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# Crea un processo di modernizzazione di SQL Server
## Connect database e repository del codice sorgente
### Configura il connettore del database
Stabilisci una connettività sicura ai tuoi database SQL Server configurando i connettori di database. Il connettore esegue l'analisi dell'ambiente, l'individuazione delle dipendenze e consente a AWS Transform di accedere agli schemi e ai metadati del database per la valutazione e la conversione.
**Azioni da completare:**
+ Seleziona **Configure Database Connector** dalla procedura guidata di configurazione
+ Scegli il metodo di connessione: **Nuova connessione o Connessione** **esistente**
+ Fornisci i dettagli della connessione a SQL Server (endpoint, porta, nomi di database)
+ Configura l'autenticazione e verifica la connettività
+ Rivedi i database scoperti e conferma la selezione
**Nota**
**Connettività di rete:** assicurati che i gruppi di sicurezza e i NAC di SQL Server consentano le connessioni in entrata dagli endpoint del servizio AWS Transform.
### Connect al repository del codice sorgente
Abilita AWS Transform per accedere al codice sorgente dell'applicazione.NET. AWS Transform supporta tre metodi per fornire il codice sorgente: un connettore PAT (Personal Access Token) (consigliato) o Amazon S3. AWS CodeConnections Questa integrazione consente al servizio di analizzare il codice dell'applicazione, identificare le dipendenze del database ed eseguire trasformazioni automatiche del codice per la compatibilità con PostgreSQL.
**Azioni da completare:**
+ Vai alla sezione **Connect Source Code Repository**
+ Scegli il metodo di autenticazione: **connettore PAT** (consigliato) o **Amazon** S3 **AWS CodeConnections**
+ Seleziona i repository contenenti applicazioni.NET
+ Specificate il ramo per l'analisi (in genere main/master o per lo sviluppo)
+ Convalida l'accesso al repository e la struttura del codice
**Nota**
**Repository Discovery:** AWS Transform analizza automaticamente i repository per identificare progetti.NET, configurazioni di Entity Framework, stringhe di connessione al database e dipendenze SQL.
**Nota**
**Nota sulla sicurezza:** AWS Transform richiede solo l'accesso in lettura ai repository e crea nuovi rami di funzionalità per il codice trasformato. La tua filiale principale rimane intatta.
## Un essere umano al centro
AWS Transform utilizza meccanismi human-in-the-loop (HITL) per garantire la qualità e consentire di rivedere e approvare le decisioni critiche relative alla trasformazione. I seguenti punti di controllo richiedono la tua attenzione:
### Revisione e approvazione del piano Wave
**Cosa recensite:** le ondate di migrazione proposte, compresi i database e le applicazioni raggruppati e la sequenza delle ondate.
Puoi:
+ Approva il piano delle ondate
+ Personalizza le onde spostando i database tra le onde
+ Modifica la sequenza d'onda
+ Dividi o unisci le onde
Dopo l'approvazione, AWS Transform procede con la conversione dello schema.
### Revisione della conversione dello schema
**Cosa esaminate:** oggetti di database convertiti tra cui tabelle, stored procedure, funzioni e trigger. Le azioni evidenziano gli oggetti che richiedono attenzione.
Puoi:
+ Accetta il codice convertito
+ Modifica il codice convertito
+ Contrassegno per la revisione umana dopo la trasformazione
+ Visualizza il confronto fianco a fianco tra il codice originale e quello convertito
**Cosa succede dopo l'approvazione:** AWS Transform applica lo schema ad Aurora PostgreSQL e procede con la migrazione dei dati (se configurata).
### Revisione del codice dell'applicazione
**Cosa esaminate:** tutte le modifiche al codice dell'applicazione, incluse le configurazioni di Entity Framework, le stringhe di connessione, il codice di accesso ai dati e le chiamate di stored procedure.
Puoi:
+ Accetta le modifiche per ogni file
+ Modifica il codice trasformato
+ Rifiuta le modifiche (scelta non consigliata)
+ Aggiungi commenti per il tuo team
+ Scarica il codice trasformato per la revisione locale
**Cosa succede dopo l'approvazione:** AWS Transform trasferisce le modifiche in una nuova filiale del repository e procede con la convalida.
### Revisione dei risultati della convalida
**Cosa esaminate:** risultati di convalida automatizzati, tra cui compatibilità dello schema, controlli di integrità dei dati e stato di creazione dell'applicazione.
Puoi:
+ Rivedi i test superati
+ Esamina i test falliti
+ Indirizza gli avvisi
+ Procedi alla distribuzione o torna per risolvere i problemi
**Cosa succede dopo l'approvazione:** AWS Transform si prepara per l'implementazione nell'ambiente di destinazione.
### Approvazione della distribuzione
**Cosa esamini:** configurazione della distribuzione, inclusi modelli infrastructure-as-code, configurazione del servizio ECS e impostazioni di distribuzione.
Puoi:
+ Rivedi e personalizza le impostazioni di distribuzione
+ Approva la distribuzione per procedere
+ Ritarda la distribuzione per ulteriori test
+ Scarica il codice dell'infrastruttura per la revisione
Dopo l'approvazione, AWS Transform distribuisce l'applicazione e il database modernizzati nell'ambiente di destinazione.
