Une entreprise exécute une application à trois niveaux dans un VPC. Le niveau de la base de données utilise une instance de base de données Amazon RDS for MySQL. L'entreprise prévoit de migrer l'instance de base de données RDS for MySQL vers un cluster de base de données Amazon Aurora PostgreSQL. L'entreprise a besoin d'une solution qui réplique les modifications de données qui se produisent pendant la migration vers la nouvelle base de données. Quelle combinaison d'étapes répondra à ces exigences ? (Choisissez-en deux.)

La migration d'une base de données MySQL vers Aurora PostgreSQL nécessite une conversion de schéma car les deux moteurs de base de données ont des syntaxes et des fonctionnalités différentes. AWS DMS Schema Conversion (anciennement AWS SCT) est l'outil approprié pour cette tâche, car il analyse la base de données source et convertit les objets de schéma (tables, index, vues, procédures stockées, etc.) dans un format compatible avec la base de données cible. Pour répliquer les modifications de données pendant la migration, une tâche AWS DMS avec capture de données de modification (CDC) est essentielle. Le CDC permet à DMS de capturer les modifications de données en temps réel à partir de la base de données source (RDS for MySQL) et de les appliquer à la base de données cible (Aurora PostgreSQL), minimisant ainsi les temps d'arrêt. Les autres options sont incorrectes car : Créer un réplica en lecture Aurora PostgreSQL sur une instance RDS for MySQL n'est pas possible ; les réplicas en lecture doivent être du même moteur de base de données. Configurer un réplica en lecture Aurora MySQL pour RDS for MySQL n'aide pas à la migration vers PostgreSQL. Promouvoir un réplica en lecture Aurora PostgreSQL n'est pertinent qu'après la migration complète et la synchronisation des données, et ne remplace pas la conversion de schéma ou la réplication CDC.