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Como migrar dados do Amazon Redshift

Visão geral

Neste documento, descrevemos o processo de migração de dados do Amazon Redshift para o BigQuery por IPs públicos.

Se você quiser transferir dados da instância do Redshift por uma nuvem privada virtual (VPC), em endereços IP particulares, consulte Como migrar dados do Amazon Redshift com VPC.

Usar o serviço de transferência de dados do BigQuery para copiar seus dados de um armazenamento do Amazon Redshift para o BigQuery. Esse serviço envolve agentes de migração no GKE e aciona uma operação de descarregamento do Amazon Redshift para uma área de preparo em um bucket do Amazon S3. Depois, o serviço de transferência envia seus dados do bucket do Amazon S3 para o BigQuery.

Veja no diagrama a seguir o fluxo geral dos dados entre um armazenamento do Amazon Redshift e o BigQuery durante uma migração.

Antes de começar

Nesta seção, descrevemos o processo de configuração de uma migração de dados do Amazon Redshift para o BigQuery. Essas etapas são:

  • Requisitos do Google Cloud: atenda aos pré-requisitos e defina permissões no Google Cloud.
  • Conceder acesso ao cluster do Amazon Redshift.
  • Conceder acesso ao bucket do Amazon S3 que você usará para preparar dados temporariamente. Anotar o par de chaves de acesso para usar em uma etapa posterior.
  • Configurar a migração com o serviço de transferência de dados do BigQuery. Você precisará do seguinte:
    • URL do Amazon Redshift JDBC. Siga estas instruções para encontrá-lo
    • Nome de usuário e senha do banco de dados do Amazon Redshift
    • Par de chaves de acesso da AWS, que você receberá na etapa Conceder acesso ao bucket do S3.
    • O URI do bucket do Amazon S3. Recomendamos que você configure uma política de ciclo de vida útil para esse bucket, evitando cobranças desnecessárias. O prazo de validade recomendado é de 24 horas para que haja tempo suficiente para transferir todos os dados ao BigQuery.

Permissões necessárias

Antes de criar uma transferência do Amazon Redshift:

  1. Certifique-se de que a pessoa que está criando a transferência tenha as seguintes permissões necessárias no BigQuery:

    • Permissões bigquery.transfers.update para criar a transferência
    • Permissões bigquery.datasets.get e bigquery.datasets.update no conjunto de dados de destino

    O papel predefinido do IAM bigquery.admin inclui as permissões bigquery.transfers.update, bigquery.datasets.update e bigquery.datasets.get. Para mais informações sobre os papéis do IAM no serviço de transferência de dados do BigQuery, consulte a Referência do controle de acesso.

  2. Consulte a documentação do Amazon S3 para garantir que você tenha configurado as permissões necessárias para ativar a transferência. No mínimo, os dados de origem do Amazon S3 precisam ter a política AmazonS3ReadOnlyAccess (em inglês) gerenciada pela AWS aplicada a eles.

Requisitos do Google Cloud

Para realizar uma migração do armazenamento de dados do Amazon Redshift, verifique se você atende aos pré-requisitos a seguir no Google Cloud.

  1. Escolha ou crie um projeto do Google Cloud para armazenar os dados de migração.

    • No Console do Google Cloud, acesse a página do seletor de projetos.

      Acessar o seletor de projetos

    • Selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

  2. Ative a API BigQuery Data Transfer Service.

    No Console do Google Cloud, clique no botão Ativar na página API do serviço de transferência de dados do BigQuery.

    Ativar API

    O BigQuery é ativado automaticamente nos novos projetos. No entanto, talvez seja necessário ativar a API BigQuery para os projetos atuais. Uma marca de seleção verde indica que ela já está ativa.

    API ativada

  3. Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar os dados. Não é necessário criar tabelas.

Conceder acesso ao cluster do Amazon Redshift

Siga as instruções da Amazon para colocar na lista de permissões os endereços IP a seguir. Inclua na lista de permissões os endereços IP que correspondem à localização do seu conjunto de dados ou todos os endereços IP na tabela abaixo. Esses endereços IP de propriedade do Google são reservados para migrações de dados do Amazon Redshift.

