** | AWS SysAdmin |
| Amazon EC2 でバイスタンダー向けの初期ホストを設定します。 | SSH キー、Bash プロファイル、ORATAB、シンボリックリンクを設定します。Oracle ディレクトリを作成します。 | AWS SysAdmin、Linux 管理者 |
| Amazon EC2 でバイスタンダー向けのデータベースを設定します。 | RMAN を使用してデータベースコピーを作成し、補足ロギングを有効にして、スタンバイコントロール ファイルを作成します。コピーの完了後、データベースを復旧モードに移行します。 | SysAdmin、DBA |
| Oracle Data Guard を設定します。 | **listener.ora** ファイルを変更し、リスナーを起動します。新規アーカイブの宛先を設定します。バイスタンダ―を復旧モードにし、一時ファイルを置き換えて将来の破損を防ぎ、必要に応じてアーカイブディレクトリの空き容量が不足しないように crontab をインストールし、ソースとスタンバイの **manage-trclog-files-oracle.cfg** ファイルを編集します。 | SysAdmin、DBA |
| 配送を同期するため、Oracle データベースの準備を整えます。 | スタンバイ ログファイルを追加し、復旧モードを変更します。ソースプライマリとソーススタンバイの両方で、ログ配信を **SYNC AFFIRM** に変更します。ログをプライマリに切り替え、Amazon EC2 バイスタンダ―のアラートログで、スタンバイのログファイルを使用していることを確認し、REDO ストリームの配信が同期されていることを確認します。 | SysAdmin、DBA |
### AWS DMS でデータを移行する
yum update -y | アプリ開発者、DevOps エンジニア |
| ヘッダーファイルとライブラリをインストールします。 | 以下のコマンドを使用して、ヘッダーファイルとライブラリを含む `postgresql12-devel` パッケージをインストールします。ランタイム環境でのエラーを避けるため、開発環境とランタイム環境の両方にパッケージをインストールします。dnf -y install postgresql12-devel 開発環境でのみ、次のコマンドも実行します。yum install zlib-devel make -y | アプリ開発者、DevOps エンジニア |
| 環境変数のパスを構成します。 | PostgreSQL クライアントライブラリの環境パスを設定します。export PATH=$PATH:/usr/pgsql-12/bin | アプリ開発者、DevOps エンジニア |
| 必要に応じて追加のソフトウェアをインストールします。 | 必要に応じて、Oracle の **SQL\$1Loader** の代わりに **pgLoader** をインストールしてください。wget -O /etc/yum.repos.d/pgloader-ccl.repo https://dl.packager.io/srv/opf/pgloader-ccl/master/installer/el/7.repo Pro\$1C モジュールから Java アプリケーションを呼び出す場合は、Java をインストールしてください。yum install java -y **ant** をインストールして Java コードをコンパイルします。yum install ant -y | アプリ開発者、DevOps エンジニア |
| AWS CLI をインストールします。 | AWS CLI をインストールして、アプリケーションから AWS Secrets Manager や Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) などの AWS のサービスと対話するコマンドを実行します。cd /tmp/ | アプリ開発者、DevOps エンジニア |
| 変換するプログラムを特定します。 | Pro\$1C から ECPG に変換するアプリケーションを特定します。 | アプリ開発者、アプリオーナー |
### Pro\$1C コードを ECPG に変換する
EXEC SQL VAR query IS STRING(2048); | アプリ開発者、アプリオーナー |
| ROWNUM 機能を更新します。 | `ROWNUM` 関数は PostgreSQL では使用できません。これを SQL クエリの `ROW_NUMBER` ウィンドウ関数に置き換えてください。Pro\$1C コード:SELECT SUBSTR(RTRIM(FILE_NAME,'.txt'),12) INTO :gcpclFileseq ECPG コード:SELECT SUBSTR(RTRIM(FILE_NAME,'.txt'),12) INTO :gcpclFileseq | アプリ開発者、アプリオーナー |
| エイリアス変数を使用するように関数パラメータを更新します。 | PostgreSQL では、関数パラメータをホスト変数として使用することはできません。エイリアス変数を使用してそれらを上書きします。Pro\$1C コード:int processData(int referenceId){ ECPG コード:int processData(int referenceIdParam){ | アプリ開発者、アプリオーナー |
| 構造体タイプを更新します。 | `struct` 型変数がホスト変数として使用される場合は、`EXEC SQL BEGIN` および `END` ブロックの `struct` 型を `typedef` で定義します。`struct` 型がヘッダー (`.h`) ファイルで定義されている場合は、`EXEC SQL` include ステートメントでファイルをインクルードします。Pro\$1C コード:ヘッダーファイル (`demo.h`)struct s_partition_ranges ECPG コード:ヘッダーファイル (`demo.h`)EXEC SQL BEGIN DECLARE SECTION; Pro\$1C ファイル (`demo.pc`) #include "demo.h" ECPG ファイル (`demo.pc`) exec sql include "demo.h" | アプリ開発者、アプリオーナー |
| カーソルから取得するようにロジックを変更します。 | 配列変数を使用してカーソルから複数の行を取得するには、`FETCH FORWARD` を使用するようコードを変更します。Pro\$1C コード:EXEC SQL char aPoeFiles[MAX_FILES][FILENAME_LENGTH]; ECPG コード:EXEC SQL char aPoeFiles[MAX_FILES][FILENAME_LENGTH]; | アプリ開発者、アプリオーナー |
| 戻り値がないパッケージコールを修正します。 | 戻り値のない Oracle パッケージ関数は、指標変数を使用して呼び出す必要があります。アプリケーションに同じ名前の関数が複数含まれている場合や、型が不明な関数がランタイムエラーを生成する場合は、値をデータ型に typecast します。Pro\$1C コード:void ProcessData (char *data , int id) ECPG コード:void ProcessData (char *dataParam, int idParam ) | アプリ開発者、アプリオーナー |
| SQL\$1CURSOR 変数を書き換える。 | `SQL_CURSOR` 変数とその実装を書き直します。Pro\$1C コード:/* SQL Cursor */ ECPG コード:EXEC SQL DECLARE demo_cursor CURSOR FOR SELECT | アプリ開発者、アプリオーナー |
| 一般的な移行パターンを適用します。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-legacy-applications-from-oracle-pro-c-to-ecpg.html) | アプリ開発者、アプリオーナー |
| 必要に応じてデバッグを有効にします。 | ECPG プログラムをデバッグモードで実行するには、メイン関数ブロック内に以下のコマンドを追加します。ECPGdebug(1, stderr); | アプリ開発者、アプリオーナー |
### ECPG プログラムをコンパイルする
ecpg prog1.pgc | アプリ開発者、アプリオーナー |
| コンパイル用の Make ファイルを作成します。 | 次のサンプルファイルに示されているように、ECPG プログラムをコンパイルする Make ファイルを作成します。CFLAGS ::= $(CFLAGS) -I/usr/pgsql-12/include -g -Wall | アプリ開発者、アプリオーナー |
### アプリケーションをテストする
CREATE TABLE test.generated_column このソーステーブルでは、`STATUS`列のデータが AWS DMS を介してターゲットデータベースに移行されます。ただし、この`FLAG`列には`generate by`機能を使用してデータが入力されるため、移行中は AWS DMS にこの列は表示されません。`generated by`の機能を実装するには、次のエピックに示すように、ターゲットデータベースのトリガーと関数を使用して`FLAG`列の値を入力する必要があります。 | DBA、アプリ開発者 |
| AWS にターゲット PostgreSQL テーブルを作成します。 | 次のステートメントを使用して AWS のPostgreSQLテーブルを作成します。CREATE TABLE test.generated_column このテーブルでは、`status`列は標準列です。この`flag`列は、`status`列内のデータに基づいて生成された列になります。 | DBA、アプリ開発者 |
### PostgreSQL で仮想列を処理するトリガー関数を作成する
CREATE TRIGGER tgr_gen_column | DBA、アプリ開発者 |
| PostgreSQL トリガー関数を作成します。 | PostgreSQL で、トリガー用の関数を作成します。この関数は、アプリケーションまたは AWS DMS によって挿入または更新された仮想列を入力し、データを検証します。CREATE OR REPLACE FUNCTION test.tgf_gen_column() RETURNS trigger AS $VIRTUAL_COL$ | DBA、アプリ開発者 |
### AWS DMS を使用してデータ移行をテストする
CREATE SCHEMA utl_file_utility; | DBA、開発者 |
| file\$1type タイプを作成します。 | `file_type` タイプを作成数には、以下のコードを使用します。CREATE TYPE utl_file_utility.file_type AS ( | DBA/開発者 |
| init 関数を作成します。 | `init` 関数は、`bucket` や `region` などの共通変数を初期化します。コードについては、「*追加情報*」セクションを参照してください。 | DBA/開発者 |
| ラッパー関数を作成する。 | ラッパー関数 `fopen`、`put_line`、および `fclose` を作成します。コードについては、「*追加情報*」セクションを参照してください。 | DBA、開発者 |
### ラッパー関数をテストする
{ |
| S3IntWrite | { |
**init 関数を作成する**
`bucket` や `region` などの共通変数を初期化するには、次のコードを使用して `init` 関数を作成します。
```
CREATE OR REPLACE FUNCTION utl_file_utility.init(
)
RETURNS void
LANGUAGE 'plpgsql'
COST 100
VOLATILE
AS $BODY$
BEGIN
perform set_config
( format( '%s.%s','UTL_FILE_UTILITY', 'region' )
, 'us-east-1'::text
, false );
perform set_config
( format( '%s.%s','UTL_FILE_UTILITY', 's3bucket' )
, 'testaurorabucket'::text
, false );
END;
$BODY$;
```
**ラッパー関数を作成する**
ラッパー関数 `fopen`、`put_line`、`fclose` を作成します。
*fopen*
```
CREATE OR REPLACE FUNCTION utl_file_utility.fopen(
p_file_name character varying,
p_path character varying,
p_mode character DEFAULT 'W'::bpchar,
OUT p_file_type utl_file_utility.file_type)
RETURNS utl_file_utility.file_type
LANGUAGE 'plpgsql'
COST 100
VOLATILE
AS $BODY$
declare
v_sql character varying;
v_cnt_stat integer;
v_cnt integer;
v_tabname character varying;
v_filewithpath character varying;
v_region character varying;
v_bucket character varying;
BEGIN
/*initialize common variable */
PERFORM utl_file_utility.init();
v_region := current_setting( format( '%s.%s', 'UTL_FILE_UTILITY', 'region' ) );
v_bucket := current_setting( format( '%s.%s', 'UTL_FILE_UTILITY', 's3bucket' ) );
/* set tabname*/
v_tabname := substring(p_file_name,1,case when strpos(p_file_name,'.') = 0 then length(p_file_name) else strpos(p_file_name,'.') - 1 end );
v_filewithpath := case when NULLif(p_path,'') is null then p_file_name else concat_ws('/',p_path,p_file_name) end ;
raise notice 'v_bucket %, v_filewithpath % , v_region %', v_bucket,v_filewithpath, v_region;
/* APPEND MODE HANDLING; RETURN EXISTING FILE DETAILS IF PRESENT ELSE CREATE AN EMPTY FILE */
IF p_mode = 'A' THEN
v_sql := concat_ws('','create temp table if not exists ', v_tabname,' (col1 text)');
execute v_sql;
begin
PERFORM aws_s3.table_import_from_s3
( v_tabname,
'',
'DELIMITER AS ''#''',
aws_commons.create_s3_uri
( v_bucket,
v_filewithpath ,
v_region)
);
exception
when others then
raise notice 'File load issue ,%',sqlerrm;
raise;
end;
execute concat_ws('','select count(*) from ',v_tabname) into v_cnt;
IF v_cnt > 0
then
p_file_type.p_path := p_path;
p_file_type.p_file_name := p_file_name;
else
PERFORM aws_s3.query_export_to_s3('select ''''',
aws_commons.create_s3_uri(v_bucket, v_filewithpath, v_region)
);
p_file_type.p_path := p_path;
p_file_type.p_file_name := p_file_name;
end if;
v_sql := concat_ws('','drop table ', v_tabname);
execute v_sql;
ELSEIF p_mode = 'W' THEN
PERFORM aws_s3.query_export_to_s3('select ''''',
aws_commons.create_s3_uri(v_bucket, v_filewithpath, v_region)
);
p_file_type.p_path := p_path;
p_file_type.p_file_name := p_file_name;
END IF;
EXCEPTION
when others then
p_file_type.p_path := p_path;
p_file_type.p_file_name := p_file_name;
raise notice 'fopenerror,%',sqlerrm;
raise;
END;
$BODY$;
```
*put\$1line*
```
CREATE OR REPLACE FUNCTION utl_file_utility.put_line(
p_file_name character varying,
p_path character varying,
p_line text,
p_flag character DEFAULT 'W'::bpchar)
RETURNS boolean
LANGUAGE 'plpgsql'
COST 100
VOLATILE
AS $BODY$
/**************************************************************************
* Write line, p_line in windows format to file, p_fp - with carriage return
* added before new line.
