在2024年的亞馬遜云科技re:Invent大會上，一場關于如何利用生成式AI技術加速數據庫遷移的深度探討吸引了眾多技術愛好者的目光。會議聚焦于Amazon數據庫遷移服務（DMS）的最新進展，特別是其如何通過集成先進的生成式AI能力，來優化數據庫模式轉換過程。
本次會議由DMS產品負責人John主持，他首先介紹了DMS的廣泛應用場景，包括關鍵業務應用的云端遷移、數據庫版本升級、數據合并與拆分、復制功能以及數據庫現代化等。據統計，DMS已幫助超過120,000名客戶成功完成遷移，展示了其在數據庫遷移領域的強大實力。
John隨后深入探討了DMS模式轉換功能的核心優勢。該功能能夠在異構遷移過程中自動轉換數據庫模式，通過邏輯復制技術實現最小停機時間的遷移，從而最大限度地減少對業務運營的影響。他強調，DMS模式轉換不僅簡化了遷移過程，還避免了在多個應用程序之間繁瑣的導航。
為了進一步提升模式轉換的自動化程度，亞馬遜云科技決定在DMS中集成生成式AI能力。John分享了亞馬遜云科技在集成生成式AI前的多次試點經歷，包括嘗試使用生成式AI轉換整個模式、確定參數和數據類型的適當數據類型、理解源代碼背后的意圖以及使用大型語言模型優化性能等。這些試點為最終的集成方案提供了寶貴的經驗和見解。
在最終方案中，DMS模式轉換首先嘗試使用現有的基于規則的引擎進行轉換。對于無法成功轉換的對象，DMS會將其發送到Amazon Bedrock生成式AI模型（目前使用Claude 3.5）進行轉換。為了確保轉換的準確性、安全性和上下文相關性，DMS在發送數據前會對敏感數據進行遮蔽，并查詢兩個知識庫來增強提供給AI模型的信息。
會議現場，John展示了DMS模式轉換過程的實際應用演示。他首先展示了不使用生成式AI的傳統基于規則的方法，并指出部分轉換的模式中，表格成功轉換，但代碼對象（如過程和視圖）無法正確轉換。然后，他啟用了生成式AI功能，并重新運行轉換過程。結果顯示，轉換率顯著提高，轉換后的代碼還包括了由AI模型生成的注釋。
John還展示了DMS模式轉換與Amazon CodeWhisperer服務的無縫集成。他通過一個與SQL Server數據庫交互的C#應用程序演示了如何使用該服務將應用程序代碼從使用SQL Server庫轉換為使用PostgreSQL庫。整個過程簡便高效，只需突出相關代碼部分并向CodeWhisperer提供指令，即可生成轉換后的代碼。
在會議的最后部分，John概述了DMS Schema Conversion的未來路線圖。他提到，當前的實現是為了趕在re:Invent 2024年的截止日期而完成的，因此還有很大的改進和擴展空間。未來的重點將包括增強測試和驗證流程、擴展對更多源和目標數據庫引擎的支持、模型演進以及擴大可以使用生成式AI進行轉換的對象和代碼構造的范圍。
John鼓勵與會者探索和試驗DMS Schema Conversion中的生成式AI功能，并強調該服務是免費使用的，只需支付少量輔助服務的費用。他邀請與會者提供反饋和分享經驗，以幫助亞馬遜云科技在未來進一步發展和增強該服務。
