Un architecte de solutions doit migrer des bases de données Microsoft SQL Server héritées, critiques pour l'entreprise, vers AWS et moderniser l'architecture de données avec un temps d'arrêt quasi nul. Quelle approche de migration satisfait ces contraintes ?

L'option correcte utilise les outils de haute disponibilité natifs de SQL Server (comme Always On Availability Groups ou la réplication de journaux de transactions) pour répliquer la base de données vers une instance Amazon RDS for SQL Server. Cette méthode permet une migration avec un temps d'arrêt quasi nul car la réplication maintient la base de données source et cible synchronisées, permettant un basculement rapide et contrôlé. L'utilisation d'AWS Application Migration Service (AMS) avec AWS SCT et Aurora Serverless (option 1) ou S3 (option 2) introduit des étapes de conversion et de rechargement qui augmentent le temps d'arrêt et la complexité, ne répondant pas à l'exigence de temps d'arrêt quasi nul pour une base de données critique. De plus, Aurora Serverless est une base de données PostgreSQL/MySQL compatible, pas SQL Server, ce qui impliquerait une refactorisation majeure. L'option 2, bien qu'elle mentionne AWS DMS, propose S3 comme cible intermédiaire et un rechargement vers RDS for SQL Server, ce qui est inefficace et ne garantit pas un temps d'arrêt quasi nul. L'option 4 utilise AMS pour migrer vers EC2, puis déplace la base de données vers RDS. Cette approche implique plusieurs étapes de détachement/rattachement et un temps d'arrêt significatif lors du transfert vers RDS.