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Criar tarefas para replicação contínua utilizando o AWS DMS

É possível criar uma tarefa do AWS DMS que capture as alterações em andamento no armazenamento de origem. É possível fazer essa captura enquanto migra seus dados. Também é possível criar uma tarefa que capture alterações em andamento depois de concluir a migração inicial (carga máxima) para um armazenamento de dados de destino compatível. Esse processo é chamado de replicação contínua ou captura de dados de alteração (CDC). O AWS DMS utiliza esse processo ao replicar alterações em andamento de um armazenamento de dados de origem. Esse processo funciona coletando as alterações nos logs de banco de dados utilizando a API nativa do mecanismo de banco de dados.

Cada mecanismo de origem tem requisitos de configuração específicos para expor esse fluxo de alterações a uma conta de usuário específica. A maioria dos mecanismos exige algumas configurações adicionais para possibilitar que o processo de captura consuma os dados de alteração de forma significativa, sem perda de dados. Por exemplo, a Oracle exige a adição do registro em log suplementar e o MySQL exige o registro em log binário em a nível de linha (log binário).

Para fazer a leitura das alterações em andamento no banco de dados de origem, o AWS DMS utiliza ações da API específicas do mecanismo para ler alterações dos logs de transações no mecanismo de origem. Veja a seguir alguns exemplos de como o AWS DMS faz isso:

Existem dois tipos de tarefas de replicação contínua:

Executar a replicação a partir de um ponto de início de CDC

É possível iniciar uma tarefa de replicação contínua do AWS DMS (somente para captura de dados de alteração) de diversos pontos. Incluindo o seguinte:

Quando a tarefa é criada, o AWS DMS marca o ponto de início da CDC e não pode ser alterada. Para utilizar um ponto de início diferente da CDC, crie uma nova tarefa.

Determinar um ponto de início nativo de CDC

Um ponto de início nativo de CDC é um ponto no log do mecanismo do banco de dados que define um horário para começar a CDC. Como um exemplo, suponha que um despejo de dados em massa tenha sido aplicado ao destino. É possível pesquisar o ponto de início nativo para a tarefa somente de replicação contínua. Para evitar qualquer inconsistência de dados, escolha cuidadosamente o ponto de início da tarefa somente de replicação. O DMS captura transações iniciadas após o ponto de início da CDC escolhido.

Os exemplos a seguir mostram como encontrar o ponto de início nativo da CDC em mecanismos de origem compatíveis:

Utilizar um ponto de verificação como um ponto de início da CDC

Uma tarefa de replicação contínua migrará as alterações, e o AWS DMS armazenará em cache as informações sobre ponto de verificação específicos do AWS DMS, periodicamente. O ponto de verificação criado pelo AWS DMS contém informações para que o mecanismo de replicação conheça o ponto de recuperação para o fluxo de alterações. É possível utilizar o ponto de verificação para voltar no cronograma de alterações e recuperar uma tarefa de migração com falha. Também é possível utilizar um ponto de verificação para iniciar outra tarefa de replicação contínua para outro destino em qualquer ponto determinado no tempo.

É possível obter as informações do ponto de verificação de uma das seguintes formas:

Interromper uma tarefa em um ponto de tempo de confirmação ou servidor

Com a introdução dos pontos de início nativos de CDC, o AWS DMS também pode interromper uma tarefa nos seguintes pontos:

É possível modificar uma tarefa e definir uma hora em UTC para interrompê-la, conforme necessário. A tarefa é interrompida automaticamente com base no tempo da confirmação ou do servidor definido. Ou, se você souber um tempo adequada para interromper a tarefa de migração durante a criação da tarefa, defina também um tempo de interrupção ao criar a tarefa.

Executar replicação bidirecional

É possível utilizar as tarefas do AWS DMS para executar a replicação bidirecional entre dois sistemas. Na replicação bidirecional, replique os dados da mesma tabela (ou conjunto de tabelas) entre dois sistemas nas duas direções.

Por exemplo, é possível copiar uma tabela EMPLOYEE do banco de dados A para o banco de dados B e replicar as alterações na tabela do banco de dados A para o banco de dados B. Também é possível replicar alterações na tabela EMPLOYEE do banco de dados B de volta para A. Assim, você estará executando a replicação bidirecional.

