqués.
Échec de validation des données de S3 en tant que cible pour des caractères spéciaux	Correction d’un problème lié à la validation des données cibles S3 : la tâche échouait si le nom de la table incluait un caractère spécial autre qu’un trait de soulignement.
Échec du chargement complet et CDC de la source MongoDB	Correction d’un problème lié à MongoDB en tant que source : une tâche Chargement complet + CDC échouait lors de la gestion des événements de cache lors de la migration d’une collection volumineuse.
Problème de mise à niveau avec `BatchApplyEnabled` défini sur true	Problème résolu : dans certains cas, une tâche dont le paramètre de `BatchApplyEnabled` tâche était défini sur true échouait après la migration de AWS DMS la version 3.4.6 vers la version 3.5.1.
AlwaysOn Source SQL Server avec classement distinguant majuscules et minuscules	Correction d'un problème lié à SQL Server AlwaysOn en tant que source en raison duquel une tâche échouait en cas de classement distinguant majuscules et minuscules.
Suspension de tâche source MySQL	Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : une tâche était suspendue au lieu d’échouer lorsque la source n’était pas correctement configurée.
Échec de tâche de chargement complet de source S3	Correction d'un problème lié à S3 en tant que source, à cause duquel une tâche échouait à la reprise après la mise à niveau de AWS DMS la version 3.4.6 ou 3.4.7 vers la version 3.5.1.
Source PostgreSQL avec paramètres CaptureDDL définis sur false	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : les DDL n’étaient pas correctement gérées lorsque le paramètre de point de terminaison `CaptureDDLs` était défini sur false.
Blocage de la tâche source Oracle pendant la reprise	Correction d’un problème lié à Oracle en tant que source : une tâche s’interrompait à sa reprise en raison de données incorrectes dans le nom de colonne.
Échec de la recherche d’objets LOB dans la source MySQL	Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : une recherche d’objets LOB échouait lorsque le paramètre de tâche `ParallelApplyThreads` était défini sur une valeur supérieure à zéro.
Erreur LSN illogique dans la source SQL Server	Correction d'un problème lié à SQL Server en tant que source, à cause duquel une tâche échouait avec une `illogical LSN sequencing state error` erreur après la mise à niveau de AWS DMS la version 3.4.7 vers la version 3.5.1.
Source PostgreSQL avec pglogical	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : une tâche utilisant le plug-in pglogical échouait quand la tâche était arrêtée, qu’une table était supprimée des règles de sélection, que la tâche était reprise et que des modifications étaient apportées à la table supprimée.
Point de contrôle de récupération Aurora MySQL incorrect.	Correction d’un problème lié à Aurora MySQL en tant que source : un point de contrôle de récupération incorrect était enregistré à la suite d’un basculement d’Aurora ou d’un arrêt et d’un redémarrage de la source Aurora.
SQL Server en tant que tâche source se bloque.	Correction d’un problème lié à SQL Server en tant que source : une tâche se bloquait lorsque `SafeguardPolicy` était défini sur `RELY_ON_SQL_SERVER_REPLICATION_AGENT`.
Conversion de type de données incorrecte avec MySQL comme cible	Correction d’un problème lié à MySQL en tant que cible : la réplication CDC échouait en raison d’une conversion de type de données incorrecte lors de la phase batch-apply.
Échec de tâche lorsque CaptureDDL était défini sur false pour PostgreSQL en tant que source.	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : une tâche échouait parce qu’un DDL était traité comme un DML lorsque le paramètre du point de terminaison `CaptureDDLs` était défini sur `false`.
Blocage pour cause de collection MongoDB vide	Correction d’un problème lié à MongoDB en tant que source : la tâche se bloquait en raison d’une collection vide.
Redshift en tant que cible : blocage d’une tâche à chargement complet	Correction d’un problème lié à Redshift en tant que cible : une tâche se bloquait pendant la phase de chargement complet lorsque la table de contrôle des points de contrôle de récupération était activée.
S3 vers S3 : pas de mouvement de données.	Correction d'un problème de réplication S3 vers S3 qui AWS DMS empêchait de répliquer les données si elles n'`bucketFolder`étaient pas spécifiées.
Latence de la CDC avec `GlueCatalogGeneration` défini sur `true`	Correction d’un problème lié à S3 en tant que cible : une latence excessive se produisait lorsque `GlueCatalogGeneration` était défini sur `true`.
Oracle en tant que cible : troncature des données	Correction d'un problème lié à Oracle en tant que cible où les données étaient AWS DMS tronquées dans les colonnes VARCHAR2.
Comportement du caractère générique « _ » dans PostgreSQL	Correction d’’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : le comportement du caractère générique « _ » dans les règles de sélection ne fonctionnait pas comme indiqué.
PostgreSQL en tant que source : problème d’en-tête WAL vide.	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : la tâche échouait en raison d’un en-tête WAL vide reçu de l’emplacement de réplication.
MySQL ou MariaDB en tant que source avec des journaux binaires compressés	Correction d'un problème pour MySQL et MariaDB en tant que sources où aucun message d'erreur approprié n'était émis AWS DMS lors de la détection d'une compression BINLOG.
Validation des données S3 : caractères spéciaux	Amélioration de la validation des données S3 pour gérer les caractères spéciaux dans les colonnes de clés primaires et non primaires.
Redshift en tant que cible : entrées trompeuses dans le journal des tâches	Correction d’un problème lié à Redshift en tant que cible : des entrées trompeuses présentes dans le journal des tâches signalaient l’échec de l’instruction batch-apply sur UPDATES et DELETES.
Blocage de la tâche de migration de SQL Server vers S3	Correction d’un problème lié aux migrations de SQL Server vers S3 : la tâche se bloquait lors de l’application des modifications mises en cache.
Données manquantes sur les erreurs batch-apply	Correction d’un problème lié à la fonctionnalité batch-apply : une erreur dans l’application d’un lot entraînait une absence de données.

AWS Notes de mise à jour de la version bêta de Database Migration Service 3.5.0

Important

AWS DMS 3.5.0 est une version bêta du moteur d'instance de réplication. AWS DMS supporte cette version de la même manière que toutes les versions précédentes. Mais nous vous recommandons de tester la version AWS DMS 3.5.0 bêta avant de l'utiliser à des fins de production.

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.5.0 bêta de AWS Database Migration Service (AWS DMS).

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Voyage dans le temps pour Oracle et Microsoft SQL Server	Vous pouvez désormais utiliser Time Travel dans toutes les AWS régions avec des points de terminaison sources Oracle, Microsoft SQL Server et PostgreSQL compatibles avec le DMS, et des points de terminaison cibles PostgreSQL et MySQL compatibles avec le DMS.
Validation S3	AWS DMS prend désormais en charge la validation des données répliquées dans les points de terminaison cibles Amazon S3. Pour en savoir plus sur la validation des données cibles Amazon S3, consultez Validation des données cibles Amazon S3.
Intégration du catalogue Glue	AWS Glue est un service qui fournit des méthodes simples pour classer les données et consiste en un référentiel de métadonnées appelé AWS Glue Data Catalog. Vous pouvez désormais intégrer un AWS Glue Data Catalog à votre point de terminaison cible Amazon S3 et interroger les données Amazon S3 via d'autres AWS services tels qu'Amazon Athena. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'AWS Glue Data Catalog avec une cible Amazon S3 pour AWS DMS.
Application parallèle pour DocumentDB en tant que cible	L'utilisation de DocumentDB comme cible avec les nouveaux paramètres de `ParallelApply*` tâche permet AWS DMS désormais de prendre en charge un maximum de 5 000 enregistrements par seconde lors de la réplication CDC. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'Amazon DocumentDB en tant que cible pour AWS Database Migration Service.
Journalisation centrée sur le client	Vous pouvez désormais examiner et gérer les journaux des tâches de manière plus efficace avec AWS DMS la version 3.5.0. Pour plus d'informations sur l'affichage et la gestion des journaux des tâches AWS DMS, consultezAffichage et gestion des journaux de tâches AWS DMS.
Mécanisme SASL_PLAIN pour les points de terminaison cibles Kafka	Vous pouvez désormais utiliser l’authentification SASL_PLAIN pour prendre en charge les points de terminaison cibles MSK Kafka.
Réplication des transactions XA dans MySQL	Vous pouvez désormais utiliser les transactions XA sur votre source DMS MySQL. Avant DMS 3.5.0, les modifications DML appliquées dans le cadre des transactions XA n’étaient pas correctement répliquées.
Types de données étendus Oracle	AWS DMS prend désormais en charge la réplication de types de données étendus dans Oracle version 12.2 et supérieures.
Environnement DB2 LUW PureScale	AWS DMS prend désormais en charge la réplication à partir d'un environnement DB2 LUW. PureScale Cette fonctionnalité est prise en charge uniquement à l’aide de l’option Commencer le traitement des modifications à partir de la position de modification de source.
Source SQL Server avec l’option `READ_COMMITTED_SNAPSHOT`	Lorsque vous utilisez une base de données source Microsoft SQL Server dont l'`READ_COMMITTED_SNAPSHOT`option est définie sur`TRUE`, vous pouvez répliquer correctement les modifications DML en définissant l'attribut de connexion force DataRow Lookup.