**************************************************************************/
declare
v_sql varchar;
v_ins_sql varchar;
v_cnt INTEGER;
v_filewithpath character varying;
v_tabname character varying;
v_bucket character varying;
v_region character varying;
BEGIN
PERFORM utl_file_utility.init();
/* check if temp table already exist */
v_tabname := substring(p_file_name,1,case when strpos(p_file_name,'.') = 0 then length(p_file_name) else strpos(p_file_name,'.') - 1 end );
v_sql := concat_ws('','select count(1) FROM pg_catalog.pg_class c LEFT JOIN pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace where n.nspname like ''pg_temp_%'''
,' AND pg_catalog.pg_table_is_visible(c.oid) AND Upper(relname) = Upper( '''
, v_tabname ,''' ) ');
execute v_sql into v_cnt;
IF v_cnt = 0 THEN
v_sql := concat_ws('','create temp table ',v_tabname,' (col text)');
execute v_sql;
/* CHECK IF APPEND MODE */
IF upper(p_flag) = 'A' THEN
PERFORM utl_file_utility.init();
v_region := current_setting( format( '%s.%s', 'UTL_FILE_UTILITY', 'region' ) );
v_bucket := current_setting( format( '%s.%s', 'UTL_FILE_UTILITY', 's3bucket' ) );
/* set tabname*/
v_filewithpath := case when NULLif(p_path,'') is null then p_file_name else concat_ws('/',p_path,p_file_name) end ;
begin
PERFORM aws_s3.table_import_from_s3
( v_tabname,
'',
'DELIMITER AS ''#''',
aws_commons.create_s3_uri
( v_bucket,
v_filewithpath,
v_region )
);
exception
when others then
raise notice 'Error Message : %',sqlerrm;
raise;
end;
END IF;
END IF;
/* INSERT INTO TEMP TABLE */
v_ins_sql := concat_ws('','insert into ',v_tabname,' values(''',p_line,''')');
execute v_ins_sql;
RETURN TRUE;
exception
when others then
raise notice 'Error Message : %',sqlerrm;
raise;
END;
$BODY$;
```
*fclose*
```
CREATE OR REPLACE FUNCTION utl_file_utility.fclose(
p_file_name character varying,
p_path character varying)
RETURNS boolean
LANGUAGE 'plpgsql'
COST 100
VOLATILE
AS $BODY$
DECLARE
v_filewithpath character varying;
v_bucket character varying;
v_region character varying;
v_tabname character varying;
v_sql character varying;
BEGIN
PERFORM utl_file_utility.init();
v_region := current_setting( format( '%s.%s', 'UTL_FILE_UTILITY', 'region' ) );
v_bucket := current_setting( format( '%s.%s', 'UTL_FILE_UTILITY', 's3bucket' ) );
v_tabname := substring(p_file_name,1,case when strpos(p_file_name,'.') = 0 then length(p_file_name) else strpos(p_file_name,'.') - 1 end );
v_filewithpath := case when NULLif(p_path,'') is null then p_file_name else concat_ws('/',p_path,p_file_name) end ;
raise notice 'v_bucket %, v_filewithpath % , v_region %', v_bucket,v_filewithpath, v_region ;
/* exporting to s3 */
perform aws_s3.query_export_to_s3
(concat_ws('','select * from ',v_tabname,' order by ctid asc'),
aws_commons.create_s3_uri(v_bucket, v_filewithpath, v_region)
);
v_sql := concat_ws('','drop table ', v_tabname);
execute v_sql;
RETURN TRUE;
EXCEPTION
when others then
raise notice 'error fclose %',sqlerrm;
RAISE;
END;
$BODY$;
```
**設定とラッパー関数をテストする**
次の匿名コードブロックを使用して、設定をテストします。
*書き込みモードをテストする*
次のコードは、S3 バケットの `s3inttest` という名前のファイルを記述します。
```
do $$
declare
l_file_name varchar := 's3inttest' ;
l_path varchar := 'integration_test' ;
l_mode char(1) := 'W';
l_fs utl_file_utility.file_type ;
l_status boolean;
begin
select * from
utl_file_utility.fopen( l_file_name, l_path , l_mode ) into l_fs ;
raise notice 'fopen : l_fs : %', l_fs;
select * from
utl_file_utility.put_line( l_file_name, l_path ,'this is test file:in s3bucket: for test purpose', l_mode ) into l_status ;
raise notice 'put_line : l_status %', l_status;
select * from utl_file_utility.fclose( l_file_name , l_path ) into l_status ;
raise notice 'fclose : l_status %', l_status;
end;
$$
```
*アペンドモードをテストする*
次のコードは、前のテストで作成した `s3inttest` ファイルに行を追加します。
```
do $$
declare
l_file_name varchar := 's3inttest' ;
l_path varchar := 'integration_test' ;
l_mode char(1) := 'A';
l_fs utl_file_utility.file_type ;
l_status boolean;
begin
select * from
utl_file_utility.fopen( l_file_name, l_path , l_mode ) into l_fs ;
raise notice 'fopen : l_fs : %', l_fs;
select * from
utl_file_utility.put_line( l_file_name, l_path ,'this is test file:in s3bucket: for test purpose : append 1', l_mode ) into l_status ;
raise notice 'put_line : l_status %', l_status;
select * from
utl_file_utility.put_line( l_file_name, l_path ,'this is test file:in s3bucket : for test purpose : append 2', l_mode ) into l_status ;
raise notice 'put_line : l_status %', l_status;
select * from utl_file_utility.fclose( l_file_name , l_path ) into l_status ;
raise notice 'fclose : l_status %', l_status;
end;
$$
```
**Amazon SNSの通知**
オプションで Amazon CloudWatch によるモニタリングと Amazon SNS 通知を S3 バケットに設定できます。詳細については、「[Amazon S3 をモニタリングする](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/monitoring-overview.html)」と「[Amazon SNS 通知のセットアップ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/US_SetupSNS.html)」を参照してください。
# Oracle から Amazon Aurora PostgreSQL への移行後にデータベースオブジェクトを検証する
#MigrationValidatorToolkit このコードは、.zip ファイルからモジュールをダウンロードします。次に、コードがモジュールを抽出、インポート、呼び出しします。**zip ファイルをダウンロードして抽出する**[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/accelerate-the-discovery-and-migration-of-microsoft-workloads-to-aws.html)**GitHub リポジトリのクローンを作成する**[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/accelerate-the-discovery-and-migration-of-microsoft-workloads-to-aws.html) | システム管理者 |
| モジュールを手動で呼び出します。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/accelerate-the-discovery-and-migration-of-microsoft-workloads-to-aws.html)[Format-Table](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/module/microsoft.powershell.utility/format-table?view=powershell-7.3) フォーマット:Import-Module .\MigrationValidatorToolkit.psm1;Invoke-MigrationValidatorToolkit [Format-List](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/module/microsoft.powershell.utility/format-list?view=powershell-7.3) フォーマット:Import-Module .\MigrationValidatorToolkit.psm1;Invoke-MigrationValidatorToolkit -List [Out-GridView](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/module/microsoft.powershell.utility/out-gridview?view=powershell-7.3) フォーマット:Import-Module .\MigrationValidatorToolkit.psm1;Invoke-MigrationValidatorToolkit -GridView [ConvertTo-Csvformat](https://learn.microsoft.com/en-us/powershell/module/microsoft.powershell.utility/convertto-csv?view=powershell-7.3) フォーマット:Import-Module .\MigrationValidatorToolkit.psm1;Invoke-MigrationValidatorToolkit -csv | システム管理者 |
### Migration Validator Toolkit PowerShell モジュールを複数のターゲットで実行する
git clone https://github.com/aws-samples/migration-validator-toolkit-for-microsoft-workloads.git | システム管理者 |
| server.csv リストを更新します。 | .zip ファイルをダウンロードした場合は、次の手順に従います。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/accelerate-the-discovery-and-migration-of-microsoft-workloads-to-aws.html) | システム管理者 |
| モジュールを呼び出す。 | ターゲットのコンピュータへの管理者アクセス権を持つドメインユーザーを使用するドメイン内の任意のコンピュータを使用できます。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/accelerate-the-discovery-and-migration-of-microsoft-workloads-to-aws.html)Import-Module .\MigrationValidatorToolkit.psm1;Invoke-DomainComputers 出力の .csv ファイルは、プレフィックス名 `DomainComputers_MigrationAutomations_YYYY-MM-DDTHH-MM-SS` で `MigrationValidatorToolkit\Outputs\folder` に保存されます。 | システム管理者 |
## トラブルシューティング
$ curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip" | Linux 管理者 |
| Db2 アーカイブログのローカル送信先を設定します。 | Amazon EC2 上のターゲットデータベースをオンプレミスのソースデータベースと同期させるには、ソースデータベースから最新のトランザクションログを取得する必要があります。このセットアップでは、`/db2logs` はソース上の `LOGARCHMETH2` によってステージング領域として設定されます。このディレクトリにアーカイブされたログは Amazon S3 に同期され、Db2 on Amazon EC2 によってアクセスされます。AWS CLI コマンドではアクセスできないサードパーティベンダーツールを使用するように `LOGARCHMETH2` が設定されている可能性があるため、このモードでは `LOGARCHMETH1` が使用されます。ログを取得するには、次のコマンドを実行します。db2 connect to sample | DBA |
