Bei der IT-Modernisierung eines Unternehmens werden Datenbankmigrationen oft als einfache Aufgaben angesehen, die in kurzer Zeit erledigt werden können. Die Datenbankmodernisierung bietet viele Vorteile, aber die Wahrnehmung, dass die Migrationsreise einfach und mühelos ist, ist ein Mythos, der bald gebrochen wird, sobald die Migrationsreise beginnt. Mit angemessener Planung, Tools und Migrationsstrategie wird diese Transformation zu einer gut verwalteten Ausführung innerhalb der erforderlichen Fristen. In diesem Dokument navigieren wir durch die verschiedenen Mythen der Datenbankmigration und heben die häufigsten Fallstricke hervor und wie diese besser gehandhabt werden können. Die Schritte werden auch die aufwandsintensiven Aktivitäten gegenüber werkzeuggestützten Aktivitäten hervorheben, um einen Überblick über den Aufwand zu geben, der mit der Migration von Datenbanken verbunden ist.
Wichtige Treiber für jede Datenbankmigration sind:
- Digitale Transformation von Anwendungen
- Datenbankkonsolidierung
- Reduzierung der TCO (Total Cost of Ownership) durch Open-Source-Einführung.
- IT-Betriebseffizienz durch Managed Services – Cloudifizierung
Datenbankmigrationen fallen in zwei Hauptinitiativen:
- Heterogene Migrationen (Migration von einer Quelldatenbank zu einer anderen Datenbank, Plattformmigration).
- Homogene Migrationen (Lift and Shift von Datenbanken)
Missverständnisse und Fakten zu Datenbankmigrationen Mythos 1: Die Datenbankmigration kann als Infrastrukturübung durchgeführt werden.
Fakt: Eine Datenbankmigration kann nicht als Lift-and-Shift von der Quelle zum Ziel durchgeführt werden. Eine ordnungsgemäße Due Diligence der Datenbank- und Anwendungslandschaft muss durchgeführt werden. Eine automatisierte Erkennung mit verschiedenen Tools reduziert den Aufwand um bis zu 60 %. Folgende Auswirkungen müssen analysiert werden:
- Möglichkeiten zur Datenbankkonsolidierung
- 6R-Bewertungsansatz (Rehost, Re-Platform, Repurchase, Refactor, Retain, Retire) für die DB-Modernisierung zur Fertigstellung der Migrationsstrategie.
- Anwendungsauswirkungsanalyse und Umzugsgruppenplanung.
Mythos2: Der Aufwand für die Datenbankmigration wird durch die Größe des Schemas bestimmt
Fakt: Der Aufwand für die Datenbankmigration wird nicht nur von der Anzahl der DB-Objekte und dem Datenvolumen getrieben, sondern in erster Linie von der Komplexität der Konvertierung der DB-Programmobjekte. Wenn sich die Datenbanken über Jahrzehnte im Unternehmen befinden, gibt es neben den Daten normalerweise eine komplexe Geschäftslogik, die in die Datenbankprogrammobjekte eingebettet ist. Kein Migrationstool kann eine zu 100 % automatisierte One-Click-Konvertierung bieten. Der Aufwand für die Datenbankmigration wird in erster Linie angetrieben von:
- Nicht unterstützte Datentypen und Funktionen, Tabellen-Nullwerte, Partitionstypen und Indizes.
- Umfangreiche Implementierung der Geschäftslogik im DB-Programmcode (gespeicherte Prozeduren, Pakete, Ansichten, Trigger, Funktionen) unter Verwendung proprietärer Funktionen der Quelldatenbank
- Verwendung von Nicht-ANSI-SQL und dynamischem SQL
- Transaktionsverwaltung und Ausnahmebehandlung.
- Embedded SQL in Anwendung und Nutzung nativer Datenbank-APIs wie CTLIB, DBLIB, OCI etc.
- Leistungsoptimierung (Aufgrund der Tatsache: Änderung der Datenbank-Engine)
- Funktionale Validierung zwischen Quelle und Ziel.
