3 天完成全栈转换，音乐霸加速版权管理系统现代

音乐霸专注于音乐版权生命周期管理，目前管理 1,900 余位作者和 27,000 余首作品。基于 Amazon Transform 的 Agentic AI 能力，音乐霸仅 3 天就完成了版权管理系统数据库对象、业务数据及相关 .NET 应用代码的全栈转换，同时基于 Amazon Aurora Serverless v2 构建弹性数据库，将数据库费用降至此前的 50% 以下、查询时间缩短至 1.2 秒。目前，音乐霸主要使用的亚马逊云科技服务包括： Amazon Transform 、 Amazon Aurora Serverless v2 、 Amazon Database Migration Service 、 Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS） 、 Amazon Fargate 和 Amazon Lambda 等。

一首音乐作品从被使用到产生收益，需要经过使用记录汇集、著作查询、收益核算和版权结算等多个环节。随着作者、作品和使用记录不断增加，需要处理的数据量随之增长，如何在保障结算效率的同时兼顾日常资源利用率、业务高峰承载能力和系统成本，成为横亘在音乐版权管理系统面前的挑战。

音乐霸成立于 2015 年，长期专注于音乐版权生命周期管理，通过自主研发的版权管理系统，为作品使用记录管理、收益核算和版权结算提供清晰、及时的数据支持。随着业务规模扩大和结算任务增加，音乐霸数据库费用一度接近整体云上费用的 90%，其中许可证费用约占数据库费用的 48%；与此同时，原有架构难以根据日常低负载与月末、季度末结算高峰之间的变化灵活调整资源，进一步增加了成本控制和业务承载的压力。

然而，该系统的现代化升级并非单一数据库替换，其既要完成 SQL Server 表结构、存储过程、函数及相关数据的转换与迁移，也要同步调整依赖原有数据库的 .NET 应用代码。按照传统人工方式实施，流程繁复、工作量较大，预计需投入约 3 人月（1 名工程师约 3 个月的工作量），同时可能因兼容性问题识别不充分，对版权结算等核心业务的连续运行造成影响。

为此，音乐霸与亚马逊云科技展开合作，以 Amazon Transform 推进版权管理系统的现代化改造。Amazon Transform 具备基于 Agentic AI 的全栈转换能力，可将原本繁杂且高度依赖人工的分析与转换工作自动化，并标记需要人工复核的复杂业务逻辑。音乐霸希望以此缩短系统改造周期、减少人力投入，并为核心系统构建更加开放、灵活的技术架构。

“音乐霸这次升级需要同步转换数据库结构、业务数据和 .NET 应用代码，其中还涉及大量与版权结算规则相关的复杂逻辑。Amazon Transform 在同一流程中协同处理数据库与应用转换，其自动转换与人工复核相结合的方式，与本项目环节多、关联紧密的特点高度适配。我们希望借助这种方式加速版权管理系统的现代化改造，同时降低复杂转换带来的风险。”

——音乐霸技术总监 程子轩

音乐霸原有版权管理系统以 SQL Server 数据库和 .NET 应用为核心，数据库与应用代码之间存在紧密的依赖关系。针对这一特点，Amazon Transform 通过分析识别了音乐霸数据库对象、数据及应用代码之间的关系，并在同一任务中协同推进三个层面的改造：

• 在数据库结构层，Amazon Transform 将 SQL Server 中的表结构、存储过程、函数和触发器等转换为适配 PostgreSQL 的形式，同时识别其中的 SQL Server 特有写法和复杂业务规则，并标记需要人工确认的部分，供音乐霸团队集中复核。
• 在数据层，Amazon Transform 调用 Amazon Database Migration Service，在同一现代化流程中将 SQL Server 中的业务数据迁移至 Amazon Aurora PostgreSQL 兼容版，减少了目标表结构、字段类型与迁移数据之间反复调整的工作。
• 在应用层，Amazon Transform 自动识别并调整 .NET 应用中受数据库变更影响的连接配置、数据访问代码和查询逻辑，使其适配 PostgreSQL，减少人工排查和改写工作。

对于需要人工审核的部分，Amazon Transform 会标记出需要人工介入的 T-SQL 转换，音乐霸技术人员通过手工和 Kiro CLI 对相关代码和数据库对象进行必要的调整与测试，从而缩小人工排查范围，降低复杂兼容性问题被遗漏的可能。

借助上述流程，Amazon Transform 在 3 天内完成了数据库对象、数据和相关 .NET 应用代码的全栈转换。按照音乐霸估算，若采用传统人工方式完成相同范围的工作，预计需要投入约 3 个人月。

完成数据库对象、数据和应用代码的转换后，音乐霸还需要将转换结果部署到新的运行环境，使版权管理系统能够降低数据库许可成本，并适应日常低负载与结算高峰之间的变化。

为此，音乐霸采用兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora Serverless v2 承接转换后的数据库。该服务无需原有商业数据库的许可费用，并可根据实际负载动态调整容量，使数据库在日常低负载阶段减少闲置资源，在月末和季度末的版权结算高峰期及时扩展，更好地匹配业务负载变化。

同时，音乐霸将相关 .NET 应用部署至 Linux 容器，并使用 Amazon ECS 与 Amazon Fargate 运行容器化工作负载，使计算资源能够随业务需求灵活调整。Amazon Lambda 则用于承载与核心系统关联度较低的独立任务，减少不同类型工作负载之间的相互影响。

在项目推进过程中，亚马逊云科技迁移团队（Migration Team）、服务专家团队（SSO Team）与 Amazon Transform 产品服务团队（Service Team）三方协同，为音乐霸的全栈转换提供了全程支持。迁移团队负责整体迁移方案的规划与推进，帮助音乐霸梳理源数据库的连接需求；服务专家团队参与设计源数据库与 Amazon Transform 之间的连接方案，确保转换任务具备启动条件；Transform 产品服务团队则在项目过程中排查并解决了连接源 SQL Server 数据库时遇到的问题，扫清了转换落地的障碍。三支团队与音乐霸团队紧密配合，共同保障了 3 天全栈转换的顺利完成。

“Amazon Transform 降低了数据库与应用协同转换的复杂度，Amazon Aurora Serverless v2 则以弹性能力更好地匹配版权业务的负载变化。在两者协同作用下，音乐霸能够更加高效、经济地完成版权管理核心系统的现代化升级，持续扩大作品与作者服务规模、提升版权管理效率。”

——音乐霸技术总监 程子轩

通过 Amazon Transform 完成数据库与应用代码的全栈转换，并采用 Amazon Aurora Serverless v2 承接转换后的数据库，音乐霸完成了版权管理核心系统的现代化改造，并取得以下成果：

• 周期大幅缩短：Amazon Transform 在 3 天内完成数据库对象、业务数据及相关 .NET 应用代码的全栈转换；按照音乐霸估算，传统人工方式完成相同范围的工作预计需要投入约 3 人月。
• 成本优化：采用兼容 PostgreSQL 的 Amazon Aurora Serverless v2 后，音乐霸不再承担原有数据库许可费用，并可根据业务负载动态调整容量，使数据库费用降至此前的 50% 以下。
• 查询与运维效率提升：完成数据库迁移与架构调整后，著作查询的平均响应时间由 3.6 秒缩短至 1.2 秒；结合容器化部署、持续集成与持续交付流程以及蓝绿部署机制，音乐霸进一步减少了日常部署和环境配置工作。

未来，音乐霸将继续基于新的技术架构完善版权管理系统，进一步优化业务处理和系统运维效率，为不断增长的作者、作品及版权使用数据提供稳定、灵活的技术支撑，更好地应对月末、季度末等周期性结算需求。