Locais regionais

Descrição da região Nome da região Endereços IP
América
Iowa us-central1 34.12.71.14
34.1.8.1.11
34.122.223.84
34.121.145.212
35.232.1.105
35.202.145.227
35.226.82.216
35.225.241.102
Las Vegas us-west4 34.125.53.201
34.125.69.174
34.125.159.85
34.125.152.1
34.125.195.166
34.125.50.249
34.125.68.55
34.125.91.116
Los Angeles us-west2 35.236.59.167
34.94.132.139
34.94.207.21
34.94.81.187
34.94.88.122
35.235.101.187
34.94.238.66
34.94.195.77
Montreal northamerica-northeast1 34.95.20.253
35.203.31.219
34.95.22.233
34.95.27.99
35.203.12.23
35.203.39.46
35.203.116.49
35.203.104.223
Norte da Virgínia us-east4 35.245.95.250
35.245.126.228
35.236.225.172
35.245.86.140
35.199.31.35
35.199.19.115
35.230.167.48
35.245.128.132
35.245.111.126
35.236.209.21
Oregon us-west1 35.197.117.207
35.199.178.12
35.197.86.233
34.82.155.140
35.247.28.48
35.247.31.246
35.247.106.13
34.105.85.54
Salt Lake City us-west3 34.106.37.58
34.106.85.113
34.106.28.153
34.106.64.121
34.106.246.131
34.106.56.150
34.106.41.31
34.106.182.92
São Paulo southamerica-east1 35.199.88.228
34.95.169.140
35.198.53.30
34.95.144.215
35.247.250.120
35.247.255.158
34.95.231.121
35.198.8.157
Carolina do Sul us-east1 35.196.207.183
35.237.231.98
104.196.102.222
35.231.13.201
34.75.129.215
34.75.127.9
35.229.36.137
35.237.91.139
Europa
Bélgica europe-west1 35.240.36.149
35.205.171.56
34.76.234.4
35.205.38.234
34.77.237.73
35.195.107.238
35.195.52.87
34.76.102.189
Finlândia europe-north1 35.228.35.94
35.228.183.156
35.228.211.18
35.228.146.84
35.228.103.114
35.228.53.184
35.228.203.85
35.228.183.138
Frankfurt europe-west3 35.246.153.144
35.198.80.78
35.246.181.106
35.246.211.135
34.89.165.108
35.198.68.187
35.242.223.6
34.89.137.180
Londres europe-west2 35.189.119.113
35.189.101.107
35.189.69.131
35.197.205.93
35.189.121.178
35.189.121.41
35.189.85.30
35.197.195.192
Países Baixos europe-west4 35.204.237.173
35.204.18.163
34.91.86.224
34.90.184.136
34.91.115.67
34.90.218.6
34.91.147.143
34.91.253.1
Varsóvia europe-central2 34.118.78.8
34.118.45.245
34.118.69.169
34.116.244.189
34.116.170.150
34.118.97.148
34.116.148.164
34.116.168.127
Zurique europe-west6 34.65.205.160
34.65.121.140
34.65.196.143
34.65.9.133
34.65.156.193
34.65.216.124
34.65.233.83
34.65.168.250
Ásia-Pacífico
Hong Kong asia-east2 34.92.245.180
35.241.116.105
35.220.240.216
35.220.188.244
34.92.196.78
34.92.165.209
35.220.193.228
34.96.153.178
Jacarta asia-southeast2 34.101.79.105
34.101.129.32
34.101.244.197
34.101.100.180
34.101.109.205
34.101.185.189
34.101.179.27
34.101.197.251
Mumbai asia-south1 34.93.67.112
35.244.0.1
35.200.245.13
35.200.203.161
34.93.209.130
34.93.120.224
35.244.10.12
35.200.186.100
Osaka asia-northeast2 34.97.94.51
34.97.118.176
34.97.63.76
34.97.159.156
34.97.113.218
34.97.4.108
34.97.119.140
34.97.30.191
Seul asia-northeast3 34.64.152.215
34.64.140.241
34.64.133.199
34.64.174.192
34.64.145.219
34.64.136.56
34.64.247.158
34.64.135.220
Polônia asia-southeast1 34.87.12.235
34.87.63.5
34.87.91.51
35.198.197.191
35.240.253.175
35.247.165.193
35.247.181.82
35.247.189.103
Sydney australia-southeast1 35.189.33.150
35.189.38.5
35.189.29.88
35.189.22.179
35.189.20.163
35.189.29.83
35.189.31.141
35.189.14.219
Taiwan asia-east1 35.221.201.20
35.194.177.253
34.80.17.79
34.80.178.20
34.80.174.198
35.201.132.11
35.201.223.177
35.229.251.28
35.185.155.147
35.194.232.172
Tóquio asia-northeast1 34.85.11.246
34.85.30.58
34.85.8.125
34.85.38.59
34.85.31.67
34.85.36.143
34.85.32.222
34.85.18.128
34.85.23.202
34.85.35.192