| オンラインデータベースのバックアップを実行します。 | オンラインデータベースのバックアップを実行し、ローカルのバックアップファイルシステムに保存します。db2 backup db sample online to /backup | DBA |
### S3 バケットおよび IAM ポリシーをセットアップする
aws s3api create-bucket --bucket logshipmig-db2 --region us-east-1 | AWS システム管理者 |
| IAM ポリシーを作成します。 | この `db2bucket.json` ファイルには、Amazon S3 バケットにアクセスするための IAM ポリシーが含まれています。{ 次の AWS CLI コマンドを使用して、ポリシーを作成します。aws iam create-policy \ JSON 出力には、ポリシーの Amazon リソースネーム (ARN) が表示されます。ここで、`aws_account_id` はアカウント ID を表します。"Arn": "arn:aws:iam::aws_account_id:policy/db2s3policy" | AWS 管理者、AWS システム管理者 |
| EC2 インスタンスが使用する IAM ロールに IAM ポリシーをアタッチします。 | ほとんどの AWS 環境では、システム管理者によって、実行中の EC2 インスタンスに IAM ロールが設定されています。IAM ロールが設定されていない場合は、ロールを作成し、EC2 コンソールで **[IAM ロールの変更]** を選択して、Db2 データベースをホストする EC2 インスタンスにロールを関連付けてください。ポリシー ARN を使用して、IAM ポリシーを IAM ロールにアタッチします。aws iam attach-role-policy \ ポリシーがアタッチされると、IAM ロールに関連付けられた EC2 インスタンスは S3 バケットにアクセスできるようになります。 | AWS 管理者、AWS システム管理者 |
### ソースデータベースのバックアップイメージとログファイルを Amazon S3 に送信します。
$ aws configure | AWS 管理者、AWS システム管理者 |
| Amazon S3 にバックアップイメージを送信します。 | 以前は、オンラインデータベースのバックアップが `/backup` ローカルディレクトリに保存されていました。次のコマンドを実行して、バックアップイメージを S3 バケットに送信します。aws s3 sync /backup s3://logshipmig-db2/SAMPLE_backup | AWS 管理者、移行エンジニア |
| Amazon S3 に Db2 アーカイブログを送信します。 | オンプレミスの Db2 アーカイブログを、Amazon EC2 上のターゲット Db2 インスタンスがアクセスできる S3 バケットと同期します。aws s3 sync /db2logs s3://logshipmig-db2/SAMPLE_LOG cron または他のスケジューリングツールを使用して、このコマンドを定期的に実行します。この頻度は、ソースデータベースがトランザクションログファイルをアーカイブする頻度に応じて異なります。 | AWS 管理者、移行エンジニア |
### Db2 on Amazon EC2 を Amazon S3 に接続し、データベース同期を開始します。
gsk8capicmd_64 -keydb -create -db "/home/db2inst1/.keystore/db2s3.p12" -pw "" -type pkcs12 -stash | DBA |
| Db2 ストレージアクセスエイリアスを作成します。 | [ストレージアクセスエイリアス](https://www.ibm.com/docs/en/db2/11.5?topic=commands-catalog-storage-access)を作成するには、以下のスクリプト構文を使用します。`db2 "catalog storage access alias vendor S3 server container ''"`例えば、スクリプトは次のようになります。`db2 "catalog storage access alias DB2AWSS3 vendor S3 server s3.us-east-1.amazonaws.com container 'logshipmig-db2'" ` | DBA |
| ステージング領域を設定します。 | デフォルトでは、Db2 は Amazon S3 でファイルをアップロードおよびダウンロードするためのステージング領域として `DB2_OBJECT_STORAGE_LOCAL_STAGING_PATH` を使用します。デフォルトのパスは、インスタンスのホームディレクトリの下にある `sqllib/tmp/RemoteStorage.xxxx` で、`xxxx` は Db2 パーティション番号を参照します。ステージング領域には、バックアップイメージとログファイルを保存するために十分な容量が必要であることに注意してください。レジストリを使用して、ステージング領域を別のディレクトリにポイントできます。 また、`DB2_ENABLE_COS_SDK=ON` と `DB2_OBJECT_STORAGE_SETTINGS=EnableStreamingRestore` および `awssdk` ライブラリへのリンクを使用して、Amazon S3 ステージング領域をバイパスし、データベースのバックアップと復元することも推奨されています。#By root: | DBA |
| バックアップイメージからデータベースを復元します。 | S3 バケットのバックアップイメージから Amazon EC2 上のターゲットデータベースを復元します。db2 restore db sample from DB2REMOTE://DB2AWSS3/logshipmig-db2/SAMPLE_backup replace existing | DBA |
| データベースをロールフォワードします。 | 復元が完了すると、ターゲットデータベースはロールフォワード保留状態になります。Db2 がトランザクションログファイルを取得する場所を認識できるように、`LOGARCHMETH1` と `LOGARCHMETH2` を設定します。db2 update db cfg for SAMPLE using LOGARCHMETH1 'DB2REMOTE://DB2AWSS3//SAMPLE_LOGS/' データベースのロールフォワードを開始します。db2 ROLLFORWARD DATABASE sample to END OF LOGS このコマンドは S3 バケットに転送されたすべてのログファイルを処理します。`s3 sync` コマンドは、オンプレミス Db2 サーバー上で定期的に実行されます。例えば、`s3 sync` を 1 時間ごとに実行し、すべてのログファイルを同期するのに 10分 かかる場合は、コマンドを 1 時間おきに 10 分間実行するように設定します。 | DBA |
### カットオーバー期間中に Db2 on Amazon EC2 をオンラインにします
db2 rollforward DB sample to END OF LOGS ターゲットデータベースをオンラインにし、アプリケーション接続を Db2 on Amazon EC2 にポイントします。 | DBA |
## トラブルシューティング
$ curl "https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip" -o "awscliv2.zip" | Linux 管理者 |
| Db2 アーカイブログのローカル送信先を設定します。 | 大量の更新バッチジョブやネットワークの速度低下などの状況により、HADR スタンバイサーバーに遅延が生じる可能性があります。スタンバイサーバーは、進行状況に間に合うようにプライマリサーバーのトランザクションログを必要とします。次の順序でログをリクエストします。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-db2-for-luw-to-amazon-ec2-with-high-availability-disaster-recovery.html)このセットアップでは、`/db2logs` はソース上の `LOGARCHMETH2` によってステージング領域として設定されます。このディレクトリにアーカイブされたログは Amazon S3 に同期され、Db2 on Amazon EC2 によってアクセスされます。AWS CLI コマンドがアクセスできないサードパーティベンダーツールを使用するように `LOGARCHMETH1` が設定されている可能性があるため、このパターンでは `LOGARCHMETH2` が使用されます。db2 connect to sample | DBA |
| オンラインデータベースのバックアップを実行します。 | オンラインデータベースのバックアップを実行し、ローカルのバックアップファイルシステムに保存します。db2 backup db sample online to /backup | DBA |
### S3 バケットおよび IAM ポリシーをセットアップする
aws s3api create-bucket --bucket hadrmig-db2 --region us-east-1 | AWS 管理者 |
| IAM ポリシーを作成します。 | この `db2bucket.json` ファイルには、S3 バケットにアクセスするための IAM ポリシーが含まれています。{ 次の AWS CLI コマンドを使用して、ポリシーを作成します。aws iam create-policy \ JSON 出力には、ポリシーの Amazon リソースネーム (ARN) が表示されます。ここで、`aws_account_id` はアカウント ID を表します。"Arn": "arn:aws:iam::aws_account_id:policy/db2s3hapolicy" | AWS 管理者、AWS システム管理者 |
| IAM ロールに IAM ポリシーをアタッチします。 | 通常、Db2 が実行中の EC2 インスタンスには、システム管理者によって IAM ロールが割り当てられています。IAM ロールが割り当てられていない場合は、Amazon EC2 コンソールから **[IAM ロールを変更]** を選択してください。EC2 インスタンスに関連付けられた IAM ロールに IAM ポリシーをアタッチします。ポリシーがアタッチされると、EC2 インスタンスは S3 バケットにアクセスできるようになります。aws iam attach-role-policy --policy-arn "arn:aws:iam::aws_account_id:policy/db2s3hapolicy" --role-name db2s3harole | |
### ソースデータベースのバックアップイメージとログファイルを Amazon S3 に送信します。
$ aws configure | AWS 管理者、AWS システム管理者 |
| Amazon S3 にバックアップイメージを送信します。 | 以前は、オンラインデータベースのバックアップが `/backup` ローカルディレクトリに保存されていました。次のコマンドを実行して、バックアップイメージを S3 バケットに送信します。aws s3 sync /backup s3://hadrmig-db2/SAMPLE_backup | AWS 管理者、AWS システム管理者 |
| Amazon S3 に Db2 アーカイブログを送信します。 | オンプレミスの Db2 アーカイブログを、Amazon EC2 上のターゲット Db2 インスタンスがアクセスできる Amazon S3 バケットと同期します。aws s3 sync /db2logs s3://hadrmig-db2/SAMPLE_LOGS cron または他のスケジューリングツールを使用して、このコマンドを定期的に実行します。この頻度は、ソースデータベースがトランザクションログファイルをアーカイブする頻度に応じて異なります。 | |
### Db2 on Amazon EC2 を Amazon S3 に接続し、データベースの同期を開始します。
gsk8capicmd_64 -keydb -create -db "/home/db2inst1/.keystore/db2s3.p12" -pw "" -type pkcs12 -stash | DBA |
| Db2 ストレージアクセスエイリアスを作成します。 | Db2 はストレージアクセスエイリアスを使用して `INGEST`、`LOAD`、`BACKUP DATABASE`、または `RESTORE DATABASE` コマンドで Amazon S3 に直接アクセスします。IAM ロールが既に EC2 インスタンスに割り当てられているため、`USER` と `PASSWORD` は必要ありません。`db2 "catalog storage access alias vendor S3 server container ''"`例えば、スクリプトは次のようになります。`db2 "catalog storage access alias DB2AWSS3 vendor S3 server s3.us-east-1.amazonaws.com container 'hadrmig-db2'" ` | DBA |
| ステージング領域を設定します。 | また、`DB2_ENABLE_COS_SDK=ON` と `DB2_OBJECT_STORAGE_SETTINGS=EnableStreamingRestore` および `awssdk` ライブラリへのリンクを使用して、Amazon S3 ステージング領域をバイパスして、データベースのバックアップと復元を行うことも推奨されています。#By root: | DBA |
| バックアップイメージからデータベースを復元します。 | S3 バケットのバックアップイメージから Amazon EC2 上のターゲットデータベースを復元します。db2 create db sample on /data1 | DBA |
### オンプレミスで HADR を使用せずに HADR をセットアップする
db2 update db cfg for SAMPLE using LOGARCHMETH1 'DB2REMOTE://DB2AWSS3//SAMPLE_LOGS/' LOGARCHMETH2 OFF | DBA |
| Amazon EC2 サーバーで Db2 用の HADR を設定します。 | スタンバイ状態で、`db2-ec2` 上の HADR のデータベース設定を更新します。`db2 update db cfg for sample using HADR_LOCAL_HOST db2-ec2 HADR_LOCAL_SVC 50012 HADR_REMOTE_HOST db2-server1 HADR_REMOTE_SVC 50010 HADR_REMOTE_INST db2inst1 HADR_SYNCMODE SUPERASYNC DB20000I The UPDATE DATABASE CONFIGURATION command completed successfully` | DBA |
| HADR 設定を検証します。 | ソースとターゲットの Db2 サーバーで、HADR パラメータを検証します。 `db2-server1` のセットアップを検証するには、次のコマンドを実行します。db2 get db cfg for sample|grep HADR `db2-ec2` のセットアップを検証するには、次のコマンドを実行します。db2 get db cfg for sample|grep HADR `HADR_LOCAL_HOST`、`HADR_LOCAL_SVC`、`HADR_REMOTE_HOST`、および `HADR_REMOTE_SVC` のパラメータは、1 つのプライマリと 1 つのスタンバイの HADR 設定を示します。 | DBA |
| Db2 HADR インスタンスを起動します。 | まず、`db2-ec2` スタンバイサーバーで Db2 HADR インスタンスを起動します。db2 start hadr on db sample as standby プライマリ (ソース) サーバー `db2-server1` で Db2 HADR を起動します。db2 start hadr on db sample as primary これで、オンプレミスの Db2 と Amazon EC2 間の HADR 接続が正常に確立されました。 Db2 プライマリサーバー `db2-server1` は、トランザクションログの `db2-ec2` へのリアルタイムストリーミングを開始します。 | DBA |
