Datenplattform

Fünf Tipps für eine erfolgreiche Teradata-Migration

Actian Germany GmbH

19. September 2019

Zugvögel mit Teradaten

Wenn es Ihnen wie den meisten Unternehmen geht, die derzeit Teradata-Appliances verwenden, prüfen Sie vielleicht Optionen für ein neues, modernes Data Warehouse, das besser in die heutige Cloud Welt passt. Aber lassen Sie die Migration nicht auf die lange Bank schieben. Teradata ist ein großes, komplexes System mit einer reichhaltigen, einzigartigen SQL-Syntax, die der Standardisierung vorausging. Und Migrationen von Terabytes an Daten, Tausenden von Tabellen und Ansichten, speziellem Code und Datentypen sowie anderen proprietären Elementen geschehen nicht über Nacht. Angesichts der Abhängigkeiten und der Komplexität von Data-Warehouse-Migrationen ist es kein Wunder, dass viele Projekte ihre Ziele nicht erreichen.

Um eine erfolgreiche Migration zu gewährleisten, sollten Sie diese häufigen Fallstricke vermeiden:

1. Migration auf einen Schlag

Der Druck, Migrationen auf einen Schlag durchzuführen, entsteht oft aus Kostengründen und/oder aus Frustrationen über die Leistung des alten Data Warehouse. Aber wenn man sich an frühere Modernisierungsprojekte erinnert - sei es mit Mainframes oder anderen technischen Altlasten -, erkennt man schnell das hohe Risiko, das mit der Übernahme des gesamten Data Warehouse auf einmal verbunden ist.

Um das Risiko zu minimieren und eine schnellere Time-to-Value zu erreichen, sollten Sie einen schrittweisen Ansatz in Betracht ziehen, der es Ihnen ermöglicht, schrittweise von Teradata wegzukommen, indem Sie zunächst Ihre geschäftskritischsten Workloads schrittweise auslagern und so die Belastung Ihres Altsystems schrittweise reduzieren.

2. Falscher Umgang mit proprietären Elementen

Wir stellen häufig fest, dass Line-of-Business-Anwendungen eine beträchtliche Menge an komplexer Logik enthalten und die größten Herausforderungen bei der Migration auf eine neue Plattform darstellen. Die Kunden haben oft einen Teil der Logik dieser Systeme mit gespeicherten Prozeduren oder Nutzer Funktionen geschrieben, die die am wenigsten portable Art der Anwendungsentwicklung darstellen.

Wenn Ihr Anwendungsbestand aus solch komplexem Code besteht, sollte Ihr Zieldatawarehouse SQL, Spark, JDBC/ODBC und andere offene Standards einhalten und über eine Vielzahl von Partnern verfügen, die in der Lage sind, BTEQ-Skripte, einschließlich Prozeduren und Makros, automatisch zu konvertieren.

3. Überstürzung der Unternehmensbewertung

Eine gründliche Bewertung Ihrer alten Teradata-Umgebung ist ein entscheidender Schritt, um eine erfolgreiche Migration zu gewährleisten. Ihr Unternehmen hat höchstwahrscheinlich viele Mannjahre an Logik in Ihre Teradata-Plattform investiert. In dieser Zeit ist eine Menge Datenmüll entstanden. Tabellen, die vielleicht seit Jahren nicht mehr angefasst wurden. Unzählige Abfragen und Workloads, die für das Geschäft irrelevant sind. Diese Objekte sollten während der Migration nicht verschoben werden.

Sie können Ihr Migrationsrisiko verringern, indem Sie ein automatisiertes Tool zur Analyse der Protokolle Ihres Teradata Data Warehouse verwenden, um ein vollständiges Verständnis Ihrer aktuellen Umgebung zu erhalten. Auf der Grundlage zahlreicher Faktoren kann das Tool Redundanzen identifizieren, die nicht migriert werden sollten, entscheiden, was migriert werden sollte, Prioritäten für die Migration setzen und wie Sie mit schrittweisen Migrationen arbeiten können.

4. Eingesperrt sein ohne Optionen

Achten Sie darauf, eine Lösung zu wählen, die die Flexibilität und die Funktionen bietet, die Ihr Unternehmen heute und morgen benötigt. Möchten Sie beispielsweise im Rahmen einer Cloud alles auf einmal in die Cloud verlagern oder die Migration in mehreren Phasen durchführen? Unternehmen mit strengen Anforderungen an die Einhaltung von Vorschriften oder den Datenschutz ziehen es oft vor, einige Daten On-Premises zu speichern. Möchten Sie sich an eine bestimmte Cloud binden, oder entscheiden Sie sich jetzt für AWS, haben aber die Möglichkeit, einige Anwendungen später auf Azure zu verlagern? Wie auch immer Ihre Situation aussieht, tauschen Sie Ihren aktuellen Lieferanten-Lock-in nicht gegen einen anderen ein.

5. Die Annahme, dass alle Cloud Data Warehouses gleich geschaffen sind

Wenn Sie Ihre Optionen für ein neues Data Warehouse in Betracht ziehen, stellen Sie sicher, dass die Lösung das bewahrt, was Sie an Ihren Teradata-Systemen seit langem schätzen, und gleichzeitig moderne Herausforderungen meistert. Zum Beispiel werden nicht alle Cloud als voll gemanagt Service geliefert. Viele Cloud sind zwar in der Anfangsphase kostengünstig und der Zähler läuft technisch gesehen nur, wenn der Service genutzt wird, aber wenn Sie volle Produktionslasten ausführen, werden Sie einen enormen monatlichen Preisschock erleben. Außerdem kann die Leistung mit zunehmender Nutzerzahl oft nachlassen.

Migrieren Sie mit Zuversicht

Die Actian Data Platform kann Ihnen helfen, Ihr Teradata Data Warehouse schrittweise zu migrieren oder auszulagern, bis es auf verwaltete Weise stillgelegt werden kann - entsprechend Ihrem Zeitrahmen und Ihren Bedingungen. Wählen Sie den Weg, der für Sie am besten geeignet ist - Cloud, On-Premises oder eine Kombination aus beidem, mit einer nahtlos aufgebauten Hybrid-Lösung.

Weitere Informationen finden Sie unter https://www.actian.com/data-platform.

actian avatar logo

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.