Locais multirregionais

Descrição multirregional Nome multirregional Endereços IP
Data centers dentro de estados membro da União Europeia1 EU 34.76.156.158
34.76.156.172
34.76.136.146
34.76.1.29
34.76.156.232
34.76.156.81
34.76.156.246
34.76.102.206
34.76.129.246
34.76.121.168
Data centers nos Estados Unidos US 35.185.196.212
35.197.102.120
35.185.224.10
35.185.228.170
35.197.5.235
35.185.206.139
35.197.67.234
35.197.38.65
35.185.202.229
35.185.200.120

1 Os dados localizados na multirregião EU não são armazenados nos data centers europe-west2 (Londres) ou europe-west6 (Zurique).

Conceder acesso ao bucket do Amazon S3

Você precisa ter um bucket do S3 para usar como área de preparo e transferir os dados do Amazon Redshift para o BigQuery. Consulte a documentação da Amazon para instruções detalhadas.

  1. Recomendamos que você crie um usuário de IAM dedicado do Amazon e conceda a ele acesso somente leitura ao Redshift e acesso leitura e gravação ao S3. Aplique as políticas a seguir para fazer isso:

    Permissões de migração do Amazon Redshift

  2. Crie um par de chaves de acesso do usuário do IAM do Amazon.

Opcional: controle de carga de trabalho com uma fila de migração separada

É possível definir uma fila do Amazon Redshift para a migração de forma a limitar e separar os recursos usados no processo. Essa fila pode ser configurada com uma contagem máxima de consultas de simultaneidade. Em seguida, é possível associar um determinado grupo de usuários de migração à fila e usar essas credenciais ao configurar o processo de transferência de dados para o BigQuery. O serviço de transferência só terá acesso à fila de migração.

Como configurar uma transferência do Amazon Redshift

Configurar uma transferência do Amazon Redshift:

Console

  1. Acesse a página do BigQuery no Console do Cloud.

    Acessar a página do BigQuery

  2. Clique em Transferências.

  3. Clique em Adicionar transferência.

  4. Na página Nova transferência:

    • Em Origem, escolha Migração: Amazon Redshift.
    • Em Nome de exibição, insira um nome para a transferência, como My migration. Esse nome pode ter qualquer valor que identifique facilmente o processo, caso seja necessário modificá-lo no futuro.

    • Em Conjunto de dados de destino, escolha o conjunto de dados apropriado.

      Novas informações gerais sobre a migração do Amazon Redshift

  5. Em Detalhes da fonte de dados, continue inserindo detalhes específicos da transferência do Amazon Redshift.

    • Em URL de conexão do JDBC para Amazon Redshift, forneça o URL do JDBC para acessar o cluster do Amazon Redshift.
    • Em Nome de usuário do seu banco de dados, digite o nome de usuário do banco de dados do Amazon Redshift que você gostaria de migrar.
    • Em Senha do seu banco de dados, insira a senha do seu banco de dados.
    • Em ID da chave de acesso e Chave de acesso secreta, insira o par de chaves de acesso coletado em Conceder acesso ao bucket do S3.
    • Em URI do Amazon S3, insira o URI do bucket do S3 que você usará como área de preparo.
    • Em Esquema do Amazon Redshift, insira o esquema que você está migrando.

