AWS Transform 常见问题

AWS Transform 是一款代理式人工智能，旨在支持以下大规模现代化转换场景：全栈 Windows 工作负载（含 .NET 与 SQL Server）的现代化、大型主机应用程序向现代语言及架构的转换、VMware 工作负载向 Amazon EC2 的迁移，以及代码、API、框架等自定义转换需求。

您可访问为大规模现代化和团队协作量身定制的 AWS Transform 统一 体验来提供这些功能，请参阅 https://console.thinkwithwp.com/transform/home。针对代码、API、框架等自定义转换需求，该服务支持通过 CLI 与 Web 两种界面操作。对于部分需要开发人员介入的 .NET 应用程序，开发人员还可在 Visual Studio IDE 中使用 AWS Transform。

AWS Transform 的迁移与现代化方案在三个核心层面区别于传统工具。首先，AWS Transform 为各类任务提供专用任务代理，涵盖网络生成、从 COBOL 中提取业务规则、.NET 代码迁移等场景。这些代理融合了基于多年实践积累的专业知识与企业专属场景语境。其次，该服务采用代理式人工智能统筹这些专业任务代理的执行，且每个工作负载均配备专属代理。根据任务类型不同，编排方式可从确定性执行灵活切换至目标驱动的动态规划。该产品以任务完成为核心目标，支持人机协同或调用编码代理执行。第三，各级别均内置持续学习能力。代理可持续自我调试、优化执行结果，并为后续步骤提供建议。

要开始使用，通过最新的企业凭证登录到 AWS Transform Web 体验。如果您是新客户，可以使用与 AWS IAM Identity Center 集成的单点登录（SSO），并将其连接到 AWS 账户以开始使用。或者，您可以设置与 Okta 或 Microsoft Entra 的直接联合身份验证。要了解更多信息，请参阅 AWS Transform 用户指南。

AWS Transform 评估将会分析您的 IT 环境，以便通过数据驱动型智能洞察和切实可行的建议来简化和优化您的云之旅。发现成本和性能优化机会，同时获得详细的财务建模，以便帮助您自信地规划迁移并最大限度地节省潜在成本。

这一工作流首先将您的现有服务器清单上传到 AWS Transform 平台。当数据到位之后，您就有机会指定目标 AWS 区域。接下来，您可以指示 AWS Transform 生成您的业务案例。AWS Transform 会分析您的服务器清单，并为每个服务器确定最合适、最经济高效的 Amazon EC2 实例。由此产生的业务案例为您提供了对当前本地环境如何映射到 AWS 服务的数据驱动型清晰预测，并为您的迁移规划和决策过程提供了宝贵的洞察。

AWS Transform 支持通过多种方法从本地环境中为 x86 服务器收集数据，无论它们是虚拟服务器还是物理服务器。这项服务接受来自多种广泛使用的评测工具的服务器清单数据。其中包括来自 RVTools 的导出、通过 AWS Transform 发现工具或 AWS Migration Evaluator 无代理收集器收集的数据，以及由 modelizeIT 和 Cloudamize 等工具生成的 AWS 迁移组合评测（MPA）导出。

完成评估作业之后，AWS Transform 会提供评估摘要、针对成本和建议提问的机会，以及用于下载 PDF 版本的业务案例以供离线审查和共享的选项。

业务案例中包含来自服务器清单的关键要点、当前基础设施的摘要，以及具有不同购买承诺（按需和预留实例）、操作系统许可选项（自带许可证和附带许可证）和租赁选项（专用和共享）的多种总拥有成本（TCO）方案。业务案例中还包含可行的后续步骤建议。

AWS Transform 评估根据您当前的服务器配置和假设的使用模式来提供定向估算，从而得出 AWS 服务的大致成本。尽管这些估算有助于进行初步规划，但应将其视为指导而不是精确数字。实际的 AWS 成本可能有所不同，具体情况取决于您的具体实施、资源优化选择以及实际的使用模式。请务必注意，这些估算并非报价，而且不应被解读为对您最终 AWS 服务成本的保证。要进行更精确的成本规划，我们建议您与您的 AWS 客户团队或 AWS 合作伙伴合作，他们可以帮助您详细分析您的具体需求和使用模式。

AWS Transform 评估和 AWS Migration Evaluator 都是用于规划云迁移的重要工具。评估是 AWS Transform 的一项快速自助式功能，专为希望将 x86 服务器从本地环境迁移到 AWS 的组织而设计。它利用现有的服务器清单数据为 Amazon EC2 实例提供具有针对性的建议，并快速估算总拥有成本。这种简化的方法非常适合希望快速、有侧重点地评估迁移选项的公司。AWS Migration Evaluator 提供了更加全面并由专家主导的评估服务。在 AWS 解决方案架构师的指导下，这项深入评估涵盖了更广泛的分析，包括详细的数据收集、存储评估、可持续性评估以及 Microsoft SQL Server 分析。Migration Evaluator 最适合需要全面的迁移规划并在整个过程中需要专家指导的组织。

AWS Transform 具有内置的人工智能聊天功能，因此，您可以询问有关实例映射、许可和租赁建议以及后续步骤建议的更多详细信息或说明。要获得其他工作负载类型的进一步支持或额外分析，请联系您的客户团队或合作伙伴，或者联系我们。

