Database Migration Service (DMS) und Schema Conversion Tool

AWS Database Migration Service (DMS) migriert Datenbanken mit minimaler Ausfallzeit zu AWS. Der Service unterstützt homogene Migrationen (z. B. Oracle zu Oracle, MySQL zu MySQL) und heterogene Migrationen (z. B. Oracle zu Aurora PostgreSQL, SQL Server zu MySQL). DMS verwendet eine Replication Instance, die die Quelldaten liest, Daten optional transformiert und in das Ziel schreibt. Sie zahlen nur für die Laufzeit der Replication Instance.

DMS hat drei zentrale Komponenten. Source Endpoints definieren die Verbindung zur Quelldatenbank (JDBC-URL, Anmeldedaten, TLS). Target Endpoints definieren die Zieldatenbank. Die Replication Instance ist ein verwalteter, auf EC2 basierender Server, den DMS in Ihrer VPC bereitstellt, um die Migrations-Workload auszuführen. Wählen Sie die Größe der Replication Instance abhängig von der zu migrierenden Datenmenge und davon, ob Sie Multi-AZ für die Replication Instance selbst benötigen.

DMS unterstützt zwei Migrationsmodi. Full Load kopiert alle vorhandenen Daten von der Quelle zum Ziel – geeignet, wenn Sie Ausfallzeit in Kauf nehmen können oder die Quelle während der Migration schreibgeschützt ist. Change Data Capture (CDC) erfasst nach Abschluss des Full Load fortlaufende Änderungen aus dem Transaktionsprotokoll der Quelle und hält Quelle und Ziel synchron. Eine kombinierte Migration mit Full Load + CDC minimiert die Ausfallzeit: Die Daten werden migriert, während die Quelle aktiv bleibt, und anschließend erfolgt das Cutover, sobald das Ziel aufgeholt hat.

Das AWS Schema Conversion Tool (SCT) ist eine kostenlos herunterladbare Anwendung, die das Schema der Quelldatenbank (DDL) automatisch in ein mit der Ziel-Datenbank-Engine kompatibles Format konvertiert. Es verarbeitet Tabellendefinitionen, Views, Stored Procedures, Funktionen und Trigger. Bei heterogenen Migrationen (z. B. von Oracle zu PostgreSQL) konvertiert SCT den Großteil der Objekte automatisch und kennzeichnet Elemente, die aufgrund nicht unterstützter Syntaxunterschiede eine manuelle Prüfung erfordern.

Für homogene Migrationen (dieselbe Engine, z. B. MySQL lokal zu RDS for MySQL) wird SCT normalerweise nicht benötigt, da das Schema direkt kompatibel ist. DMS kann sofort Full Load + CDC ausführen. Bei heterogenen Migrationen (unterschiedliche Engines) muss SCT zunächst das Schema konvertieren, DMS übernimmt die Datenmigration, und Stored Procedures oder Trigger ohne Entsprechung in der Ziel-Engine müssen Sie möglicherweise manuell neu schreiben.

DMS unterstützt eine große Auswahl an Quellen: Oracle, SQL Server, MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SAP ASE, MongoDB, IBM Db2 und S3. Zu den unterstützten Zielen gehören alle genannten Systeme sowie Amazon Redshift, DynamoDB, Kinesis Data Streams und Kafka. Dadurch eignet sich DMS nicht nur für relationale Migrationen, sondern auch dafür, relationale Änderungsereignisse per CDC in einen Data Lake oder eine ereignisgesteuerte Architektur mit Kinesis zu streamen.

DMS verwendet Table-Mapping-Regeln (JSON), um zu steuern, welche Schemas und Tabellen ein- oder ausgeschlossen werden, und um Datentransformationen anzuwenden. Sie können Schemas oder Tabellen umbenennen, Spaltenwerte konvertieren (z. B. alle Zeichenfolgen in Großbuchstaben umwandeln), abgeleitete Spalten hinzufügen oder Zeilen filtern. Das ist hilfreich, wenn das Ziel andere Namenskonventionen verwendet oder Sie nur eine Teilmenge der Tabellen migrieren möchten.

DMS veröffentlicht Metriken in CloudWatch: FullLoadThroughputRowsSource (geladene Zeilen pro Sekunde), CDCLatencySource (Verzögerung zwischen dem Transaktionsprotokoll der Quelle und dem Lesen durch DMS) und CDCLatencyTarget (Verzögerung zwischen dem Lesen durch DMS und dem Schreiben in das Ziel). Überwachen Sie CDCLatencyTarget während der Synchronisierungsphase genau. Wenn der Wert nahezu null erreicht, hat das Ziel zur Quelle aufgeschlossen und Sie können das Cutover durchführen.

DMS Serverless stellt die Replikationskapazität abhängig von der Migrations-Workload automatisch bereit und skaliert sie. Dadurch müssen Sie weder die Größe einer Replication Instance auswählen noch verwalten. Sie geben minimale und maximale DMS Capacity Units (DCUs) an, und DMS skaliert automatisch innerhalb dieses Bereichs. Das ist ideal für Migrationen mit variabler Last oder wenn Sie das Risiko vermeiden möchten, dass die Replication Instance während Spitzenlasten zu klein dimensioniert ist.

Überprüfen Sie nach der Migration die Vollständigkeit der Daten mit der DMS-Data Validation. Aktivieren Sie diese Funktion in den Aufgabeneinstellungen. DMS vergleicht dann Zeilenanzahlen und Prüfsummen zwischen Quell- und Zieltabelle und meldet Abweichungen in einer separaten Validierungstabelle. Führen Sie bei heterogenen Migrationen zusätzlich Smoke-Tests auf Anwendungsebene durch. Führen Sie das Cutover erst durch, wenn die Validierung keine Abweichungen zeigt – die Abstimmung von Daten nach einem fehlerhaften Cutover ist wesentlich aufwendiger, als zusätzliche Zeit für die Validierung aufzuwenden.

In der SAA-C03-Prüfung kommt DMS in Szenarien vor, die eine Datenbankmigration mit minimaler Ausfallzeit erfordern. Wichtige Hinweise sind: „Datenbank mit fortlaufender Replikation migrieren“ → DMS Full Load + CDC. „Änderung der Datenbank-Engine“ → zuerst SCT, anschließend DMS. „Änderungen nahezu in Echtzeit in einen Data Lake replizieren“ → DMS CDC zu Kinesis oder S3. „Mehrere Quelldatenbanken in einem Ziel zusammenführen“ → mehrere DMS-Aufgaben für einen Zielendpunkt. DMS ist speziell für die Migration von Datenbanken gedacht – für Servermigrationen verwenden Sie MGN, für die Übertragung großer Datenmengen DataSync oder Snowball.

Testen Sie Ihr Verständnis der AWS-Solutions-Architect-Konzepte (SAA-C03) aus dieser Lektion.

In dieser Lektion haben Sie gelernt: DMS unterstützt homogene und heterogene Datenbankmigrationen mit den Modi Full Load und CDC, SCT automatisiert die Schema-Konvertierung bei Migrationen mit einem Wechsel der Engine und kennzeichnet Elemente zur manuellen Prüfung, und DMS Serverless skaliert die Replikationskapazität automatisch und macht die Auswahl der Instance-Größe überflüssig. Als Nächstes sehen Sie sich Amazon EventBridge für ereignisgesteuertes Routing und Bus-Architekturen an.