本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
建立 SQL Server 現代化任務
連接資料庫和原始程式碼儲存庫
設定資料庫連接器
透過設定資料庫連接器，建立與 SQL Server 資料庫的安全連線。連接器會執行環境分析、相依性探索，並啟用 AWS Transform 來存取資料庫結構描述和中繼資料，以進行評估和轉換。
要完成的動作：
從設定精靈中選取設定資料庫連接器
選擇連線方法：新連線或現有連線
提供 SQL Server 連線詳細資訊 （端點、連接埠、資料庫名稱）
設定身分驗證和測試連線
檢閱探索到的資料庫並確認選取
注意
網路連線：確保您的 SQL Server 安全群組和 NACLs 允許來自 AWS 轉換服務端點的傳入連線。
連接原始程式碼儲存庫
啟用 AWS 轉換以存取您的 .NET 應用程式原始碼。 AWS 轉換支援三種提供原始碼的方法：個人存取字符 (PAT) 連接器 （建議）、 AWS CodeConnections 或 Amazon S3。此整合可讓服務分析您的應用程式程式碼、識別資料庫相依性，以及執行自動化程式碼轉換以實現 PostgreSQL 相容性。
要完成的動作：
導覽至連線來源碼儲存庫區段
選擇您的身分驗證方法：PAT Connector （建議）、AWS CodeConnections 或 Amazon S3
選取包含 .NET 應用程式的儲存庫
指定用於分析的分支 （通常是主要/主要或開發）
驗證儲存庫存取和程式碼結構
注意
儲存庫探索： AWS Transform 會自動掃描您的儲存庫，以識別 .NET 專案、實體架構組態、資料庫連線字串和 SQL 相依性。
注意
安全備註： AWS Transform 只需要對儲存庫的讀取存取權，並為轉換的程式碼建立新的功能分支。您的主要分支保持不變。
循環中的人類
AWS 轉換使用human-in-the-loop(HITL) 機制來確保品質，並允許您檢閱和核准重要的轉換決策。下列檢查點需要您注意：
Wave 計劃審核和核准
您檢閱的內容：提議的遷移波紋，包括將哪些資料庫和應用程式分組在一起，以及波紋順序。
您可以：
核准波動計畫
透過在波之間移動資料庫來自訂波
修改波動序列
分割或合併波
核准後， AWS Transform 會繼續進行結構描述轉換。
結構描述轉換檢閱
您檢閱的內容：轉換的資料庫物件，包括資料表、預存程序、函數和觸發。動作項目會反白顯示需要注意的物件。
您可以：
接受轉換後的程式碼
修改轉換後的程式碼
轉換後人工檢閱的旗標
檢視原始程式碼和轉換程式碼的side-by-side比較
核准後會發生的情況： AWS Transform 會將結構描述套用至 Aurora PostgreSQL，並繼續資料遷移 （如果已設定）。
應用程式程式碼檢閱
您檢閱的內容：所有應用程式碼變更，包括實體架構組態、連線字串、資料存取碼和預存程序呼叫。
您可以：
接受每個檔案的變更
修改轉換的程式碼
拒絕變更 （不建議）
為您的團隊新增評論
下載轉換後的程式碼以進行本機檢閱
核准後會發生什麼情況： AWS Transform 會將變更遞交至儲存庫中的新分支，並繼續驗證。
驗證結果檢閱
您檢閱的內容：自動化驗證結果，包括結構描述相容性、資料完整性檢查和應用程式建置狀態。
您可以：
檢閱通過的測試
調查失敗的測試
地址警告
繼續部署或返回以修正問題
核准後會發生什麼： AWS Transform 準備部署到您的目標環境。
部署核准
您檢閱的內容：部署組態，包括infrastructure-as-code範本、ECS 服務組態和部署設定。
您可以：
檢閱和自訂部署設定
核准部署以繼續