适用于 Windows 的 AWS Transform 包含两大核心功能模块：将 .NET Framework 应用转换为跨平台 .NET，以及将 Microsoft SQL Server 数据库及其依赖的 .NET 应用一同迁移至 Aurora PostgreSQL 数据库。 

适用于.NET 的 AWS Transform 可加速基于 Windows 的 .NET Framework 应用程序向适用于 Linux 环境的跨平台 .NET 的现代化改造。它将连接到您在 GitHub、GitLab、Bitbucket 和 Azure Repos 中的源代码存储库，并重点对三个关键方面执行全面分析：存储库依赖关系、所需的私有包以及第三方库，并确定受支持的项目类型。基于这一分析，它将为这些存储库生成转换计划，并突出显示您可以通过自行上传软件包来解决的任何缺失依赖关系。在转换过程中，适用于.NET 的 AWS Transform 会转换应用程序代码、生成输出、运行单元测试，并将结果提交到存储库中的新分支。然后，您可将转换后的应用程序以容器形式部署在 Amazon EC2 或 Amazon ECS 上。

AWS Transform SQL Server 现代化模块可加速将您的 Microsoft SQL Server 数据库及应用迁移至 Aurora PostgreSQL。该模块会连接您运行在 Amazon EC2 或 Amazon RDS 上的 SQL Server 数据库，探测数据库中的架构与存储过程。随后，模块会对数据库与应用程序进行详细分析，根据依赖关系划分可协同转换的应用程序与数据库迁移波次。然后，模块会将 SQL Server 架构转换为 Aurora PostgreSQL 兼容格式，并将数据库迁移至新的或现有 Aurora PostgreSQL 目标集群。针对 .NET 应用程序转换，该服务会更新源代码中的数据库连接信息，并修改 Entity Framework 和 ADO.NET 中的 ORM 代码，使其适配 Aurora PostgreSQL：所有操作均在统一工作流中完成，并支持人工监督。

上述两种工作流中，AWS Transform 提供了全面的转换摘要，包括修改后的文件、测试结果以及针对所有剩余工作的建议修复方案。您的团队可通过其交互式聊天或工作日志来跟踪转换状态。此外，您的团队还会收到电子邮件通知，其中包含指向存储库中转换后的 .NET 代码的链接。对于需要进一步处理的工作负载，您的开发人员可以继续在 AWS Transform 中使用 Visual Studio 扩展。

AWS Transform 会发现您账户中的存储库，并确定每个存储库中受支持的项目类型。它支持将控制台应用程序、类库、Web API、WCF 服务、MVC（模型视图控制器）、单页应用程序（SPA）和单元测试项目（xUnit、NUnit、MSTest 框架）移植到跨平台 .NET 赛事列表请参阅此处）。此外，AWS Transform for Windows 还支持：将 MVC Razor 视图 UI 项目迁移至 ASP.NET Core Razor 图；将 ASP.NET Web Forms 界面迁移至 ASP.NET Core 上的 Blazor；迁移 Entity Framework 及 ADO.NET ORM 代码，使其适配 Aurora PostgreSQL；将 WinForms、WPF 及 Xamarin 项目迁移至跨平台 .NET；5. 支持 VB.NET 语言项目。

确定项目类型之后，它会分析这些项目是否依赖于其他项目、私有包和第三方库。根据依赖关系分析，适用于 AWS Transform 会推荐一项转换计划，该计划将根据存储库的最后修改日期、依赖关系和私有包要求，对存储库进行排序。

您可以下载这份分析报告以便评估推荐的计划，并与您的团队一起进行审查。您也可以选择在控制台中编辑选项或者上传经过修改并包含首选选项的文件，以便自定义推荐的计划。管理员和批准者可以在继续转换过程之前审查和批准该计划。

在转换期间，系统会安全地将从您批准的计划中选择的源代码存储库提取到网络隔离的执行环境中，以便转换为移植到跨平台 .NET。适用于.NET 的 AWS Transform 支持将基于 .NET Framework 3.5 及以上版本、.NET Core 3.1、.NET 5、.NET 6 和 .NET 7 开发的应用程序，转换为跨平台 .NET 8（长期支持版，LTS）、.NET 10，同时支持 Entity Framework 和 ADO.NET 数据库访问框架。

移植之后，AWS Transform 会运行完整的 .NET 版本以便识别任何构建错误，并运行以人工智能为主导的评估循环来自动修复问题。系统会在存储库内所有受支持的项目中重复这一过程。完成转换作业之后，系统会将转换后的代码提交回所选目标分支中的源代码存储库，以供审查。

对于成功完成转换且未发生任何构建错误的存储库，AWS Transform 将执行单元测试项目（如果存在），并提供这些执行结果供您审查。对于已经部分转换项目的存储库，系统将移植但不运行单元测试项目。在运行单元测试之前，您可以自行解决剩余的问题。

AWS Transform 还支持将转换后的应用程序部署至目标环境，供您验证应用效果。

适用于 Windows 的 AWS Transform 首先会发现您 AWS 账户中运行的数据库。随后，它会识别数据库相关的服务器、架构及存储过程。同时，它会分析源代码存储库，识别其中的数据库依赖关系、嵌入式 SQL 查询，以及用 Entity Framework 和 ADO.NET 编写的数据库访问代码。基于上述分析，该工具会生成可自定义的数据库与应用程序转换迁移波次计划，确保二者协同转换。