### HADR がオンプレミスで存在する場合に HADR を設定する
db2 get db cfg for sample|grep HADR `db2-server2` で、以下のコードを実行します。db2 get db cfg for sample|grep HADR `db2-ec2` で、以下のコードを実行します。db2 get db cfg for sample|grep HADR `HADR_LOCAL_HOST`、`HADR_LOCAL_SVC`、`HADR_REMOTE_HOST`、`HADR_REMOTE_SVC`、および `HADR_TARGET_LIST` のパラメータは、1 つのプライマリ HADR 設定と 2 つのスタンバイ HADR 設定を示します。 | |
| Db2 HADR を停止して起動します。 | これで、3 台のサーバーすべてに `HADR_TARGET_LIST` が設定されました。各 Db2 サーバーは他の 2 つのサーバーを認識しています。新しい設定を利用するには、HADR を停止して再起動します (短時間の停止)。`db2-server1` で、以下のコマンドを実行します。db2 stop hadr on db sample `db2-server2` で、以下のコマンドを実行します。db2 deactivate db sample `db2-ec2` で、以下のコマンドを実行します。db2 start hadr on db sample as standby `db2-server1` で、以下のコマンドを実行します。db2 start hadr on db sample as primary これで、オンプレミスの Db2 と Amazon EC2 間の HADR 接続が正常に確立されました。 Db2 プライマリサーバー `db2-server1` は、`db2-server2` と `db2-ec2` の両方へのトランザクションログレコードのリアルタイムストリーミングを開始します。 | DBA |
### カットオーバー期間中は Db2 on Amazon EC2 をプライマリとして設定します。
db2pd -hadr -db sample | DBA |
| HADR テイクオーバーを実行します。 | 移行を完了するには、HADR テイクオーバーのコマンドを実行して `db2-ec2` をプライマリデータベースとして使用します。`db2pd` コマンドを使用して `HADR_ROLE` 値を検証します。db2 TAKEOVER HADR ON DATABASE sample AWS への移行を完了するには、Db2 on Amazon EC2 にアプリケーション接続を設定します。 | |
## トラブルシューティング
git archive -o ../godemoapp.zip HEAD ソースバンドルの.zip ファイルを作成します。.zip ファイルをローカルファイルとしてダウンロードして保存します。.zip ファイルは 512 MB を超えることはできません。また、親フォルダまたは最上位ディレクトリを含めることはできません。 | システム管理者、アプリケーション開発者 |
### Elastic Beanstalk に Go ウェブアプリケーションを移行する
` を置き換えます。`aws sts assume-role --role-arn arn:aws:iam:::role/MGN_Agent_Installation_Role --role-session-name mgn_installation_session_role`コマンドの出力から、`AccessKeyId`、****`SecretAccessKey`、および ****`SessionToken` の値をコピーします。****後で使用できるように安全な場所に保管してください。これらの一時的な認証情報は 1 時間後に失効します。1 時間後に認証情報が必要な場合は、前のステップを繰り返します。 | AWS 管理者、移行エンジニア |
### アプリケーション移行サービスを初期化し、レプリケーション設定テンプレートを作成します。
subscription-manager unregister また、サブスクリプションマネージャープラグインを無効にして、**[yum]** が呼び出されるたびにサブスクリプションの状態を確認しないようにすることもできます。これを行うには、設定ファイル `/etc/yum/pluginconf.d/subscription-manager.conf` を編集し、パラメータ `enabled=1` を `enabled=0` に変更します。 | Linux またはシステム管理者ユーザー |
| 古い更新設定 (RHUI、Red Hat Satellite ネットワーク、yum リポジトリ) を AWS が提供する RHUI に置き換えます。 | 移行した RHEL システムを、AWS が提供する RHUI サーバーを使用するように再設定する必要があります。これにより、外部の更新インフラストラクチャを必要とせずに、AWS リージョン内の RHUI サーバーにアクセスできます。この変更には以下のプロセスが含まれます。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-rhel-byol-systems-to-aws-license-included-instances-by-using-aws-mgn.html)詳細な手順とコマンドは次のとおりです。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-rhel-byol-systems-to-aws-license-included-instances-by-using-aws-mgn.html) | Linux またはシステム管理者ユーザー |
| 設定を検証します。 | 移行したターゲットインスタンスで、新しい設定が正しいことを確認します。sudo yum clean all | Linux またはシステム管理者ユーザー |
## 関連リソース
+ `ADDomainJoinUserName`:
+ `ADDomainJoinPassword`:
+ `TargetOU` :
**注記**
AWS Managed Microsoft AD への参加アクティビティでは、AWS Systems Manager Automation でも同じキー名を使用します。
+ SQL Server のインストールおよび Windows サービスまたはドメインアカウントを作成するための SQL Server メディアファイル。これらはクラスター作成時に使用されます。
+ 別々のアベイラビリティーゾーンに 2 つのパブリックサブネット、アベイラビリティーゾーンに 2 つのプライベートサブネット、インターネットゲートウェイ、NAT ゲートウェイ、ルートテーブルの関連付け、ジャンプサーバーを備えた仮想プライベートクラウド (VPC)
**製品バージョン**
+ Windows Server 2012 R2 および Microsoft SQL Server 2016
## アーキテクチャ
D:\setup.exe /Q `" `" `" `" `" /SQLSVCPASSWORD="" `" /AGTSVCPASSWORD="" `" /ISSVCPASSWORD="" `\share\Program Files\Microsoft SQL Server" `\share\data" `\share\log" `\share\SQLBackup" ` | AWS DevOps、DBA、DevOps エンジニア |
| セカンダリノードをクラスターに追加します。 | SQL Server をセカンダリノード (ノード 2) に追加するには、次の PowerShell コマンドを実行します。D:\setup.exe /Q `" `" `" /SQLSVCPASSWORD="" `" ` | AWS DevOps、DBA、DevOps エンジニア |
| SQL Server FCI をテストします。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/set-up-multi-az-infrastructure-for-a-sql-server-always-on-fci-by-using-amazon-fsx.html) | DBA、DevOps エンジニア |
### リソースをクリーンアップする
search Host show key as 'Serverid', virtual, name as 'HOSTNAME', os_type as 'osName', os_version as 'OS Version', num_logical_processors as 'Logical Processor Counts', cores_per_processor as 'Cores per Processor', logical_ram as 'Logical RAM', #Consumer:StorageUse:Provider:DiskDrive.size as 'Size' 抽出されたデータを使用して、移行の適切なインスタンスサイズを決定できます。 | 移行エンジニア、移行リード |
| モデル化されたアプリケーションのデータを抽出します。 | アプリケーションが BMCディスカバリーでモデル化されている場合、アプリケーションソフトウェアを実行するサーバーに関するデータを抽出できます。サーバー名を取得するには、「[クエリビルダー](https://docs.bmc.com/docs/discovery/221/query-builder-1051985747.html)」を使用して次のクエリを実行します：search SoftwareInstance show key as 'ApplicationID', #RunningSoftware:HostedSoftware:Host:Host.key as 'ReferenceID', type, name BMC ディスカバリーで、アプリケーションは実行中のソフトウェアインスタンスの収集によってモデル化されます。アプリケーションは、アプリケーションソフトウェアを実行するすべてのサーバーに依存します。 | BMC ディスカバリのアプリ所有者 |
| データベースからデータを抽出します。 | スキャンされたすべてのデータベースと、それらのデータベースが実行されているサーバーのリストを取得するには、「[クエリビルダー](https://docs.bmc.com/docs/discovery/221/query-builder-1051985747.html)」 を使用して次のクエリを実行します：search Database show key as 'Key', name, type as 'Source Engine Type', #Detail:Detail:ElementWithDetail:SoftwareInstance.name as 'Software Instance', #Detail:Detail:ElementWithDetail:SoftwareInstance.product_version as 'Product Version', #Detail:Detail:ElementWithDetail:SoftwareInstance.edition as 'Edition', #Detail:Detail:ElementWithDetail:SoftwareInstance.#RunningSoftware:HostedSoftware:Host:Host.key as 'ServerID' | アプリ所有者 |
| サーバー通信のデータを抽出します。 | BMC ディスカバリによって収集されたサーバー間のすべてのネットワーク通信に関する情報を過去のネットワーク通信ログから取得するには、「[クエリビルダー](https://docs.bmc.com/docs/discovery/221/query-builder-1051985747.html)」を使用して次のクエリを実行しますsearch Host | BMC ディスカバリのアプリ所有者 |
| アプリケーションディスカバリーのデータを抽出します。 | アプリケーションの依存関係の情報を取得するには、「[クエリビルダー](https://docs.bmc.com/docs/discovery/221/query-builder-1051985747.html)」 を使用して次のクエリを実行します：search SoftwareInstance show key as 'SRC App ID', #Dependant:Dependency:DependedUpon:SoftwareInstance.key as 'DEST App ID' | BMC ディスカバリのアプリ所有者 |
| ビジネスサービスのデータを抽出します。 | ホストが提供するビジネスサービスのデータを抽出するには、「[クエリビルダー](https://docs.bmc.com/docs/discovery/221/query-builder-1051985747.html)」 を使用して次のクエリを実行します：search Host show name, #Host:HostedSoftware:AggregateSoftware:BusinessService.name as 'Name' | BMC ディスカバリのアプリ所有者 |
## トラブルシューティング
aws rds modify-db-instance \ | 管理者 |
### 別の AWS アカウントに移行する
/」形式の「エンドポイント」を記録します。重要: インバウンドルールの Amazon Redshift セキュリティグループが EC2 インスタンスから TCP ポート 5439 への無制限のアクセスを許可していることを確認します。 | DBA |
| psql を Amazon Redshift クラスターに接続します。 | コマンドプロンプトで、「psql -h -U -d -p 」コマンドを実行して接続情報を指定します。psql パスワードプロンプトで、「」ユーザーのパスワードを入力します。これで Amazon Redshift クラスターに接続されるため、コマンドをインタラクティブに入力できます。 | DBA |
| S3 バケットを作成する。 | Amazon S3 コンソールを開き、S3 バケットを作成して Amazon Redshift からエクスポートされたファイルを保持します。S3 バケットを作成する手順については、「関連リソース」セクションを参照してください。 | DBA、AWS 全般 |
| データのアンロードをサポートする IAM ポリシーを作成します。 | AWS Identity and Access Management (IAM) コンソールを開き、[ポリシー] を選択します。[ポリシーの作成] を選択し、[JSON] タブを選択します。「追加情報」セクションからデータをアンロードする IAM ポリシーをコピーして貼り付けます。重要:「s3\$1bucket\$1name」は、お使いの S3 バケット名に置き換えてください。[ポリシーの確認] を選択し、ポリシーの名前と説明を入力します。[ポリシーの作成] を選択します。 | DBA |
| IAM ロールを作成し、Amazon Redshift の UNLOAD 操作を許可します。 | IAM コンソールを開き、[ロール] を選択します。[ロールの作成] を選択し、[信頼できるエンティティのタイプの選択] で [AWS サービス] を選択します。サービスの [Redshift] を選択し、[Redshift — カスタマイズ可能] を選択してから、[次へ] を選択します。前に作成した [ポリシーをアンロード] を選択し、[次へ] を選択します。[ロール名] を入力し、[ロールの作成] を選択します。 | DBA |
| IAM ロールを Amazon Redshift クラスターに関連付けます。 | Amazon Redshift コンソールを開き、[IAM ロールの管理] を選択します。ドロップダウンメニューから、[利用可能なロール] を選択し、前に作成したロールを選択します。[変更の適用] を選択します。[IAM ロールの管理] の IAM ロールの [ステータス] が [同期中] と表示されたら、UNLOAD コマンドを実行できます。 | DBA |
| Amazon Redshift クラスターへの書き込み操作を停止します。 | 移行が完了するまで、移行元の Amazon Redshift クラスターへのすべての書き込み操作を停止することを忘れないでください。 | DBA |
