Una empresa almacena datos en una base de datos Oracle on-premises y necesita que los datos estén disponibles en Amazon Aurora PostgreSQL para su análisis. La empresa se conecta on-premises a AWS mediante una AWS Site-to-Site VPN y debe capturar los cambios que se producen en la base de datos de origen durante la migración. ¿Qué solución cumple estos requisitos?

La opción correcta es utilizar AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) y AWS Database Migration Service (AWS DMS). AWS SCT es ideal para convertir el esquema de Oracle a Aurora PostgreSQL, ya que identifica y convierte objetos de base de datos incompatibles o complejos. AWS DMS es la herramienta adecuada para migrar los datos existentes y, crucialmente, para replicar los cambios en curso (Captura de Datos Cambiados o CDC) desde la base de datos de origen on-premises a Aurora PostgreSQL, lo cual es un requisito explícito. Las otras opciones son incorrectas porque: La primera opción de AWS SCT y una tarea de carga completa de AWS DMS no captura los cambios en curso. AWS DataSync y AWS Snowball son soluciones de transferencia de datos para archivos o grandes volúmenes de datos a S3, no para la migración de bases de datos relacionales con replicación de cambios en curso directamente a una base de datos como Aurora PostgreSQL. Además, importar desde S3 con awss3 no maneja la replicación continua de cambios.