您可下载分析报告，查看现代化转换建议、转换复杂度，以及相关数据库和调用这些数据库的源代码存储库。

适用于 Windows 的 AWS Transform 分 3 个步骤对 SQL 服务器进行转换：1) 架构转换，2) 数据迁移，以及 3) 代码转换。

数据库架构转换阶段，会将选定数据库的架构从 Microsoft SQL Server 架构转换为兼容 Aurora PostgreSQL 的架构。若架构转换过程中出现问题，适用于 Windows 的 AWS Transform 会自动运行人工智能主导的评估循环，自动修复相关问题。该流程会在当前迁移波次中所有数据库的全部架构上重复执行。同理，若 SQL Server 数据库中包含存储过程，这些存储过程也会被迁移为兼容 Aurora PostgreSQL 数据库的形式。架构转换成功后，会将其应用到目标 Aurora PostgreSQL 数据库中。

当目标 PostgreSQL 数据库的架构完全转换完成后，您可选择将数据从 SQL Server 数据库迁移至 Aurora PostgreSQL 数据库。在此阶段，适用于 Windows 的 AWS Transform 会将您的数据迁移至已完成转换的 PostgreSQL 数据库。若迁移过程中出现任何问题，您会收到迁移问题通知及迁移报告，用于排查故障原因。

最后，会更新源代码存储库，使其与创建的 PostgreSQL 目标数据库保持一致。具体更新内容包括：更新连接字符串，使其适配 PostgreSQL 数据库；迁移嵌入式 SQL 代码，使其兼容 PostgreSQL；更新 Entity Framework 和 ADO.NET，使其与新数据库适配。转换完成后，所有更新会提交至您指定的新源代码存储库分支。您可查看详细的转换总结报告，了解 AWS Transform 在本步骤中执行的所有更新内容。

针对 .NET 代码转换场景，您可通过为每个代码存储库生成的自然语言详细转换报告，追踪所有修改操作。这些报告将列出流程中被修改、移动或更新的文件、API 及私有 NuGet 包。若代码存储库仅型，总结报告将包含构建错误、架构转换失败的具体详情，以及解决这些问题的建议。所有转换后的源代码都会提交至您在任务执行期间指定的新目标分支，您可检出该分支并查看 AWS Transform 执行的代码变更。

针对 SQL Server 现代化转换场景，您可在转换步骤完成后，通过生成的报告监控架构转换与数据迁移操作。这些报告可在转换完成后立即查看，也可通过 AWS 数据库迁移服务（AWS DMS）控制台的迁移项目页面访问。与 .NET 转换场景类似，您可从功能分支追踪源代码变更。此外，您可以通过检查目标 PostgreSQL 数据库中部署的数据库架构和存储过程来验证转换结果。

在 Web 体验中，您可通过两种主要方式实时监控转换进度。交互式聊天功能会根据当前任务计划及您的问题上下文，提供动态更新与响应，并可调用包含在执行任务及操作的综合知识库。工作日志提供了 AWS Transform for Windows 对您的源代码和数据库执行的所有操作的详细文档，包括用户批准和审计跟踪记录。

工作日志会详细记录 AWS Transform for Windows 对您的源代码及数据库执行的所有操作，包括用户授权记录与审计轨迹。该界面会显示预计剩余时间、详细转换步骤及活动工作日志。

此外，您还将收到每个代码存储库的综合转换总结报告，其中详细列明修改的文件、API 变更及私有 NuGet 包的更新情况。

任务完成后，您将收到一封邮件通知，其中包含可直接访问的深层链接，用于查看已完成转换的代码存储库。 

针对 .NET 代码转换场景：AWS Transform 会提供详细的转换总结报告，其中包含一个下一步操作 Markdown 文件，列出剩余任务（如 Linux 适配问题、数据库访问代码更新等）。您可利用这些信息通过 AWS Transform 启动新一轮转换，或作为 AI 代码助手的参考依据。

针对 SQL 架构转换与数据迁移场景：架构转换报告将显示成功转换的架构占比，并为完成未竟工作提供指导。您可通过 AWS Database Migration Service（AWS DMS）控制台的架构转换页面，或 DBeaver 等 IDE 完成剩余的架构转换工作。针对数据迁移错误，您可查看数据迁移报告以解决相关迁移问题。

对于通过 AWS Transform 完成全栈 Windows 现代化转换的迁移代码，您拥有其所有权。源代码迁移完成后，转换后的代码会提交至您指定的存储库分支。在代码提交至分支后，AWS Transform 不会存储任何转换后代码的副本。

相同的所有权原则同样适用于通过 AWS Transform 及 AWS DMS 转换的数据库架构。您拥有所有转换后的架构所有权，可对其进行下载、修改，并上传至您的目标数据库。任务完成后，AWS Transform 不会留存任何架构相关信息。

AWS Transform .NET 代理通过 AWS CodeConnections 服务获取您的源代码访问权限，该权限需在访问前经您 AWS 账户的 IT 管理员批准。该代理还将分析您的代码以便确定项目之间的依赖关系，还会分析项目内使用的私有包以便推荐转换计划。这项服务旨在安全、短暂地克隆您的 .NET 解决方案，让您能够使用客户管理的 KMS 密钥在这一环境中加密您的代码。使用客户管理 的 KMS 键，您可以完全控制密钥，包括管理需要访问数据的策略、授权、标签和别名。

系统只在作业期间存储 AWS Transform 处理的源代码，并在完成作业之后将您的源代码清除。您的信任、隐私与内容的安全性是我们最重视的问题。我们会采取适当的控制措施（包括传输中加密）来防止他人未经授权访问或披露您的内容，并确保我们依照对您的承诺来使用您的内容。

AWS Transform 通过数据库连接器对您的数据库架构进行安全分析，该操作需获得您 AWS 账户的 IT 管理员明确授权。同理，对源代码存储库的访问通过 AWS CodeConnections 服务进行管理，同样需获得 IT 管理员授权。

数据库访问通过您提供给 AWS Transform 代理的 AWS 密钥与用户凭证保障安全。在架构转换过程中，转换后的架构会直接部署至您指定的 AWS 账户、VPC 及子网下的目标 Aurora PostgreSQL 数据库。

AWS Transform 在整个流程中遵循严格的安全协议，不会永久存储任何数据库信息。所有数据库转换相关信息会在任务完成后删除，转换后的代码仅提交至您指定的功能分支，任务结束后无任何留存。该流程确保您的数据库代码与架构在整个转换过程中始终安全，同时让您在 AWS 环境内保持对数据的完全控制权。

适用于大型机的 AWS Transform 是一款代理式人工智能支持的服务，旨在加速传统大型机应用程序的现代化改造。客户可以定义简要的现代化改造目标，并利用专用的人工智能代理来编排必要的工具和流程。该座席可分析应用程序、生成文档、提取业务逻辑、分解整体结构、转换遗留代码、自动执行测试并管理现代化任务，以及在需要时提供人机回圈监督。

AWS Transform 的关键功能包括由灵活、目标驱动的规划、应用程序资产分类、结合业务逻辑提取的规划和文档生成、全面的测试能力、能够将基于 COBOL 的大型机工作负载转换成经过云优化的现代 Java 应用程序的自动重构功能，以及人工智能驱动的重塑能力。

使用 AWS Transform，客户可以更加快速、更经济高效地对关键大型机应用程序进行现代化改造，并充满信心地在整个转换过程中保留业务关键型逻辑。

适用于大型机的 AWS Transform 支持「重构」与「重塑」两种现代化转换模式，为遗留大型主机应用程序提供灵活的现代化转换路径。

借助 AWS Transform 进行重构，可将基于 COBOL 语言的大型主机应用程序自动化转换为运行在 AWS 上的现代化 Java 应用程序。该过程通过代理式人工智能分析代码库、生成文档、拆分单体应用、规划现代化迁移波次、自动化测试功能并加速代码重构，同时保持与遗留技术栈的功能等效性。

借助 AWS Transform 进行重塑，可将大型主机应用程序转换为云原生架构。通过自动化分析，将单体应用转换为基于 Java 的现代化解决方案，使其能充分利用云原生特性。借助以聊天为核心的灵活代理交互方式，AWS Transform 分析代码与数据，提取信息并生成技术文档与业务文档，为重塑后工作负载的正向工程提供支撑。

AWS Transform 的一项关键功能是，它能够将整体式大型机应用程序分解成与业务保持一致的模块化领域，然后生成全面的现代化波次。将业务逻辑提取与分解步骤结合使用有助于将整体架构拆分为逻辑业务域。

AWS Transform 借助自动推理和规划功能来分析代码库、确定各个智能领域并相应地组织应用程序资产。随后，它会制定详细的优先现代化计划，这些计划将考虑业务优先级、技术复杂性和限制等因素。通过深入的数据分析与业务活动分析，AWS Transform 还能帮助识别利用率低或业务价值小的应用程序组件，为目标架构决策提供更充分的依据。

借助这种由领域驱动的分解和周密的规划，您可以通过可管理的迭代步骤进行现代化。通过预先提供这一可见性和结构，AWS Transform 使您能够集中精力、做出明智的决策以及更快地执行现代化改造。

可以，适用于大型机的 AWS Transform 是模块化的，因此，您可以将它的各项功能用于您在现代化改造之旅中选择的任意多个阶段。例如，在对应用程序进行重构时，您最初可能会侧重对代码库、数据结构及业务活动的全面分析，之后再逐步补充文档，为重构后应用程序的正向工程提供依据。

清单收集内容涉及各个大型机组件，包括 COBOL 程序、副本、作业控制语言（JCL）（包括过程和参数卡）和 DB2 定义。若存在相关文件，应加载客户信息控制系统（CICS）、信息管理系统事务管理器（IMS TM）及 CSD 文件，以确定入口点。

提取过程首先通过文本模式下载源元素，并将每个成员转换成单独的源文件。应在一个结构化目录系统中组织文件，该系统应当反映这些文件的来源、语言、类型和应用程序/子应用程序关系（例如 C:\Mainframe\APP1\Cobol\Program1.CBL 或 \Mainframe\APP1\JCL\JCL1.txt）。如果未提供任何文件扩展名，AWS Transform 将根据文件内容来确定相应的扩展名，以便对成员进行分类。

随后，将收集的清单压缩成 zip 文件，并上传到 S3 存储桶。这一过程可能是迭代的，首先进行初始上传，然后再对缺失的组件进行迭代，直到完整性令人满意为止。

代码转换后，您可以选择使用预构建的基础设施即代码（IaC）模板来部署现代化应用程序。这些模板可通过 AWS Transform 聊天界面访问，帮助创建必要的计算资源、数据库、存储和安全控件。这些模板以 AWS CloudFormation、AWS CDK 和 Terraform 格式提供。

您还可以在部署前通过重构步骤优化转换后的 Java 代码，提升其可读性和可维护性。要使用此功能，请提供重构后的代码和 Java 类列表，以指定需要重构的服务类。AWS Transform 将生成包含重构代码的可下载文件。

适用于大型机的 AWS Transform 提供全面的测试能力，旨在减少大型主机现代化测试所需的时间与工作量，这类测试通常占项目周期的 50% 以上。具体包括自动化测试计划生成、测试数据收集脚本创建、测试用例自动化脚本编写，以及重构后的回归单元测试自动化。该服务还包含重构后的功能测试环境，配备支持持续回归测试、数据迁移及结果差异分析的工具。

这些由代理式人工智能赋能的能力协同工作，可减少对稀缺大型主机专业技能的依赖，缩短测试周期，并通过自动化提升准确性，助力客户更有信心、更高效地实现大型主机应用程序现代化转型。

AWS Transform 支持在源代码中指定文件以生成文档。您可以选择文件集合的摘要概述或每个文件的详细功能规格说明。详细规格说明包括逻辑流、输入/输出处理及其他事务详情。

文档生成后，您可以通过在 AWS Transform 界面中查看文件或将其下载为 XML 或 PDF 格式来访问此文档。此外，AWS Transform 的聊天功能允许您查询文档，以更好地理解文档内容，例如询问特定文件的用途或功能。

所有大型机作业都需要执行“分析”步骤，该步骤会检查存储在 S3 存储桶中的源代码，并生成若干关键洞察。AWS Transform 会对文件类型进行分类并提供相关指标，包括代码总行数、代码注释行数、有效代码行数以及循环复杂度（代表程序源代码中线性独立路径的数量）。该分析会识别缺失文件和重复文件，包括同名文件或程序 ID 相同的文件，还会生成文件之间的依赖关系映射，供分解步骤使用。这些信息可帮助您在进行现代化改造前了解源代码的状态。

AWS Transform 通过自动化业务逻辑提取功能，让业务利益相关者更容易参与大型机现代化进程。该功能从源代码中提取业务规则、功能组和入口点，帮助利益相关者找回关于其应用程序业务逻辑的缺失知识。此外，开发人员无需深入掌握大型机专业知识，即可利用这些洞察快速理解遗留系统功能。

适用于 VMware 的 AWS Transform 具有三个关键优势。首先，AWS Transform 可以协调您的整个迁移之旅，从而提高团队的工作效率。其次，它可以自动执行复杂的劳动密集型迁移任务，包括波次规划和网络转换。这一简化可以加快迁移速度、减少错误并最大限度地减少对内部专业知识的需求，从而快速跟踪实现价值的时间。最后，AWS Transform 能够了解具体的迁移目标并分析您的源环境，从而自定义您的迁移之旅。

可以，适用于 VMware 的 AWS Transform 旨在迁移复杂的多层应用程序。它的技术可以识别错综复杂的应用程序依赖项和关系，即使在大型的复杂环境中也是如此。然后，它将相关服务器分组为逻辑应用程序组，这些组需要作为单一迁移波次进行迁移。例如，当迁移拥有 500 个虚拟机的环境时，AWS Transform 可能会发现，由于紧密耦合，需要将 50 个虚拟机作为一个单元进行迁移。对于拥有互连遗留系统或微服务架构的客户而言，这种功能尤其有价值。您可定义灵活的业务规则对应用程序进行分组，并自动生成符合您需求的迁移波次。

要开始执行此操作，请使用最新的企业凭证登录到 AWS Transform Web 应用程序。如果您是新用户，您的账户管理员必须首先启用 AWS Transform，然后通过 AWS IAM Identity Center 将您添加为用户，以便进行单点登录（SSO）访问。对于 VMware 迁移，AWS Transform 将指导您从第三方工具或 AWS Transform 发现工具上传资产清单。您可以指定目标，以便在 AWS Transform 中启动新项目。

适用于 VMware 的 AWS Transform 是首款由生成式人工智能提供支持的助手，可以将 VMware 工作负载大规模迁移到 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）。该助手允许您指定目标、制定计划以实现这些目标，还可以代表您执行经过批准的操作并通过全面的控制面板来跟踪迁移进度。

适用于 VMware 的 AWS Transform 可以分析您的环境以便简化整个迁移之旅，还能够了解您的应用程序清单和依赖关系，并使用服务器和网络数据为迁移波次推荐逻辑应用程序组。它会编排依赖关系感知型迁移以便最大限度地减少停机时间、推荐大小合适的 Amazon EC2 实例，并允许跨团队进行无缝协作。

AWS Transform 会动态生成任务计划，以满足您的特定需求。

AWS Transform 支持以下功能：

• 发现：对您的本地环境执行发现操作
• 规划：生成符合您业务需求的迁移波次计划
• 网络：迁移：配置和生成 IaC 以进行部署。AWS Transform 还支持自动化部署
• 重新托管：将服务器迁移至 EC2

AWS Transform 将量身定制计划，可包括以下功能的任意组合：

• 端到端迁移：执行发现、生成波次计划、配置 VPC 网络以及迁移服务器。
• 仅网络迁移：只专注于生成和部署 VPC 配置。
• 网络和服务器迁移：配置和部署 VPC 网络，然后迁移服务器而不执行发现。
• 发现和服务器迁移：执行发现、生成波次计划以及迁移服务器，而不进行网络配置。