### ターゲットリージョンの移行を準備する
/」形式の「エンドポイント」を記録します。重要:インバウンドルールの Amazon Redshift セキュリティグループが EC2 インスタンスから TCP ポート 5439 への無制限のアクセスを許可していることを確認します。 | DBA |
| psql を Amazon Redshift クラスターに接続します。 | コマンドプロンプトで、「psql -h -U -d -p 」コマンドを実行して接続情報を指定します。psql パスワードプロンプトで、「」ユーザーのパスワードを入力します。これで Amazon Redshift クラスターに接続されるため、コマンドをインタラクティブに入力できます。 | DBA |
| S3 バケットを作成する。 | Amazon S3 コンソールを開き、S3 バケットを作成して Amazon Redshift からエクスポートされたファイルを保持します。このストーリーやその他のストーリーに関するヘルプは、「関連リソース」セクションを参照してください。 | DBA |
| データのコピーをサポートする IAM ポリシーを作成します。 | IAM コンソールを開き、[ポリシー] を選択します。[ポリシーの作成] を選択し、[JSON] タブを選択します。「追加情報」セクションからデータをコピーする IAM ポリシーをコピーして貼り付けます。重要:「s3\$1bucket\$1name」は、お使いの S3 バケット名に置き換えてください。[ポリシーの確認] を選択し、ポリシーの名前と説明を入力します。[ポリシーの作成] を選択します。 | DBA |
| IAM ロールを作成し、Amazon Redshift の COPY 操作を許可します。 | IAM コンソールを開き、[ロール] を選択します。[ロールの作成] を選択し、[信頼できるエンティティのタイプの選択] で [AWS サービス] を選択します。サービスの [Redshift] を選択し、[Redshift — カスタマイズ可能] を選択してから、[次へ] を選択します。前に作成した [コピー] ポリシーを選択し、[次へ] を選択します。[ロール名] を入力し、[ロールの作成] を選択します。 | DBA |
| IAM ロールを Amazon Redshift クラスターに関連付けます。 | Amazon Redshift コンソールを開き、[IAM ロールの管理] を選択します。ドロップダウンメニューから、[利用可能なロール] を選択し、前に作成したロールを選択します。[変更の適用] を選択します。[Manage IAM roles（IAM ロールの管理）] の IAM ロールの [Status（ステータス）] が [In-sync（同期中）] と表示されたら、「COPY」コマンドを実行できます。 | DBA |
### 移行を開始する前に、ソースデータとオブジェクト情報を確認する
psql -h -p PORT -U username -d database -W | DBA |
| pg\$1transport 拡張機能を作成します。 | `rds_superuser` ロールを持つユーザーとして次のクエリを実行します。create extension pg_transport; | DBA |
### ソース環境の準備
psql -h -p PORT -U username -d database -W | DBA |
| pg\$1transport エクステンションを作成し、転送するデータベースから他のすべてのエクステンションを削除します。 | ソースデータベースに **pg\$1transport** 以外の拡張機能がインストールされていると、転送は失敗します。このコマンドは、`rds_superuser` ロールを持つユーザーが実行する必要があります。 | DBA |
### トランスポートの実行
SELECT transport.import_from_server( 'source-db-instance-endpoint', source-db-instance-port, 'source-db-instance-user', 'source-user-password', 'source-database-name', 'destination-user-password', 'true'); この関数の最後のパラメーター (`true` に設定) はドライランを定義します。この関数は、メイントランスポートを実行したときに表示されるエラーをすべて表示します。メインストランスポートを実行する前に、エラーを解決してください。 | DBA |
| ドライランが成功したら、データベーストランスポートを開始します。 | `transport.import_from_server` 関数を実行してトランスポートを実行します。ソースに接続し、データをインポートします。 SELECT transport.import_from_server( 'source-db-instance-endpoint', source-db-instance-port, 'source-db-instance-user', 'source-user-password', 'source-database-name', 'destination-user-password', false); この関数の最後のパラメーター (`false` に設定) は、これがドライランではないことを示しています。 | DBA |
| ポストトランスポートステップを実行する。 | データベーストランスポートが完了したら:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/transport-postgresql-databases-between-two-amazon-rds-db-instances-using-pg-transport.html) | DBA |
## 関連リソース
SELECT * FROM clobdata_pg; 結果を (最初のステップの) ソースデータベースからのクエリ結果と比較します。 | 開発者 |
| CLOB データを別々の行に分割します。 | 「[追加情報](#migrate-oracle-clob-values-to-individual-rows-in-postgresql-on-aws-additional)」セクションに記載されているカスタム PostgreSQL コードを実行して、CLOB データを分割し、ターゲット PostgreSQL テーブルの別々の行に挿入します。 | 開発者 |
### データを検証します。
SELECT * FROM clobdata_pg; | 開発者 |
## 関連リソース
SELECT * FROM clobdatatarget;
```
これにより、以下の出力が表示されます。
| | |
| --- |--- |
| id1 | data |
| 1 | テストライン 1 行目 |
| 2 | テストライン 2 行目 |
| 3 | テストライン 3 行目 |
# Oracle PeopleSoft を Amazon RDS Custom に移行
#!/bin/bash | DBA |
| バックアップスクリプトを実行します。 | RMAN バックアップスクリプトを実行するには、Oracle Home User としてログインし、スクリプトを実行します。$ chmod a+x rman_backup.sh | DBA |
| エラーを確認し、バックアップファイル名をメモします。 | RMAN ログファイルにエラーがないか確認します。すべて問題なければ、以下のコマンドを実行して制御ファイルのバックアップを一覧表示します。RMAN> list backup of controlfile; 出力ファイルの名前に注意してください。List of Backup Sets Amazon RDS Custom でデータベースを復元するときは、バックアップコントロール `/efs/rman_backup/FSCM/FSDMO92_20220713_12_1_CONTROL` ファイルを使用します。 | DBA |
### ソースアプリケーション層をシャットダウンします
$ yum install -y nfs-utils | DBA |
| EFS ストレージをマウントします。 | Amazon EFS コンソールページから Amazon EFS マウントコマンドを取得します。ネットワークファイルシステム (NFS) クライアントを使用して、EFS ファイルシステムを Amazon RDS インスタンスにマウントします。sudo mount -t nfs4 -o nfsvers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2,noresvport fs-xxxxxxxxxx.efs.eu-west-1.amazonaws.com:/ /efs | DBA |
### スターターデータベースを削除し、データベースファイルを保存するディレクトリを作成します。
aws rds modify-db-instance \ 一時停止時間を指定するときは、RMAN の復元に十分な時間を確保してください。これはソースデータベースのサイズによって異なるため、360 の値を適宜変更してください。また、自動化の一時停止の合計時間が、データベースのバックアップまたはメンテナンスの時間帯と重ならないようにしてください。 | DBA |
| PeopleSoft のパラメータファイルを作成して変更する | PeopleSoft 用のファイルを作成および変更するには、Amazon RDS Custom DB インスタンスで作成された標準ファイルを使用します。PeopleSoft に必要なパラメータを追加します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-oracle-peoplesoft-to-amazon-rds-custom.html) | DBA |
| スターターデータベースをドロップします。 | 既存の Amazon RDS Custom データベースを削除するには、次のコードを使用します。$ sqlplus / as sysdba | |
| バックアップから Amazon RDS Custom データベースを復元します。 | 次のスクリプトを使用してデータベースを復元します。このスクリプトは、最初に制御ファイルを復元し、次に EFS マウントに保存されているバックアップピースからデータベース全体を復元します。#!/bin/bash | DBA |
### Secrets Manager からのパスワードの取得、ユーザーの作成、パスワードの変更
SQL> create user admin identified by ; | DBA |
| システムパスワードを変更します。 | Secrets Manager から取得したパスワードを使用して、システムパスワードを変更します。SQL> alter user sys identified by xxxxxxxxxxx; これらのパスワードを変更しない場合、Amazon RDS Custom は「データベースモニタリングユーザーまたはユーザー認証情報が変更されました」というエラーメッセージを表示します。 | DBA |
### Amazon RDS Custom と PeopleSoft の TNS エントリを設定します。
$ cd /rdsdbbin/oracle/network/admin [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-oracle-peoplesoft-to-amazon-rds-custom.html) | DBA |
### spfile ソフトリンクの作成
select dt.* | DBA または開発者 |
### ソリューションを識別して適用
( | PostgreSQL Developer、Oracle、RDS/Aurora for PostgreSQL |
| PostgreSQL エラーコードとそれに対応する Oracle Database のエラーコードをテーブルに追加する。 | PostgreSQL の [INSERT](https://www.postgresql.org/docs/current/sql-insert.html) コマンドを実行して、必要なエラーコード値を **error\$1codes** テーブルに追加します。PostgreSQL のエラーコードでは、文字可変データ型 (**SQLSTATE** 値) を使用する必要があります。Oracle のエラーコードでは数値データ型 (**SQLCODE 値**) を使用する必要があります。**Insert ステートメントの例:**insert into error_codes values (-1817,'22007','Y'); Oracle 固有の Java データベース接続 (JDBC) 例外を catch する場合は、それらの例外を一般的なクロスデータベース例外に置き換えるか、PostgreSQL 固有の例外に切り替える必要があります。 | PostgreSQL Developer、Oracle、RDS/Aurora for PostgreSQL |
| PL/pgSQL 関数を作成してエラーコードを検証します。 | PostgreSQL の[関数の作成](https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createfunction.html)コマンドを実行して PL/pgSQL 関数を作成します。関数が以下を実行することを確認してください。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-oracle-database-error-codes-to-an-amazon-aurora-postgresql-compatible-database.html) | PostgreSQL Developer、Oracle、RDS/Aurora for PostgreSQL |
| PL/pgSQL 関数によって記録された新しいエラーコードを手動で確認する。 | 新しいエラーコードを手動で確認してください。新しいエラーコードがユースケースに当てはまる場合は、PostgreSQL **INSERT** コマンドを実行して **error\$1codes** テーブルに追加します。-または-新しいエラーコードがユースケースに合わない場合は、そのエラーコードをテーブルに追加しないでください。エラーが発生すると、プロセスロジックは引き続き失敗し、例外が発生して終了します。 | PostgreSQL Developer、Oracle、RDS/Aurora for PostgreSQL |
## 関連リソース
$env:path = $env:path + ";C:\OpenSSL-Win64\bin" |
## 関連リソース
:*"
},
{
"Sid": "VisualEditor1",
"Effect": "Allow",
"Action": "sqs:ListQueues",
"Resource": "*"
}
]
}
```
4. **[ポリシーの確認]** を選択し、[名前] に入力して **[ポリシーの作成]** を選択します。
5. 新しく作成したポリシーを既存の IAM ロールにアタッチするか、新しいロールを作成します。
## エピック
SQL> select current_scn from v$database; 生成された SCN を保存します。SCN は、データをエクスポートし、AWS DMS レプリケーションタスクを作成する場合に使用します。 | DBA |
| パラメータファイルを作成します。 | スキーマをエクスポートするためのパラメータファイルを作成するには、次のコードを使用できます。directory=DMS_DATA_PUMP_DIR 要件に応じて、以下のコマンドを使用して，独自の `DATA_PUMP_DIR` を定義することもできます。SQL> CREATE OR REPLACE DIRECTORY DMS_DATA_PUMP_DIR AS ''; | DBA |
| スキーマをエクスポートします。 | エクスポートを実行するには、`expdp` 以下のユーティリティを使用します。C:\Users\Administrator>expdp system/********@ PARFILE=''PARFILE='E:\exp_dms_datapump.par'"."" 228.9 MB 496397 rowsMaster table "SYSTEM"."SYS_EXPORT_SCHEMA_02" successfully loaded/unloaded | DBA |
### Oracle Data Pump を使用してエンタープライズワンのスキーマをインポートします
sqlplus / as sysdba | DBA |
| データベースリンクをテストします。 | データベースリンクをテストして、`sqlplus` を使用して Amazon RDS for Oracle のターゲットデータベースに接続できることを確認します。SQL> select name from v$database@orardsdb; | DBA |
