DMS Schema Conversion을 사용한 변환 평가 보고서

다음 예제에서는 start-metadata-model-assessment을 사용하여 ExampleSchema 스키마의 모든 객체에 대한 변환 복잡성 평가를 대기열에 넣습니다.

aws dms start-metadata-model-assessment \
        --migration-project-identifier "arn:aws:dms:us-east-1:111122223333:migration-project:EXAMPLEABCDEFGHIJKLMNOPQRS" \
        --selection-rules '{"rules": [{"rule-type": "selection", "rule-id": "1", "rule-name": "1", "object-locator": {"server-name": "source-server", "schema-name": "ExampleSchema"}, "rule-action": "explicit"}]}'

응답에는 평가 요청을 식별하는 RequestIdentifier이 포함되어 있습니다.

{
    "RequestIdentifier": "a1b2c3d4-5678-90ab-cdef-EXAMPLE11111"
}

평가는 비동기적으로 실행되므로 계속하기 전에 평가가 완료될 때까지 aws dms wait metadata-model-assessed를 사용하여 차단합니다.

aws dms wait metadata-model-assessed \
        --migration-project-identifier "arn:aws:dms:us-east-1:111122223333:migration-project:EXAMPLEABCDEFGHIJKLMNOPQRS"

명령은 30초마다 폴링하고 평가가 터미널 상태에 도달하면를 반환합니다. 360회의 검사(약 3시간) 후에도 평가가 완료되지 않으면 반환 코드 255와 함께 종료됩니다.

평가를 시작해도 매번 처음부터 완전히 새로운 보고서가 생성되지는 않습니다. 변환 평가 보고서에는 마이그레이션 프로젝트의 현재 상태가 반영되므로 지금까지 평가하거나 변환한 항목에 대한 작업 항목과 생성형 AI 후보가 포함됩니다. 자세한 내용은 변환 평가 보고서 지표 이해 단원을 참조하십시오.

PDF 보고서

CSV 내보내기

S3 버킷 및 파일 이름

DMS Schema Conversion이 내보낸 보고서를 저장하는 Amazon S3 버킷은 마이그레이션 프로젝트를 생성할 때 S3 버킷 액세스 설정에서 지정한 버킷입니다.

파일은 마이그레이션 프로젝트 이름과 일치하는 폴더에 저장됩니다. 에서 내보낼 때 소스 엔진 AWS Management Console, 대상 엔진 및 UTC 타임스탬프를 사용하여 파일의 이름이 지정됩니다. project-name/SOURCE_ENGINE_TARGET_ENGINE_YYYY-MM-DDTHH-MM-SS.sssZ예: ora-pg-demo/ORACLE_POSTGRESQL_2026-07-01T09-00-47.846Z.pdf.

CSV 아카이브에는 2단계 디렉터리 경로로 구성된 파일이 3개 이상 포함되어 있습니다. 최상위 디렉터리는 소스 데이터 공급자에 구성된 소스 서버 이름(호스트 이름 또는 IP 주소)입니다. 하위 디렉터리 및 파일 이름은 대상 데이터베이스 호스트 이름을 사용합니다.

다음 예제에서는 export-metadata-model-assessment을 사용하여 마이그레이션 프로젝트에 대한 변환 평가 보고서를 PDF 파일과 CSV 아카이브로 Amazon S3 버킷으로 내보냅니다.

aws dms export-metadata-model-assessment \
        --migration-project-identifier "arn:aws:dms:us-east-1:111122223333:migration-project:EXAMPLEABCDEFGHIJKLMNOPQRS" \
        --selection-rules '{"rules":[{"rule-type":"selection","rule-id":"1","rule-name":"1","rule-action":"explicit","object-locator":{"server-name":"source-server","schema-name":"ExampleSchema"}}]}' \
        --assessment-report-types pdf csv

응답에는 각 보고서 파일의 Amazon S3 객체 키와 다운로드 URL이 포함됩니다.

를 지정하지 않으면 --file-name파일은 타임스탬프를 파일 이름으로 사용하여 마이그레이션 프로젝트 이름과 일치하는 폴더 아래에 저장됩니다sqlserver-pg-pma/2026-07-15-10-08-12.zip. project-name/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.pdf 및 project-name/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.zip예: . 를 지정--file-name하여 해당 폴더 내의 타임스탬프 접두사를 재정의합니다.

{
    "PdfReport": {
        "S3ObjectKey": "project-name/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.pdf",
        "ObjectURL": "https://amzn-s3-demo-bucket.s3.amazonaws.com/project-name/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.pdf"
    },
    "CsvReport": {
        "S3ObjectKey": "project-name/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.zip",
        "ObjectURL": "https://amzn-s3-demo-bucket.s3.amazonaws.com/project-name/YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.zip"
    }
}

평가 또는 변환을 실행한 후 DMS Schema Conversion은 다음 탭에 정보를 추가합니다.

요약 탭

요약 탭에는 변환 평가 보고서의 요약 정보가 표시됩니다. DMS Schema Conversion이 데이터베이스 스토리지 객체 및 데이터베이스 코드 객체에 대해 자동으로 변환할 수 있는 데이터베이스 객체 수를 보여줍니다.

