Creazione di un rapporto di valutazione multiserver in AWS Schema Conversion Tool - AWS Schema Conversion Tool
Esecuzione di una valutazione multiserverPreparazione di un file di input CSVIndividuazione e visualizzazione dei reportRisultato per un rapporto di valutazione aggregato

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Creazione di un rapporto di valutazione multiserver in AWS Schema Conversion Tool

Per determinare la migliore direzione di destinazione per l'intero ambiente, create un rapporto di valutazione multiserver.

Un rapporto di valutazione multiserver valuta più server in base all'input fornito per ogni definizione dello schema che desideri valutare. La definizione dello schema contiene i parametri di connessione al server di database e il nome completo di ogni schema. Dopo aver valutato ogni schema, AWS SCT produce un rapporto di valutazione riepilogativo e aggregato per la migrazione del database tra più server. Questo rapporto mostra la complessità stimata per ogni possibile obiettivo di migrazione.

È possibile utilizzarlo AWS SCT per creare un rapporto di valutazione multiserver per i seguenti database di origine e destinazione.

Database di origine Database di destinazione

Amazon Redshift

Amazon Redshift

Database di Azure SQL

Aurora Mia, Aurora SQL Postgre, Mia, SQL Postgre SQL SQL

Analisi di Azure Synapse

Amazon Redshift

BigQuery

Amazon Redshift

Greenplum

Amazon Redshift

IBMDb2 per z/OS

Edizione SQL compatibile con Amazon Aurora My (Aurora My), SQL Amazon Aurora Postgre -Edizione SQL compatibile (Aurora Postgre), My, Postgre SQL SQL SQL

IBMDb2 LUW

Aurora Me, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Me, SQL Postgre SQL SQL

Microsoft SQL Server

Aurora Me, Aurora SQL PostgreSQL, Amazon Redshift, Babelfish per Aurora Postgre, MariaDB, Microsoft Server, Me, Postgre SQL SQL SQL SQL

Mio SQL

Aurora Postgre, May, Postgre SQL SQL SQL

Netezza

Amazon Redshift

Oracle

Aurora Me, Aurora SQL PostgreSQL, Amazon Redshift, MariaDB, Me, Oracle, Postgre SQL SQL

Postgree SQL

Aurora Mia, Aurora SQL Postgre, Mia, SQL Postgre SQL SQL

SAP ASE

Aurora Me, Aurora Postgre, SQL MariaDB, Me, SQL Postgre SQL SQL

Snowflake

Amazon Redshift

Teradata

Amazon Redshift

Vertica

Amazon Redshift

Esecuzione di una valutazione multiserver

Utilizzare la procedura seguente per eseguire una valutazione multiserver con. AWS SCT Non è necessario creare un nuovo progetto in per eseguire una valutazione AWS SCT multiserver. Prima di iniziare, assicuratevi di aver preparato un file di valori separati da virgole (CSV) con i parametri di connessione al database. Inoltre, assicuratevi di aver installato tutti i driver di database necessari e di aver impostato la posizione dei driver nelle impostazioni. AWS SCT Per ulteriori informazioni, consulta Installazione JDBC dei driver per AWS Schema Conversion Tool.

Per eseguire una valutazione multiserver e creare un rapporto di riepilogo aggregato

  1. In AWS SCT, scegli File, Nuova valutazione multiserver. Viene visualizzata la finestra di dialogo Nuova valutazione multiserver.

    Nuovo accesso alla valutazione multiutente

  2. Scegli Scarica un esempio di file di connessioni per scaricare un modello vuoto di un CSV file con i parametri di connessione al database.

  3. Immettete i valori per il nome del progetto, la posizione (per archiviare i report) e il file di connessioni (un CSV file).

  4. Scegli Crea AWS SCT progetti per ogni database di origine per creare automaticamente progetti di migrazione dopo aver generato il rapporto di valutazione.

  5. Con l'opzione Crea AWS SCT progetti per ogni database di origine attivata, puoi scegliere Aggiungi regole di mappatura a questi progetti e salvare le statistiche di conversione per l'utilizzo offline. In questo caso, AWS SCT aggiungerà regole di mappatura a ciascun progetto e salverà i metadati del database di origine nel progetto. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo della modalità offline in AWS Schema Conversion Tool.

  6. Seleziona Esegui.

    Viene visualizzata una barra di avanzamento che indica il ritmo di valutazione del database. Il numero di motori di destinazione può influire sulla durata della valutazione.

  7. Scegli Sì se viene visualizzato il seguente messaggio: L'analisi completa di tutti i server di database potrebbe richiedere del tempo. Vuoi procedere?

    Al termine del rapporto di valutazione multiserver, viene visualizzata una schermata che lo indica.