| ダンプファイルをターゲットデータベースに転送します。 | ダンプファイルを Amazon RDS for Oracle データベースにコピーするには、`DATA_PUMP_DIR` デフォルトのディレクトリを使用するか、次のコードを使用して独自のディレクトリを作成します。このコードはターゲット Amazon RDS インスタンスで実行する必要があります。exec rdsadmin.rdsadmin_util.create_directory(p_directory_name => 'DMS_TARGET_PUMP_DIR'); 次のスクリプトでは、という名前のダンプファイルを、`orardsdb` という名前のデータベースリンクを使用して、`EXPORT_DMS_DATA.DMP` ソースのインスタンスからターゲット Amazon RDS for Oracle Database にコピーします。このスクリプトはソースデータベースインスタンスで実行する必要があります。BEGIN | DBA |
| ターゲットデータベース内のダンプファイルを一覧表示します。 | PL/SQL プロシージャが完了したら、次のコードを使用して Amazon RDS for Oracle データベースにデータダンプファイルを一覧表示できます。select * from table (rdsadmin.rds_file_util.listdir(p_directory => 'DMS_TARGET_PUMP_DIR')); | DBA |
| ターゲットインスタンスに JDE 固有のユーザーを作成します。 | ターゲットインスタンスで以下のコマンドを使用して JD Edwards のプロファイルとロールを作成します。SQL> CREATE PROFILE "JDEPROFILE" LIMIT IDLE_TIME 15; ロールに必要なアクセス許可を保証します。SQL> GRANT CREATE ANY SEQUENCE TO JDE_ROLE; | DBA、JDE、CNC |
| ターゲットインスタンスにテーブルスペースを作成します。 | この移行に含まれるスキーマに対して以下のコマンドを使用して、ターゲットインスタンスに必要なテーブルスペースを作成します。SQL> CREATE TABLESPACE ;; | DBA、JDE、CNC |
| ターゲットデータベースでインポートを開始します。 | インポートプロセスを開始する前に、データダンプファイルを使用して、ターゲット Amazon RDS for Oracle データベースにロール、スキーマ、テーブルスペースを設定します。インポートを実行するには、Amazon RDS プライマリユーザーアカウントでターゲットデータベースにアクセスし、Amazon RDS for Oracle Database を含む `tnsnames.ora` ファイル内の接続文字列名を使用します `tns-entry`。必要に応じて、データダンプファイルを別のテーブルスペースまたは別のスキーマ名でインポートする再マップオプションを含めることができます。インポートを開始するには、次のコードを使用します。impdp admin@orardsdb directory=DMS_TARGET_PUMP_DIR logfile=import.log dumpfile=EXPORT_DMS_DATA.DMP インポートを正常に完了させるには、インポートログファイルにエラーがないかどうかを確認し、オブジェクト数、行数、無効なオブジェクトなどの詳細を確認します。無効なオブジェクトがある場合は、それらを再コンパイルします。さらに、ソースとターゲットのデータベースオブジェクトを比較して、一致することを確認します。 | DBA |
### ソースとターゲットのエンドポイントで AWS DMS レプリケーションインスタンスをプロビジョニングします
SQL> ALTER DATABASE ADD SUPPLEMENTAL LOG DATA (ALL) COLUMNS; |
| AWS DMS に、サプリメンタルロギングがオフになっています。 | AWS DMS では、補足ログ記録はデフォルトでオフになっています。ソース Oracle エンドポイントで有効にするには:[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-an-oracle-jd-edwards-enterpriseone-database-to-aws-by-using-oracle-data-pump-and-aws-dms.html) |
| CDB レベルでは補足ロギングは有効になっていません。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-an-oracle-jd-edwards-enterpriseone-database-to-aws-by-using-oracle-data-pump-and-aws-dms.html) |
| 「Test Endpoint failed: Application-Status: 1020912, Application-Message: LogMiner is not supported in Oracle PDB environment Endpoint initialization failed.」というエラーメッセージが表示されます。 | このエラーメッセージが表示される場合は、LogMiner の代わりにバイナリリーダーを使用できます。**[エンドポイント設定]** で、ソースデータベースの追加の接続属性に次の行を追加します。useLogMinerReader=N;useBfile=Y; |
## 関連リソース
SQL> select name from v$database; 生成された SCN を保存して、データをエクスポートしたり、AWS DMS レプリケーションタスクを作成したりするときに使用します。 | DBA |
| パラメータファイルを作成します。 | スキーマをエクスポートするためのパラメータファイルを作成するには、次のコードを使用できます。$ cat exp_datapmp.par 要件に応じて、以下のコマンドを使用して，独自の `DATA_PUMP_DIR` を定義することもできます。SQL> CREATE OR REPLACE DIRECTORY DATA_PUMP_DIR AS '/opt/oracle/product/19c/dbhome_1/dmsdump/'; | DBA |
| スキーマをエクスポートします。 | エクスポートを実行するには、`expdp` ユーティリティを使用します。$ expdp parfile=exp_datapmp.par | DBA |
### Oracle Data Pump を使用して PeopleSoft スキーマを Amazon RDS for Oracle データベースにインポートします
$sqlplus / as sysdba | DBA |
| データベースリンクをテストします。 | データベースリンクをテストして、sqlplus を使用して Amazon RDS for Oracle のターゲットデータベースに接続できることを確認します。SQL> | DBA |
| ダンプファイルをターゲットデータベースに転送します。 | ダンプファイルを Amazon RDS for Oracle データベースにコピーするには、`DATA_PUMP_DIR` デフォルトのディレクトリを使用するか、次のコードを使用して独自のディレクトリを作成できます。exec rdsadmin.rdsadmin_util.create_directory(p_directory_name => ‘TARGET_PUMP_DIR’); 次のスクリプトでは、ソースのインスタンスから `export_dms_sample_data_01.dmp` という名前のダンプファイルを、 `orardsdb` という名前のデータベースリンクを使用して、ターゲット Amazon RDS for Oracle Database にコピーします。$ sqlplus / as sysdba | DBA |
| ターゲットデータベース内のダンプファイルを一覧表示します。 | PL/SQL プロシージャが完了したら、次のコードを使用して Amazon RDS for Oracle データベースにデータダンプファイルを一覧表示できます。SQL> select * from table (rdsadmin.rds_file_util.listdir(p_directory => ‘TARGET_PUMP_DIR’)); | DBA |
| ターゲットデータベースでインポートを開始します。 | インポートプロセスを開始する前に、データダンプファイルを使用して、ターゲット Amazon RDS for Oracle データベースにロール、スキーマ、テーブルスペースを設定します。インポートを実行するには、Amazon RDS マスターユーザーアカウントでターゲットデータベースにアクセスし、Amazon RDS for Oracle Database `tns-entry` を含む `tnsnames.ora` ファイル内の接続文字列名を使用します。必要に応じて、データダンプファイルを別のテーブルスペースまたは別のスキーマ名でインポートする再マップオプションを含めることができます。インポートを開始するには、次のコードを使用します。impdp admin@orardsdb directory=TARGET_PUMP_DIR logfile=import.log dumpfile=export_dms_sample_data_01.dmp インポートを正常に完了させるには、インポートログファイルにエラーがないかどうかを確認し、オブジェクト数、行数、無効なオブジェクトなどの詳細を確認します。無効なオブジェクトがある場合は、それらを再コンパイルします。さらに、ソースとターゲットのデータベースオブジェクトを比較して、一致することを確認します。 | DBA |
### CDC を使用して AWS DMS レプリケーションタスクを作成し、ライブレプリケーションを実行する
[AZStorageAccount] | AWS 全般、クラウド管理者 |
| Rclone の設定を確認してください。 | Rclone が設定され、権限が正しく機能していることを確認するには、Rclone がプロファイルを解析し、Azure Blob コンテナと S3 バケット内のオブジェクトにアクセスできることを確認します。検証コマンドの例については、以下を参照してください。 [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-data-from-microsoft-azure-blob-to-amazon-s3-by-using-rclone.html) | AWS 全般、クラウド管理者 |
### Rclone を使用してデータを移行します。
rclone copy AZStorageAccount:blob-container s3:amzn-s3-demo-bucket1 **例: 同期**このコマンドは、ソースの Azure Blob コンテナと移行先の S3 バケット間でデータを同期します。** **rclone sync AZStorageAccount:blob-container s3:amzn-s3-demo-bucket1 **sync** コマンドを使用すると、ソースコンテナに存在しないデータは移行先の S3 バケットから削除されます。 | AWS 全般、クラウド管理者 |
| コンテナを同期します | 最初のコピーが完了したら、Rclone **同期**コマンドを実行して継続的な移行を実行し、移行先の S3 バケットにない新規ファイルのみをコピーします。 | AWS 全般、クラウド管理者 |
| データが正常に移行されたことを確認します。 | データが移行先の S3 バケットに正常にコピーされたことを確認するには、Rclone [lsd](https://rclone.org/commands/rclone_lsd/) コマンドと [ls](https://rclone.org/commands/rclone_ls/) コマンドを実行します。 | AWS 全般、クラウド管理者 |
## 関連リソース
/.cbsh/config`) に設定ドットファイルを作成します。詳細については、Couchbase ドキュメントの「[Config dotfiles](https://couchbase.sh/docs/#_the_config_dotfiles)」を参照してください。ソースクラスターとターゲットクラスターの接続プロパティを設定ファイルに追加します。*[追加情報]* セクションからサンプルファイルを使用して、クラスター設定を編集できます。 `.cbsh` 更新した設定を含む設定ファイルをフォルダ (例:`//.cbsh/config`) に保存します。 | Couchbase 管理者、システム管理者 |
| ターゲットバケットを作成する。 | Couchbase ドキュメントの「バケットの作成」の指示に従って、ソースバケットごとに Couchbase Capella クラスターに 1 つの「[ターゲットバケット](https://docs.couchbase.com/cloud/clusters/data-service/manage-buckets.html#add-bucket)」を作成します。ターゲット・バケット設定は、自己管理型の Couchbase Server クラスターのバケットのバケット名、メモリ設定、およびコンフリクト解決設定と一致する必要があります。 | Couchbase 管理者 |
| スコープとコレクションを作成する。 | すべてのバケットには、`_default._default` キースペースを含むデフォルトのスコープとコレクションが含まれています。スコープとコレクションに他のキースペースを使用している場合は、ターゲット Capella クラスターに同一のキースペースを作成する必要があります。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-from-couchbase-server-to-couchbase-capella-on-aws.html)scopes --clusters "On-Prem-Cluster" --bucket | select scope | where scope != "_default" | each { |it| scopes create $it.scope --clusters "Capella-Cluster" } | select scope collection | where $it.scope != "_default" | where $it.collection != "_default" | each { |it| collections create $it.collection --clusters "Capella-Cluster" --bucket --scope $it.scope } | Couchbase 管理者 |
### エンタープライズエディションからのデータの移行
cbexport json \ \ \ \ `cbkey`、`cbscope`、`cbcoll`、`cbexported_data.json` は任意のラベルであることに注意してください。これらはプロセスの後半で参照されるため、別の名前を付ける場合は、書き留めておいてください。 | Couchbase 管理者 |
| データをカウチベースカペラにインポートします。 | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-from-couchbase-server-to-couchbase-capella-on-aws.html)大きなファイルの場合、Couchbase Capella は cURL を使ったコマンドラインインポートをサポートしています。インポートオプションの詳細については、Couchbase Capella ドキュメントの「[データのインポート](https://docs.couchbase.com/cloud/clusters/data-service/import-data-documents.html)」を参照してください。 | Couchbase 管理者 |
### 移行のテストと検証
"]
default-bucket = "travel-sample"
username = ""
password = ""
tls-cert-path = "/"
data-timeout = "2500ms"
connect-timeout = "7500ms"
query-timeout = "75s"
[[clusters]]
identifier = "Capella-Cluster"
hostnames = [""]
default-bucket = "travel-sample"
username = ""