AWS DMS La version 3.5.0 inclut les problèmes résolus suivants :

Problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.5.0 lancée le 17 mars 2023
Rubrique	Résolution
Oracle : comparaison d’un cas spécial pour une chaîne qui a été convertie à partir du format numérique	Correction d’un problème lié à une source Oracle : les règles de filtrage ne fonctionnaient pas comme prévu pour une colonne numérique lorsqu’une transformation de type de données en chaîne existait pour cette colonne.
Améliorations du groupe de disponibilité SQL Server sur site	Efficacité améliorée de la gestion des connexions avec la source SQL Server dans AlwaysOnla configuration en éliminant les connexions inutiles aux répliques qui ne sont pas utilisées par DMS.
Conversion interne HIERARCHYID de SQL Server	Correction d’un problème lié à une source SQL Server : le type de données HIERARCHYID était répliqué en tant que VARCHAR(250) au lieu de HIERARCHYID vers la cible SQL Server.
Correction de la tâche de déplacement de la cible S3	Problème résolu : le déplacement d’une tâche avec une cible S3 prenait beaucoup de temps, semblait figé ou ne se terminait jamais.
Mécanisme SASL Plain de Kafka	Introduction de la prise en charge de la méthode d’authentification SASL Plain pour le point de terminaison cible MSK Kafka.
Le chargement/l’application en parallèle échoue à cause du paramètre _type avec Opensearch 2.x	Correction d’un problème lié à une cible Opensearch 2.x : le chargement parallèle ou l’application parallèle échouaient en raison de l’absence de prise en charge du paramètre _type.
Prise en charge du filtre de mappage de tables avec opérateurs mixtes	Suppression d’une limitation selon laquelle un seul filtre pouvait être appliqué à une colonne.
Points de terminaison S3, Kinesis et Kafka : migration des colonnes lob basée sur Alter dans la phase CDC	Correction d’un problème lié aux cibles Kinesis, Kafka et S3 : les données des colonnes LOB ajoutées pendant la CDC n’étaient pas répliquées.
Mise à niveau du pilote MongoDB	Le pilote MongoDB a été mis à niveau vers v1.23.2.
Mise à jour du pilote Kafka	Le pilote Kafka a été mis à jour de la version 1.5.3 à la version 1.9.2.
Fonctionnement incorrect d’un paramètre de point de terminaison S3	Correction d’un problème lié à une cible S3 : le paramètre de point de terminaison `AddTrailingPaddingCharacter` ne fonctionnait pas lorsque les données contenaient le caractère spécifié comme séparateur pour la cible S3.
Blocage de la tâche cible Kinesis	Correction d’un problème lié à une cible Kinesis : une tâche s’interrompait quand la valeur PK était vide et que le débogage détaillé était activé.
Décalage d’une position des noms des colonnes des cibles S3	Correction d’un problème lié à une cible S3 : les noms des colonnes étaient décalés d’une position quand `AddColumnName` était défini sur `true` et `TimestampColumnName` était défini sur `""`.
Journalisation améliorée des avertissements de troncation de LOB	Amélioration de la journalisation des avertissements en cas de troncation du LOB pour la source SQL Server afin d’inclure l’instruction select utilisée pour récupérer le LOB.
Ajout d’une erreur fatale pour éviter les interruptions des tâches DMS si le mot de passe TDE est erroné	Introduction d’un message d’erreur significatif et élimination du problème de défaillance de tâche dans les situations où la tâche DMS échouait sans message d’erreur en raison d’un mot de passe TDE incorrect pour Oracle en tant que source.
Autorisation de la migration de la DDL PostgreSQL CTAS (Create Table As Select) pendant la CDC.	Des limitations ont été supprimées qui empêchaient DMS de répliquer les DDL PostgreSQL CTAS (Create Table As Select) pendant la CDC
Correction de la défaillance de la tâche pg_logical lors de la suppression de colonnes d’une table pendant la CDC	Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL avec cible S3 : les colonnes étaient mal alignées sur la cible lorsque la prise en charge des LOB était désactivée et que des LOB étaient présents.
Correction d’une fuite de mémoire dans la gestion des connexions MySQL	Correction d’un problème lié à une source MySQL : la consommation de mémoire des tâches augmentait continuellement.
Paramètre de point de terminaison dans la source Oracle : `ConvertTimestampWithZoneToUTC`	Définissez cet attribut sur `true` pour convertir la valeur d’horodatage des colonnes « TIMESTAMP WITH TIME ZONE » et « TIMESTAMP WITH LOCAL TIME ZONE » au format UTC. Par défaut, la valeur de cet attribut est « false » et les données sont répliquées en utilisant le fuseau horaire de la base de données source.
Source Oracle : `DataTruncationErrorPolicy` défini sur SUSPEND_TABLE ne fonctionne pas	Correction d’un problème lié à une source Oracle avec cible S3 : les tables n’étaient pas suspendues alors que le paramètre de tâche `DataTruncationErrorPolicy` était défini sur SUSPEND_TABLE.
Échec SQL Server sur un schéma long/une table longue lors de la génération de la clause de requête	Correction d’un problème lié à une source SQL Server : une tâche échouait ou ne répondait plus lorsque la règle de sélection contenait une liste de tables séparées par des virgules.
Authentification Secret Manager avec le point de terminaison MongoDB	Correction d’un problème lié aux points de terminaison MongoDB et DocumentDB : l’authentification basée sur le gestionnaire de secrets ne fonctionnait pas.
Troncation par DMS des données pendant la CDC pour une colonne varchar multi-octets quand NLS_NCHAR_CHARACTERSET est défini sur UTF8	Correction d’un problème lié à une source Oracle avec cible Oracle : les données étaient tronquées pour les colonnes VARCHAR multi-octets avec NLS_NCHAR_CHARACTERSET défini sur UTF8.
`filterTransactionsOfUser`ECA pour Oracle LogMiner	Ajout d'un attribut de connexion supplémentaire (ECA) `filterTransactionsOfUser` pour permettre à DMS d'ignorer les transactions d'un utilisateur spécifié lors de la réplication depuis Oracle à l'aide de. LogMiner
Erreur récupérable de paramètre SQL Server quand un numéro LSN est absent de la sauvegarde	Correction d’un problème lié à SQL Server : une tâche n’échouait pas en cas d’absence de numéro LSN.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.4.7

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.4.7 AWS de Database Migration Service (AWS DMS).

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Prise en charge de Babelfish en tant que cible	AWS DMS prend désormais Babelfish en tant que cible. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais migrer des données en direct depuis n'importe quelle source AWS DMS prise en charge vers un Babelfish, avec un minimum de temps d'arrêt. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de Babelfish en tant que cible pour AWS Database Migration Service.
Prise en charge des bases de données IBM Db2 z/OS en tant que source pour le chargement complet uniquement	AWS DMS prend désormais en charge les bases de données IBM Db2 z/OS en tant que source. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis les mainframes DB2 vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour plus d’informations, consultez Utilisation de bases de données IBM Db2 for z/OS en tant que source pour AWS DMS.
Prise en charge des réplicas de lecture SQL Server en tant que source	AWS DMS prend désormais en charge la réplication en lecture de SQL Server en tant que source. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis SQL Server Read Replica vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour plus d’informations, consultez Utilisation d'une base de données Microsoft SQL Server comme source pour AWS DMS.
Support aux EventBridge événements DMS	AWS DMS prend en charge la gestion des abonnements aux événements à EventBridge l'aide d'événements DMS. Pour plus d’informations, consultez Utilisation des événements et des notifications Amazon EventBridge dans AWS Database Migration Service.
Prise en charge des points de terminaison sources et cibles de VPC	AWS DMS prend désormais en charge les points de terminaison Amazon Virtual Private Cloud (VPC) en tant que sources et cibles. AWS DMS peuvent désormais se connecter à n'importe quel AWS service doté de points de terminaison VPC lorsque des routes explicitement définies vers les services sont définies dans leur VPC. AWS DMS Note Les mises à niveau vers AWS DMS les versions 3.4.7 et supérieures nécessitent que vous configuriez d'abord AWS DMS pour utiliser des points de terminaison VPC ou pour utiliser des routes publiques. Cette exigence s'applique aux points de terminaison source et cible pour Amazon S3, Amazon Kinesis Data Streams AWS Secrets Manager, Amazon DynamoDB, Amazon Redshift et Amazon Service. OpenSearch Pour plus d’informations, consultez Configuration de points de terminaison de VPC en tant que points de terminaison sources et cibles AWS DMS.
Nouvelle version de PostgreSQL	PostgreSQL version 14.x est désormais pris en charge en tant que source et en tant que cible.
Prise en charge d’Aurora sans serveur v2 en tant que cible	AWS DMS prend désormais en charge Aurora Serverless v2 en tant que cible. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct vers Aurora Serverless v2. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données.
Nouvelles versions d’IBM Db2 pour LUW	AWS DMS prend désormais en charge les versions 11.5.6 et 11.5.7 d'IBM Db2 for LUW en tant que source. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct à partir des dernières versions d'IBM DB2 for LUW. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données.