額外測試的延遲部署
下載基礎設施程式碼以供檢閱
核准後， AWS Transform 會將您的現代化應用程式和資料庫部署到目標環境。
評估和波動規劃
設定登陸區域
設定要部署現代化應用程式的目標基礎設施環境。登陸區域設定包括 Aurora PostgreSQL 佈建、聯網組態和參考部署組態。
要完成的動作：
從組態功能表中選取設定登陸區域
設定 Aurora PostgreSQL 目標 （版本、執行個體類別、異地同步備份）
設定網路和安全性設定 (VPC、子網路、安全群組）
注意
成本考量：Aurora PostgreSQL 執行個體會產生持續成本。考慮將 Aurora Serverless v2 用於開發/測試環境。
評估
對資料庫結構描述、應用程式程式碼和相依性進行全面分析。評估階段提供轉換複雜性評分、識別潛在挑戰，並產生詳細報告。
要完成的動作：
選取儲存庫分支以進行程式碼分析
選取用於轉換的儲存庫和資料庫
檢閱評估結果和複雜性評分
使用工作量預測產生評估報告
匯出報告以供利益相關者檢閱和核准
注意
評估洞見：評估提供結構描述物件、預存程序、應用程式相依性的詳細分析，並估計所需的人工介入程度。
波規劃
根據轉型複雜性、業務優先順序和應用程式相依性，將您的現代化組織為可管理的波浪。 AWS Transform 會產生您可以自訂的智慧型波浪建議。
要完成的動作：
檢閱 AI 產生的 Wave 計畫和建議
根據業務優先順序自訂 Wave 組態
驗證應用程式和資料庫之間的相依性
使用對話界面完成 Wave 計劃
設定波動執行優先順序並指派責任
注意
採用 AI 技術的建議：您可以透過自然語言與 AI 互動，以調整建議：「將 CustomerDB 移至 Wave 1」或「將這兩個應用程式組合成同一波」。
注意
最佳實務：從包含 1-2 個低複雜度資料庫的試行波開始，以建立程序並建立團隊的可信度。
每一波的資料遷移
每波的結構描述轉換
使用 AI 增強轉換功能，將 SQL Server 資料庫結構描述轉換為 PostgreSQL 相容對等項目。此程序會轉換資料表、預存程序、函數、觸發程序和其他資料庫物件。
要完成的動作：
提供結構描述轉換目標並設定偏好設定
使用 DMS 結構描述轉換服務執行自動化轉換
檢閱轉換結果並識別人工介入項目
透過 HITL 提示處理手動介入
視需要驗證人工更正並重新執行轉換
注意
常見的手動介入：連結的伺服器、使用者定義的類型、進階 T-SQL 模式和廠商特定的 SQL 功能通常需要人工檢閱和更正。
每一波的資料遷移
使用 AWS Database Migration Service (AWS DMS) 整合，將資料從 SQL Server 傳輸到 Aurora PostgreSQL。在生產資料遷移或合成資料產生之間進行選擇，以進行測試。
要完成的動作：
選擇生產資料遷移或合成資料產生
設定 DMS 複寫執行個體以進行資料傳輸
監控遷移進度並處理資料不一致
驗證資料完整性和參考限制
在繼續之前確認成功完成
注意
自動化 DMS 整合： AWS 轉換會抽象化 DMS 組態的複雜性，自動處理端點建立、任務組態和資料類型映射。
注意
資料驗證：服務透過對來源和目標資料庫執行相同的查詢來執行經驗測試，以確保資料一致性。
每一波的程式碼遷移
轉換 .NET 應用程式程式碼以使用 Aurora PostgreSQL，包括實體架構組態更新、連線字串修改、SQL 查詢調整和架構特定調整。
要完成的動作：
執行 SQL Server 相依性的自動化程式碼分析
執行架構轉換 （實體架構提供者更新）
將 SQL 查詢語法調整為 PostgreSQL 相容 SQL
設定轉換程式碼的目標分支管理
處理複雜模式的手動介入
