在2024年的亚马逊云科技re:Invent大会上，一场关于如何利用生成式AI技术加速数据库迁移的深度探讨吸引了众多技术爱好者的目光。会议聚焦于Amazon数据库迁移服务（DMS）的最新进展，特别是其如何通过集成先进的生成式AI能力，来优化数据库模式转换过程。

本次会议由DMS产品负责人John主持，他首先介绍了DMS的广泛应用场景，包括关键业务应用的云端迁移、数据库版本升级、数据合并与拆分、复制功能以及数据库现代化等。据统计，DMS已帮助超过120,000名客户成功完成迁移，展示了其在数据库迁移领域的强大实力。

John随后深入探讨了DMS模式转换功能的核心优势。该功能能够在异构迁移过程中自动转换数据库模式，通过逻辑复制技术实现最小停机时间的迁移，从而最大限度地减少对业务运营的影响。他强调，DMS模式转换不仅简化了迁移过程，还避免了在多个应用程序之间繁琐的导航。

为了进一步提升模式转换的自动化程度，亚马逊云科技决定在DMS中集成生成式AI能力。John分享了亚马逊云科技在集成生成式AI前的多次试点经历，包括尝试使用生成式AI转换整个模式、确定参数和数据类型的适当数据类型、理解源代码背后的意图以及使用大型语言模型优化性能等。这些试点为最终的集成方案提供了宝贵的经验和见解。

在最终方案中，DMS模式转换首先尝试使用现有的基于规则的引擎进行转换。对于无法成功转换的对象，DMS会将其发送到Amazon Bedrock生成式AI模型（目前使用Claude 3.5）进行转换。为了确保转换的准确性、安全性和上下文相关性，DMS在发送数据前会对敏感数据进行遮蔽，并查询两个知识库来增强提供给AI模型的信息。

会议现场，John展示了DMS模式转换过程的实际应用演示。他首先展示了不使用生成式AI的传统基于规则的方法，并指出部分转换的模式中，表格成功转换，但代码对象（如过程和视图）无法正确转换。然后，他启用了生成式AI功能，并重新运行转换过程。结果显示，转换率显著提高，转换后的代码还包括了由AI模型生成的注释。

John还展示了DMS模式转换与Amazon CodeWhisperer服务的无缝集成。他通过一个与SQL Server数据库交互的C#应用程序演示了如何使用该服务将应用程序代码从使用SQL Server库转换为使用PostgreSQL库。整个过程简便高效，只需突出相关代码部分并向CodeWhisperer提供指令，即可生成转换后的代码。

在会议的最后部分，John概述了DMS Schema Conversion的未来路线图。他提到，当前的实现是为了赶在re:Invent 2024年的截止日期而完成的，因此还有很大的改进和扩展空间。未来的重点将包括增强测试和验证流程、扩展对更多源和目标数据库引擎的支持、模型演进以及扩大可以使用生成式AI进行转换的对象和代码构造的范围。

John鼓励与会者探索和试验DMS Schema Conversion中的生成式AI功能，并强调该服务是免费使用的，只需支付少量辅助服务的费用。他邀请与会者提供反馈和分享经验，以帮助亚马逊云科技在未来进一步发展和增强该服务。