password = ""
tls-cert-path = "/"
data-timeout = "2500ms"
connect-timeout = "7500ms"
query-timeout = "75s"
```
設定ファイルを保存する前に、以下の表を参照して、独自のソースとターゲットのクラスター情報を追加したことを確認します。
| | |
| --- |--- |
| | セルフマネージドの Couchbase サーバークラスターの IP アドレスを使用します。 |
| | セルフマネージドの Couchbase サーバークラスターの管理者ユーザーを使用します。 |
| | 自己管理型の Couchbase Server クラスターに保存されているルート証明書ファイルへの絶対パスを使用してください。 |
| | Couchbase Capella クラスターの接続エンドポイントを使用します。 |
| | Couchbase Capella クラスターにはデータベースユーザーを使用します。 |
| | Couchbase Capella クラスターのユーザーパスワードを使用します。 |
| | Couchbase Server クラスターに対して、保存されたルート証明書ファイルの絶対パスを使用します。 |
# IBM WebSphere アプリケーションサーバーから Amazon EC2 の Apache Tomcat に移行
を設定してグループロールマッピングを行う必要があります。構成ドキュメントの例については、[Oracle ドキュメント](https://docs.oracle.com/cd/E19226-01/820-7627/bncav/index.html)を参照してください。
+ データベース接続: Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) のエンドポイント URL と接続の詳細を使用して Apache Tomcat でリソース定義を作成します。JNDI 検索を使用して DataSource を参照するようにアプリケーションコードを更新します。WebSphere で定義されている既存の DB 接続は、WebSphere の JNDI 名を使用するため機能しません。JNDI 名と DataSource タイプの定義を含む エントリを web.xml に追加できます。サンプル構成ドキュメントを見るには、[Apache Tomcat ドキュメント](https://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/jndi-resources-howto.html#JDBC_Data_Sources)を参照してください。
+ ロギング: デフォルトでは、Apache Tomcat はコンソールまたはログファイルにログを記録します。*logging.properties* を更新することでレルムレベルのトレースを有効にできます (「[Tomcat でロギングする](https://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/logging.html)」を参照)。Apache Log4j を使用してログをファイルに追加する場合は、tomcat-juli をダウンロードして*クラスパス*に追加する必要があります。
+ セッション管理: アプリケーションの負荷分散とセッション管理用に IBM WebSEAL をそのまま使用する場合は、変更は必要ありません。AWS の Application Load Balancer または Network Load Balancer を使用して IBM WebSEAL コンポーネントを置き換える場合は、Memcached クラスターで Amazon ElastiCache インスタンスを使用してセッション管理を設定し、[オープンソースのセッション管理](https://github.com/magro/memcached-session-manager)を使用できるように Apache Tomcat をセットアップする必要があります。
+ IBM WebSEAL フォワードプロキシを使用している場合は、AWS に新しい Network Load Balancer をセットアップする必要があります。WebSEAL ジャンクション構成には、Network Load Balancer が提供する IP を使用してください。
+ SSL 構成: エンドツーエンドの通信にはセキュアソケットレイヤー (SSL) を使用することをお勧めします。Apache Tomcat で SSL サーバー構成をセットアップするには、[Apache Tomcat ドキュメント](https://tomcat.apache.org/tomcat-8.0-doc/ssl-howto.html)に記載されている指示に従ってください。
## アーキテクチャ
.scm.azurewebsites.net` | アプリ開発者、システム管理者 |
| Kudu からデプロイパッケージをダウンロードします。 | **[DebugConsole]** オプションを選択して Windows PowerShell に移動します。これにより、Kudo コンソールが開きます。`wwwroot` フォルダに移動してダウンロードします。これにより、Azure App Service のデプロイパッケージが zip ファイルとしてダウンロードされます。例としては、添付ファイルを参照してください。 | アプリ開発者、システム管理者 |
| Elastic Beanstalk 用のパッケージを作成します。 | Azure App Service からダウンロードしたデプロイパッケージを解凍します。`aws-windows-deployment-manifest.json` という名前の JSON ファイルを作成します (このファイルは .NET Core アプリケーションにのみ必要です)。`aws-windows-deployment-manifest.json` と Azure App Service デプロイパッケージファイルを含む zip ファイルを作成します。例としては、添付ファイルを参照してください。 | アプリ開発者、システム管理者 |
| 新しい Elastic Beanstalk アプリケーションを作成します。 | Elastic Beanstalk コンソールで開きます。既存のアプリケーションを選択するか、新しいアプリケーションを作成します。 | アプリ開発者、システム管理者 |
| 環境の作成 | Elastic Beanstalk コンソールの **[アクション]** メニューで、**[環境を作成]** を選択します。ウェブサーバー環境と.NET/IIS プラットフォームを選択します。アプリケーションコードについては、**[アップロード]** を選択します。Elastic Beanstalk 用に準備した zip ファイルをアップロードし、**[環境を作成]** を選択します。 | アプリ開発者、システム管理者 |
| Amazon CloudWatch を設定します。 | デフォルトでは、基本的な CloudWatch モニタリングが有効です。設定を変更したい場合は、Elastic Beanstalk ウィザードで公開アプリケーションを選択し、次に **[モニタリング]** を選択します。 | システム管理者 |
| デプロイパッケージが Amazon S3 にあることを確認します。 | アプリケーション環境が作成されると、S3 バケットにデプロイパッケージが表示されます。 | アプリ開発者、システム管理者 |
| アプリケーションをテストします。 | 環境が作成されたら、Elastic Beanstalk コンソールの中の URL で、アプリケーションをテストします。 | システム管理者 |
## 関連リソース
create user SAMPLE_SCHEMA identified by ;; quota 100M on users; | DBA |
### ソース Oracle データベースからエクスポートファイルを作成する
DECLARE ローカル `DATA_PUMP_DIR` ディレクトリにある `export.log` ファイルを参照して、エクスポートの詳細を確認します。 | DBA |
### ダンプファイルを S3 バケットにアップロードします。
aws s3 cp sample.dmp s3:/// | DBA |
### S3 バケットから RDS インスタンスにエクスポートファイルをダウンロードします。
-- If you want to download all the files in the S3 bucket remove the p_s3_prefix line. 前のコマンドはタスク ID を出力します。タスク ID のデータを確認してダウンロードのステータスを確認するには、以下のコマンドを実行します。SELECT text FROM table(rdsadmin.rds_file_util.read_text_file('BDUMP','dbtask-.log')); `DATA_PUMP_DIR` ディレクトリ内のファイルを確認するには、次のコマンドを実行します。SELECT filename,type,filesize/1024/1024 size_megs,to_char(mtime,'DD-MON-YY HH24:MI:SS') timestamp | AWS システム管理者 |
### ターゲットデータベース内のダンプファイルをインポートする
DECLARE インポートのログファイルを表示するには、以下のコマンドを実行します。SELECT text FROM table(rdsadmin.rds_file_util.read_text_file('DATA_PUMP_DIR','import.log')); | DBA |
### DATA\$1PUMP\$1DIR ディレクトリからダンプファイルを削除します。
-- List the files -- Remove the files | AWS システム管理者 |
## 関連リソース
psql -d dbname -p 5432 < port=5432 dbname=source-dbname user=source-dbuser' ); | DBA |
| リプリケーションセットを作成し、テーブルとシーケンスを追加する。 | ソース PostgreSQL データベースにリプリケーションセットを作成し、そのリプリケーションセットにテーブルとシーケンスを追加するには、以下を実行します。psql -d dbname -p 5432 < | DBA |
| サブスクライバーを作成します。 | ターゲット PostgreSQL データベースにサブスクライバーを作成するには、以下を実行します。psql -h -d target-dbname -U target-dbuser < port=5432 dbname=target-dbname password=postgres user=target-dbuser' | DBA |
| サブスクリプションを作成する。 | ターゲット PostgreSQL データベースにサブスクリプションを作成するには、以下を実行します。psql -h -d target -U postgres < port=5432 dbname= password= user=source-dbuser' | DBA |
### データを検証する
/fullbackup」に保存されます。 | データベース管理者 |
| 最後にマージされたバックアップを圧縮して分割します。 | 最終的な統合バックアップを準備したら、tar、zip、split コマンドを使用して、バックアップの小さな ZIP ファイルを作成します。例については、「追加情報」セクションを参照してください。 | データベース管理者 |
### Aurora MySQL DB クラスターにバックアップを復元します。
/fullbackup s3:///fullbackup 詳細については、「関連リソース」セクションのリンクを参照してください。 | AWS DevOps |
| Aurora が Amazon S3 にアクセスするためのサービスロールを作成します。 | 「rds.amazonaws.com」という信頼のある IAM ロールと、バックアップファイルが保存されている S3 バケットに Aurora がアクセスできるようにするポリシーを作成します。必要な権限は、ListBucket、GetObject、GetObjectVersion です。 | AWS DevOps |
| Aurora のネットワーク設定を作成します。 | 少なくとも 2 つのアベイラビリティーゾーンと、ソースデータベースへのアウトバウンド接続を可能にするサブネットルートテーブル設定を含むクラスター DB サブネットグループを作成します。オンプレミスデータベースへのアウトバウンド接続を許可し、管理者が Aurora DB クラスターに接続できるようにするセキュリティグループを作成します。詳細については、「関連リソース」セクションのリンクを参照してください。 | AWS DevOps/データベース管理者 |
| Aurora MySQL DB クラスターにバックアップを復元します。 | Amazon S3 にデータをアップロードしたバックアップから復元します。ソースデータベースの MySQL バージョンを指定し、バックアップファイルをアップロードした S3 バケット名とフォルダパスのプレフィックスを指定し (例えば、「追加情報」セクションの例では「フルバックアップ」)、Aurora に Amazon S3 へのアクセスを許可するために作成した IAM ロールを指定します。 | AWS DevOps/データベース管理者 |
| Aurora MySQL データベースを検証します。 | 復元された Aurora DB クラスター内のスキーマとオブジェクトの数を、ソースデータベースから取得した数と照合して検証します。 | データベース管理者 |
| バイナリログのレプリケーションを設定します。 | Aurora DB クラスターに復元された最後のバックアップを作成する前に、前にメモしたバイナリログシーケンスを使用してください。ソースデータベースにレプリケーションユーザーを作成し、「追加情報」セクションの指示に従って適切な権限を付与し、Aurora でのレプリケーションを有効にし、レプリケーションが同期されていることを確認します。 | AWS DevOps/データベース管理者 |
## 関連リソース
$ sudo mount -t nfs -o nfsvers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2,noresvport mount-target-IP:/ ~/
```
詳細については、Amazon EFS ドキュメントの「[チュートリアル](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/efs-onpremises.html#wt5-step3-connect)」と「[EFS ファイルシステムのマウント](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/mounting-fs.html)」を参照してください。
MySQL ソースデータベースのバックアップの作成
フルバックアップ
次のようなコマンドを使用して、バックアップを取って圧縮し、それぞれ 1 GB の小さなチャンクに分割します。
```
xtrabackup --backup --user=dbuser --password= --binlog-info=AUTO --stream=tar --target-dir=~//fullbackup | gzip - | split -d --bytes=1024MB - ~//fullbackup/backup.tar.gz &
```
完全バックアップの後にインクリメンタルバックアップを行う予定がある場合は、バックアップを圧縮したり分割したりしないでください。代わりに、以下のようなコマンドを使用します。
```
xtrabackup --backup --user=dbuser --password= --target-dir=~//fullbackup/
```
増分バックアップ
`--incremental-basedir` パラメータにはフルバックアップパスを使用してください。例:
```
xtrabackup --backup --user=dbuser --password= --target-dir=~//incremental/backupdate --incremental-basedir=~//fullbackup
```
この際、*[basedir]* はフルバックアップと「xtrabackup\$1checkpoints」ファイルへのパスとして機能します。
