为什么 Amazon 要开展去 Oracle 工作呢？根据 Jeff Barr 在博客所言：多年前，Amazon 就意识到了，他们在管理和扩展陈旧的 Oracle 数据库方面花费了太多的时间，公司的 DBA 并没有把更多的精力放在更有价值的差异化工作，而是在事务速率不算攀升、存储数据总量不断增长的情况下，一直忙于保证系统的正常运转，一直在处理复杂且效率低下的硬件配置、许可证管理和其它本应由现代化托管数据库服务来处理的问题。
Amazon 开展去 Oracle 工作的难点在哪里呢？笔者之前采访过 AWS 的相关技术专家，他们 表示：从技术实施层面来讲，Amazon 只是 AWS 的一个数据规模比较大的客户，与纳斯达克等其它客户无异。在实施去 Oracle 操作之前，需要听取 CEO 和 CTO 的意见，并决定好 Oracle 上的哪些应用应该如何解决。整个迁移过程的复杂度不止在于需要做数据和数据库本身的迁移，同时还要做数据库上运行的应用迁移，并且这些应用既有企业内部开发的，也有 ISV 提供的，甚至有些应用的年代已经非常久远了。
据了解，本次 Amazon 消费业务的去 Oracle 工作共有 100 多个团队参与，包括 Alexa、Amazon Prime、Amazon Prime Video、Amazon Fresh、Kindle、Amazon Music、Audible、Shopbop、Twitch 和 Zappos 等着知名品牌和网站，以及 AdTech、Amazon Fulfillment 等内部团队技术，涉及到的系统包括消费者付款、客户退货、目录系统、提供体验、数字设备、外部付款、财务、InfoSec、市场、订购和零售系统。
整个迁移工作将存储在近 7500 个 Oracle 数据库中的 75 PB 内部数据迁移到多个 AWS 数据库服务。其中，低延迟服务已迁移到 DynamoDB 和其他高度可扩展的非关系数据库，例如 Amazon ElastiCache；具有高数据一致性要求的事务性关系工作负载已移至 Aurora 和 RDS；分析工作负载已迁移到云数据仓库 Redshift 。
迁移效果
整个迁移工作完成之后，实际的使用效果如何呢？Jeff Barr 也在博客中给出了迁移前后在成本、性能、管理开销等方面的对比：
- 降低成本：基于应用规模和所享受的折扣率，Amazon 数据库成本降低了 60% 以上。AWS 客户定期报告从 Oracle 切换到 AWS 可以节省 90％的成本。
- 性能改进：面向消费者的应用程序延迟减少了 40％。
- 管理开销：切换到托管服务可将数据库管理开销减少 70％。
以上是迁移之后，Amazon 整体的效果对比情况，如果我们把范围缩小到具体的业务，那么迁移之后效果如何？Jeff Barr 列举了几个例子：
- 广告：迁移后，在 RDS 的支持下，该团队可以在数分钟内将数据库机队规模（及其吞吐量）增加一倍，以适应高峰流量。而在迁移之前，这种扩展工作需要耗时数月。
- 买方欺诈：在 Amazon Aurora 的支持下，该团队在短短一小时的停机时间内迁移了 40 TB 的数据，并以一半的成本实现了相同或更好的性能。
- 财务分类帐：在 DynamoDB 的支持下，该团队迁移了 120 TB 的数据，并将延迟减少了 40％，将成本降低了 70％，将开销减少了 70％。
- 钱包：该团队将超过 100 亿条记录迁移到 DynamoDB，并将延迟减少了 50％，运营成本减少了 90％。
虽然 Amazon 消费业务部门关闭了 Oracle 数据库，但是某些第三方应用程序已与 Oracle 数据库紧密绑定，尚未迁移。而且 Oracle 数据库拥有深厚的用户基础，AWS 的云数据库服务 RDS 中也仍然在提供 Oracle 数据库。