Ein Unternehmen speichert Daten in einer lokalen Oracle-Datenbank und benötigt die Daten für Analysezwecke in Amazon Aurora PostgreSQL. Das Unternehmen verbindet lokale Systeme mit AWS über ein AWS Site-to-Site VPN und muss Änderungen erfassen, die während der Migration in der Quelldatenbank auftreten. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?
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Richtige Antwort: Verwenden Sie das AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT), um das Oracle-Schema in das Aurora PostgreSQL-Schema zu konvertieren. Verwenden Sie AWS Database Migration Service (AWS DMS), um die vorhandenen Daten zu migrieren und die laufenden Änderungen zu replizieren..
Warum dies die Antwort ist
Die korrekte Lösung verwendet AWS SCT, um das Oracle-Schema für Aurora PostgreSQL zu konvertieren, da die Schemata von Oracle und PostgreSQL nicht direkt kompatibel sind. Anschließend wird AWS DMS eingesetzt, um die vorhandenen Daten zu migrieren und kontinuierliche Änderungen (Change Data Capture, CDC) von der Quell- zur Zieldatenbank zu replizieren. Dies ist entscheidend, um Datenkonsistenz während der Migration zu gewährleisten und Änderungen zu erfassen, die in der Quelldatenbank auftreten. Die Option mit AWS DMS Full-Load-Migrationsaufgabe allein würde keine laufenden Änderungen replizieren. AWS DataSync und AWS Snowball sind für Dateisystem- oder große Offline-Datenübertragungen konzipiert und nicht ideal für die Migration von relationalen Datenbanken mit laufenden Änderungen.
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