AWS DMS La version 3.4.7 inclut les comportements nouveaux ou modifiés suivants et les problèmes résolus suivants :

Vous pouvez désormais utiliser un format de date issu de la définition de table pour analyser une chaîne de données en un objet de date lorsque vous utilisez Amazon S3 en tant que source.
De nouveaux compteurs de statistiques de tables sont désormais disponibles : AppliedInserts, AppliedDdls, AppliedDeletes et AppliedUpdates.
Vous pouvez désormais choisir le type de mappage par défaut lorsque vous l'utilisez OpenSearch comme cible.
Le nouveau paramètre de point de terminaison TrimSpaceInChar pour les sources Oracle, PostgreSQL et SQLServer vous permet de spécifier s’il convient de découper les données sur les types de données CHAR et NCHAR.
Le nouveau paramètre de point de terminaison ExpectedBucketOwner pour Amazon S3 empêche toute tricherie lors de l’utilisation de S3 en tant que source ou cible.
Pour RDS SQL Server, Azure SQL Server et SQL Server autogéré, DMS fournit désormais une configuration automatique de MS-CDC sur toutes les tables sélectionnées pour une tâche de migration avec ou sans CLÉ PRIMAIRE, ou avec un index unique tenant compte de la priorité d’activation de la réplication Microsoft sur les tables SQL Server autogérées avec CLÉ PRIMAIRE.
Ajout de la prise en charge de la réplication des opérations DDL de partition et de sous-partition Oracle lors des migrations Oracle homogènes.
Problème résolu : une tâche de validation de données s’interrompait avec une clé primaire composite lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source et cible.
Correction d’un problème lié à la conversion correcte d’un type de caractères variable en booléen alors que la colonne cible était précédemment créée en tant que booléen lors de l’utilisation de Redshift en tant que cible.
PCorrection d’un problème qui provoquait la troncation des données pour les types de données varchar migrés en varchar(255) en raison d’un problème ODBC connu lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que cible.
Problème résolu : l’indicateur parallèle pour l’opération DELETE n’était pas respecté avec BatchApplyEnabled défini sur true et BatchApplyPreserveTransaction défini sur false lors de l’utilisation d’Oracle en tant que cible.
Le nouveau paramètre de point de terminaison AddTrailingPaddingCharacter d’Amazon S3 ajoute un remplissage aux données de chaîne lors de l’utilisation de S3 en tant que cible.
Le nouveau paramètre de tâche max_statement_timeout_seconds prolonge le délai d’expiration par défaut des requêtes de point de terminaison. Ce paramètre est actuellement utilisé par les requêtes de métadonnées de point de terminaison MySQL.
Lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que cible, un problème a été résolu : une tâche de CDC n’utilisait pas correctement les paramètres de la tâche de gestion des erreurs.
Problème résolu : DMS ne pouvait pas identifier correctement le mode Redis pour une instance Redis Enterprise.
La prise en charge de l’attribut de connexion supplémentaire (ECA) includeOpForFullLoad a été étendue pour le format Parquet cible S3.
Introduction d’un nouveau paramètre de point de terminaison PostgreSQL migrateBooleanAsBoolean. Lorsque ce paramètre est défini sur true pour une migration de PostgreSQL vers Redshift, un booléen sera migré comme varchar(1). Lorsqu’il est défini sur false, un booléen est migré comme varchar(15), ce qui est le comportement par défaut.
Lors de l’utilisation d’une source SQL Server, un problème de migration lié au type de données datetime a été résolu. Cette correction résout le problème de l’insertion de Null lorsque la précision est exprimée en millisecondes.
Pour une source PostgreSQL avec PGLOGICAL, un problème de migration a été résolu lors de l’utilisation de pglogical et de la suppression d’un champ de la table source pendant la phase CDC : la valeur après le champ supprimé n’était pas migrée vers la table cible.
Correction d’un problème lié à la migration de SQL Server Loopback : la réplication bidirectionnelle obtenait des enregistrements répétés.
Ajout d’un nouvel attribut ECA mapBooleanAsBoolean pour PostgreSQL en tant que source. À l'aide de cet attribut de connexion supplémentaire, vous pouvez remplacer le mappage de type de données par défaut d'un booléen PostgressQL vers un type de données booléen. RedShift
Correction d’un problème lié à la migration lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source : ALTER DECIMAL/NUMERIC SCALE ne se répliquait pas sur les cibles.
Correction d’un problème de connexion avec SQL Server 2005.
Depuis le 17 octobre 2022, DMS 3.4.7 prend désormais en charge les classes d’instances Amazon EC2 de génération 6 pour les instances de réplication.
Depuis le 25 novembre 2022, avec DMS 3.4.7, vous pouvez convertir des schémas de base de données et des objets de code en utilisant la conversion de schéma DMS, et découvrir les bases de données de votre environnement réseau qui sont de bons candidats à la migration en utilisant DMS Fleet Advisor.
À compter du 25 novembre 2022, DMS Studio est retiré.
Depuis le 31 janvier 2023, la conversion de schéma DMS prend en charge Aurora MySQL et Aurora PostgreSQL en tant que fournisseur de données cible.
Depuis le 6 mars 2023, vous pouvez générer des recommandations cibles de taille adaptée pour vos bases de données sources avec DMS Fleet Advisor.
Depuis le 6 mars 2023, AWS DMS prend en charge la politique AWS gérée qui permet de publier des points de données métriques sur Amazon CloudWatch.

Problèmes résolus dans la publication de maintenance de DMS 3.4.7 datée du 5 mai 2023
Rubrique	Résolution
Échec des tâches pour une source PostgreSQL	Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : les tâches échouaient en cas de dépassement du nombre maximal d’opérations DDL autorisées dans un même événement.
Faux positifs de validation des données d’une source PostgreSQL	Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL avec cible Oracle : une conversion incorrecte du champ d’horodatage entraînait des erreurs de validation des données de faux positifs.
Gestion des erreurs d’une source MySQL	Correction d’un problème lié à une source MySQL : la tâche DMS n’échouait pas lorsque le prochain journal BIN n’était pas disponible.
Journalisation de ROTATE_EVENT d’une source MySQL	Journalisation améliorée pour une source MySQL liée à ROTATE_EVENT : le nom du journal BIN en cours de lecture a été inclus.
Problème de délai de validation des données	Correction d’un problème lié à la fonctionnalité de validation des données : le paramètre de point de terminaison `executeTimeout` n’était pas respecté pour les requêtes liées à la validation des données.
Problème de chargement complet parallèle d’une cible PostgreSQL	Correction d’un problème lié à une cible PostgreSQL : le chargement complet segmenté (parallèle) échouait en raison d’une erreur de type « connexion interrompue ».
Problème de déplacement de tâches DMS	Correction d’un problème lié à une cible S3 : une opération de déplacement de tâches DMS prenait beaucoup de temps ou ne se terminait jamais.
Problème d’enregistrement dupliqué d’une source PostgreSQL	Correction d’un problème lié à une source PostgreSQL : une tâche DMS générait des erreurs liées à des doublons sur la cible après l’arrêt et la reprise d’une tâche.
Faux positifs de validation des données d’une cible Oracle	Correction d’un problème lié à une cible Oracle : la validation des données signalait des erreurs de faux positifs dues à une réplication incorrecte du fuseau horaire pour les champs d’horodatage.

Problèmes résolus dans la publication de maintenance de DMS 3.4.7 datée du 22 février 2023
Rubrique	Résolution
Réplicas de groupe de disponibilité SQL Server en tant que source	Ajout de la prise en charge de la source SQL Server dans les AlwaysOnconfigurations où le port TCP de l'écouteur était différent du port TCP de réplique.
Perte de données avec Amazon Redshift en tant que cible	Correction d’un problème lié à une cible Redshift : dans de rares cas, un redémarrage inattendu de Redshift pouvait entraîner des données manquantes sur la cible.
Prise en charge de la protection de la source SQL Server	Correction d’un problème lié à une source SQL Server : la tâche DMS pouvait échouer avec une erreur indiquant l’impossibilité de lire les sauvegardes du journal des transactions lorsque le paramètre de point de terminaison `"SafeguardPolicy": "EXCLUSIVE_AUTOMATIC_TRUNCATION"` était spécifié.
Échec de la tâche de validation des données pour Oracle en tant que source	Correction d’un problème lié à une source Oracle : la tâche DMS pouvait échouer lors de la validation des données en raison de valeurs de clé primaire mal identifiées.
Problème de données d’image avec Kinesis	Correction d’un problème lié aux cibles de streaming (Kinesis, Kafka) : le paramètre de tâche `"EnableBeforeImage"` fonctionnait uniquement pour les types de données de caractère.
Fichiers journaux de voyage dans le temps	Correction d’un problème lié à la fonctionnalité Voyage dans le temps : DMS créait des fichiers journaux de voyage dans le temps de zéro octet lorsque la source était inactive.

