一家公司正将其本地Oracle数据库迁移到Amazon Aurora PostgreSQL。该数据库有多个应用程序写入相同的表。这些应用程序需要逐个迁移，每次迁移间隔一个月。管理层担心数据库的读写量很高。在整个迁移过程中，两个数据库之间的数据必须保持同步。解决方案架构师应该推荐什么？

正确答案是使用AWS Schema Conversion Tool和AWS Database Migration Service (AWS DMS)，并使用内存优化复制实例，创建一个全量加载加变更数据捕获 (CDC) 复制任务和表映射以选择所有表。 解释： AWS Schema Conversion Tool (SCT) 用于将Oracle数据库的模式转换为Aurora PostgreSQL兼容的模式。 AWS Database Migration Service (DMS) 用于将数据从源数据库迁移到目标数据库，并支持全量加载加CDC模式，以确保在迁移过程中数据持续同步。 “全量加载加变更数据捕获 (CDC)” 是必要的，因为应用程序将逐个迁移，需要长时间的数据同步。 “内存优化复制实例” 适用于高读写负载的场景，能提供更好的性能。 选项1和2中的AWS DataSync主要用于文件存储和对象存储之间的数据迁移，不适用于数据库迁移。 选项4中“计算优化复制实例”可能不足以处理高读写负载，且“选择最大的表”无法满足所有数据同步的需求。