DMS Schema Conversion은 많은 데이터베이스 객체를 자동으로 변환하고 대상 데이터베이스 엔진으로의 변환을 완료하기 위해 수동 작업이 필요한 객체를 식별합니다. 요약 탭은 대상 DB 인스턴스에서 소스의 객체와 동일한 데이터베이스 객체를 생성하는 데 필요한 예상 작업을 제공합니다.

테이블, 시퀀스, 제약 조건, 데이터 형식 등과 같은 데이터베이스 스토리지 객체의 변환 요약을 보려면 데이터베이스 스토리지 객체를 선택합니다.

프로시저, 함수, 뷰, 트리거 등과 같은 데이터베이스 코드 객체의 변환 요약을 보려면 데이터베이스 코드 객체를 선택합니다.

평가 보고서의 범위를 변경하려면 소스 데이터베이스 트리에서 필요한 노드를 선택합니다. DMS Schema Conversion은 선택한 범위와 일치하도록 평가 보고서 요약을 업데이트합니다.

작업 항목 탭

작업 항목 탭에는 DMS Schema Conversion이 대상 데이터베이스 엔진과 호환되는 형식으로 자동으로 변환할 수 없는 데이터베이스 객체에 대한 작업 항목 목록이 포함되어 있습니다. 각 작업 항목에 대해 DMS Schema Conversion은 문제의 설명 및 권장 조치를 제공합니다. DMS Schema Conversion은 유사한 작업 항목을 그룹화하고 발생 횟수를 표시합니다.

관련 데이터베이스 객체의 코드를 보려면 목록에서 작업 항목을 하나 선택합니다.

생성형 AI

생성형 AI를 사용한 DMS Schema Conversion은 일반적으로 복잡한 수동 변환이 필요한 이전에 변환되지 않은 코드 객체를 변환하는 데 도움이 되는 권장 사항을 제공하여 데이터베이스 마이그레이션 프로세스를 간소화합니다. 현재이 기능은 소스 데이터베이스로 Oracle, SQL Server, SAP ASE(Sybase ASE), LUW용 IBM Db2 및 z/OS용 IBM Db2에 사용할 수 있으며 PostgreSQL 또는 Aurora PostgreSQL로 변환됩니다.

평가 보고서는 생성형 AI를 사용하여 변환할 수 있는 데이터베이스 코드 객체를 보여줍니다. 이 보고서를 PDF로 내보내 작업 항목당 객체 5개의 짧은 목록을 볼 수 있습니다. 보고서를 CSV 파일로 내보내서 전체 후보 목록을 볼 수 있습니다.

생성형 AI를 사용하여 스키마 변환을 활성화하고 변환을 수행하면 업데이트된 평가 보고서는 각 데이터베이스 객체를 해당 작업 항목으로 표시합니다. 즉, 생성형 AI를 사용하여 성공적으로 변환된 객체와 생성형 AI가 변환할 수 없는 객체를 모두 표시하므로 AI 지원 변환 결과를 쉽게 식별하고 추적할 수 있습니다.

생성형 AI로 변환되는 객체를 빠르게 찾으려면

이 필터링 방법을 사용하면 이 기능을 사용하여 성공적으로 변환된 모든 데이터베이스 객체를 효율적으로 볼 수 있습니다. 생성형 AI를 사용하여 데이터베이스 객체를 변환하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요생성형 AI 변환 범위.

PDF 보고서에는 다음 네 가지 장이이 순서대로 포함되어 있습니다.

보고서를 PDF로 내보내려면 섹션을 참조하세요평가 보고서 저장.

평가 보고서를 CSV로 내보내면 DMS Schema Conversion은 최소 3개의 CSV 파일이 포함된 아카이브를 생성합니다. 아카이브는 두 가지 수준의 디렉터리 구조를 사용합니다. 최상위 디렉터리는 소스 데이터 공급자에 구성된 소스 서버 이름(호스트 이름 또는 IP 주소)이고 하위 디렉터리 및 파일 이름은 대상 데이터베이스 호스트 이름을 사용합니다.

작업 항목 파일(target-host.csv)

기본 CSV 파일(접미사 없음)에는 작업 항목 발생당 행 하나가 포함됩니다. 여기에는 다음 열이 포함됩니다.

작업 항목 요약 파일(target-host_Action_Items_Summary.csv)

다음 열과 함께 작업 항목 유형당 하나의 행을 포함합니다.

요약 파일(target-host_Summary.csv)

다음 열과 함께 데이터베이스 객체 유형당 하나의 행을 포함합니다.

보고서를 CSV로 내보내려면 섹션을 참조하세요평가 보고서 저장.

스텁 객체 파일(target-host_Stub_Objects.csv)

이 파일은 마이그레이션 프로젝트 설정에서 지원되지 않는 내장 객체를 스텁 객체로 변환이 활성화된 경우에만 표시됩니다. 지원되지 않는 기본 제공에 대해 생성된 스텁 객체당 하나의 행이 포함되며 다음 열이 있습니다.