  8. Scegli Apri rapporto per visualizzare il rapporto di valutazione riassuntivo aggregato.

Per impostazione predefinita, AWS SCT genera un rapporto aggregato per tutti i database di origine e un rapporto di valutazione dettagliato per ogni nome di schema in un database di origine. Per ulteriori informazioni, consulta Individuazione e visualizzazione dei report.

Con l'opzione Crea AWS SCT progetti per ogni database di origine attivata, AWS SCT crea un progetto vuoto per ogni database di origine. AWS SCT crea inoltre rapporti di valutazione come descritto in precedenza. Dopo aver analizzato questi rapporti di valutazione e scelto la destinazione di migrazione per ogni database di origine, aggiungi i database di destinazione a questi progetti vuoti.

Con l'opzione Aggiungi regole di mappatura a questi progetti e salva le statistiche di conversione per l'utilizzo offline, AWS SCT crea un progetto per ogni database di origine. Questi progetti includono le seguenti informazioni:

Preparazione di un file di input CSV

Per fornire i parametri di connessione come input per il rapporto di valutazione multiserver, utilizzate un CSV file come mostrato nell'esempio seguente.

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

L'esempio precedente utilizza un punto e virgola per separare i due nomi di schema per il database. Sales Utilizza inoltre un punto e virgola per separare le due piattaforme di migrazione del database di destinazione per il database. Sales

Inoltre, l'esempio precedente utilizza AWS Secrets Manager per connettersi al Customers database e Windows Authentication per connettersi al database. HR

È possibile creare un nuovo CSV file o scaricare un modello per un CSV file da AWS SCT e inserire le informazioni richieste. Assicurati che la prima riga del CSV file includa gli stessi nomi di colonna mostrati nell'esempio precedente.

Per scaricare un modello del file di input CSV

  1. Inizia AWS SCT.

  2. Scegli File, quindi scegli Nuova valutazione multiserver.

  3. Scegli Scarica un esempio di file di connessioni.

Assicurati che il CSV file includa i seguenti valori, forniti dal modello:

  • Nome: l'etichetta di testo che aiuta a identificare il database. AWS SCT visualizza questa etichetta di testo nel rapporto di valutazione.

  • Descrizione: un valore facoltativo, in cui è possibile fornire informazioni aggiuntive sul database.

  • Secret Manager Key: il nome del segreto che memorizza le credenziali del AWS Secrets Manager database in. Per utilizzare Secrets Manager, assicurati di archiviare AWS i profili in AWS SCT. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione in AWS Secrets ManagerAWS Schema Conversion Tool.

    Importante

    AWS SCT ignora il parametro Secret Manager Key se includete i parametri Server IP, Port, Login e Password nel file di input.

  • IP del server: il nome o l'indirizzo IP del Domain Name Service (DNS) del server del database di origine.

  • Porta: la porta utilizzata per connettersi al server del database di origine.

  • Nome servizio: se si utilizza un nome di servizio per connettersi al database Oracle, il nome del servizio Oracle a cui connettersi.

  • Nome del database: il nome del database. Per i database Oracle, utilizzare l'ID di sistema Oracle (SID).

  • BigQuery path: il percorso del file chiave dell'account di servizio per il BigQuery database di origine. Per ulteriori informazioni sulla creazione di questo file, vederePrivilegi come fonte BigQuery .

  • Source Engine: il tipo di database di origine. Utilizza uno dei seguenti valori:

    • AZURE_ MSSQL per un SQL database di Azure.

    • AZURE_ SYNAPSE per un database di Azure Synapse Analytics.

    • GOOGLE_ BIGQUERY per un database. BigQuery

    • DB2ZOSper un IBM database Db2 for z/OS.

    • DB2LUWper un IBM database Db2. LUW

    • GREENPLUMper un database Greenplum.

    • MSSQLper un database Microsoft SQL Server.

    • MYSQLper un SQL database My.

    • NETEZZAper un database Netezza.

    • ORACLEper un database Oracle.

    • POSTGRESQLper un database Postgre. SQL

    • REDSHIFTper un database Amazon Redshift.

    • SNOWFLAKEper un database Snowflake.

    • SYBASE_ ASE per un SAP ASE database.

    • TERADATAper un database Teradata.

    • VERTICAper un database Vertica.

  • Nomi degli schemi: i nomi degli schemi del database da includere nel rapporto di valutazione.

    Per Azure SQL Database, Azure Synapse Analytics, Netezza BigQuery, Snowflake e SQL Server SAPASE, usa il seguente formato del nome dello schema:

    db_name.schema_name

    Sostituire db_name con il nome del database di origine.

    Sostituire schema_name con il nome dello schema di origine.

    Racchiudi i nomi di database o schemi che includono un punto tra virgolette doppie come mostrato di seguito:. "database.name"."schema.name"

    Separa più nomi di schemi utilizzando il punto e virgola come mostrato di seguito:. Schema1;Schema2

    I nomi del database e dello schema fanno distinzione tra maiuscole e minuscole.

