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# SQL Server モダナイゼーションジョブを作成する
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## データベースとソースコードリポジトリを接続する
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### データベースコネクタを設定する
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データベースコネクタを設定して、SQL Server データベースへの安全な接続を確立します。コネクタは環境分析、依存関係検出を実行し、 AWS Transform が評価と変換のためにデータベーススキーマとメタデータにアクセスできるようにします。

**完了するアクション:**
+ セットアップウィザードから**データベースコネクタの設定**を選択します。
+ 接続方法の選択: **新しい接続**または**既存の接続**
+ SQL Server 接続の詳細 (エンドポイント、ポート、データベース名) を指定する
+ 認証とテスト接続を設定する
+ 検出されたデータベースを確認し、選択を確認する

**注記**  
**ネットワーク接続:** SQL Server セキュリティグループと NACLs、 AWS Transform サービスエンドポイントからのインバウンド接続が許可されていることを確認します。

### ソースコードリポジトリを接続する
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 AWS Transform を有効にして .NET アプリケーションのソースコードにアクセスします。 AWS Transform は、ソースコードを提供する 3 つの方法をサポートしています。Personal Access Token (PAT) コネクタ (推奨）、 AWS CodeConnections、または Amazon S3。この統合により、サービスはアプリケーションコードの分析、データベースの依存関係の特定、PostgreSQL との互換性のための自動コード変換を実行できます。

**完了するアクション:**
+ Connect **Source Code Repository **セクションに移動します。
+ 認証方法を選択する: **PAT Connector** (推奨）、**AWS CodeConnections**、または **Amazon S3**
+ .NET アプリケーションを含むリポジトリを選択する
+ 分析用のブランチを指定する (通常は main/master または development)
+ リポジトリのアクセスとコード構造を検証する

**注記**  
**リポジトリ検出:** AWS Transform はリポジトリを自動的にスキャンして、.NET プロジェクト、エンティティフレームワーク設定、データベース接続文字列、SQL 依存関係を識別します。

**注記**  
**セキュリティ上の注意:** AWS Transform は、リポジトリへの読み取りアクセスのみを必要とし、変換されたコード用の新しい機能ブランチを作成します。メインブランチは変更されません。

## ループ内の人間
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AWS トランスフォームは、ヒューhuman-in-the-loop (HITL) メカニズムを使用して品質を確保し、重要なトランスフォーメーションの決定を確認および承認できるようにします。次のチェックポイントには注意が必要です。

### ウェーブプランのレビューと承認
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**レビュー内容:** グループ化されているデータベースとアプリケーション、ウェーブのシーケンスなど、提案された移行ウェーブ。

以下の操作を実行できます。
+ ウェーブプランを承認する
+ ウェーブ間でデータベースを移動してウェーブをカスタマイズする
+ ウェーブシーケンスの変更
+ 波を分割またはマージする

承認後、 AWS Transform はスキーマ変換に進みます。

### スキーマ変換のレビュー
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**確認内容:** テーブル、ストアドプロシージャ、関数、トリガーを含む変換されたデータベースオブジェクト。アクション項目では、注意が必要なオブジェクトが強調表示されます。

以下の操作を実行できます。
+ 変換されたコードを受け入れる
+ 変換されたコードを変更する
+ 変換後の人間によるレビューのフラグ
+ 元のコードと変換されたコードのside-by-side比較を表示する

**承認後:** AWS Transform はスキーマを Aurora PostgreSQL に適用し、データ移行を続行します (設定されている場合）。

### アプリケーションコードのレビュー
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**確認内容:** Entity Framework の設定、接続文字列、データアクセスコード、ストアドプロシージャ呼び出しなど、すべてのアプリケーションコードの変更。

以下の操作を実行できます。
+ 各ファイルの変更を受け入れる
+ 変換されたコードを変更する
+ 変更を拒否する (非推奨)
+ チームにコメントを追加する
+ ローカルレビュー用に変換されたコードをダウンロードする

**承認後:** AWS Transform はリポジトリ内の新しいブランチに変更をコミットし、検証に進みます。

### 検証結果のレビュー
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**確認内容:** スキーマの互換性、データ整合性チェック、アプリケーションビルドステータスなどの自動検証結果。

以下の操作を実行できます。
+ 合格したテストを確認する
+ 失敗したテストを調査する
+ 警告に対処する
+ デプロイに進むか、問題の修正に戻る

**承認後:** AWS Transform はターゲット環境にデプロイする準備をします。

### デプロイの承認
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**確認内容:** infrastructure-as-code テンプレート、ECS サービス設定、デプロイ設定などのデプロイ設定。

以下の操作を実行できます。
+ デプロイ設定の確認とカスタマイズ
+ デプロイを承認して続行する
+ 追加テストのデプロイを遅らせる
+ レビュー用のインフラストラクチャコードをダウンロードする

