AWS云迁移实践：从Oracle到AWS Aurora之旅

AWS云迁移实践：从***到AWS Aurora之旅

首先，本项目的目标是将本地的***数据库迁移到云上的Amazon Aurora数据库。

原则：

零数据丢失零数据损坏

一、Amazon Aurora数据库的优势

高性能和可扩展

相同硬件环境下，Amazon Aurora的吞吐量是标准MySQL的5倍，标准***的3倍。

这一性能与商业数据库旗鼓相当，而成本只有后者的十分之一。可以跨3个可用区(AZ:Availability Zone)建最多15个低延迟的只读副本，来扩展读应用的能力和性能。

高可用和持久化

Amazon Aurora提供超过4个9的可用性标准(注：一年可非计划停机52.6分钟)。在跨3个可用区内每份数据有6个副本，因此Aurora有容错及自愈功能。

Aurora持续备份数据到Amazon S3上，当发生物理存储损坏或者实例故障时能够进行透明恢复，恢复通常在30秒内完成。

高安全性

Amazon Aurora为数据库提供了多个级别的安全。包括用Amazon VPC进行网络隔离，通过AMS秘钥管理服务进行数据加密，通过SSL进行加密数据传输。

一个加密了的Amazon Aurora数据库实例，底层存储的数据是加密了的，自动备份、快照及集群中的副本也是加密的。

完全托管

Amazon Aurora由 Amazon RDS(Amazon关系数据库服务)全面管理。你不必再担心数据库的日常管理，比如硬件预置、软件补丁、安装、配置及备份。

Aurora会持续地监控数据，并自动将其备份数据库到Amazon S3，因此可以实现精细的时间点恢复策略。可以用Amazon CLoudWatch、增强监控功能监控数据库性能，还可以用Performance Insights帮助快速检测性能问题。

二、Amazon Aurora体系结构

当我们创建一个Amazon Aurora实例时，首先创建了一个数据库集群。一个数据库集群由一个或多个数据库实例组成，集群中的集群卷(cluster volume)管理所有实例的数据。

Aurora集群卷是一个虚拟的数据库存储卷，横跨多个可用区，每个可用区有数据库集群数据的一个副本。

一个Aurora数据库集群由两种类型的数据库实例组成，主实例(Primary instance)和副本实例(Aurora Repilca)：

主实例：支持读写操作，对集群卷(cluster volume)完成所有的数据修改。每个Aurora数据库集群有一个主实例。副本实例：仅支持读操作。每个Aurora数据库集群最多可以为主实例添加15个副本实例。多个副本实例分担读的压力，将副本实例分散在不同的可用区同时增强了数据库的可用性。下图展示了一个Aurora数据库集群中集群卷、主实例、副本实例的关系：

三、分支的选择：MySQL和Postgres的区别

挑选合适的数据库技术是非常重要的，应用需求、可用性、安全需求决定了哪种技术更满足需要。下表罗列了MySQL和Postgres的关键区别(针对从***迁移过来，选谁更合适这一需求)：

四、最终选择及采取策略

Postgres成为了最终的赢家，因为应用不能遵循MySQL的规则。MySQL要求，如果表有Primary key或者unique key，那么分区表的分区列必须包含在唯一键或者主键里。另外，interval分区特性也是个考虑点，能降低运营成本。

迁移策略

检查Amazon SCT工具输出的迁移评估报告，并修正报告中提及的问题项。在AWS上创建*** RDS，将数据从本地***数据库迁移到*** RDS。如果应用不能接受停机割接，则在本地***和云上*** RDS之间部署Goldengate复制。用模式转换工具(SCT，Schema Conversion Tool)进行从***到Aurora的模式转换。初始数据同步前，禁用所有Amazon Aurora上的外键。对持续运行的应用，用DMS(AWS Data Migration Service)将数据从*** RDS迁移到Postgres。在Amazon Aurora上启用所有外键。在postgres上配置自动功能，自动清除旧的分区。DDL/DML复制是DMS开箱即用的功能。我问支持DDL/DML复制么?当然!而且不需要再配置什么别的。数据库性能深度分析(Performance Insights)也是开箱即用的功能。目前仅仅支持Amazon Aurora。删除迁移过程中的临时资源(比如复制实例、任务、endpoint及*** RDS等)，迁移工作就算完成了。

