随着数字化转型的加速，企业将本地数据库迁移至AWS云平台的需求日益迫切。AWS提供了一套完整的数据库迁移工具链，可帮助企业实现安全、高效的云迁移。本文将深入解析AWS数据库迁移的全流程，涵盖关键步骤、技术选型、实战案例及避坑指南。

数据库迁移全流程解析
Step 1：评估与规划
业务需求梳理：明确迁移目标（性能提升、全球化扩展等）、RTO/RPO指标（恢复时间/数据丢失容忍度）；
数据资产盘点：统计数据库类型（Oracle/MySQL/SQL Server等）、数据量、性能指标；
工具选型：根据同构/异构场景选择DMS+SCT组合，或使用物理传输工具（如Snowball）；
回滚方案：制定详细的回滚计划，确保迁移失败时快速恢复。
Step 2：架构设计与优化
云架构设计：选择公有云/混合云架构，配置VPC、子网、安全组等网络组件;
数据库选型：根据业务场景选择RDS（Aurora/MySQL/PostgreSQL）或NoSQL（DynamoDB）;
性能优化：设计多AZ部署、负载均衡策略，配置自动扩展组;
数据同步策略：选择全量+增量同步模式，或仅全量同步（适用于静态数据）。
Step 3：迁移实施
1、数据迁移阶段
同构迁移（如MySQL→RDS MySQL）：使用DMS创建复制任务，配置源/目标终端节点，实时同步数据；
异构迁移（如Oracle→Aurora）：使用SCT转换架构，处理存储过程、函数等兼容性问题，通过DMS进行全量+增量同步，确保数据一致性。
大容量数据迁移：使用S3+Snowball离线传输数据，结合DMS进行在线同步。
2、关键操作
权限配置：在源数据库开放远程访问权限，目标数据库配置读写权限；
数据加密：启用TLS加密传输，使用KMS管理密钥；
监控与日志：通过CloudWatch实时监控迁移进度，记录日志用于故障排查。
Step 4：验证与切换
数据校验：使用DMS的Validation功能比对源/目标数据一致性；
性能测试：在目标数据库执行压力测试，验证读写性能、延迟等指标；
业务验证：部署测试环境，模拟业务场景验证功能完整性；
流量切换：通过Route 53实现DNS切换，将业务流量逐步迁移至云端。
Step 5：持续运维与优化
资源优化：使用Trusted Advisor自动优化数据库实例规格；
备份与恢复：配置跨区域备份，定期测试恢复流程；
成本管理：启用Aurora Serverless按需付费模式，减少闲置成本。
小结
AWS数据库迁移服务通过工具链组合、自动化流程和最佳实践，为企业提供了一条从本地到云端的安全、高效转型路径。无论是同构迁移还是异构架构转换，合理规划流程、选择合适工具并严格执行验证步骤，均可实现业务的无缝上云。