承認後、 AWS Transform はモダナイズされたアプリケーションとデータベースをターゲット環境にデプロイします。

## 評価とウェーブプランニング
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### ランディングゾーンを設定する
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モダナイズされたアプリケーションをデプロイするターゲットインフラストラクチャ環境を設定します。ランディングゾーンの設定には、Aurora PostgreSQL のプロビジョニング、ネットワーク設定、リファレンスデプロイ設定が含まれます。

**完了するアクション:**
+ 設定メニューから**ランディングゾーンの設定**を選択します。
+ Aurora PostgreSQL ターゲットを設定する (バージョン、インスタンスクラス、マルチ AZ)
+ ネットワークおよびセキュリティ設定 (VPC、サブネット、セキュリティグループ) を設定する

**注記**  
**コストに関する考慮事項:** Aurora PostgreSQL インスタンスには継続的なコストが発生します。開発/テスト環境で Aurora Serverless v2 を使用することを検討してください。

### 評価
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データベーススキーマ、アプリケーションコード、依存関係を包括的に分析します。評価フェーズでは、変換の複雑さの評価、潜在的な課題の特定、詳細なレポートの生成を行います。

**完了するアクション:**
+ コード分析用のリポジトリブランチを選択する
+ 変換するリポジトリとデータベースを選択する
+ 評価結果と複雑さの評価を確認する
+ エフォート射影を使用して評価レポートを生成する
+ ステークホルダーのレビューと承認のためにレポートをエクスポートする

**注記**  
**評価インサイト:** 評価は、スキーマオブジェクト、ストアドプロシージャ、アプリケーションの依存関係の詳細な分析を提供し、必要な人間の介入のレベルを推定します。

### ウェーブプランニング
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変換の複雑さ、ビジネスの優先順位、アプリケーションの依存関係に基づいて、モダナイゼーションを管理可能なウェーブに整理します。 AWS Transform は、カスタマイズ可能なインテリジェントなウェーブレコメンデーションを生成します。

**完了するアクション:**
+ AI 生成の Wave Plan とレコメンデーションを確認する
+ ビジネスの優先順位に基づいて Wave 設定をカスタマイズする
+ アプリケーションとデータベース間の依存関係を検証する
+ 会話型インターフェイスを使用して Wave Plan を確定する
+ ウェーブ実行の優先順位を設定し、責任を割り当てる

**注記**  
**AI を活用したレコメンデーション: 自然言語を使用して AI を操作し、**CustomerDB をウェーブ 1 に移動する」または「これら 2 つのアプリケーションを同じウェーブに結合する」というレコメンデーションを調整できます。

**注記**  
**ベストプラクティス:** 1～2 個の低複雑さデータベースを含むパイロットウェーブから始めて、プロセスを確立し、チームの信頼を構築します。

## 各ウェーブのデータ移行
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### 各ウェーブのスキーマ変換
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AI で強化された変換機能を使用して、SQL Server データベーススキーマを PostgreSQL 互換の同等のスキーマに変換します。このプロセスは、テーブル、ストアドプロシージャ、関数、トリガー、およびその他のデータベースオブジェクトを変換します。

**完了するアクション:**
+ スキーマ変換ターゲットを指定して設定する
+ DMS Schema Conversion サービスを使用して自動変換を実行する
+ 変換結果を確認し、人間の介入項目を特定する
+ HITL プロンプトによる手動介入の処理
+ 必要に応じて、人間による修正を検証し、変換を再実行します。

**注記**  
**一般的な手動介入:** リンクサーバー、ユーザー定義タイプ、高度な T-SQL パターン、ベンダー固有の SQL 機能には、通常、人間によるレビューと修正が必要です。

### 各ウェーブのデータ移行
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 AWS Database Migration Service (AWS DMS) 統合を使用して SQL Server から Aurora PostgreSQL にデータを転送します。テスト目的で、本番データ移行または合成データ生成を選択します。

**完了するアクション:**
+ **本番データ移行**または**合成データ生成**を選択する
+ データ転送用に DMS レプリケーションインスタンスを設定する
+ 移行の進行状況をモニタリングし、データの不整合を処理する
+ データ整合性と参照制約を検証する
+ 続行する前に正常に完了したことを確認する

**注記**  
**自動 DMS 統合:** AWS 変換は、DMS 設定の複雑さを抽象化し、エンドポイントの作成、タスク設定、データ型マッピングを自動的に処理します。

**注記**  
**データ検証:** サービスは、ソースデータベースとターゲットデータベースの両方に対して同一のクエリを実行して、データの整合性を確保することで、経験的テストを実行します。

## 各ウェーブのコード移行
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Entity Framework 設定の更新、接続文字列の変更、SQL クエリの適応、フレームワーク固有の調整など、.NET アプリケーションコードを Aurora PostgreSQL と連携するように変換します。

**完了するアクション:**
+ SQL Server の依存関係の自動コード分析を実行する
+ フレームワーク変換の実行 (エンティティフレームワークプロバイダーの更新)
+ SQL クエリ構文を PostgreSQL 互換 SQL に適応させる
+ 変換されたコードのターゲットブランチ管理を設定する
+ 複雑なパターンの手動介入を処理する