Utilize a replicação bidirecional para situações em que os dados em diferentes nós são segregados operacionalmente. Em outras palavras, vamos supor que você tenha um elemento de dados alterado por um aplicativo operando no nó A e que o nó A execute a replicação bidirecional com o nó B. Esse elemento de dados no nó A nunca será alterado por nenhum aplicativo que opere no nó B.

O AWS DMS é compatível com a replicação bidirecional nos seguintes mecanismos de banco de dados:

Criar tarefas de replicação bidirecional

Para habilitar a replicação bidirecional do AWS DMS, configure os endpoints de origem e de destino para os dois bancos de dados (A e B). Por exemplo, configure um endpoint de origem para o banco de dados A, um endpoint de origem para o banco de dados B, um endpoint de destino para o banco de dados A e um endpoint de destino para o banco de dados B.

Crie, então, duas tarefas: uma tarefa para a origem A mover dados para o destino B e outra para a origem B mover dados para o destino A. Além disso, verifique se cada tarefa está configurada com prevenção de loopback. Fazer isso impede que alterações idênticas sejam aplicadas aos destinos das duas tarefas, corrompendo os dados de, pelo menos, uma delas. Para obter mais informações, consulte Evitar loopback.

Para obter a abordagem mais fácil, comece com conjuntos de dados idênticos no banco de dados A e B. Crie duas tarefas somente CDC, uma tarefa para replicar dados de A para B e outra tarefa para replicar dados de B para A.

Para utilizar o AWS DMS para instanciar um novo conjunto de dados (banco de dados) no nó B, do nó A, faça o seguinte:

Evitar loopback

Para exibir o loopback de prevenção, vamos supor que em uma tarefa T1 o AWS DMS leia logs de alteração do banco de dados de origem A e aplique as alterações no banco de dados de destino B.

Uma segunda tarefa, T2, lê logs de alterações do banco de dados de origem B e aplica-as de volta no banco de dados de destino A. Antes que a T2 faça isso, o DMS deve verificar se as mesmas alterações feitas no banco de dados de destino B a partir do banco de dados de origem A não sejam feitas no banco de dados de origem A. Em outras palavras, o DMS deve verificar se essas alterações não são ecoadas (looped) de volta para o banco de dados de destino A. Caso contrário, os dados no banco de dados A poderão ser corrompidos.

Para evitar o loopback de alterações, adicione as seguintes configurações de tarefa a cada tarefa de replicação bidirecional. Isso garante que os dados de loopback não sejam corrompidos em nenhuma das direções.

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": Boolean,
    "SourceSchema": String,
    "TargetSchema": String
  },

. . .
}

As configurações de tarefa LoopbackPreventionSettings determinam se uma transação é nova ou um eco da tarefa de replicação oposta. Quando o AWS DMS aplica uma transação a um banco de dados de destino, ele atualiza uma tabela do DMS (awsdms_loopback_prevention) com uma indicação da alteração. Antes de aplicar cada transação a um destino, o DMS ignora qualquer transação que inclua referência a essa tabela awsdms_loopback_prevention. Portanto, ele não aplica a alteração.

Inclua essas configurações de tarefa com cada tarefa de replicação em um par bidirecional. Essas configurações habilitam a prevenção de loopback. Elas também especificam o esquema para cada banco de dados de origem e destino na tarefa que inclui a tabela awsdms_loopback_prevention para cada endpoint.

Para permitir que cada tarefa identifique esse eco e o descarte, defina EnableLoopbackPrevention como true. Para especificar um esquema na origem que inclua awsdms_loopback_prevention, defina SourceSchema para o nome desse esquema no banco de dados de origem. Para especificar um esquema no destino que inclua a mesma tabela, defina TargetSchema para o nome desse esquema no banco de dados de destino.

No exemplo a seguir, as configurações SourceSchema e TargetSchema para uma tarefa de replicação T1 e sua tarefa de replicação oposta T2 são especificadas com configurações opostas.

As configurações para a tarefa T1 são as seguintes.

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": true,
    "SourceSchema": "LOOP-DATA",
    "TargetSchema": "loop-data"
  },

. . .
}

As configurações para a tarefa oposta T2 são as seguintes.

{
. . .

  "LoopbackPreventionSettings": {
    "EnableLoopbackPrevention": true,
    "SourceSchema": "loop-data",
    "TargetSchema": "LOOP-DATA"
  },

. . .
}

Limitações da replicação bidirecional

A replicação bidirecional para AWS DMS tem as seguintes limitações: