Nieuwe AWS-pijplijn zet complexe Oracle PL/SQL-code automatisch om via Bedrock

Bij databasemigraties vormen tabellen en indexen zelden een probleem. De echte vertraging zit in de ingewikkelde bedrijfscode die senior database-architecten handmatig moeten herschrijven, aldus AWS. De bestaande tool AWS DMS Schema Conversion zet al een groot deel automatisch om, maar laat complexe patronen (zoals uitzonderingsafhandeling en Oracle-specifieke functies) over aan een handmatige wachtrij.

Volledige pijplijn van analyse tot validatie

De nieuwe oplossing overbrugt de zogeheten 'laatste kilometer' van de codeconversie. Een speciale migratie-assistent leest het rapport van AWS DMS SC, haalt de broncode rechtstreeks op uit de Oracle-database en zet deze om via de AI-agent op Bedrock.

De belangrijkste kenmerken van de oplossing op een rij:

Realtime documentatie: Via de AWS Knowledge MCP Server raadpleegt de AI-agent actuele AWS-migratiedocumentatie om de juiste conversiepatronen toe te passen.

Directe syntaxcontrole: De omgezette code wordt via een AWS Lambda-functie direct uitgerold op een Amazon Aurora PostgreSQL-database om de geldigheid van de syntaxis te testen.

Geautomatiseerde testsuite: Elk omgezet object doorloopt automatisch 9 verschillende testscenario's op onder meer syntax, afhankelijkheden en rechten.

Kosten- en tijdswinst: In interne testen verwerkte de agent objecten in 60 tot 75 seconden met een gemiddelde betrouwbaarheidsscore van 92 procent. De AI-kosten bedragen gemiddeld zo'n 0,03 tot 0,07 dollar per object.

AWS benadrukt dat het systeem beschikt over strenge beveiligingsfilters, waaronder het opschonen van SQL-namen en het isoleren van de Lambda-functies binnen een afgeschermd virtueel netwerk (VPC). De referentie-implementatie is openbaar beschikbaar gesteld via GitHub.