## Valutazione e pianificazione delle ondate
### Configura la landing zone
Configura l'ambiente dell'infrastruttura di destinazione in cui verranno distribuite le applicazioni modernizzate. La configurazione della landing zone include il provisioning di Aurora PostgreSQL, la configurazione di rete e le configurazioni di distribuzione di riferimento.
**Azioni da completare:**
+ Seleziona **Configura la zona di atterraggio** dal menu di configurazione
+ Configurare il target Aurora PostgreSQL (versione, classe di istanza,) Multi-AZ
+ Configurazione delle impostazioni di rete e sicurezza (VPC, sottoreti, gruppi di sicurezza)
**Nota**
**Considerazione dei costi:** le istanze Aurora PostgreSQL comportano costi continui. Prendi in considerazione l'utilizzo di Aurora Serverless v2 per gli ambienti. development/testing
### Valutazione
Conduci un'analisi completa degli schemi del database, del codice dell'applicazione e delle dipendenze. La fase di valutazione fornisce valutazioni della complessità della trasformazione, identifica le potenziali sfide e genera report dettagliati.
**Azioni da completare:**
+ Seleziona Repository Branch per l'analisi del codice
+ Seleziona Repository e database per la trasformazione
+ Rivedi i risultati della valutazione e le valutazioni di complessità
+ Genera un rapporto di valutazione con proiezioni degli sforzi
+ Esporta il rapporto per la revisione e l'approvazione degli stakeholder
**Nota**
**Approfondimenti sulla valutazione:** la valutazione fornisce un'analisi dettagliata degli oggetti dello schema, delle stored procedure, delle dipendenze delle applicazioni e stima il livello di intervento umano richiesto.
### Pianificazione delle ondate
Organizza la modernizzazione in fasi gestibili basate sulla complessità della trasformazione, sulle priorità aziendali e sulle dipendenze delle applicazioni. AWS Transform genera raccomandazioni intelligenti che puoi personalizzare.
**Azioni da completare:**
+ Rivedi il piano AI-Generated Wave e i consigli
+ Personalizza la configurazione di Wave in base alle priorità aziendali
+ Convalida le dipendenze tra applicazioni e database
+ Finalizza Wave Plan utilizzando l'interfaccia conversazionale
+ Stabilisci le priorità di esecuzione delle ondate e assegna le responsabilità
**Nota**
**AI-Powered Consigli:** puoi interagire con l'intelligenza artificiale tramite il linguaggio naturale per adattare i consigli: «Sposta CustomerDB alla Wave 1" o «Combina queste due applicazioni nella stessa ondata».
**Nota**
**Best practice:** inizia con un'ondata pilota contenente 1-2 database a bassa complessità per stabilire processi e aumentare la fiducia del team.
## Migrazione dei dati per ogni ondata
### Conversione dello schema per ogni ondata
Trasforma gli schemi di database di SQL Server in PostgreSQL-compatible equivalenti utilizzando le funzionalità di AI-enhanced conversione. Questo processo converte tabelle, stored procedure, funzioni, trigger e altri oggetti di database.
**Azioni da completare:**
+ Fornire obiettivi di conversione dello schema e configurare le preferenze
+ Esegui la conversione automatizzata utilizzando il servizio DMS Schema Conversion
+ Rivedi i risultati della conversione e identifica gli elementi di intervento umano
+ Gestisci gli interventi manuali tramite istruzioni HITL
+ Convalida le correzioni umane ed esegui nuovamente la conversione se necessario
**Nota**
**Interventi manuali comuni:** i server collegati, i tipi definiti dall'utente, i T-SQL modelli avanzati e le funzionalità SQL specifiche del fornitore richiedono in genere la revisione e la correzione da parte di un operatore.
### Migrazione dei dati per ogni ondata
Trasferisci dati da SQL Server ad Aurora PostgreSQL utilizzando l'integrazione (). AWS Database Migration Service AWS DMS Scegli tra la migrazione dei dati di produzione o la generazione di dati sintetici a scopo di test.
**Azioni da completare:**
+ Scegli **la migrazione dei dati di produzione** o la **generazione di dati sintetici**
+ Configura l'istanza di replica DMS per il trasferimento dei dati
+ Monitora l'avanzamento della migrazione e gestisci le incoerenze dei dati
+ Convalida l'integrità dei dati e i vincoli referenziali
+ Conferma il completamento con successo prima di procedere
**Nota**
**Integrazione DMS automatizzata:** AWS Transform astrae la complessità della configurazione DMS, gestendo automaticamente la creazione degli endpoint, la configurazione delle attività e le mappature dei tipi di dati.
**Nota**
**Convalida dei dati:** il servizio esegue test empirici eseguendo query identiche sui database di origine e di destinazione per garantire la coerenza dei dati.
## Migrazione del codice per ogni ondata
Trasforma il codice dell'applicazione.NET per utilizzarlo con Aurora PostgreSQL, inclusi gli aggiornamenti della configurazione di Entity Framework, le modifiche delle stringhe di connessione, gli adattamenti delle query SQL e le regolazioni specifiche del framework.
**Azioni da completare:**
+ Esegui l'analisi automatizzata del codice per le dipendenze di SQL Server
+ Esegui la trasformazione del framework (aggiornamenti del provider Entity Framework)
+ Adatta la sintassi di SQL Query a PostgreSQL-compatible SQL
+ Configura Target Branch Management per il codice trasformato
+ Gestisci gli interventi manuali per modelli complessi