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Crie um trabalho de modernização do SQL Server
Connect banco de dados e repositório de código-fonte
Configurar o conector do banco
Estabeleça conectividade segura com seus bancos de dados do SQL Server configurando conectores de banco de dados. O conector realiza a análise do ambiente, a descoberta de dependências e permite que o AWS Transform acesse seus esquemas e metadados de banco de dados para avaliação e conversão.
Ações a serem concluídas:
Selecione Configurar conector de banco de dados no assistente de configuração
Escolha o método de conexão: Nova conexão ou conexão existente
Forneça detalhes da conexão do SQL Server (endpoint, porta, nomes de banco de dados)
Configure a autenticação e teste a conectividade
Analise os bancos de dados descobertos e confirme a seleção
nota
Conectividade de rede: garanta que seus grupos de segurança e NACLs do SQL Server permitam conexões de entrada dos pontos finais do serviço AWS Transform.
Conecte o repositório de código-fonte
Ative o AWS Transform para acessar o código-fonte do aplicativo.NET. AWS O Transform suporta três métodos para fornecer código-fonte: um conector Personal Access Token (PAT) (recomendado) ou Amazon S3. AWS CodeConnections Essa integração permite que o serviço analise o código do seu aplicativo, identifique dependências do banco de dados e realize transformações automatizadas de código para compatibilidade com o PostgreSQL.
Ações a serem concluídas:
Navegue até a seção Connect Source Code Repository
Escolha seu método de autenticação: conector PAT (recomendado) ou Amazon S3 AWS CodeConnections
Selecione repositórios contendo aplicativos.NET
Especifique a ramificação para análise (normalmente main/master ou desenvolvimento)
Valide o acesso ao repositório e a estrutura do código
nota
Descoberta do repositório: o AWS Transform verifica automaticamente seus repositórios para identificar projetos do.NET, configurações do Entity Framework, cadeias de conexão de banco de dados e dependências do SQL.
nota
Nota de segurança: o AWS Transform requer apenas acesso de leitura aos seus repositórios e cria novas ramificações de recursos para o código transformado. Sua filial principal permanece intocada.
Humano no circuito
AWS O Transform usa mecanismos human-in-the-loop (HITL) para garantir a qualidade e permitir que você revise e aprove decisões críticas de transformação. Os seguintes pontos de verificação exigem sua atenção:
Revisão e aprovação do plano Wave
O que você analisa: as ondas de migração propostas, incluindo quais bancos de dados e aplicativos são agrupados e a sequência das ondas.
Você pode:
Aprovar o plano de ondas
Personalize ondas movendo bancos de dados entre ondas
Modificar sequência de ondas
Dividir ou mesclar ondas
Após a aprovação, o AWS Transform prossegue com a conversão do esquema.
Análise de conversão do esquema
O que você revisa: objetos de banco de dados convertidos, incluindo tabelas, procedimentos armazenados, funções e gatilhos. Os itens de ação destacam objetos que requerem atenção.
Você pode:
Aceite o código convertido
Modificar código convertido
Bandeira para revisão humana após a transformação
Veja a comparação lado a lado do código original e convertido
O que acontece após a aprovação: o AWS Transform aplica o esquema ao Aurora PostgreSQL e prossegue com a migração de dados (se configurado).
Revisão do código do aplicativo
O que você analisa: todas as alterações no código do aplicativo, incluindo configurações do Entity Framework, cadeias de conexão, código de acesso a dados e chamadas de procedimentos armazenados.
Você pode:
Aceite alterações para cada arquivo
Modificar código transformado
Rejeitar alterações (não recomendado)
Adicione comentários para sua equipe
Baixe o código transformado para análise local
O que acontece após a aprovação: o AWS Transform confirma as alterações em uma nova ramificação no seu repositório e prossegue com a validação.
Análise dos resultados da validação
O que você analisa: resultados de validação automatizados, incluindo compatibilidade de esquemas, verificações de integridade de dados e status de criação de aplicativos.
Você pode:
Revise os testes aprovados
Investigue testes que falharam
Avisos de endereço
Prossiga com a implantação ou retorne para corrigir problemas
O que acontece após a aprovação: o AWS Transform se prepara para a implantação em seu ambiente de destino.
Aprovação de implantação
O que você analisa: Configuração de implantação, incluindo modelos de infraestrutura como código, configuração do serviço ECS e configurações de implantação.
Você pode:
Revise e personalize as configurações de implantação
Aprovar a implantação para continuar
Atrasar a implantação para testes adicionais
Baixe o código de infraestrutura para análise
Após a aprovação, o AWS Transform implanta seu aplicativo e banco de dados modernizados no ambiente de destino.