可以，AWS Transform 会分析您的源虚拟机的配置和利用率数据，以便为迁移的工作负载推荐合适的 EC2 实例类型。它会考虑 CPU、内存、存储和网络要求等因素，以便推荐经济高效的性能优化型实例。在迁移之前，您可以查看和调整这些建议。

适用于 VMware 的 AWS Transform 可帮助您采用多种数据收集方法来发现源服务器。它使用所收集的有关您源服务器和数据库的配置数据来规划您的 AWS 迁移计划，并应用机器学习（ML）技术来规划您的迁移波次。它支持通过多种方式来执行发现和收集您源服务器的数据。

AWS Transform 发现工具可通过 VMware vCenter 部署发现收集器（OVA 文件），实现集中式发现。该发现工具能够发现：用于生成业务案例和迁移规划的 VM 配置；用于提供合理规模建议的资源利用率；以及用于应用程序依赖关系映射以创建波次计划的数据库元数据和服务器到服务器连接。此外，您还可以使用 RVTools 导出功能来提供 CSV 或 Excel 格式的导出内容，其中包含有关您的 VMware 环境的详细信息，包括 vSwitch、端口组和 VLAN。您可以从精选的第三方工具中导出发现数据，以便在 AWS Transform 中进行迁移规划。 

AWS Transform 现在支持将网络和应用程序迁移到多个目标账户，支持从额外数据来源（Cisco ACI、Palo Alto 和 Fortigate）转换网络配置，并支持在波次级别和服务器级别管理重新托管转换。

目前，AWS Transform 只支持将源 VMware 环境迁移到 Amazon EC2。虽然 AWS Transform 不支持将源 VMware 环境自动迁移到 Amazon Elastic VMware Service（Amazon EVS），但它了解您的迁移目标，并针对您的使用案例提供指导，从而帮助您使用 VMware Hybrid Cloud Extension（HCX）迁移到 Amazon EVS。

适用于 VMware 的 AWS Transform 对您的传输中数据和静态数据实施全面加密：

传输中数据：

• 您的环境、适用于 VMware 的 AWS Transform 和 AWS 服务之间的所有通信都使用传输层安全性协议（TLS）1.2 或更高版本的加密。
• 将数据从源服务器复制到 AWS 时，使用加密的连接进行安全传输。
• 作为 AWS 标准安全性实践的一部分，系统会自动对您的迁移所涉及的各项 AWS 服务之间的 API 调用进行加密。

静态数据：

• 默认情况下，适用于 VMware 的 AWS Transform 使用 AWS 管理的加密密钥，对存储在 Amazon S3 存储桶中的数据进行加密。
• 您可以选择使用您自己的客户管理的 AWS KMS 密钥来增强对加密过程的控制和安全性。
• 系统将遵循 AWS Application Migration Service 标准加密实践，对迁移期间存储的复制服务器数据进行加密。
• 系统使用 AWS 标准加密机制，对适用于 VMware 的 AWS Transform 存储的元数据和配置信息进行加密。

这种全面的加密方法有助于确保您的迁移数据在整个迁移过程中始终受到保护、与安全性最佳实践保持一致，并帮助您满足对于数据保护的合规性要求。

重要提示：AWS Transform 代表您在 AWS 账户和目标 AWS 账户中创建 Amazon S3 存储桶。默认情况下，这些存储桶未启用 SecureTransport。如果希望存储桶策略包含 SecureTransport，您必须自行更新存储桶策略。有关更多信息，请参阅 Amazon S3 安全性最佳实践。

可以，借助适用于 VMware 的 AWS Transform，您可以避免使用公共互联网来复制数据。您可以使用 AWS Direct Connect 建立私有连接，以便建立专用的高带宽链接，或者使用 AWS Site-to-Site VPN 在数据中心与 AWS 之间建立加密隧道。这些选项可确保迁移流量安全且独立于公共互联网，同时通过更具可预测性的网络条件来提高性能。当设置复制功能时，您可以将 AWS Transform 配置为使用您的私有连接，以便使其非常适合使用敏感数据或大量数据的大规模迁移。

适用于 VMware 的 AWS Transform 将您的迁移数据存储在多个位置：

• 您的 AWS 账户：AWS Transform 会在您的目标账户中创建 S3 存储桶，以便存储您的迁移数据、构件和配置信息。您始终能够完全控制这些存储桶，并可以选择所使用的加密密钥。
• AWS Transform 工作空间：我们将在您创建 AWS Transform 工作空间时所处的那个 AWS 区域中处理您的数据，以便生成迁移建议和计划。
• 临时服务存储：对于某些迁移作业，我们会安全地将客户数据临时上传到您的源账户所在区域的 AWS 服务账户中的构件存储中。这些数据用于执行处理，如果删除了作业或账户，会自动删除这些数据。
• 服务指标存储：计算出的迁移指标和评估结果存储在 S3 和 CloudWatch 的 AWS 服务账户中，用于改进服务和执行运营监控。
• 复制数据：在目标 AWS 账户的 EBS 快照和卷中存储。