- Behebung und Testen von Integrationen.
- Parallellauf (aufgrund von Null-Ausfallzeit / anderen Geschäftsanforderungen)
Mythos3: Anwendungen erfordern nur Datenbanktreiberänderungen, damit sie funktionieren
Tatsache: Bei der Anwendungskorrektur geht es nicht nur um Datenbanktreiberänderungen. Die Anwendungskorrektur ist größtenteils ein manueller Aufwand, da kein Tool die Datenbank-Kontaktpunkte effektiv identifizieren und ändern kann. Es gibt mehrere Faktoren, die unten aufgeführt sind, die die Komplexität der Anwendungskorrektur bestimmen:
- Version der Anwendungstechnologie und ihre Kompatibilität mit dem Ziel.
- Verfügbarkeit von Datenbanktreibern für Zieldatenbanken.
- Verwendung von Bibliotheken von Drittanbietern, die auf dem Ziel möglicherweise nicht unterstützt werden.
- COTS-Anwendungskompatibilität mit Ziel.
- Verwendung von ORM-Frameworks (Object-Relational Mapping) im Vergleich zur Verwendung von Embedded SQL
- Neugestaltung der Anwendung
Mythos4: Bei der Datenmigration dreht sich alles um das Heben und Verschieben von Daten zum Ziel
Fakt: Obwohl die Automatisierung eine Schlüsselrolle bei der Datenmigration spielt, gibt es immer noch einen manuellen Aufwand von bis zu 10%, um eine erfolgreiche Datenmigration durchzuführen. Die Bemühungen konzentrieren sich auf folgende Bereiche:
- Erstellen Sie ein angemessenes Profil der Quelldaten, um den richtigen Datentyp dem Ziel zuzuordnen, um Datenqualitätsprobleme und Datenverluste zu vermeiden.
- Anforderungen an Ausfallzeiten und Verfügbarkeit der Infrastruktur zur Planung der Datenmigration.
- Auswahl an Datenmigrationstools
- Plattformänderungen zur Berücksichtigung von Indianness-Änderungen an Daten.
- Datenkonsolidierung für One-Many/Many-One-Datenbankmigrationen.
- Koexistenz der Daten während des Parallellaufs.
- Datenvalidierung
Mythos 5: Ein Migrationsprojekt erfordert nur White-Box-Tests
Tatsache: End-to-End-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil des Erfolgs von Migrationsprojekten. Datenvalidierungstools, Abfragevalidierungstools, Schemavalidierungstools und andere Testtools automatisieren das Testen um 70 %. Einige wichtige durchzuführende Testaktivitäten:
- Funktions- und Leistungsbaseline in der Quellumgebung
- Testen nach der Migration, um die Ergebnisse mit der Baseline zu vergleichen.
- Leistungstest und Tuning
- Parallele Tests vor der Produktion für kritische Workflows
- User Acceptance Testing
- Validierung nach der Implementierung.
Zusammenfassung
Obwohl Migrationstools eine wichtige Rolle bei Datenbankmigrationen spielen, hilft es nicht, eine 100 % automatisierte Migration durchzuführen. Ein „One Size fits all“-Ansatz kann nicht übernommen werden, und der erforderliche manuelle Aufwand wird durch die oben genannten Faktoren bestimmt. TCS hat mit seiner Erfahrung in der Migration von Hunderten von Datenbanken eine 5D-Methodik (Discover, Design, Develop, Deploy, Decommission) perfektioniert, die einen ganzheitlichen Ansatz mit bewährten Schritten bietet, die eine erfolgreiche Datenbankmigration gewährleisten. Die 5D-Methodik wird gut durch Automatisierung unterstützt (Entwicklung interner Tools und Assets, Verbesserung des Tools im Verlauf des DB-Migrationsprojekts), um die Migration konsistent und genau zu beschleunigen und die erwartete Automatisierung bei Datenbankmigrationen zu erreichen.
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