Problèmes résolus dans la publication de maintenance de DMS 3.4.7 datée du 16 décembre 2022
Rubrique	Résolution
BatchApplyActivé	Correction d'un problème de journalisation excessive lorsque le BatchApplyEnabled paramètre est défini sur True.
Nouveau paramètre de point de terminaison MongoDB : délai d'expiration FullLoad NoCursor	Le paramètre du point de terminaison MongoDB FullLoadNoCursorTimeout indique NoCursorTimeout le curseur de chargement complet. NoCursorTimeout est un paramètre de connexion MongoDB qui empêche le serveur de fermer le curseur en cas d'inactivité.
MongoDB : fonction de filtre pour la segmentation sur une seule colonne	La nouvelle fonction de filtre améliore les performances de migration des bases de données MongoDB en utilisant une seule colonne pour la segmentation.
De MongoDB à Redshift	Lors de la migration de MongoDB vers Redshift, si la collection MongoDB contient des données de type binaire, un problème a été résolu : DMS ne créait pas la table cible sur Redshift.
Nouvel attribut de connexion MongoDB SocketTimeout MS	Le nouvel attribut de connexion supplémentaire MongoDB SocketTimeout MS configure le délai de connexion pour les clients MongoDB en millisecondes. Si la valeur est inférieure ou égale à zéro, la valeur par défaut du client MongoDB est utilisée.
Correction d’un problème à l’origine du blocage d’une tâche Amazon Kinesis	Lors de la migration vers Amazon Kinesis Data Streams en tant que cible, un problème a été résolu avec la gestion des valeurs null en l’absence de clé primaire dans la table.
Prise en charge de la validation des données Oracle NULL PK/UK	Une limitation a été supprimée en raison de laquelle la validation des données des valeurs NULL PK/UK n’était pas prise en charge.
D’Oracle à Amazon S3	Lors de la migration d’Oracle vers Amazon S3, un problème a été résolu : certains enregistrements étaient migrés de façon incorrecte en tant que valeurs NULL.
Oracle Standby	Lors de l’utilisation d’Oracle Standby en tant que source, la possibilité pour DMS de gérer les transactions ouvertes a été ajoutée.
Migration d’Oracle vers Oracle avec le type de données spatiales SDO_GEOMETRY	Lors de la migration d’Oracle vers Oracle, un problème a été résolu : la tâche échouait si la table avait une colonne SDO_GEOMERY présente dans le DDL.
Oracle en tant que source	Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source, un problème a été résolu : DMS ignorait parfois un numéro de séquence de journal redo Oracle.
Oracle en tant que source : journaux redo en ligne/d’archivage manquants	Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source, un problème a été résolu qui empêchait la tâche DMS d’échouer si des journaux d’archivage étaient manquants.
Problème corrigé : DMS ignorait parfois un journal redo Oracle Standby	Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source, un problème a été résolu : DMS ignorait parfois un numéro de séquence de journal redo Oracle.
Problème corrigé : non-réplication des types de données spatiales d’Oracle vers Oracle pendant la CDC	Lors de la réplication d’Oracle vers Oracle, un problème a été résolu : les types de données spatiales n’étaient pas répliqués pendant la CDC.
Oracle en tant que cible	Lors de l’utilisation d’Oracle en tant que cible, un problème a été résolu : l’application cible échouait avec l’erreur ORA-01747.
Amazon S3 : perte de données corrigée lors du rechargement de table	Lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible, un problème a été résolu : une opération de rechargement de table ne générait pas de fichiers CDC.
Problème corrigé : initialisation du contexte SQL Server AlwaysOn en cas d’utilisation du serveur principal en tant que source	Lors de l'utilisation de SQL Server Always On comme source, résolution d'un problème qui empêchait d'initialiser les groupes de disponibilité (AG) si la source est principale et si elle AlwaysOnSharedSyncedBackupIsEnabled est définie sur true.
Mise à jour du paramètre de point de terminaison SQL Server	Lorsqu'un point de terminaison source est le groupe de disponibilité SQL Server Always On et qu'il s'agit d'une réplique secondaire, le problème selon lequel la tâche de réplication échouait AlwaysOnSharedSynchedBackupsIsEnabled s'il était défini sur True a été résolu.
PostgreSQL en tant que source	Correction d'un problème en raison duquel le CDC ne parvenait pas à migrer les opérations de suppression/mise à jour sur la source PostgreSQL, introduit dans la version 3.4.7 pour prendre en charge le booléen. mapBooleanAs

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.4.6

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.4.6 AWS de Database Migration Service (AWS DMS).

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
AWS DMS Voyage dans le temps	AWS DMS introduit Time Travel, une fonctionnalité qui offre aux clients une flexibilité dans leurs capacités de journalisation et améliore leur expérience de dépannage. Avec Time Travel, vous pouvez stocker et chiffrer les AWS DMS journaux à l'aide d'Amazon S3, et les consulter, les télécharger et les masquer dans un certain laps de temps.
Prise en charge de Microsoft Azure SQL Managed Instance en tant que source	AWS DMS prend désormais en charge l'instance Microsoft Azure SQL Managed Instance en tant que source. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis une instance gérée Microsoft Azure SQL vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données.
Prise en charge de Google Cloud SQL pour MySQL en tant que source	AWS DMS prend désormais en charge Google Cloud SQL pour MySQL en tant que source. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais effectuer des migrations en direct depuis Google Cloud SQL pour MySQL vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge. Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles prises en charge, consultezCibles pour la migration des données.
Prise en charge du chargement parallèle pour les données partitionnées vers S3	AWS DMS prend désormais en charge le chargement parallèle des données partitionnées vers Amazon S3, ce qui améliore les temps de chargement pour la migration des données partitionnées depuis les données sources des moteurs de base de données compatibles vers Amazon S3. Cette fonctionnalité crée des sous-dossiers Amazon S3 pour chaque partition de la table dans la source de base de données, ce qui permet à AWS DMS d’exécuter des processus parallèles pour remplir chaque sous-dossier.
Prise en charge de plusieurs rubriques cibles Apache Kafka en une seule tâche	AWS DMS prend désormais en charge les cibles multithématiques d'Apache Kafka avec une seule tâche. Avec AWS DMS, vous pouvez désormais répliquer plusieurs schémas d’une même base de données vers différentes rubriques cibles Apache Kafka en utilisant la même tâche. Cela élimine la nécessité de créer plusieurs tâches distinctes dans le cas où de nombreuses tables de la même base de données source doivent être migrées vers différentes rubriques cibles Kafka.

Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.4.6 sont les suivants :

Problème résolu : les colonnes des instructions UPDATE étaient remplies avec des colonnes incorrectes si la colonne de clé primaire n’était pas la première colonne lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible au format CSV.
Correction d'un problème à cause duquel AWS DMS des tâches pouvaient se bloquer lors de l'utilisation du plugin pglogical avec des NULL valeurs dans des BYTEA colonnes en mode LOB limité lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches pouvaient se bloquer lorsqu'un grand nombre de tables sources étaient supprimées lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
Le partitionnement de dossier basé sur la date Amazon S3 a été amélioré en introduisant un nouveau paramètre Amazon S3 DatePartitionTimezone permettant le partitionnement à des dates non-UTC.
Prise en charge du mappage entre le type de données TIMESTAMP WITH TIME ZONE des sources et TIMESTAMPTZ lors de l’utilisation de Redshift en tant que cible
Les performances de la CDC ont été améliorées pour les tâches sans règles de sélection de caractères génériques lors de l’utilisation de MongoDB ou d’Amazon DocumentDB en tant que source.
Problème résolu : les noms de schéma avec un caractère générique de trait de soulignement et une longueur inférieure à 8 n’étaient pas capturés par les tâches AWS DMS lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
Correction d'un problème à cause duquel les AWS DMS instances manquaient de mémoire lorsque le volume de données était important lorsqu'elles utilisaient OpenSearch Service comme cible.
Les performances de validation des données ont été améliorées en prenant en charge les tâches de validation de chargement complet uniquement.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne reprenaient pas après un basculement forcé lors de l'utilisation de Sybase comme source.
Correction d'un problème en raison duquel un avertissement était AWS DMS envoyé Invalid BC timestamp was encountered in column incorrectement.