尽管 AWS Transform 使用包括静态加密功能在内的基本安全配置来创建 S3 存储桶，但我们强烈建议实施额外的 S3 存储桶安全性最佳实践，以便全面保护您的数据，例如实施传输中加密、启用访问日志记录功能以及实施适当的存储桶策略。

在区域供应情况方面，适用于 VMware 的 AWS Transform 以两种不同的方式运行：

工作空间区域：这些区域托管人工智能工作空间，在这些工作空间中，将会处理发现数据、执行评估、进行波次规划以及生成适当规模的建议。目前而言，工作空间区域包括：

• 美国东部（弗吉尼亚州北部）
• 亚太地区（仁川）
• 亚太地区（成田）
• 亚太地区（首尔）
• 亚太地区（悉尼）
• 亚太地区（东京）
• 亚太地区（孟买）
• 加拿大（中部）
• 欧洲地区（法兰克福）
• 欧洲地区（伦敦）
• 南美洲（圣保罗）

南美洲（圣保罗） 您应根据对于数据处理的合规性要求来选择工作空间区域。例如，需要遵循数据驻留要求的欧洲客户应当选择欧洲地区（法兰克福），以便确保自己的配置数据在分析期间保留在欧洲境内。

目标迁移区域：适用于 VMware 的 AWS Transform 支持迁移到这些目标区域。

在责任共担模式下，您负责选择符合您的数据驻留和合规性要求的适当区域。如果您选择的目标区域与您的工作空间区域不同，请注意，在迁移过程中，数据将跨 AWS 区域传输，您需要根据数据治理策略对此进行评估。

有关受支持区域的最新信息，请参阅按区域划分的 AWS 服务。

AWS Transform 自定义版本采用代理式人工智能，对软件、代码、库及框架进行大规模自定义现代化转换，以减少技术债务。该工具支持多种场景，包括版本升级（Java 8 至 17、Python 3.9 至 3.13）、运行时迁移（x86 至 Graviton）、框架升级与迁移（Spring Boot 升级、Angular 转 React）、重构（可观测性埋点）及企业专属转换需求。

该服务包含开箱即用的 AWS 托管转换配置，适用于 Java、Node.js、Python 版本升级及 AWS SDK 升级等常见使用案例。针对其他场景及企业专属需求，您可通过自然语言交互、参考文档及代码样本创建自定义转换配置。借助持续学习能力，代理可从每次执行与开发人员反馈中迭代优化，无需专业自动化技能即可交付高质量、可复用的转换成果。

自定义转换有四个核心组件：

1. 自然语言驱动的转换定义：支持团队通过自然语言交互、参考文档及代码样本，生成企业专属的转换配置。人工智能代理会生成初始转换配置定义，团队可通过聊天交互、补充示例或直接编辑的方式迭代优化。
2. 跨代码库的转换执行：可在多个代码库中可靠、一致地应用转换配置定义。AWS Transform 自定义支持通过可配置的构建命令，对转换后的代码进行构建与验证。通过 AWS Transform Web 应用程序，您可创建大规模转换项目，对多个代码库执行转换并追踪进度。
3. 持续学习：可自动捕获反馈，并从每次执行中持续优化，提升转换的准确性与有效性。AWS Transform 自定义会分析所有执行数据，自动生成优化后的转换配置定义版本，确保后续每次转换都更可靠、更高效。
4. AWS 托管的转换：提供开箱即用的 AWS 托管转换，适用于 Java、Python、Node.js 版本升级等常见场景。这些转换配置经 AWS 验证，具备高品质，无需额外配置即可直接使用。

AWS Transform 自定义可适配您的工作流。针对大规模现代化转换项目，您可按以下阶段在多个代码库中应用可复用的转换配置：

第 1 阶段：定义转换（可选）：若为自定义转换，需向人工智能代理提供自然语言提示词、参考文档及代码样本，代理将生成初始转换配置方案。您可通过聊天交互、补充示例或直接编辑的方式迭代优化该配置方案，在样本代码库中测试验证后，再发布至全企业范围内使用。若为 AWS 托管转换配置，您可跳过此阶段，直接使用现成的转换配置方案。

第 2 阶段：执行试点或概念验证：通过对目标代码的子集进行试验，验证转换是否产生了预期的结果。对于自定义转换场景，此阶段有时会与转换配置方案的验证环节合并进行。试点还可用于估算转换所需的时间成本及 AWS Transform 自定义的使用成本。

第 3 阶段：规模化执行试点结束后，将根据试点结果调整转换配置。注：在试点过程中，AWS Transform 自定义的持续学习功能将已提升转换质量。规模化执行阶段支持两种方式：配置自动化批量执行：通过 AWS Transform CLI 批量执行转换配置，生成结果代码供各团队审核。直接执行 CLI：团队可直接操作 CLI 以获得完全控制权，该方式更适用于较复杂的转换场景。

第 4 阶段：监控与审核查：在规模化执行的同时，您可监控执行进度，并审核批准 AWS Transform 自定义通过持续学习提取的知识要点。

AWS Transform 自定义可通过以下两种界面访问：

AWS Transform CLI（命令行界面）

该 CLI 工具用于交互式创建新的自定义转换配置，并可在本地代码库中执行转换操作（支持交互式或自主执行模式）。它以简洁、可脚本化的 CLI 形式部署，可与任意源代码控制系统或部署流水线集成。该 CLI 工具设计为轻量且可组合的形态，可在独立开发机、容器中运行，或作为企业整体现代化框架的一部分使用。

