Een bedrijf slaat gegevens op in een on-premises Oracle-database en heeft de gegevens beschikbaar in Amazon Aurora PostgreSQL voor analyse. Het bedrijf maakt on-premises verbinding met AWS via een AWS Site-to-Site VPN en moet wijzigingen vastleggen die optreden in de brondatabase tijdens de migratie. Welke oplossing voldoet aan deze vereisten?

De juiste oplossing omvat AWS Schema Conversion Tool (SCT) en AWS Database Migration Service (DMS). SCT converteert het Oracle-databaseschema naar een compatibel Aurora PostgreSQL-schema. DMS migreert vervolgens de bestaande gegevens en repliceert continu de lopende wijzigingen (Change Data Capture - CDC) van de on-premises Oracle-database naar Aurora PostgreSQL. Dit zorgt voor minimale downtime tijdens de migratie en houdt de doordatabase gesynchroniseerd met de bron. Optie 1 is onjuist omdat een full-load migratietaak van DMS geen lopende wijzigingen repliceert. Optie 2 en 4 zijn onjuist omdat DataSync en Snowball voornamelijk worden gebruikt voor bestandsoverdracht en niet voor het repliceren van lopende databasewijzigingen. Bovendien vereist het importeren van S3-gegevens in Aurora PostgreSQL extra stappen en is het minder efficiënt voor continue synchronisatie.