提升数据库迁移规划效率：AWS DMS Fleet Advisor

关键要点在当今的业务环境中，迁移本地数据库到云端是企业数字化转型的重要组成部分。AWS DMS Fleet Advisor 是一个强大的工具，可以大幅简化这一过程。通过快速生成迁移计划和推荐最佳目标数据库，AWS DMS Fleet Advisor让迁移工作从几周甚至几个月缩短到数小时。本文将介绍如何配置AWS DMS Fleet Advisor并分析其功能。

解决方案概述

在深入配置和报告生成之前，让我们首先了解AWS DMS Fleet Advisor的架构。AWS DMS Fleet Advisor包含数据收集器、Amazon Simple Storage ServiceAmazon S3存储桶和Amazon CloudWatch。安装在源服务器上的数据收集器收集多种指标并将其存储在Amazon S3存储桶中。这些数据将由AWS DMS Fleet Advisor分析并提供推荐。下图展示了AWS DMS Fleet Advisor的工作原理。

AWS DMS Fleet Advisor的数据收集器支持轻量级目录访问协议LDAP进行发现。它从操作系统和数据库服务器中收集各种指标，以推荐合适的数据库引擎和实例选项进行AWS迁移。同时，它还指出基于数据库特性使用的迁移限制，并提供AWS实例的每月估算成本。AWS DMS Fleet Advisor收集多种指标，以构建库存、分析模式并生成目标推荐。

配置AWS DMS Fleet Advisor

以下是设置和使用AWS DMS Fleet Advisor的步骤：

配置DMS数据收集器以发现操作系统和数据库服务器。发现服务器。收集元数据和指标。分析输出。生成目标推荐。

设置AWS DMS Fleet Advisor所需的AWS资源

在运行AWS DMS Fleet Advisor之前，您需要配置以下AWS资源：

Amazon S3存储桶AWS Identity and Access ManagementIAM策略、用户和角色数据库用户数据收集器权限Amazon CloudWatch指标

创建Amazon S3存储桶

要创建用于存储库存元数据的S3存储桶，请完成以下步骤：

在Amazon S3控制台中，选择导航窗格中的Buckets。选择Create bucket。在Bucket name中输入一个全球唯一的名称，例如。在AWS Region中选择您使用AWS DMS Fleet Advisor的区域。保持其他设置为默认，然后选择Create bucket。

创建IAM资源

为了确保数据收集器能够正常工作并将收集到的元数据上传到S3存储桶，您需要创建IAM策略、用户和角色。完成以下步骤：

创建两个IAM策略： 第一个策略允许AWS DMS Fleet Advisor和数据收集器访问S3存储桶。

第二个策略允许DMS数据收集器访问AWS DMS Fleet Advisor。

创建用户，并提供最低权限来使用DMS数据收集器，并附上之前创建的两个策略。

创建您的IAM角色并附加之前创建的策略。

创建数据库用户

为您的源数据库创建用户，如MySQL、Oracle、PostgreSQL和SQL Server，并授予DMS数据收集器所需的权限。

配置DMS数据收集器权限

为了高效执行发现过程，DMS数据收集器需要额外的权限。

配置CloudWatch指标

AWS DMS Fleet Advisor使用服务链接角色来简化您AWS账户中CloudWatch指标的管理。凭借此角色，AWS DMS Fleet Advisor代表您将收集到的数据库性能指标发布到CloudWatch。一旦建立了服务链接角色，您便可以立即访问源数据库的性能指标，并在目标推荐中进行监控和分析，确保全面的可见性和控制。

配置DMS数据收集器

数据收集器是您在本地环境中安装的Windows应用程序。该应用程序连接到您的数据环境，并从本地数据库和分析服务器收集元数据和性能指标。然后，AWS DMS Fleet Advisor利用收集到的指标构建可以迁移到AWS云的服务器、数据库和模式的清单。

创建并下载数据收集器

要设置数据收集器，请完成以下步骤：

在AWS DMS控制台中，选择导航窗格中的Data collectors。选择Create data collector。在Name中输入数据收集器的名称。在Amazon S3 bucket中输入您的存储桶详细信息。请确保您的存储桶与AWS DMS Fleet Advisor运行的区域相同。在IAM role中，选择您创建的IAM角色。选择Create data collector。在信息横幅上选择Download local collector以下载您新创建的数据收集器。

完成后，您可以找到并运行名为AWSDMSCollectorInstallerversionnumbermsi的文件。

安装和配置数据收集器

在您的网络客户端上安装数据收集器时，运行您在上一步下载的MSI文件。安装后，您可以通过输入http//localhost11000/作为地址在浏览器中运行它。首次运行DMS数据收集器时，您需要配置登录数据收集器的凭据。通过提供IAM访问密钥和秘密密钥在前提条件中创建来配置数据转发并选择数据收集器。

确保对Amazon S3的访问和对Amazon DMS的访问均设置为Yes并保存配置。

发现服务器

您可以使用DMS数据收集器找到并列出网络中所有可用的服务器。要发现操作系统服务器，您需要具有运行远程PowerShell、SSH和WMI脚本及命令的权限，以及对Windows注册表的访问权限。