Les problèmes résolus dans la publication de maintenance de DMS 3.4.6 incluent les suivants :

Problème résolu : une tâche s’interrompait quand le mode d’application en bloc était activé lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source et cible.
Problème résolu qui empêchait une tâche de chargement complet d’utiliser correctement le paramètre de point de terminaison ExecuteTimeout avec PostgreSQL en tant que source.
Correction d’un problème lié à la migration des colonnes de type de données Array lorsque la tâche est définie sur le mode LOB limité tout en utilisant PostgreSQL en tant que source.
Correction d’un problème lié à la migration des horodatages avec le fuseau horaire avant le 01/01/1970 lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
Problème résolu : DMS traitait une chaîne vide comme une valeur Null au cours de la réplication lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source et cible.
Correction d’un problème lié au respect des paramètres de point de terminaison de délai de lecture et d’écriture de session lors de l’utilisation d’une source/cible MySQL.
Problème résolu : une tâche DMS CDC téléchargeait des fichiers associés au chargement complet lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que source.
Correction d’un problème de blocage de journalisation lorsque CdcInsertsAndUpdates et PreserveTransactions étaient définis sur true lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible.
Correction d'un problème en raison duquel une tâche se bloquait lorsque la ParallelApply fonctionnalité* était activée, mais que certaines tables ne disposaient pas de clé primaire par défaut lors de l'utilisation d'Amazon Kinesis Data Streams comme source.
Correction d'un problème en raison duquel aucune erreur n'était indiquée pour une erreur StreamArn lors de l'utilisation d'Amazon Kinesis Data Streams comme source.
Correction d'un problème à cause duquel une valeur de clé primaire sous forme de chaîne vide provoquait le blocage d'une tâche lorsqu'elle OpenSearch était utilisée comme cible.
Problème résolu : trop d’espace disque était utilisé pour la validation des données.

Problèmes résolus dans la publication de maintenance de DMS 3.4.6 datée du 13 décembre 2022
Rubrique	Résolution
Pilote ODBC SAP ASE	Correction d’un problème lié à SAP ASE en tant que source afin que le pilote ODBC puisse prendre en charge les jeux de caractères.
Bogue de clé primaire de type datetime de Sqlserver pour la recherche d’objets LOB	Correction d’un problème lié à SQL Server en tant que source : la recherche d’objets LOB ne fonctionnait pas correctement pour une clé primaire de type datetime, avec une précision en millisecondes.
De SQL Server vers Redshift : « datetimeoffset » mappé sur « timestamptz »	Pour les migrations de SQL Server vers Redshift, le mappage a été amélioré afin que le format « datetimeoffset » de SQL Server soit mappé vers le format « timestamptz » de Redshift.
Validation des données : SkipLobColumns c'est vrai	Correction d'un problème en raison duquel la tâche DMS se bloque lorsque la valeur SkipLobColumns est True, qu'un LOB figure sur la source, que la clé primaire se trouve dans la dernière colonne et qu'une différence de données est détectée par validation.
Validation des données avec MySQL en tant que source	Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source avec la validation des données activée : un blocage de tâche DMS se produisait lors de l’utilisation d’une table contenant une clé unique composite contenant des valeurs null.
MySQL en tant que source	Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : une table était suspendue avec une erreur de dépassement de capacité lorsque les colonnes étaient modifiées pour augmenter la précision.
Mise à niveau du pilote ODBC MySQL vers la version 8.0.23	Correction d’un problème lié à MySQL en tant que source : le classement « utf8mb4_0900_bin » était incompatible avec le pilote MySQL utilisé par DMS.
MySQL : prise en charge des modifications de DDL pour les tables partitionnées	Introduction d'un nouveau paramètre de point de terminaison MySQL permettant skipTableSuspension ForPartitionDdl à l'utilisateur d'ignorer la suspension des tables en cas de modification du DDL de partition pendant le CDC, de sorte que DMS peut désormais prendre en charge les modifications DDL pour les tables MySQL partitionnées.
Migration de MongoDB vers Redshift	Correction d’un problème lié aux migrations de MongoDB vers Redshift : DMS ne parvenait pas à créer la table cible sur Redshift si la collection MongoDB contenait des données de type binaire.
Cible Redshift : erreur de segmentation de voyage dans le temps pour l’application en bloc	Correction d'un problème lié à Redshift en tant que cible, à cause duquel la tâche DMS se bloquait alors qu'elle était définie sur true. BatchApplyEnabled
Redshift en tant que cible	Correction d’un problème lié à Redshift en tant que cible : lorsque le chargement parallèle était défini sur type=partitions-auto, les segments parallèles écrivaient des fichiers CSV en bloc dans le même répertoire de table et interféraient les uns avec les autres.
Redshift en tant que cible	Correction d’un problème lié à Redshift en tant que cible : pendant la CDC, la colonne cible était de type booléen alors que la source était de type character varying.
Redshift en tant que cible	Le journal des tâches a été amélioré pour identifier une modification de DDL qui ne peut pas être répliquée vers Redshift en tant que cible.
Validation de données avec PostgreSQL	Correction d’un problème lié à la validation avec PostgreSQL : la validation échouait lorsque des types de données booléens étaient présents.
PostgreSQL en tant que source	Correction d'un problème lié à PostgreSQL en tant que source, de sorte que le chargement complet utilisait le champ dans Attributs ExecuteTimeout de connexion supplémentaires.
PostgreSQL en tant que source	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source, afin qu’une tâche échoue si elle lit des LSN supérieurs au LSN de reprise de la tâche demandée de plus de 60 minutes pour indiquer l’existence d’un problème lié à l’emplacement de réplication utilisé.
PostgreSQL en tant que source : timestamptz avant le 01/01/1970	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : les données timestamptz avant le 01/01/1970 n’étaient pas migrées correctement pendant la CDC.
PostgreSQL en tant que source	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : DMS tronquait des valeurs de type character varying pendant la CDC.
PostgreSQL en tant que source : reprise de la tâche arrêtée	Correction d’un problème lié à PostgreSQL en tant que source : une ou plusieurs transactions étaient manquantes pendant la CDC lors de la reprise d’une tâche précédemment arrêtée.
Amazon S3 en tant que cible	Correction d'un problème lié à S3 en tant que cible, à cause duquel l'en-tête du fichier CSV obtenu était décalé d'une colonne lorsqu' AddColumnName il était vrai et qu' TimestampColumnName il était « ».
Amazon S3 en tant que source : comportement d’utilisation de la mémoire pendant la phase de chargement complet de la tâche	Correction d’un problème lié à S3 en tant que source : une tâche DMS dans le cadre du chargement complet ne libérait la mémoire utilisée qu’après le chargement de la table entière dans la base de données cible.
Amazon S3 en tant que cible : opération de rechargement de table	Correction d’un problème lié à S3 en tant que cible : une opération de rechargement de table ne générait pas les fichiers CDC.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.4.5

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans la version 3.4.5 AWS de Database Migration Service (AWS DMS).

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Prise en charge de Redis en tant que cible	AWS DMS prend désormais en charge Redis en tant que cible. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais migrer des données en direct depuis n'importe quelle source AWS DMS prise en charge vers un magasin de données Redis, avec un temps d'arrêt minimal. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles, consultezCibles pour la migration des données.
Prise en charge de MongoDB 4.2 et 4.4 en tant que sources	AWS DMS supporte désormais MongoDB 4.2 et 4.4 en tant que sources. Vous pouvez désormais migrer les données des clusters MongoDB 4.2 et 4.4 vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge, y compris Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB), avec un temps d'arrêt minimal. AWS DMS Pour plus d'informations sur AWS DMS les sources, consultezSources pour la migration des données.
Prise en charge de plusieurs bases de données utilisant MongoDB en tant que source	AWS DMS prend désormais en charge la migration de plusieurs bases de données en une seule tâche en utilisant MongoDB comme source. En utilisant AWS DMS, vous pouvez désormais regrouper plusieurs bases de données d'un cluster MongoDB et les migrer à l'aide d'une seule tâche de migration de base de données. Vous pouvez migrer vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge, y compris Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB), avec un temps d'arrêt minimal.
Prise en charge de la segmentation automatique avec MongoDB ou Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) en tant que source	AWS DMS prend désormais en charge la segmentation automatique en utilisant MongoDB ou Amazon DocumentDB comme source. À l'aide de AWS DMS, vous pouvez configurer des tâches de migration de base de données pour segmenter automatiquement la collection d'un cluster MongoDB ou DocumentDB. Vous pouvez ensuite migrer les segments en parallèle vers n'importe quelle cible AWS DMS prise en charge, y compris Amazon DocumentDB, avec un temps d'arrêt minimal.
Amélioration des performances de chargement complet Amazon Redshift	AWS DMS prend désormais en charge l'utilisation de threads parallèles lors de l'utilisation d'Amazon Redshift comme cible pendant le chargement complet. En tirant parti des paramètres des tâches à chargement complet multithread, vous pouvez améliorer les performances de votre migration initiale depuis n'importe quelle source AWS DMS prise en charge vers Amazon Redshift. Pour plus d'informations sur AWS DMS les cibles, consultezCibles pour la migration des données.

Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.4.5 sont les suivants :

Problème résolu : les données pouvaient être manquantes ou dupliquées après reprise, lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source avec un taux élevé de simultanéité des transactions.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient avec l’erreur Could not find relation id … lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source, avec le plug-in pglogical activé.
Problème résolu : les colonnes VARCHAR n’étaient pas répliquées correctement lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source et d’Oracle en tant que cible.
Problème résolu : les opérations de suppression n’étaient pas correctement capturées quand la clé primaire n’était pas la première colonne de la définition de table, lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données omettaient les mises à jour des objets LOB dans un paramètre de métadonnées spécial lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
Problème résolu : les colonnes TIMESTAMP étaient traitées comme DATETIME en mode LOB complet lors de l’utilisation de MySQL version 8 en tant que source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient lors de l’analyse d’enregistrements NULL DATETIME lors de l’utilisation de MySQL 5.6.4 ou version ultérieure en tant que source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données se bloquaient après avoir rencontré une erreur Thread is exiting lors de l’utilisation d’Amazon Redshift en tant que cible avec une application parallèle.
Problème résolu : une perte de données était possible quand les tâches de migration de base de données se déconnectaient d’un point de terminaison cible Amazon Redshift lors de l’application par lots de la CDC.
Amélioration des performances de chargement complet en appelant ACCEPTINVCHARS lors de l’utilisation d’Amazon Redshift en tant que cible.
Correction d'un problème en raison duquel les enregistrements dupliqués étaient répliqués lors du passage du mode one-by-one au mode d'application parallèle en utilisant Amazon Redshift comme cible.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données ne transféraient pas la propriété des objets Amazon S3 au propriétaire de compartiment avec cannedAclForObjects=bucket_owner_full_control lors de l’utilisation d’Amazon S3 en tant que cible.
Amélioré AWS DMS grâce à la prise en charge de plusieurs destinations d'archivage avec ECA additionalArchivedLogDestId lors de l'utilisation d'Oracle comme source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient avec l’erreur OCI_INVALID_HANDLE lors de la mise à jour d’une colonne LOB en mode LOB complet.
Problème résolu : les colonnes NVARCHAR2 n’étaient pas migrées correctement pendant la CDC lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Amélioré AWS DMS par l'activation SafeguardPolicy lors de l'utilisation de RDS pour SQL Server en tant que source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données signalaient une erreur sur rdsadmin lors de l’utilisation d’une source SQL Server autre que RDS.
Problème résolu : la validation des données échouait avec l’UUID comme clé primaire dans un paramètre de partition lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source.
Problème résolu : les tâches de chargement complet + CDC pouvaient échouer si le LSN requis était introuvable dans le journal de base de données lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
Amélioré AWS DMS grâce à la prise en charge des horodatages CDC personnalisés lors de l'utilisation de MongoDB comme source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données se bloquaient en s’arrêtant lors de l’utilisation de MongoDB en tant que source et en cas d’erreurs du pilote MongoDB sur endSessions.
Correction d'un problème qui empêchait AWS DMS de mettre à jour les champs non principaux lors de l'utilisation de DynamoDB comme cible
Problème résolu : la validation des données signalait des incohérences de faux positifs sur les colonnes CLOB et NCLOB.
Problème résolu : la validation des données échouait sur les enregistrements contenant uniquement des espaces lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données s’interrompaient lors de la troncation d’une table partitionnée.
Problème résolu : les tâches de migration de base de données échouaient lors de la création de la table de contrôle awsdms_apply_exceptions.
Prise en charge étendue du plug-in d’authentification caching_sha2_password lors de l’utilisation de MySQL version 8.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.4.4

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.4.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Prise en charge du chiffrement TLS et de l’authentification TLS ou SASL en utilisant Kafka en tant que cible	AWS DMS prend désormais en charge le chiffrement TLS et l'authentification TLS ou SASL en utilisant Amazon MSK et le cluster Kafka sur site comme cible. Pour plus d’informations sur l’utilisation du chiffrement et de l’authentification pour les points de terminaison Kafka, consultez Connexion à Kafka à l’aide du protocole TLS (Transport Layer Security).

Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.4.4 sont les suivants :

Amélioration de la AWS DMS journalisation des échecs de tâches lors de l'utilisation des points de terminaison Oracle.
L'amélioration de l'exécution des AWS DMS tâches poursuit le traitement lorsque les points de terminaison source Oracle changent de rôle après le basculement d'Oracle Data Guard.
La gestion améliorée des erreurs traite ORA-12561 comme une erreur récupérable lors de l’utilisation de points de terminaison Oracle.
Problème résolu : les colonnes EMPTY_BLOB() et EMPTY_CLOB() étaient migrées en tant que valeurs null lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne mettaient pas à jour les enregistrements après l'ajout de modifications DDL dans les colonnes lors de l'utilisation de SQL Server comme source.
La migration de PostgreSQL en tant que source a été améliorée grâce à la prise en charge du type de données TIMESTAMP WITH TIME ZONE.
Problème résolu : le paramètre afterConnectScript ne fonctionnait pas pendant un chargement complet lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que cible.
Un nouveau paramètre mapUnboundedNumericAsString a été introduit pour mieux gérer le type de données NUMERIC sans précision ni échelle lors de l’utilisation des points de terminaison PostgreSQL.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient avec « aucune ligne affectée » après l'arrêt et la reprise de la tâche lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait la migration du type de TIMESTAMP données avec le BC suffixe lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait la migration de la TIMESTAMP valeur « ±infinity » lors de l'utilisation de PostgreSQL comme source.
Problème résolu : les chaînes vides étaient traitées comme NULL si vous utilisiez S3 en tant que source avec le paramètre csvNullValue défini sur d’autres valeurs.
L’attribut de connexion supplémentaire timestampColumnName a été amélioré dans le cadre d’un chargement complet avec CDC, afin de pouvoir être trié pendant la CDC lors de l’utilisation de S3 en tant que cible.
Amélioration de la gestion des types de données binaires au format hexadécimal tels que BYTE, BINARY et BLOB lors de l’utilisation de S3 en tant que source.
Problème résolu : les enregistrements supprimés étaient migrés avec des caractères spéciaux lors de l’utilisation de S3 en tant que cible.
Problème résolu de gestion des valeurs de clé vides lors de l’utilisation d’Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) en tant que cible.
Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait la réplication des Decimal128 colonnes lors de l'utilisation de MongoDB NumberDecimal ou d'Amazon DocumentDB (avec compatibilité avec MongoDB) comme source.
Problème résolu : il est désormais possible d’autoriser les tâches CDC à réessayer en cas de basculement sur MongoDB ou Amazon DocumentDB (compatible avec MongoDB) en tant que source.
Ajout d'une option permettant de supprimer le préfixe hexadécimal « 0x » des valeurs de type de RAW données lors de l'utilisation de Kinesis, Kafka ou comme cible. OpenSearch
Problème résolu : la validation échouait sur les colonnes de caractères de longueur fixe lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
Problème résolu : la validation échouait lorsque seul le type de données source ou le type de données cible était FLOAT ou DOUBLE.
Problème résolu : la validation échouait sur les caractères NULL lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Problème résolu : la validation échouait sur les colonnes XML lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Correction d'un problème à cause duquel AWS DMS les tâches se bloquaient lorsque des colonnes nullables figuraient dans des clés composites utilisant MySQL comme source.
Correction d'un problème qui empêchait de AWS DMS valider à la fois les UNIQUEIDENTIFIER colonnes des points de terminaison source de SQL Server et les colonnes UUID des points de terminaison cibles de PostgreSQL.
Problème résolu : une tâche CDC n’utilisait pas une définition de table source mise à jour après sa modification.
Amélioration du AWS DMS basculement pour traiter les échecs de tâches provoqués par un nom d'utilisateur ou un mot de passe non valide comme des erreurs récupérables.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient en raison de l'absence de LSN lors de l'utilisation de RDS pour SQL Server comme source.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.4.3

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.3.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Nouvelle version d’Amazon DocumentDB	Amazon DocumentDB version 4.0 est désormais pris en charge en tant que source.
Nouvelle version de MariaDB	MariaDB version 10.4 est désormais pris en charge en tant que source et cible.
Support à l' AWS Secrets Manager intégration	Vous pouvez stocker en toute sécurité les informations de connexion de base de données (informations d’identification utilisateur) pour les points de terminaison pris en charge dans AWS Secrets Manager. Vous pouvez ensuite envoyer le secret correspondant au lieu des informations d'identification en texte brut AWS DMS lorsque vous créez ou modifiez un point de terminaison. AWS DMS se connecte ensuite aux bases de données des terminaux à l'aide du secret. Pour plus d'informations sur la création de secrets pour les AWS DMS points de terminaison, consultezUtilisation de secrets pour accéder aux points de terminaison AWS Database Migration Service.
Options étendues pour les instances de réplication C5 et R5	Vous pouvez désormais créer les instances de réplication de plus grande taille suivantes : C5 jusqu’à 96 vCPU et 192 Gio de mémoire et R5 jusqu’à 96 vCPU et 768 Gio de mémoire.
Amélioration des performances Amazon Redshift	AWS DMS prend désormais en charge l'application parallèle lorsque vous utilisez Redshift comme cible afin d'améliorer les performances de la réplication en cours. Pour plus d’informations, consultez Paramètres de tâche multithread pour Amazon Redshift.