Avaliação e planejamento de ondas
Configurar landing zone
Configure o ambiente de infraestrutura de destino em que seus aplicativos modernizados serão implantados. A configuração da landing zone inclui provisionamento do Aurora PostgreSQL, configuração de rede e configurações de implantação de referência.
Ações a serem concluídas:
Selecione Configurar zona de pouso no menu de configuração
Configurar o destino do Aurora PostgreSQL (versão, classe de instância) Multi-AZ
Definir configurações de rede e segurança (VPC, sub-redes, grupos de segurança)
nota
Consideração de custo: as instâncias do Aurora PostgreSQL incorrem em custos contínuos. Considere usar o Aurora Serverless v2 para ambientes. development/testing
Avaliação
Conduza uma análise abrangente dos esquemas do banco de dados, do código do aplicativo e das dependências. A fase de avaliação fornece classificações de complexidade de transformação, identifica possíveis desafios e gera relatórios detalhados.
Ações a serem concluídas:
Selecione a ramificação do repositório para análise de código
Selecione repositórios e bancos de dados para transformação
Revise os resultados da avaliação e as classificações de complexidade
Gere relatório de avaliação com projeções de esforço
Relatório de exportação para análise e aprovação das partes interessadas
nota
Insights de avaliação: a avaliação fornece uma análise detalhada dos objetos do esquema, procedimentos armazenados, dependências do aplicativo e estima o nível de intervenção humana necessário.
Planejamento de ondas
Organize sua modernização em ondas gerenciáveis com base na complexidade da transformação, nas prioridades dos negócios e nas dependências dos aplicativos. AWS O Transform gera recomendações de ondas inteligentes que você pode personalizar.
Ações a serem concluídas:
Analise o plano e as recomendações do AI-Generated Wave
Personalize a configuração do Wave com base nas prioridades de negócios
Valide dependências entre aplicativos e bancos de dados
Finalize o Wave Plan usando a interface conversacional
Defina prioridades de execução do Wave e atribua responsabilidades
nota
AI-Powered Recomendações: você pode interagir com a IA por meio de linguagem natural para ajustar as recomendações: “Mover o CustomerDB para o Wave 1" ou “Combine esses dois aplicativos na mesma onda”.
nota
Melhor prática: comece com uma onda piloto contendo de 1 a 2 bancos de dados de baixa complexidade para estabelecer processos e aumentar a confiança da equipe.
Migração de dados para cada onda
Conversão de esquema para cada onda
Transforme esquemas de banco de dados do SQL Server em PostgreSQL-compatible equivalentes usando recursos AI-enhanced de conversão. Esse processo converte tabelas, procedimentos armazenados, funções, acionadores e outros objetos do banco de dados.
Ações a serem concluídas:
Forneça metas de conversão de esquema e configure preferências
Execute a conversão automatizada usando o serviço de conversão de esquema DMS
Analise os resultados da conversão e identifique os itens de intervenção humana
Lidar com intervenções manuais por meio de instruções do HITL
Valide as correções humanas e execute novamente a conversão, se necessário
nota
Intervenções manuais comuns: servidores vinculados, tipos definidos pelo usuário, T-SQL padrões avançados e recursos SQL específicos do fornecedor geralmente exigem revisão e correção humanas.
Migração de dados para cada onda
Transfira dados do SQL Server para o Aurora PostgreSQL usando a integração (). AWS Database Migration Service AWS DMS Escolha entre migração de dados de produção ou geração de dados sintéticos para fins de teste.
Ações a serem concluídas:
Escolha a migração de dados de produção ou a geração de dados sintéticos
Configurar a instância de replicação do DMS para transferência de dados
Monitore o progresso da migração e resolva as inconsistências de dados
Valide a integridade dos dados e as restrições referenciais
Confirme a conclusão bem-sucedida antes de continuar
nota
Integração automatizada do DMS: o AWS Transform abstrai a complexidade da configuração do DMS, manipulando automaticamente a criação de endpoints, a configuração de tarefas e os mapeamentos de tipos de dados.
nota
Validação de dados: o serviço realiza testes empíricos executando consultas idênticas nos bancos de dados de origem e de destino para garantir a consistência dos dados.
Migração de código para cada onda
Transforme o código do aplicativo.NET para funcionar com o Aurora PostgreSQL, incluindo atualizações de configuração do Entity Framework, modificações na cadeia de conexão, adaptações de consultas SQL e ajustes específicos da estrutura.
Ações a serem concluídas:
Execute análise automatizada de código para dependências do SQL Server
Execute a transformação da estrutura (atualizações do provedor do Entity Framework)
Adapte a sintaxe do SQL Query ao PostgreSQL-compatible SQL
Configurar o Target Branch Management para código transformado
Lide com intervenções manuais para padrões complexos