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要启动DMS数据收集器，完成以下任务：

在DMS数据收集器中，选择导航窗格中的Discovery。在OS servers选项卡中，输入LDAP服务器的详细信息并选择Run discovery。在OS servers选项卡中，选择您希望监控的每个服务器。对于监控对象，通过在列表中每个服务器的Actions菜单中选择Verify Connection来验证连接状态，查看Connection status列中的结果。

如果连接状态中出现任何问题，请先修改凭据以解决问题，然后再继续进行下一步。

选择运行发现，最终选择数据库服务器进行数据收集。

收集数据

在Monitored objects页面上选择对象并选择Run data collection以开始收集数据。DMS数据收集器可以同时从最多100个数据库收集数据。数据收集器可在两种模式下工作：单次运行或持续监控。

元数据和数据库容量默认选项 DMS数据收集器收集来自数据库或操作系统服务器的信息，包括模式、版本、CPU、内存和磁盘容量。您可以根据此信息计算AWS DMS Fleet Advisor中的目标推荐。

元数据、数据库容量和资源利用率 除了元数据和数据库容量，DMS数据收集器还收集CPU、内存、IOPS、I/O吞吐量、磁盘存储、活动数据库服务器连接等实际利用率指标。推荐的目标将更加准确，因为它们基于实际的数据库工作负载。

AWS DMS Fleet Advisor在持续监控期间收集上述指标。您可以运行DMS数据收集器160天。虽然一般建议至少收集7天的数据，但我们建议您选择一个能够准确捕捉数据库工作负载的数据收集周期。例如，如果月底有几天的高峰数据库工作负载，请确保数据收集器在那几天正常运行。

分析结果

AWS DMS Fleet Advisor分析数据库模式，并分享相关信息以了解哪些是迁移的良好候选者。分析通过比较各种模式对象的名称如函数、过程来检查不同模式之间的相似性，但不涉及对象的实际代码。这一过程有助于识别存在于不同数据库模式中的相似对象。您可以将库存分析信息导出为csv文件以进行深入研究。

数据库存储

要访问从网络服务器获得的数据库列表，导航到Inventory页面，然后选择Databases选项卡。数据库库存显示信息，如模式数量、引擎名称、版本、版本和数据收集器名称。如果特定引擎版本处于扩展支持或已达到终止支持EOL，将以红色显示。

模式库存

要访问从网络服务器获得的模式列表，导航到Inventory页面，然后选择Schemas选项卡。模式库存显示信息，如服务器名称、数据库名称、引擎、复杂性以及与原始模式的相似性。跨所有数据库的模式之间的相似性比较解释了执行迁移所需的努力数量。

目标推荐

AWS DMS Fleet Advisor为已发现的数据库提供推荐，建议一个或多个潜在的AWS目标引擎。在多个推荐的目标引擎中，AWS DMS Fleet Advisor选择一个被认为是合适的迁移目标，以符合规模要求。例如，在处理PostgreSQL和MySQL源数据库时，AWS DMS Fleet Advisor可能建议包括Amazon Aurora和Amazon Relational Database ServiceAmazon RDS数据库实例作为目标选项，并强调其中一个作为推荐选择。

推荐的目标实例基于所选区域的每月估算成本。为了进一步优化推荐的成本，您可以将估算值导出到AWS定价计算器。

根据数据库的容量或资源利用率生成的推荐。如果您选择基于数据库容量的推荐，AWS DMS Fleet Advisor将收集的源数据库的总容量指标与最合适的实例类进行匹配。而如果您选择基于资源利用率的推荐，AWS DMS Fleet Advisor将计算CPU、内存、磁盘存储和IOPS等利用率指标的95百分位值，然后将其匹配到最接近的实例类。

要检查收集指标的状态和类型，可在AWS DMS Fleet Advisor中查看Generate recommendations和Recommendation detail，以及在您的Amazon CloudWatch中查看。

参考AWS DMS Fleet Advisor目标建议的限制以了解任何问题。

清理

在完成AWS DMS Fleet Advisor的目标推荐的数据收集和分析后，是时候进行清理以释放资源了。

停止在您的本地环境中安装的DMS数据收集器。

在AWS DMS导航窗格中，点击Data Collectors，选择您计划清理的数据收集器并删除。

最后，清理存储数据收集器文件的Amazon S3存储桶。在Amazon S3存储桶控制台中，选择要删除的存储桶并选择删除。

总结

在本文中，我们详细列出了设置和自定义AWS DMS Fleet Advisor的步骤。涵盖了预备步骤、代理的安装与配置以及与AWS DMS控制台的无缝集成。我们还向您展示了如何运行AWS DMS Fleet Advisor控制台来分析收集的数据并生成目标推荐。AWS DMS Fleet Advisor团队持续提升产品，在未来几个月将推出新功能，为各种迁移场景提供更多支持。请关注AWS DMS Fleet Advisor更新以及每个版本的最新改进。

关于作者

Amit Arora 是AWS的解决方案架构师，专注于数据库和分析。他与金融科技和全球能源客户及AWS认证合作伙伴合作，为云迁移项目提供技术支持和方案设计，帮助客户将现有数据库迁移和现代化到AWS云。

Venkata Shashank Kalki 是AWS亚马逊数据库迁移加速团队的解决方案架构师。他作为亚马逊DMA顾问，帮助AWS客户将本地数据迁移到AWS云数据库解决方案。