Les problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.4.3 sont les suivants :

Problème résolu : l’horodatage de validation devenait « 1970-01-01 00:00:00 » pour les événements différés lors de l’utilisation de Db2 LUW en tant que source.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches échouaient avec une NVARCHAR colonne comme clé primaire lors de l'utilisation de SQL Server comme source en mode LOB complet.
Problème résolu : enregistrements manquants au cours de la phase des modifications mises en cache lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source.
Correction d'un problème en raison duquel des enregistrements étaient ignorés après la reprise AWS DMS des tâches lors de l'utilisation de RDS pour SQL Server comme source.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS le composant de journalisation ASSERTION génère des journaux volumineux pour SQL Server.
Problème résolu : la validation des données échouait pendant la phase CDC en raison d’un dépassement de l’analyse des colonnes lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS des tâches se bloquaient en raison d'une erreur de segmentation lors de la validation des données lors de l'utilisation de PostgreSQL comme cible.
Problème résolu : la validation des données échouait sur le type de données DOUBLE pendant la CDC lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source et cible.
Problème résolu : les enregistrements insérés par la commande copy n’étaient pas répliqués correctement lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source et de Redshift en tant que cible.
Problème de perte de données résolu pendant la phase des modifications mises en cache lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
Correction d’un problème qui pouvait provoquer une perte de données ou des doublons d’enregistrements lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
Problème résolu : les schémas présentant une casse mixte ne pouvaient pas migrer avec pglogical lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
Problème résolu : le dernier message d’échec ne contenait pas l’erreur ORA lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne parvenaient pas à générer des instructions UPDATE lors de l'utilisation d'Oracle comme cible.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches ne répliquaient pas les données lors de l'utilisation d'Oracle 12.2 comme source avec une configuration ASM et une base de données enfichable.
Amélioration de l’analyse des enregistrements en préservant la conformité des guillemets à la RFC 4180 lors de l’utilisation de S3 en tant que source.
Amélioration du traitement de timestampColumnName afin que la colonne provenant du chargement complet puisse être triée avec celle provenant de la CDC.
En introduisant un nouveau paramètre de point de terminaisonMessageMaxBytes, nous avons résolu un problème en AWS DMS raison duquel les tâches échouaient lorsque certains éléments LOB étaient supérieurs à 1 Mo.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches se bloquaient en raison d'une erreur de segmentation lors de l'utilisation de Redshift comme cible.
Amélioration de la journalisation des erreurs pour la connexion de test Redshift.
Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait le transfert de tous les documents de MongoDB vers DocumentDB pendant le chargement complet.
Correction d'un problème en raison duquel AWS DMS les tâches signalaient une erreur fatale lorsqu'aucune table n'était incluse dans les règles de mappage des tables.
Problème résolu : les schémas et les tables créés avant le redémarrage des tâches AWS DMS n’étaient pas répliqués vers la cible lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
Problème résolu : le caractère générique d’échappement [_] ne permettait pas d’échapper le caractère générique « _ » dans une règle d’exclusion lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.
Problème résolu : la colonne de type de données UNSIGNED BIGINT n’était pas répliquée correctement lors de l’utilisation de MySQL en tant que source.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.4.2

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.2.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Support pour la connexion privée de votre Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) au AWS Database Migration Service (DMS) sans passerelle Internet, appareil NAT, connexion VPN ou connexion. AWS Direct Connect	Vous pouvez désormais vous connecter à votre Amazon VPC et y accéder AWS DMS via un point de terminaison d'interface VPC que vous créez. Ce point de terminaison d'interface vous permet d'isoler toute l'activité réseau de votre instance de AWS DMS réplication au sein de l'infrastructure réseau Amazon. En incluant une référence à ce point de terminaison d'interface dans tous les appels d'API relatifs à l' AWS DMS utilisation du SDK AWS CLI ou d'un SDK, vous vous assurez que toutes les AWS DMS activités restent invisibles pour l'Internet public. Pour plus d’informations, consultez Sécurité de l'infrastructure dans AWS Database Migration Service. Note Cette fonctionnalité est disponible avec toutes les versions de AWS DMS moteur prises en charge.
Partitionnement de dossiers basé sur la date de CDC en utilisant Amazon S3 en tant que cible	AWS DMS prend désormais en charge le partitionnement de dossiers basé sur la date lors de la réplication de données en utilisant S3 comme cible. Pour plus d’informations, consultez Utilisation du partitionnement de dossiers basé sur la date.

Nouvelle fonction ou amélioration

Description

Support pour la connexion privée de votre Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) au AWS Database Migration Service (DMS) sans passerelle Internet, appareil NAT, connexion VPN ou connexion. AWS Direct Connect

Vous pouvez désormais vous connecter à votre Amazon VPC et y accéder AWS DMS via un point de terminaison d'interface VPC que vous créez. Ce point de terminaison d'interface vous permet d'isoler toute l'activité réseau de votre instance de AWS DMS réplication au sein de l'infrastructure réseau Amazon. En incluant une référence à ce point de terminaison d'interface dans tous les appels d'API relatifs à l' AWS DMS utilisation du SDK AWS CLI ou d'un SDK, vous vous assurez que toutes les AWS DMS activités restent invisibles pour l'Internet public. Pour plus d’informations, consultez Sécurité de l'infrastructure dans AWS Database Migration Service.

Note

Cette fonctionnalité est disponible avec toutes les versions de AWS DMS moteur prises en charge.

Partitionnement de dossiers basé sur la date de CDC en utilisant Amazon S3 en tant que cible

AWS DMS prend désormais en charge le partitionnement de dossiers basé sur la date lors de la réplication de données en utilisant S3 comme cible. Pour plus d’informations, consultez Utilisation du partitionnement de dossiers basé sur la date.

Les problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.4.2 sont les suivants :

Ajout d’une option STATUPDATE lors de l’exécution d’une migration utilisant Redshift en tant que cible.
Amélioration des tâches de validation via l’introduction d’un nouveau paramètre. ValidQueryCdcDelaySecond retarde la première requête de validation sur les points de terminaison sources et cibles afin de réduire les conflits de ressources lorsque la latence de migration est élevée.
Correction d'un problème en AWS DMS raison duquel le démarrage des tâches de validation prenait du temps.
Problème résolu : des enregistrements vides étaient générés lors du démarrage ou de l’arrêt de tâches de réplication utilisant S3 en tant que cible.
Problème résolu : les tâches se bloquaient une fois le chargement complet terminé.
Problème résolu : les tâches se bloquaient lorsqu’une table source contenait des erreurs de données lors de l’utilisation de S3 en tant que source.
Problème résolu : les tâches se bloquaient à leur démarrage lorsque le compte d’utilisateur du point de terminaison source était désactivé.
Problème résolu : les tâches s’interrompaient lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source avec REPLICA IDENTITY FULL.
Problème résolu : les tâches manquaient des transactions lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source avec le plug-in pglogical.
Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait de supprimer les fichiers source compressés lors de l'utilisation de Redshift comme cible.
Problème résolu : les tâches de validation signalaient de faux négatifs lors de l’utilisation de MySQL à la fois en tant que source et cible avec le type de données BIGINT UNSIGNED.
Problème résolu : les tâches de validation signalaient des faux positifs lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source avec une colonne de clé primaire de type CHAR.
Correction d'un problème en raison duquel les objets cibles AWS DMS ne sont pas effacés lors start-replication de l'utilisation pour démarrer des tâches de réplication en utilisant S3 comme cible.
Plusieurs problèmes résolus relatifs à la validation des données lors de l’utilisation de Db2 en tant que source.
Problème résolu : les tâches de validation se bloquaient lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source avec la colonne VARCHAR comme clé primaire.
Ajout de la prise en charge du type de données TIMESTAMP WITH TIMEZONE lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source

AWS Notes de mise à jour de Database Migration Service 3.4.1 Bêta

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.1 bêta.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Nouvelle version de MongoDB	La version 4.0 de MongoDB est désormais prise en charge en tant que source.
Prise en charge du protocole TLS 1.2 pour SQL Server	AWS DMS prend désormais en charge le protocole TLS 1.2 pour les points de terminaison SQL Server.

Les problèmes résolus dans la version bêta de la version AWS DMS 3.4.1 sont les suivants :

Amélioration de la prise en charge d’Oracle 19c TDE.
Amélioration de la prise en charge du jeu de caractères utf8mb4 et du type de données d’identité en utilisant Redshift en tant que cible.
Amélioration de la gestion des échecs des tâches de réplication lors de l’utilisation de MySQL en tant que source et en l’absence de journal binaire.
Amélioration de la prise en charge de la validation des données pour différents types de données et jeux de caractères.
Amélioration de la gestion des valeurs null avec un nouveau paramètre de point de terminaison IncludeNullAndEmpty lors de l’utilisation de Kinesis et de Kafka en tant que cible.
Amélioration de la gestion et de la journalisation des erreurs lors de l’utilisation de Kafka en tant que cible.
Amélioration du décalage horaire DST lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source.
Problème résolu : les tâches de réplication tentaient de créer des tables existantes pour Oracle en tant que cible.
Problème résolu : les tâches de réplication se bloquaient lorsque la connexion à la base de données était interrompue lors de l’utilisation d’Oracle en tant que source.
Problème résolu : les tâches de réplication ne parvenaient pas à détecter le nouveau principal et à s’y reconnecter lors de l’utilisation de SQL Server en tant que source avec le paramètre AlwaysON.
Problème résolu : les tâches de réplication n’ajoutaient pas un "D" pour la colonne "OP" dans certaines conditions pour S3 en tant que cible.

AWS Notes de mise à jour de la version bêta de Database Migration Service 3.4.0

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.4.0.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Nouvelle version de MySQL	AWS DMS supporte désormais la version 8.0 de MySQL en tant que source, sauf lorsque la charge utile de la transaction est compressée.
Prise en charge du protocole TLS 1.2 pour MySQL	AWS DMS supporte désormais le protocole TLS 1.2 pour les points de terminaison MySQL.
Nouvelle version de MariaDB	AWS DMS prend désormais en charge la version 10.3.13 de MariaDB en tant que source.
Absence SysAdmin d'accès aux sources Microsoft SQL Server autogérées	AWS DMS prend désormais en charge l'accès des SysAdmin non-utilisateurs aux points de terminaison source SQL Server sur site et hébergés par EC2. Note Cette fonctionnalité est actuellement en version bêta. Si vous souhaitez l'essayer, contactez le AWS support pour plus d'informations.
Tâches CDC et tables sources Oracle créées à l’aide de `CREATE TABLE AS`	AWS DMS prend désormais en charge à la fois les tâches à chargement complet, les tâches CDC et CDC uniquement exécutées sur les tables sources Oracle créées à l'aide de l'instruction. `CREATE TABLE AS`

Les problèmes résolus dans la AWS DMS version 3.4.0 sont les suivants :

Amélioration des évaluations des tâches de prémigration. Pour plus d’informations, consultez Activation et utilisation des évaluations de prémigration pour une tâche.
Amélioration de la validation des données pour les types de données float, real et double.
Amélioration d’Amazon Redshift en tant que cible avec une meilleure gestion de l’erreur : « The specified key does not exist. »
Prend en charge les paramètres des tâches de chargement CDC multithreadParallelApplyThreads, y comprisParallelApplyBufferSize, etParallelApplyQueuesPerThread, pour Amazon OpenSearch Service (OpenSearch Service) en tant que cible.
OpenSearch Service en tant que cible amélioré en soutenant son utilisation de clés primaires composites.
Problème résolu : le test de connexion échouait lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source, si le mot de passe contenait des caractères spéciaux.
Correction d’un problème lié à l’utilisation de SQL Server en tant que source lorsque certaines colonnes VARCHAR étaient tronquées.
Correction d'un problème qui AWS DMS empêchait de fermer les transactions ouvertes lors de l'utilisation d'Amazon RDS SQL Server comme source. Cela pouvait entraîner une perte de données si le paramètre d’intervalle d’interrogation était mal défini. Pour plus d’informations sur la configuration d’une valeur d’intervalle d’interrogation recommandée, consultez Utilisation d'une base de données Microsoft SQL Server comme source pour AWS DMS.
Correction d’un problème lié à Oracle Standby en tant que source : les tâches de CDC s’arrêtaient de façon inattendue lors de l’utilisation de Binary Reader.
Correction d’un problème lié à IBM DB2 pour LUW : la tâche échouait avec le message « The Numeric literal 0 is not valid because its value is out of range. »
Correction d’un problème de migration de PostgreSQL vers PostgreSQL lorsqu’une nouvelle colonne était ajoutée dans la source PostgreSQL et que la colonne était créée avec un type de données différent de celui pour lequel la colonne avait été initialement créée dans la source.
Correction d’un problème lié à une source MySQL : la tâche de migration s’arrêtait de façon inattendue lorsqu’elle ne parvenait pas à récupérer les journaux binaires.
Correction d’un problème lié à une cible Oracle quand BatchApply était utilisé.
Correction d’un problème lié à MySQL et MariaDB lors de la migration du type de données TIME.
Correction d’un problème lié à une source IBM DB2 LUW : la migration de tables contenant des objets LOB échouait lorsque les tables ne possédaient pas de clé primaire ou de clé unique.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.3.4

Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.3.4 sont les suivants :

Problème résolu : les transactions étaient supprimées ou dupliquées lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source.
Amélioration de la prise en charge de l’utilisation du signe dollar ($) dans les noms de schéma.
Problème résolu : les instances de réplication ne fermaient pas les transactions ouvertes lors de l’utilisation de RDS SQL Server en tant que source.
Problème résolu : le test de connexion échouait lors de l’utilisation de PostgreSQL en tant que source, si le mot de passe contenait des caractères spéciaux.
Amélioration d’Amazon Redshift en tant que cible avec une meilleure gestion de l’erreur : « The specified key does not exist. »
Amélioration de la prise en charge de la validation des données pour différents types de données et jeux de caractères.
Problème résolu : les tâches de réplication tentaient de créer des tables existantes pour Oracle en tant que cible.
Problème résolu : les tâches de réplication n’ajoutaient pas un "D" pour la colonne "OP" dans certaines conditions pour Amazon S3 en tant que cible.

AWS Notes de mise à jour du Database Migration Service 3.3.3

Le tableau suivant présente les nouvelles fonctionnalités et améliorations introduites dans AWS DMS version 3.3.3.

Nouvelle fonction ou amélioration	Description
Nouvelle version de PostgreSQL	PostgreSQL version 12 est désormais pris en charge en tant que source et cible.
Support pour la clé primaire composite avec Amazon OpenSearch Service comme cible	À partir de AWS DMS 3.3.3, l'utilisation d'une clé primaire composite est prise en charge par les cibles du OpenSearch service.
Prise en charge des types de données étendus Oracle	Les types de données étendus Oracle pour la source et les cibles Oracle sont désormais pris en charge.
Augmentation du nombre de AWS DMS ressources par compte	La limite du nombre de AWS DMS ressources que vous pouvez créer a été augmentée. Pour plus d’informations, consultez Quotas pour AWS Database Migration Service.

Les problèmes résolus dans la version AWS DMS 3.3.3 sont les suivants :

Problème résolu : une tâche s’interrompait en utilisant une instruction de mise à jour spécifique avec une application parallèle dans Amazon Kinesis.
Problème résolu : une tâche s’interrompait sur l’instruction ALTER TABLE avec Amazon S3 en tant que cible.
Correction d'un problème à cause duquel des valeurs des colonnes de polygone étaient tronquées lors de l'utilisation de Microsoft SQL Server en tant que source.
Correction d'un problème sur le convertisseur Unicode de JA16SJISTILDE et JA16EUCTILDE lors de l'utilisation d'Oracle en tant que source.
Correction d'un problème qui empêchait la migration des colonnes MEDIUMTEXT et LONGTEXT de MySQL vers S3 au format CSV (valeur séparée par des virgules).
Correction d'un problème provoquant la transformation des colonnes booléennes en types incorrects avec la sortie Apache Parquet.
Correction d'un problème avec les colonnes varchar étendues dans Oracle.
Correction d'un problème qui faisait échouer les tâches de validation des données en raison de certaines combinaisons d'horodatage.
Correction d'un problème avec la réplication du langage de définition de données (DDL) Sybase.
Correction d'un problème impliquant une source Oracle Real Application Clusters (RAC) qui plantait avec Oracle Binary Reader.
Correction d'un problème lors de la validation des cibles Oracle avec la casse des noms de schéma.
Correction d'un problème lors de la validation des versions 9.7 et 10 d'IBM Db2.
Correction d'un problème lié à une tâche qui ne s'arrêtait pas deux fois avec StopTaskCachedChangesApplied et StopTaskCachedChangesNotApplied activées.

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