AWS Transform Web 应用程序（可选）

AWS Transform Web 应用程序用于启动和监控跨多个代码存储库的大规模转换项目。您可通过该应用程序选择需要规模化执行的转换配置，并实时追踪转换执行的进度更新。

AWS 托管转换配置是 AWS 预先构建并验证的转换方案，适用于常见升级场景，开箱即用，无需额外配置：

当前支持的场景：

• Java 8 至 17 次迁移（适用于 Gradle 和 Maven）
• Node.js 12 至 22 次升级（包括 Lambda 环境）
• Python 运行时更新至 3.11/3.12/3.13（标准环境与 Lambda）
• AWS SDK 迁移（v1 至 v2）

关键特征：

• 经 AWS 验证：这些转换配置经 AWS 验证，具备高品质
• 开箱即用：不需要其他设置
• 持续扩充：不断添加其他更多开箱即用的转换配置
• 可自定义：可通过提供符合企业需求的额外指导或特定要求，对预先构建的转换配置进行定制（例如，Java 升级转换可新增处理内部库或编码规范的专属规则）
• 实验支持：部分转换配置可能标记为「实验性」，表明其仍处于进一步测试与优化阶段

AWS 托管开箱即用转换配置可帮助您借助 AWS 的专业能力，快速启动常见现代化转换模式，随后根据企业特定需求进行自定义调整。

创建转换配置的时间因场景复杂度及可用数据（如现有迁移指南、文档、代码示例）而异。提供的信息越充分，转换配置的初始质量越高。对于常见的升级、迁移及重构场景，初始转换配置的定义需 1-2 天，在样本代码库中进行测试与迭代优化需 2-3 天。

您可通过以下方式优化转换配置：交互式执行转换、按需暂停并提供自然语言反馈，或在流程结束后集中反馈。反馈形式包括自然语言描述、代码修复方案，或补充转型前后的对比样本。AWS Transform 自定义会提供有关提升转换质量的相关指导。需注意的是，为确保良好效果，您可能需要简化转换配置，例如拆分为多个步骤。一旦转换配置稳定可用，即可发布至全企业范围内使用。

AWS Transform 自定义实施了多种安全措施以确保转换质量。该服务集成了 Amazon Bedrock 安全护栏，并将代码变更拆分为合理大小的片段，以便于审核。转换过程中会使用用户自定义的构建与测试命令验证变更，并可指定必须满足的验证标准（例如测试执行成功、需保留特定代码模式等）。

当转换过程遇到错误时，AWS Transform 自定义会提供详细日志，明确错误原因与发生位置。若构建或测试失败，该工具会捕获具体的错误信息及相关上下文。若生成的代码存在问题，您可提供反馈，代理将该反馈整合至其学习系统中，以优化后续的转换效果。对于失败的转换任务，可补充额外上下文后重试，或拆分为更小、更易管理的变更分步执行。

持续学习系统会从每次转换执行中收集信息，来源包括显性反馈（如评论与代码修复）和代理在转换、调试代码过程中获取的隐性观察数据。系统会对这些信息进行处理，生成「知识项」，用于优化未来的转换执行。这些知识项专为该次转换生成，不会在不同转换任务或不同客户之间共享。转换负责人可对这些知识项进行审核与管理，并可启用或禁用特定的学习成果。学习过程会在转换完成后自动触发，无需用户额外操作。

AWS Transform CLI 可轻松嵌入 CI/CD 流水线，并直接在您自己的构建基础设施中运行。这使您能够将转换操作集成到现有的开发与部署工作流中，作为标准流程的一部分实现自动化执行。

运行 AWS Transform CLI 需具备 AWS 账户及相应的 IAM 权限。访问 AWS Transform Web 应用程序需要 AWS IAM Identity Center 授权，但使用 CLI 的功能无需此授权。

我们可能会使用 AWS Transform 中的某些内容来改进服务。例如，AWS Transform 可能会利用这些内容来更好地回答常见问题、解决 AWS Transform 的运营问题、进行调试或模型训练。

您可以随时通过服务设置选择退出服务改进功能。对于 AWS Transform Web 控制台体验，可通过在 AWS Organizations 中配置人工智能服务退出政策来选择退出。有关更多信息，请参阅 AWS Organizations 用户指南中的人工智能服务选择退出策略。对于 IDE，可以在 IDE 中调整设置以选择退出。

您的信任、隐私和数据安全是我们的最重视和问题。我们实施适当且先进的技术和物理控制措施，包括静态加密和传输中加密。这旨在防止未经授权的访问或泄露您的数据，并确保我们对数据的使用符合对您的承诺。有关更多信息，请参阅数据隐私常见问题。

当您将自己拥有的代码提供给 AWS Transform 时，您将保留代码移植版本的所有权。移植完成后，您可以查看输出内容，既可以在部署到生产环境之前对其进行修改，也可以直接按原样使用。

可以。请联系您的 AWS 账户团队，索取 AWS Transform 的服务加速器文档。如果您的组织已与 AWS 共同签署保密协议（NDA），您的账户团队将共享相关文档。

除非明确选择退出，否则 AWS Transform 中的内容可能还会用于增强或提升基础模型（FM）的质量。此数据不会与其他第三方模型提供商共享。如果您使用文档中描述的选择退出机制，则不会使用您的内容。有关更多信息，请参阅与 AWS 共享您的数据。