バックアップの詳細については、Aurora ドキュメントの「[外部の MySQL データベースから Amazon Aurora MySQL DB クラスターへのデータ移行](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Migrating.ExtMySQL.html)」を参照してください。
バックアップの準備
フルバックアップを準備するには:
```
xtrabackup --prepare --apply-log-only --target-dir=~//fullbackup
```
増分バックアップを準備するには:
```
xtrabackup --prepare --apply-log-only --target-dir=~//fullbackup --incremental-dir=~//incremental/06062020
```
最終バックアップを準備するには:
```
xtrabackup --prepare --target-dir=~//fullbackup --incremental-dir=~//incremental/06072020
```
詳細については、Percona XtraBackup ドキュメントの「[インクリメンタルバックアップ](https://www.percona.com/doc/percona-xtrabackup/2.4/backup_scenarios/incremental_backup.html)」を参照してください。
マージしたバックアップを圧縮して分割する
統合したバックアップを「 \$1//fullbackup」に圧縮するには:
```
tar -zcvf ~//fullbackup
```
バックアップを分割するには:
```
split -d -b1024M --verbose
```
バイナリログのレプリケーションをセットアップする
ソースデータベースにレプリケーションユーザーを作成し、適切な権限を付与するには:
```
CREATE USER 'repl_user'@'' IDENTIFIED BY ''; GRANT REPLICATION CLIENT, REPLICATION SLAVE ON *.* TO 'repl_user'@'';
```
Aurora DB クラスターに接続して Aurora でのレプリケーションを有効にするには、DB クラスターパラメータグループのバイナリログを有効にします。設定 `binlog_format = mixed` (混合モードを推奨)。この変更では、更新を適用するためにインスタンスを再起動する必要があります。
```
CALL mysql.rds_set_external_master ('sourcedbinstanceIP', sourcedbport, 'repl_user', '', 'binlog_file_name', binlog_file_position, 0); CALL mysql.rds_start_replication;
```
レプリケーションが同期していることを確認するには:
```
SHOW Slave Status \G;
```
「**マスターに対する遅れ秒数**」フィールドには、オンプレミスデータベースから Aurora がどれだけ遅れているかが示されます。
# AWS App2Container を使用したオンプレミスの Java プリケーションの AWS への移行
` を実行します。 | DevOps、開発者 |
| Docker をインストールします。 | 以下のコマンドを実行します。`sudo yum install -y docker``sudo systemctl enable docker & sudo systemctl restart docker` | |
| App2 コンテナを初期化します。 | App2Container を初期化するには、次の情報が必要です。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/migrate-on-premises-java-applications-to-aws-using-aws-app2container.html)`sudo app2container init` を実行します。 | DevOps、開発者 |
### ワーカーマシンの設定
`このコマンドは、`inventory.json` にデプロイされたアプリケーションのリストを生成します。 | 開発者、DevOps |
| 検出されたアプリケーションを分析します。 | インベントリ段階で取得した application-id を使用して各アプリケーションをリモート分析するには、以下のコマンドを実行します。`sudo app2container remote analyze --application-id --target `これにより、ワークスペースの場所に `analysis.json` ファイルが生成されます。このファイルが生成されたら、必要に応じてコンテナ化パラメータを変更できます。 | 開発者、DevOps |
| 分析したアプリケーションを抽出します。 | 分析したアプリケーションのアプリケーションアーカイブを生成するには、次のコマンドをリモートで実行します。これにより、ワークスペースの場所に tar バンドルを生成します。`sudo app2container remote extract --application-id --target `抽出されたアーティファクトはローカルワーカーマシン上で生成できます。 | 開発者、DevOps |
### 抽出したアーティファクトをワーカーマシンにコンテナ化します。
` | 開発者、DevOps |
| ターゲットを確定する。 | ターゲットを確定するには、`containerize` コマンドの実行時に作成される `deployment.json` を開きます。AWS Fargate をターゲットとして指定するには、`createEcsArtifacts` を `true` に設定します。Amazon EKS をターゲットとして設定するには、`createEksArtifacts` を true に設定します。 | 開発者、DevOps |
### AWS Artifact の生成とプロビジョニング
`これにより、ワークスペースに `ecs-master.yml` AWS CloudFormation テンプレートが生成されます。 | DevOps |
| アーティファクトをプロビジョニングします。 | 生成されたアーティファクトをさらにプロビジョニングするには、次のコマンドを実行して AWS CloudFormation テンプレートをデプロイします。`aws cloudformation deploy --template-file --capabilities CAPABILITY_NAMED_IAM --stack-name –ECS` | DevOps |
| パイプラインを生成する。 | 前のストーリーで作成した `pipeline.json` を、必要に応じて変更します。次に、`generate pipeline` コマンドを実行してパイプラインデプロイアーティファクトを生成します。 | DevOps |
## 関連リソース
import pyodbc PostgreSQL をサポートするようにデータベース接続を変換します。 import pyodbc | アプリ開発者 |
| インライン SQL クエリを PostgreSQL に変更します。 | インライン SQL クエリを PostgreSQL 互換の形式に変換します。たとえば、次の SQL Server クエリはテーブルから文字列を取得します。 dtype = "type1" 変換後、PostgreSQL 互換のインライン SQL クエリは以下のようになります。 dtype = "type1" | アプリ開発者 |
| 動的 SQL クエリの処理。 | 動的 SQL は、1 つのスクリプトに存在することも、複数の Python スクリプトに含めることもできます。 先ほどの例では、Python の文字列置換関数を使用して動的 SQL クエリを構築するために変数を挿入する方法を説明しました。別の方法として、該当する箇所に変数を使用してクエリ文字列を追加することもできます。 次の例では、関数から返された値に基づいてクエリ文字列が作成されます。query = ‘"SELECT id from equity e join issues i on e.permId=i.permId where e.id’" このような動的クエリは、アプリケーションの移行中によく使用されます。以下のステップに従って、動的クエリの処理を行います。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/change-python-and-perl-applications-to-support-database-migration-from-microsoft-sql-server-to-amazon-aurora-postgresql-compatible-edition.html) | アプリ開発者 |
| 結果セット、変数、データフレームを処理します。 | Microsoft SQL Server では、`fetchone()` または `fetchall()` などの Python メソッドを使用してデータベースから結果セットを取得します。`fetchmany(size)` を使用して、結果セットから返されるレコードの数を指定することもできます。これを実行するには、次の例に示すように、**pyodbc **接続オブジェクトを使用します。**pyodbc (Microsoft SQL Server)**import pyodbc Aurora では、PostgreSQL への接続や結果セットの取得などの同様のタスクを実行するには、**psycopg2 **または **SQLAlchemy** のどちらかを使用します。これらの Python ライブラリは、次の例に示すように、PostgreSQL データベースレコードを走査するための接続モジュールとカーソルオブジェクトを提供します。 **psycopg2 (Aurora PostgreSQL 互換)**import psycopg2 **SQL Alchemy (Aurora PostgreSQL 互換)**from sqlalchemy import create_engine | アプリ開発者 |
| 移行中や移行後にアプリケーションをテストします。 | 移行後の Python アプリケーションのテストは継続的なプロセスです。移行には接続オブジェクトの変更 (**psycopg2 **または **SQLAlchemy**)、エラー処理、新機能 (データフレーム)、インライン SQL の変更、大容量レプリケーション機能 (`COPY` ではなく `bcp`)、および同様の変更が含まれるため、アプリケーションの移行中および移行後に慎重にテストする必要があります。以下の項目を確認してください。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/change-python-and-perl-applications-to-support-database-migration-from-microsoft-sql-server-to-amazon-aurora-postgresql-compatible-edition.html) | アプリ開発者 |
### アプリケーションの分析と更新 — Perl コードベース
#!/usr/bin/perl | アプリ開発者 |
| インライン SQL クエリを PostgreSQL に変更します。 | アプリケーションには、`SELECT`、`DELETE`、`UPDATE` など、PostgreSQL でサポートされていないクエリ句を含むインライン SQL クエリが含まれている場合があります。たとえば、`TOP` や `NOLOCK` などのクエリキーワードは PostgreSQL ではサポートされていません。次の例では、`TOP`、`NOLOCK`、およびブール型変数の処理方法を示しています。In SQL Server:$sqlStr = $sqlStr PostgreSQL の場合は、次のように変換してください。$sqlStr = $sqlStr | アプリ開発者 |
| 動的 SQL クエリと Perl 変数を処理します。 | 動的 SQL クエリは、アプリケーションのランタイム時に作成される SQL ステートメントです。これらのクエリは、アプリケーションのランタイムに特定の条件に応じて動的に構築されるため、特定の条件に依存するので、クエリの全文は実行時に把握できません。例としては、毎日上位 10 銘柄を分析する財務分析アプリケーションがあります。これらの株式は毎日変動します。SQL テーブルはトップパフォーマーに基づいて作成され、その値はランタイムになるまでわかりません。この例のインライン SQL クエリは、変数に設定された結果を取得するためにラッパー関数に渡され、変数は条件を使用してテーブルが存在するかどうかを判断します。[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/patterns/change-python-and-perl-applications-to-support-database-migration-from-microsoft-sql-server-to-amazon-aurora-postgresql-compatible-edition.html)次に、変数処理の例を示します。次に、このユースケースの SQL Server クエリと PostgreSQL クエリを示します。my $tableexists = db_read( arg 1, $sql_qry, undef, 'writer'); SQL Server:my $sql_qry = "SELECT OBJECT_ID('$backendTable', 'U') table_exists", undef, 'writer')"; PostgreSQL:my $sql_qry = "SELECT TO_REGCLASS('$backendTable', 'U') table_exists", undef, 'writer')"; 次の例では、インライン SQL の** **Perl 変数を使用して、`SELECT` と一緒に `JOIN` ステートメントを実行し、テーブルのプライマリキーとキーカラムの位置を取得します。SQL Server:my $sql_qry = "SELECT column_name', character_maxi mum_length \ PostgreSQL:my $sql_qry = "SELECT c1.column_name, c1.ordinal_position \ | アプリ開発者 |
### PostgreSQL をサポートするために、Perl ベースまたは Python ベースのアプリケーションに追加の変更を加えます。
my $sql_qry1= | my $sql_qry1= |
**他の違い**
+ **行の一括挿入:** [Microsoft SQL Server の bcp ユーティリティ](https://docs.microsoft.com/en-us/sql/tools/bcp-utility?view=sql-server-ver15) に相当する PostgreSQL は [COPY](https://www.postgresql.org/docs/9.2/sql-copy.html) です。
+ **大文字と小文字の区別:** PostgreSQL では列名の大文字と小文字が区別されるため、SQL Server の列名を小文字または大文字に変換する必要があります。これは、データを抽出または比較したり、結果セットや変数に列名を入力するときの要因になります。次の例では、値を大文字または小文字で保存できる列を表示しています。
```
my $sql_qry = "SELECT $record_id FROM $exampleTable WHERE LOWER($record_name) = \'failed transaction\'";
```
+ **連結: **SQL Server は文字列連結の演算子として `+` を使用し、PostgreSQL は `||` を使用します。
+ **検証: **PostgreSQL のアプリケーションコードで使用する前に、インライン SQL クエリと関数をテストして検証する必要があります。
+ **ORM ライブラリの追加:`**既存のデータベース接続ライブラリを [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/) や [PynoMoDB](https://pynamodb.readthedocs.io/en/latest/quickstart.html) などの Python ORM ライブラリに含めたり、置き換えたりすることもできます。これにより、オブジェクト指向のパラダイムを使用して、データベースからデータを簡単にクエリして操作できるようになります。
# ワークロード別の移行パターン