    • Em Padrões de nome da tabela, especifique um nome ou padrão que corresponda aos nomes das tabelas no esquema. Use expressões regulares para especificar o padrão no formato: <table1Regex>;<table2Regex>. Esse padrão precisa seguir a sintaxe da expressão regular do Java.

      Novos detalhes da fonte de dados de migração do Amazon Redshift

    • (Opcional) Na seção Opções de notificação:

      • Clique no botão para ativar as notificações por e-mail. Quando você ativa essa opção, o administrador de transferência recebe uma notificação por e-mail se uma execução de transferência falhar.

      • Em Selecionar um tópico do Pub/Sub, escolha o nome do tópico ou clique em Criar um tópico. Essa opção configura notificações de execução do Pub/Sub da sua transferência.

        Tópico do Pub/Sub

  6. Clique em Salvar.

  7. O Console do Cloud exibirá todos os detalhes da configuração da transferência, incluindo um Nome de recurso dessa transferência.

    Confirmação da transferência

bq

Digite o comando bq mk e forneça a sinalização de criação da transferência --transfer_config. As sinalizações a seguir também são obrigatórias:

  • --project_id
  • --data_source
  • --target_dataset
  • --display_name
  • --params
bq mk \
--transfer_config \
--project_id=project_id \
--data_source=data_source \
--target_dataset=dataset \
--display_name=name \
--params='parameters'

Em que:

  • project_id é o ID do projeto no Google Cloud. Se --project_id não for especificado, o projeto padrão será usado.
  • data_source é a fonte de dados: redshift.
  • dataset é o conjunto de dados de destino do BigQuery para a configuração da transferência.
  • name é o nome de exibição da configuração de transferência. Esse nome pode ser qualquer valor que identifique facilmente a transferência, caso seja necessário modificá-la futuramente.
  • parameters contém os parâmetros da configuração da transferência criada no formato JSON. Por exemplo, --params='{"param":"param_value"}'.

Os parâmetros necessários em uma configuração de transferência do Amazon Redshift são:

  • jdbc_url: o URL de conexão do JDBC é usado para localizar o cluster do Amazon Redshift;
  • database_username: o nome de usuário para acessar seu banco de dados e descarregar tabelas especificadas;
  • database_password: a senha usada com o nome de usuário para acessar seu banco de dados e descarregar tabelas especificadas;
  • access_key_id: o ID da chave de acesso para assinar as solicitações feitas para a AWS;
  • secret_access_key: a chave de acesso secreta usada com o ID da chave de acesso para assinar as solicitações feitas para a AWS;
  • s3_bucket: o URI do Amazon S3 que começa com "s3://" e especifica um prefixo de arquivos temporários a serem usados;
  • redshift_schema: o esquema do Amazon Redshift que contém todas as tabelas a serem migradas;
  • table_name_patterns: os padrões de nome de tabela separados por um ponto e vírgula (;), que são expressões regulares correspondentes às tabelas a serem migradas. Se esse valor não for fornecido, todas as tabelas no esquema do banco de dados serão migradas.

Por exemplo, com o comando a seguir, você cria uma transferência do Amazon Redshift chamada My Transfer com um conjunto de dados de destino mydataset e um projeto com o ID google.com:myproject.

bq mk \
--transfer_config \
--project_id=myproject \
--data_source=redshift \
--target_dataset=mydataset \
--display_name='My Transfer' \
--params='{"jdbc_url":"jdbc:postgresql://test-example-instance.sample.us-west-1.redshift.amazonaws.com:5439/dbname","database_username":"my_username","database_password":"1234567890","access_key_id":"A1B2C3D4E5F6G7H8I9J0","secret_access_key":"1234567890123456789012345678901234567890","s3_bucket":"s3://bucket/prefix","redshift_schema":"public","table_name_patterns":"table_name"}'

API

Use o método projects.locations.transferConfigs.create e forneça uma instância do recurso TransferConfig.

