2019 年 10 月 15 日，AWS 的首席布道者 Jeff Barr 在官方博客發布標題為《遷移完成–亞馬遜的消費者業務部關閉最后的 Oracle 數據庫》的文章，以下內容由云頭條編譯發布。　　

　　在亞馬遜工作的 17 年間，我發現工程團隊的同事們永遠不滿足于良好的現狀。他們會定期評估每個內部系統，盡可能地提高系統的可擴展性，高效性，高性能和安全性。一旦發現改進的途徑，他們將竭盡畢生所學，徹底革新現有的架構和實現方法（implementation），有時甚至打散現有系統；必要時，從頭再來。

　　我此刻向您介紹的內部數據庫遷移工作就是上述觀點的例證，這項工作經過幾年的努力剛剛結束。多年來，我們意識到一個問題，即我們花太多時間管理和擴展數千個陳舊的 Oracle 數據庫。公司的數據庫管理員（DBA）未將精力聚焦在高價值的差異化工作，而是在事務速率不斷攀升、存儲數據總量節節增長的情況下，疲于保持系統的流暢運轉。他們的大量時間都用于處理復雜且效率低下的硬件配置、許可證管理和許多其他本可以由現代化的托管數據庫服務來處理的問題。

　　亞馬遜消費者業務部門的 100 多個團隊參與這項遷移工作，包括 Alexa，Amazon Prime，Amazon Prime Video，Amazon Fresh，Kindle，Amazon Music，Audible，Shopbop，Twitch 和 Zappos 等直面客戶的團隊，以及 AdTech，Amazon Fulfillment Technology，消費者付款，客戶退貨，Catalog Systems，交付體驗，數字設備，外部付款，財務，InfoSec，市場， 訂購和零售系統. 

　　遷移完成

　　我高興地宣布，數據庫遷移工作現已完成。亞馬遜的消費者業務部門剛剛關閉了最后一些 Oracle 數據庫（某些第三方應用程序已與 Oracle 緊密綁定，因此尚未遷移）。

　　我們將存儲在近7,500 個 Oracle 數據庫中的 75 PB 內部數據遷移到多項 AWS 數據庫服務，包括 Amazon DynamoDB，Amazon Aurora，Amazon RelationalDatabase Service（RDS）和 Amazon Redshift。遷移過程無需停機，覆蓋面廣泛，涵蓋我們全部的專有系統，如復雜采購，目錄管理，訂單執行，會計和視頻流工作負載。我們仔細分析了成本和性能，并得出如下的結論：

• 降低成本：基于我們的應用規模以及所享受的折扣率，我們將數據庫成本降低了 60％ 以上。從 Oracle 切換到 AWS 可使周期客戶報告的成本節省 90％。
• 提升性能：面向消費者的應用程序延遲降低 40％。
• 管理費用：切換到托管服務可將數據庫管理支出減少 70％。

　　數據遷移使內部團隊自由選擇最契合其需求的專用 AWS 數據庫服務，使他們更好地控制預算和成本模型。低延遲服務已遷移到 DynamoDB 和其他高度可擴展的非關系型數據庫，例如 Amazon ElastiCache。具有數據高度一致性要求的事務型關系工作負載已移至 Aurora 和 RDS；分析型工作負載已遷移到我們的云數據倉庫 Redshift。

　　我們見證了 Oracle 數據庫的最終關閉，并進行了簡短的慶祝：　

　　DBA 職業道路正如我之前所提到的，DBA 們曾經花費大量時間管理和擴展陳舊的 Oracle 數據庫。遷移后，DBA 解放了雙手，他們更專注于執行性能監視和查詢優化，所有這些都是為了提供更好的客戶體驗。

　　作為遷移工作的一項任務，我們努力為 Oracle 的 DBA 創造新的職業道路，培訓他們成為數據庫遷移專家和顧問，培訓內容包括 AWS 數據庫技術，云架構，云安全性，OpEx 式成本管理。他們現在以顧問身份與內部和外部客戶一起工作，如此一來，他們有機會在大規模遷移關鍵任務數據庫的項目中共享第一手經驗。 遷移案例下面列舉幾個遷移案例：

• 廣告——遷移后，該團隊在 RDS 的支持下，在數分鐘內將數據庫機隊規模（及其吞吐量）增加一倍，以適應高峰流量，而這種擴展工作通常需要耗時數月。
• 買方欺詐——在 Amazon Aurora 的支持下，該團隊在短短一小時的停機時間內遷移 40 TB 的數據，并以一半的成本實現了相同，甚至更好的性能。
• 財務分類帳——該團隊遷移了 120 TB 的數據，將延遲減少了 40％，將成本和費用支出均降低 70％，這一切都得益于 DynamoDB 的支持。
• 錢包——該團隊將 100 多億條記錄遷移到 DynamoDB，將延遲減少 50％，并將運營成本降低 90％。