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Etapa 3. ExecuteAWS SCT relatórios
Nesta etapa, você usa a saída da etapa 2 (formatada como um arquivo CSV) como entrada para executar o AWS SCTavaliador multiservidor. Você deve adicionar credenciais de login (ID de usuário e senha), nomes do banco de dados e descrições do banco de dados ao arquivo CSV antes de fornecê-lo como entrada para o avaliador deAWS SCT vários servidores. Siga oAWS SCT formato fornecido no exemplo naAWS documentação.
O avaliador de vários servidores é executadoAWS SCT em cada esquema de banco de dados listado no arquivo CSV. Ele produz um relatório detalhado que reflete a complexidade da conversão de cada esquema. Esse cálculo é baseado na porcentagem de objetos de código, objetos de armazenamento e elementos de sintaxe queAWS SCT podem ser convertidos automaticamente e no código que você precisa corrigir manualmente durante a migração. Os valores de complexidade variam de 1 (menos complexo) a 10 (mais complexo).
AWS SCTespecifica o nível de complexidade da conversão com base no esforço de conversão e migração de código. O número 1 representa o menor nível de complexidade e o número 10 representa o nível mais alto de complexidade. A classificação no nível de complexidade da conversão e a filtragem em valores menores que 2 produzem uma lista de bancos de dados candidatos à migração para o mecanismo de banco de dados de destino. Você pode incluir outras propriedades, como tamanho do banco de dados e número total de objetos, para ajustar sua lista de candidatos, conforme discutido nos exemplos a seguir.
Exemplos de avaliadores de vários servidores
Os exemplos a seguir usam o avaliador deAWS SCT vários servidores para avaliar esquemas de banco de dados Oracle e SQL Server. A avaliação é realizada em relação ao PostgreSQL e ao MySQL como mecanismos de banco de dados de destino.
OAWS SCT avaliador de vários servidores produz um relatório agregado resumido que mostra a complexidade estimada para cada meta de migração. Você pode classificar esse relatório na coluna Complexidade de conversão do Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) para PostgreSQL ou Amazon RDS para mecanismos de destino MySQL. Isso fornece uma lista de bancos de dados que são fáceis de migrar para mecanismos de banco de dados de código aberto, como PostgreSQL ou MySQL, com o mínimo ou nenhum esforço, com base nos requisitos de conversão de código, complexidade de armazenamento e complexidade da sintaxe.
A tabela a seguir mostra uma lista de exemplos de bancos de dados do SQL Server que são os primeiros candidatos à migração para mecanismos de banco de dados de código aberto, como PostgreSQL e MySQL. A tabela também inclui as colunas Total de objetos e Tamanho em GB da saída da etapa 2.
Os dados são classificados nas colunas de complexidade da conversão (para Amazon RDS for PostgreSQL ou MySQL) em ordem crescente. Você também pode classificar ainda mais a tabela por Tamanho em GB e Total de objetos, em ordem crescente com base em seus requisitos. Isso resulta em uma lista de esquemas de banco de dados que são menores em tamanho, têm menos objetos e têm a menor complexidade de conversão. A tabela mostra a lista de esquemas de banco de dados do SQL Server que têm uma complexidade de conversão de 1 (menos complexa), para Amazon RDS for PostgreSQL e Amazon RDS for MySQL. Esses resultados mostram que será necessário um esforço mínimo para migrar esses esquemas para mecanismos de banco de dados de código aberto noAWS.
A tabela a seguir mostra uma lista semelhante de bancos de dados Oracle que são os primeiros candidatos à migração para bancos de dados PostgreSQL e MySQL de código aberto.
As tabelas do Oracle e do SQL Server também fornecem informações vitais, como o nome do esquema, a versão do banco de dados, o número total de objetos, o tamanho do esquema e sua complexidade de conversão. Você pode usar esses dados para revisar e planejar a migração com base em seus requisitos.