Java 

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.CreateTransferConfigRequest;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.DataTransferServiceClient;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.ProjectName;
import com.google.cloud.bigquery.datatransfer.v1.TransferConfig;
import com.google.protobuf.Struct;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

// Sample to create redshift transfer config
public class CreateRedshiftTransfer {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    final String projectId = "MY_PROJECT_ID";
    String datasetId = "MY_DATASET_ID";
    String datasetRegion = "US";
    String jdbcUrl = "MY_JDBC_URL_CONNECTION_REDSHIFT";
    String dbUserName = "MY_USERNAME";
    String dbPassword = "MY_PASSWORD";
    String accessKeyId = "MY_AWS_ACCESS_KEY_ID";
    String secretAccessId = "MY_AWS_SECRET_ACCESS_ID";
    String s3Bucket = "MY_S3_BUCKET_URI";
    String redShiftSchema = "MY_REDSHIFT_SCHEMA";
    String tableNamePatterns = "*";
    String vpcAndReserveIpRange = "MY_VPC_AND_IP_RANGE";
    Map<String, Value> params = new HashMap<>();
    params.put("jdbc_url", Value.newBuilder().setStringValue(jdbcUrl).build());
    params.put("database_username", Value.newBuilder().setStringValue(dbUserName).build());
    params.put("database_password", Value.newBuilder().setStringValue(dbPassword).build());
    params.put("access_key_id", Value.newBuilder().setStringValue(accessKeyId).build());
    params.put("secret_access_key", Value.newBuilder().setStringValue(secretAccessId).build());
    params.put("s3_bucket", Value.newBuilder().setStringValue(s3Bucket).build());
    params.put("redshift_schema", Value.newBuilder().setStringValue(redShiftSchema).build());
    params.put("table_name_patterns", Value.newBuilder().setStringValue(tableNamePatterns).build());
    params.put(
        "migration_infra_cidr", Value.newBuilder().setStringValue(vpcAndReserveIpRange).build());
    TransferConfig transferConfig =
        TransferConfig.newBuilder()
            .setDestinationDatasetId(datasetId)
            .setDatasetRegion(datasetRegion)
            .setDisplayName("Your Redshift Config Name")
            .setDataSourceId("redshift")
            .setParams(Struct.newBuilder().putAllFields(params).build())
            .setSchedule("every 24 hours")
            .build();
    createRedshiftTransfer(projectId, transferConfig);
  }

  public static void createRedshiftTransfer(String projectId, TransferConfig transferConfig)
      throws IOException {
    try (DataTransferServiceClient client = DataTransferServiceClient.create()) {
      ProjectName parent = ProjectName.of(projectId);
      CreateTransferConfigRequest request =
          CreateTransferConfigRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setTransferConfig(transferConfig)
              .build();
      TransferConfig config = client.createTransferConfig(request);
      System.out.println("Cloud redshift transfer created successfully :" + config.getName());
    } catch (ApiException ex) {
      System.out.print("Cloud redshift transfer was not created." + ex.toString());
    }
  }
}

Cotas e limites

O BigQuery tem uma cota de carregamento de 15 TB por job, por tabela. Internamente, o Amazon Redshift compacta os dados da tabela. Portanto, o tamanho da tabela exportada será maior do que o relatado pelo Amazon Redshift. Se você planeja migrar mais de 15 TB, primeiro entre em contato com o Suporte do Google Cloud.

Podem ser gerados custos fora do Google usando esse serviço. Consulte as páginas de preços do Amazon Redshift e do Amazon S3 para mais detalhes.

Devido ao modelo de consistência do Amazon S3, é possível que alguns arquivos não sejam incluídos na transferência para o BigQuery.

A seguir