Bei der Datenmigration handelt es sich in der Regel um eine komplexe Datenverschiebung von einem Ort zum anderen. Dabei ist darauf zu achten, dass keine Daten verloren gehen und die Datenintegrität erhalten bleibt. Die Gründe für die Migration von Daten können die Umstellung auf neue Anwendungsarchitekturen oder Cloud Speicher oder die Unterstützung modernerDatenmanagement sein, um einen größeren Nutzen aus den Datenbeständen zu ziehen.
Strategie der Datenmigration
Jede Datenmigration ist anders, aber erfolgreiche Migrationen bestehen aus einem mehrstufigen Prozess mit zahlreichen Tests. Migrationen können kostspielig sein, daher ist es ratsam, einen überzeugenden Business Case und die Zustimmung des Managements einzuholen. Viele Anbieter von Datenplattformen bieten Migrationstools an, um Daten, gespeicherte Prozeduren und zugehörige Regeln für die referentielle Integrität auf ihre Technologie zu übertragen. Anbieter wie Actian bieten Dienstleistungen an, um eine reibungslose Migration zu gewährleisten.
Im Folgenden werden einige der Schritte eines Datenmigrationsprojekts beschrieben:
Bestimmen Sie den Umfang des Migrationsprojekts
Das Scoping trägt dazu bei, die Kosten und den Aufwand für die Datenmigration zu begrenzen. Der Erfolg eines Migrationsprojekts hängt von einem genauen Scoping und einer genauen Planung ab. Ohne eine genaue Schätzung des Projektumfangs besteht die Gefahr einer schleichenden Ausweitung des Projektumfangs mit finanziellen Überschreitungen und verspäteter Fertigstellung.
Gestaltung der Migration
Das Migrationsdesign hängt davon ab, was verschoben werden soll, und von der Auswahl der Werkzeuge für die Datenumwandlung. Wenn Sie zum Beispiel eine Datenbank verschieben, werden gespeicherte Prozeduren normalerweise neu geschrieben. Funktionen, die es auf der Zielplattform nicht gibt, müssen als Nutzer Funktionen geschrieben werden.
Migrationsstrategie
Migrationen sollten schrittweise erfolgen. Die Fortschritte müssen bei Erreichen oder Verfehlen von Meilensteinen überprüft werden, um das Projekt auf Kurs zu halten. Der parallele Betrieb alter und neuer Systeme bietet eine gewisse Sicherheit durch die Möglichkeit der Rückschaltung.
Testen migrierter Daten
Die Daten im Zielsystem müssen nach jeder Verschiebung mit der Quelle verglichen werden. Datenvalidierungen und referenzielle Beschränkungen müssen überprüft werden. Mit Hilfe der CDC-Technologie (Change Data Capture) können die neuen Anwendungsdaten während der Abnahmeprüfung mit den alten Daten synchronisiert werden.
Der Übergang zur Produktion
Der parallele Betrieb des alten und des neuen Systems trägt dazu bei, Vertrauen in die neue Anwendung aufzubauen. Wenn die Nutzer mit dem neuen System zufrieden sind, kann die alte Anwendung außer Betrieb genommen werden.
Überprüfung nach der Migration
In einem Rückblick auf die Migration werden bewährte Verfahren und zu vermeidende Fehler für künftige Migrationsprojekte erfasst.
Actian Funktionen
Actian erleichtert die Migration zur Actian Data Platform durch die Bereitstellung von Migrationstools und -services.
Die Migration von Terabytes an Daten, Tausenden von Tabellen und Ansichten, spezialisiertem Code und Datentypen sowie die Beseitigung von proprietären Hindernissen geschieht nicht über Nacht. Im Folgenden finden Sie einige Gründe, warum Sie Actian für Ihre nächste Data Warehouse-Migration in Betracht ziehen sollten:
- Die ActianDatenplattform kann sowohl On-Premises als auch in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen eingesetzt werden, einschließlich AWS, Microsoft Azure und Google Cloud.
- Die hochgradig skalierbar Plattform unterstützt Sie bei der schrittweisen Migration oder Auslagerung Ihres alten Data Warehouse, bis es in den Ruhestand versetzt werden kann.
- Die Actian Data Platform unterstützt Hadoop-Datenformate wie Parquet und ORC in der Cloud und On-Premises.
- Der ActianMigrationsservice stellt sicher, dass über 90 % des benutzerdefinierten Codes, der für Legacy Data Warehouses geschrieben wurde, automatisch migriert wird. Die professionellen Services von Actian können jeden individuellen Code migrieren, damit die Migration für Sie sorgenfrei verläuft.
- Actian bietet außerdem volle Interoperabilität mit Ihren bestehenden Back-End-Anwendungen, Unternehmensdaten-Repositories und neuen Datenquellen.
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Umstellung auf die Cloud
Die meisten Unternehmen haben einen Cloud für das Datenmanagement gewählt, um die neuesten, kostengünstigsten und skalierbar Optionen für die Datenverarbeitung und -speicherung nutzen zu können. Die Cloud bietet unbegrenzte Elastizität, um mit den Datenanforderungen des Unternehmens zu wachsen, und die Abonnementpreise stellen sicher, dass Sie nur für die Ressourcen zahlen, die Sie auch nutzen.
Selbst für älterebig data On-Premises wie Hadoop gibt es Cloud , die ältere Speicherformate und zugehörige Spark-APIs unterstützen. Dies macht die Migration viel einfacher, da das Unternehmen kostspielige Datentransformationen vermeiden kann.
Datenmigrationsstrategie für neue Anwendungsarchitekturen
Anwendungen werden zunehmend in eine Microservices-Architektur umgewandelt, die alte monolithische Anwendungen in kleinere, wiederverwendbare Komponenten umwandelt, so dass neue Anwendungen schneller erstellt werden können. Wenn eine Anwendung in granularere Komponenten umstrukturiert wird, müssen die von ihr verwendeten Daten in ähnlicher Weise umstrukturiert werden. Glücklicherweise haben die meisten prozeduralen Anwendungen einen High-Level-Hauptteil mit gemeinsamen Datenelementen, die verschiedene Unterprogramme und Funktionen aufrufen. Diese Unterkomponenten geben ausdrücklich an, welche Datenparameter an sie übergeben werden und welche Ergebnisse an die aufrufende Anwendung zurückgegeben werden. Datenmodellierungstools können den Anwendungscode scannen, um visuell darzustellen, wie die Daten verwendet werden. Als Bonus können solche Tools toten Code und verwaiste Daten aufzeigen, die beim Re-Engineering eliminiert werden können.
Datenmigrationsstrategie für moderne Datenplattformen
Nachdem sie die Nachteile zentralisierter Enterprise Data Warehouse (EDW)-Initiativen kennengelernt haben, suchen Unternehmen nach besseren Möglichkeiten zur Integration von Daten, die über das gesamte Unternehmen verteilt sind. Data Fabrics und Data Meshes sind neu entstehende Datenarchitekturen, die Daten besser zugänglich, verfügbar, auffindbar und interoperabel machen können. Der Data-Fabric-Ansatz ermöglicht die Abstraktion von Daten aus Systemen in einen gemeinsamen Satz von Datenobjekten, die als einheitliche Unternehmensdaten mit zentralem Eigentum und zentraler Verwaltung behandelt werden. Der Data-Mesh-Ansatz verwendet eine dezentralisierte Architektur, die das Dateneigentum auf Geschäftsbereiche oder Fachexperten verteilt. Beide Ansätze können wertvoll genug sein, um umfangreiche Datenmigrationsprojekte zu rechtfertigen.