整个迁移流程基本如下图所示(从RDS ***到Aurora Postgres都是在云上完成)：

回退策略

采用DMS进行回退，或者用Goldengate也可以。Postgres作为源端，*** RDS作为目标端。把已经存在的数据或者增量数据从源端迁移到目标端(取决于回退方法以及应用可以允许停机多久来做回退)。

整个迁移应该说作者写得还是有点简单了，AWS有更详细的文档，在迁移三步走的playbook里：

它对***一些重要的特性与Postgres做了较详细的对比(异构数据库间的迁移都可以参考下)：

SQL&PL/SQL方面：

表和索引方面：

数据库对象方面：

数据库管理方面：

我们可以看到除了交换分区和UTL_file是不支持的，其他大部分***功能Aurora Postgres都满足。其实这是很正常的，***是对***兼容性***的开源RDBMS。

Amazon在2018年将它***的数据仓库从***迁移到了Amazon Aurora(虽然在Prime Day那天宕机了，但此后一直稳定运行，说明这个迁移还是很成功的)。在Prime Day期间，这个Aurora数据库承载的业务每天处理超过100万个包裹。

并且计划要在2019年底把所有在用的***数据库都迁移到AWS自己的数据库上，说明Aurora在架构和工程上都已经可以承载大规模应用了。对于一般规模的电商应用来说，应该是小菜一碟，intuit的实践也说明了这一点。

在这篇文章的***，有2个回复都是在赞扬Aurora。

我们在用Aurora，非常棒!我现在看不到任何用***的必要性了。

在Santa Clara参加AWS峰会上，一个客户分享过类似的案例。他们从***迁移到了AWS，节省了大量资金。更为重要的是，响应时间从36小时缩短到30秒钟，而且易于使用，易于管理，易于操作。超酷!AWS可能会终结正在苦苦挣扎的***。

要不是实名评论，我怎么都怀疑是厂家在自吹自擂。到官网看了下，目前使用Aurora数据库的用户主要在国外：

United Nations联合国

联合国信息系统主管Mohamad Reza评价：

联合国运营着多个拥有全球影响力的网站，需要关键任务型可靠性和一致的性能。即使使用Amazon Aurora最小的数据库引擎，我们也能够实现卓越的性能。

Amazon Aurora的全新用户友好型监控界面让我们能够轻松诊断和解决问题。它的性能、可靠性和监控能力真正表明了Amazon Aurora是一个企业级AWS数据库。

Wappa出租车费用管理公司

Wappa***技术官Cesar Matias评价：

为了帮助我们的客户减少公司差旅费用，我们的平台需要快速找到交通工具，并加快制定预算以及支付和报告流程的速度。

自从我们将***数据库迁移到Amazon Aurora以来，我们的用户验证流程速度提高了60%，每位用户的报告时间缩短了75%，支付流程速度也加快了70%。我们清楚看到了应用程序的用户增长数量和用户满意度评分结果。

BMC IT管理软件厂商

BMC数字服务管理部总裁Nayaki Nayyar评价：

我们很高兴地宣布在AWS云上推出Remedy ITSM。在我们支持迁移到Aurora ***后，我们的客户现在可以从***的云服务中受益，安装时间缩短3倍，并且可以降低拥有成本。

Nielsen消费者行为调查公司

Nielson Watch部门架构负责人Todd Lightbody评价：

通过使用Amazon Aurora ***预览版，我们发现Amazon Aurora ***的性能非常好，无论是对于写入工作负载，还是读/写工作负载，性能都是RDS ***的7到11倍以上。

我们对能够获得预期的可扩展性和可靠性感到兴奋，因此可以确信，我们将部分核心数据库工作负载迁移到AWS后，Amazon Aurora ***能够满足我们的要求。

ASU亚利桑那州大学

副***信息官John Rome评价：

ASU不断努力提高其IT解决方案的灵活性和敏捷性，以求满足客户需求。我们利用Amazon Aurora将报告、提取、转换和加载 (ETL) 时间缩短10倍以上，同时将***工作负载替换为高性能云数据库，以快速响应用户请求。

考虑到今年秋季会有大量学生入学，到时系统负载会达到峰值，我们的ASU Alexa技能和ASU移动应用程序将受益于Amazon Aurora的可扩展性。

另外，新的Amazon Aurora Serverless功能能够帮助我们减少非生产环境的成本，从而让我们能够灵活支持使用模式不规律的数据仓库和ETL流程。

今年或明年你有计划将***迁移到其他数据库么?

参考

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