Uma empresa armazena dados em um banco de dados Oracle on-premises e precisa que os dados estejam disponíveis no Amazon Aurora PostgreSQL para análise. A empresa conecta o ambiente on-premises à AWS usando uma AWS Site-to-Site VPN e deve capturar as alterações que ocorrem no banco de dados de origem durante a migração. Qual solução atende a esses requisitos?

A opção correta é a mais adequada porque o AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) é projetado para converter esquemas de banco de dados de um dialeto para outro, como Oracle para PostgreSQL, e o AWS Database Migration Service (AWS DMS) pode migrar dados existentes (carga total) e replicar alterações contínuas (CDC - Change Data Capture) para manter a sincronização durante a migração. Isso atende ao requisito de capturar alterações no banco de dados de origem. As outras opções são incorretas porque: A primeira opção não inclui a replicação de alterações contínuas, o que é um requisito. A segunda e a quarta opções usam o Amazon S3 como um intermediário e a extensão awss3 do Aurora PostgreSQL, que é um método de migração de dados em lote e não suporta a captura de alterações contínuas do banco de dados de origem. Além disso, o AWS DataSync é mais adequado para migração de arquivos e não de bancos de dados relacionais com captura de alterações. O AWS Snowball é para grandes transferências de dados offline e não para replicação contínua.