Amazon SAP-C02: 迁移与现代化 — 学习指南
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迁移策略与规划
有效的迁移始于规范的发现、依赖关系映射和基于风险的优先级排序。使用 AWS Application Discovery Service 和 AWS Migration Hub 来盘点服务器、收集性能指标并可视化应用程序依赖关系；同时辅以无代理的网络流分析和配置管理数据，以发现隐藏的有状态链接。将发现阶段的成果转化为登陆区（landing-zone）决策：使用 AWS Control Tower 和 Organizations 选择账户策略，使用 Transit Gateway 定义网络拓扑，并利用 Compute Optimizer 和规模优化指南来确定目标计算资源的规模。应根据每个应用程序选择切换策略：对于小型、低风险系统采用大爆炸式切换；对于业务关键型套件采用分阶段或分批次切换；对于面向客户的服务采用蓝/绿或金丝雀部署，以最大限度地减少用户影响。在规划切换时，需考虑数据同步窗口、DNS TTL、带宽限制和法规约束。常见的陷阱包括低估数据传输时间和成本、将直接迁移（lift-and-shift）视为最终状态、忽略许可证的可移植性以及未能规划回滚方案。决策标准通常是在成本、运营工作和弹性之间进行权衡：托管服务（RDS/Aurora、DocumentDB）提高了运营支出（OPEX）的可预测性和弹性，但可能需要更改 schema；重塑平台（replatforming）以使用托管服务可以减轻运维负担，但会增加迁移的复杂性。
直接迁移（Lift-and-shift）与数据迁移工具
为了实现快速重新托管（rehosting），AWS Application Migration Service (MGN) 可自动将 VMware、Hyper-V 和物理服务器以块级复制的方式迁移到 EC2，从而最大限度地缩短切换时间并保留操作系统级别的配置。对于大容量或离线数据迁移，文件和 POSIX/NFS 工作负载可能需要使用 AWS Snow Family 或 DataSync，而 Amazon S3 Transfer Acceleration 和 Direct Connect 则可加速对象和批量传输。数据库迁移依赖于 AWS Database Migration Service (DMS) 进行同构或异构迁移，当需要进行结构性更改时，可与 Schema Conversion Tool (SCT) 配合使用。请注意 DMS 的局限性：MongoDB 作为源或目标的行为存在版本和功能限制、大型对象（LOB）处理问题以及在变更数据捕获（CDC）期间可能出现的复制延迟。进行架构设计时要保证数据完整性：使用校验和进行验证，运行“完全加载+CDC”以实现最小停机时间，并在低流量窗口期分阶段进行切换。设计上的权衡主要围绕速度与保真度展开：MGN 或重新托管能最大限度地减少应用程序变更，但会延续传统的运维模式；重塑平台可减少长期运维工作，但需要重构和测试。常见的陷阱包括忽略端点安全、切换前验证不充分，以及假设云存储具有与本地相同的 IOPS/吞吐量。
现代化：容器、无服务器与重构模式
现代化选项涵盖了从重塑平台迁移到容器编排，到完全重构为无服务器架构等多种方式。对于需要最少基础设施管理的快速容器化部署，可选择 Amazon ECS on Fargate；对于需要可移植性和复杂编排的 Kubernetes 原生工作负载，可选择 Amazon EKS。对于事件驱动的微服务，可将 AWS Lambda 与 API Gateway、EventBridge 和 Step Functions 结合使用，以减少运维开销并按请求进行扩展。数据服务应转向托管后端：关系型数据库使用 Amazon RDS/Aurora，NoSQL/文档存储使用 Amazon DynamoDB 或 Amazon DocumentDB，低延迟缓存使用 ElastiCache。权衡的关键在于运维复杂性与成本及性能可预测性：EKS 以更高的运维成本提供了控制力和可移植性；Fargate 简化了运维，但在大规模使用时可能成本更高。无服务器架构为突发性工作负载提供了成本效益，但也引入了冷启动、并发限制和可观察性方面的挑战。常见的架构陷阱包括：将单体应用直接迁移到容器中而未分解有状态组件、没有足够的 CI/CD 和 IaC（CloudFormation、CDK、Terraform）来管理部署、以及忽略为任务角色和 Lambda 执行角色配置 IAM 最小权限。
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