Evaluación de bases de datos SQL Server para migración a Azure

Migrar bases de datos a la nube requiere una preparación cuidadosa para evitar problemas de compatibilidad y cuellos de botella de rendimiento inesperados. Este curso lo guía a través del primer paso crítico de la modernización de bases de datos: la realización de una evaluación exhaustiva previa a la migración. Aprenderá a analizar sus bases de datos SQL Server existentes, identificar posibles bloqueadores de migración y elegir el destino óptimo de Azure SQL. Al comprender las capacidades de las herramientas de evaluación modernas, puede planificar una estrategia de migración segura, rentable y con un tiempo de inactividad mínimo. Lo que aprenderá: 1. Comprender los conceptos fundamentales de las opciones de implementación de Azure SQL y los beneficios de la nube híbrida. 2. Analizar bases de datos SQL Server locales utilizando Azure Migrate para identificar problemas de compatibilidad. 3. Evaluar la preparación para la migración y generar recomendaciones con Azure Database Migration Service. 4. Configurar SQL Server habilitado por Azure Arc para obtener información del entorno híbrido. 5. Estimar el tamaño de los recursos en la nube y los requisitos de rendimiento para optimizar los costos posteriores a la migración. 6. Identificar consideraciones de seguridad y cumplimiento durante la fase de planificación. El curso comienza con la terminología central de migración y los conceptos arquitectónicos antes de guiarlo a través de metodologías para ejecutar evaluaciones. Leerá escenarios del mundo real y practicará la evaluación de informes de migración para tomar decisiones basadas en datos en la nube. Este curso está diseñado para administradores de bases de datos principiantes, administradores de sistemas y entusiastas de la nube que buscan desarrollar habilidades de planificación de migración. No se requiere experiencia previa en migración a la nube. Comience a leer hoy mismo para dominar la fase de planificación esencial de la modernización de bases de datos.