    Utilizzate la percentuale (%) come jolly per sostituire qualsiasi numero di simboli nel nome del database o dello schema. L'esempio precedente utilizza la percentuale (%) come carattere jolly per includere tutti gli schemi del employees database nel rapporto di valutazione.

  • Usa l'autenticazione di Windows: se utilizzi l'autenticazione di Windows per connetterti al database di Microsoft SQL Server, inserisci true. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo dell'autenticazione di Windows quando si utilizza Microsoft SQL Server come origine.

  • Login: il nome utente per la connessione al server del database di origine.

  • Password: la password per la connessione al server del database di origine.

  • Utilizzo SSL: se si utilizza Secure Sockets Layer (SSL) per connettersi al database di origine, immettere true.

  • Trust store: l'archivio di fiducia da utilizzare per la SSL connessione.

  • Archivio chiavi: l'archivio delle chiavi da utilizzare per la SSL connessione.

  • SSLautenticazione: se utilizzi l'SSLautenticazione tramite certificato, inserisci true.

  • Target Engines: le piattaforme di database di destinazione. Utilizza i seguenti valori per specificare uno o più obiettivi nel rapporto di valutazione:

    • AURORA_ MYSQL per un database compatibile con Aurora MySQL.

    • AURORA_ POSTGRESQL per un database compatibile con Aurora SQL Postgre.

    • BABELFISHper un database Babelfish for Aurora Postgre. SQL

    • MARIA_DB per un database MariaDB.

    • MSSQLper un database Microsoft SQL Server.

    • MYSQLper un SQL database My.

    • ORACLEper un database Oracle.

    • POSTGRESQLper un database Postgre. SQL

    • REDSHIFTper un database Amazon Redshift.

    Separa più destinazioni utilizzando punti e virgola come questo:. MYSQL;MARIA_DB Il numero di obiettivi influisce sul tempo necessario per eseguire la valutazione.

Individuazione e visualizzazione dei report

La valutazione multiserver genera due tipi di report:

  • Un rapporto aggregato di tutti i database di origine.

  • Un rapporto di valutazione dettagliato dei database di destinazione per ogni nome di schema in un database di origine.

I report vengono archiviati nella directory scelta come Posizione nella finestra di dialogo Nuova valutazione multiserver.

Per accedere ai report dettagliati, è possibile navigare nelle sottodirectory, organizzate per database di origine, nome dello schema e motore di database di destinazione.

I report aggregati mostrano informazioni in quattro colonne sulla complessità di conversione di un database di destinazione. Le colonne includono informazioni sulla conversione di oggetti di codice, oggetti di archiviazione, elementi di sintassi e complessità della conversione.

L'esempio seguente mostra le informazioni per la conversione di due schemi di database Oracle in Amazon RDS for SQL Postgre.

Rapporto aggregato (un obiettivo)

Le stesse quattro colonne vengono aggiunte ai report per ogni motore di database di destinazione aggiuntivo specificato.

Per informazioni dettagliate su come leggere queste informazioni, consulta quanto segue.

Risultato per un rapporto di valutazione aggregato

Il rapporto aggregato di valutazione della migrazione del database multiserver AWS Schema Conversion Tool è un CSV file con le seguenti colonne:

  • Server IP address and port

  • Secret Manager key

  • Name

  • Description

  • Database name

  • Schema name

  • Code object conversion % for target_database

  • Storage object conversion % for target_database

  • Syntax elements conversion % for target_database

  • Conversion complexity for target_database

Per raccogliere informazioni, AWS SCT esegue report di valutazione completi e quindi aggrega i report per schemi.

Nel rapporto, i tre campi seguenti mostrano la percentuale di possibile conversione automatica in base alla valutazione:

% di conversione degli oggetti di codice

La percentuale di oggetti di codice nello schema che AWS SCT possono essere convertiti automaticamente o con modifiche minime. Gli oggetti di codice includono procedure, funzioni, viste e simili.

% di conversione degli oggetti di archiviazione

La percentuale di oggetti di storage che SCT possono essere convertiti automaticamente o con modifiche minime. Gli oggetti di storage includono tabelle, indici, vincoli e simili.

% di conversione degli elementi di sintassi

La percentuale di elementi di sintassi che SCT possono essere convertiti automaticamente. Gli elementi di sintassi includonoSELECT, FROMDELETE, e JOIN clausole e simili.

Il calcolo della complessità della conversione si basa sulla nozione di azioni. Un'azione riflette un tipo di problema riscontrato nel codice sorgente che è necessario correggere manualmente durante la migrazione verso una destinazione particolare. Un'azione può avere più ricorrenze.

Una scala ponderata identifica il livello di complessità per l'esecuzione di una migrazione. Il numero 1 rappresenta il livello di complessità più basso e il numero 10 rappresenta il livello di complessità più elevato.