Firma przechowuje dane w lokalnej bazie danych Oracle i potrzebuje, aby dane były dostępne w Amazon Aurora PostgreSQL do analizy. Firma łączy się z AWS lokalnie za pomocą AWS Site-to-Site VPN i musi przechwytywać zmiany, które zachodzą w źródłowej bazie danych podczas migracji. Które rozwiązanie spełnia te wymagania?

Prawidłowa odpowiedź to użycie AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT) do konwersji schematu Oracle na schemat Aurora PostgreSQL, a następnie AWS Database Migration Service (AWS DMS) do migracji istniejących danych i replikacji bieżących zmian. AWS SCT jest idealnym narzędziem do konwersji schematów baz danych między różnymi silnikami, takimi jak Oracle i PostgreSQL. AWS DMS umożliwia migrację danych z minimalnym czasem przestoju, obsługując zarówno pełne ładowanie, jak i ciągłą replikację zmian (Change Data Capture - CDC), co jest kluczowe dla przechwytywania zmian podczas migracji. Pozostałe opcje są nieodpowiednie: Pierwsza opcja pomija replikację bieżących zmian, co jest wymagane. AWS DataSync i AWS Snowball służą do transferu dużych ilości danych do S3, a nie bezpośrednio do migracji baz danych z zachowaniem ciągłości zmian. Importowanie z S3 do Aurora PostgreSQL wymagałoby ręcznego zarządzania spójnością danych.