किसी संगठन की आईटी आधुनिकीकरण यात्रा में, डेटाबेस माइग्रेशन को अक्सर आसान कार्य माना जाता है जिसे त्वरित टर्नअराउंड समय के साथ पूरा किया जा सकता है। डेटाबेस आधुनिकीकरण कई लाभ प्रदान करता है, हालांकि प्रवासन यात्रा की सीधी और सहज होने की धारणा एक मिथक है जो प्रवासन यात्रा शुरू होते ही जल्द ही टूट जाती है। पर्याप्त योजना, उपकरण और प्रवासन रणनीति के साथ, यह परिवर्तन आवश्यक समय-सीमा के भीतर एक अच्छी तरह से प्रबंधित निष्पादन बन जाएगा। इस दस्तावेज़ के माध्यम से, हम डेटाबेस माइग्रेशन के विभिन्न मिथकों के माध्यम से सामान्य नुकसान को उजागर करेंगे और इसे कैसे बेहतर तरीके से प्रबंधित किया जा सकता है। डेटाबेस माइग्रेट करने के दौरान शामिल प्रयासों पर एक परिप्रेक्ष्य प्रदान करने के लिए चरण गहन प्रयास गतिविधियों की तुलना में उपकरण सक्षम गतिविधियों को भी उजागर करेंगे।
किसी भी डेटाबेस माइग्रेशन के लिए प्रमुख ड्राइवर हैं:
- अनुप्रयोगों का डिजिटल परिवर्तन
- डेटाबेस समेकन
- TCO (स्वामित्व की कुल लागत) ओपन-सोर्स अपनाने के माध्यम से कमी।
- प्रबंधित सेवाओं के माध्यम से आईटी परिचालन क्षमता - क्लाउडिफिकेशन
डाटाबेस माइग्रेशन दो मुख्य पहलों में आते हैं:
- हेटरोजेनस माइग्रेशन (एक स्रोत डेटाबेस से दूसरे डेटाबेस में माइग्रेट करना, प्लेटफ़ॉर्म माइग्रेशन)।
- समरूप प्रवासन (डेटाबेस का लिफ्ट और शिफ्ट)
डाटाबेस माइग्रेशन मिथक 1 पर गलत धारणाएं और तथ्य: डाटाबेस माइग्रेशन को इंफ्रास्ट्रक्चर अभ्यास के रूप में किया जा सकता है।
तथ्य: डेटाबेस माइग्रेशन को स्रोत से लक्ष्य तक लिफ्ट और शिफ्ट के रूप में नहीं किया जा सकता है। डेटाबेस और एप्लिकेशन लैंडस्केप की उचित सावधानी बरतने की आवश्यकता है। विभिन्न उपकरणों का उपयोग करके एक स्वचालित खोज 60% तक प्रयास को कम कर देती है। निम्नलिखित प्रभावों का विश्लेषण करने की आवश्यकता है:
- डेटाबेस समेकन के अवसर
- माइग्रेशन रणनीति को अंतिम रूप देने के लिए DB आधुनिकीकरण के लिए 6R (रीहोस्ट, री-प्लेटफ़ॉर्म, रीपरचेज, रिफैक्टर, रिटेन, रिटायर) मूल्यांकन दृष्टिकोण।
- अनुप्रयोग प्रभाव विश्लेषण और समूह नियोजन स्थानांतरित करें।
मिथक 2: डाटाबेस माइग्रेशन प्रयास स्कीमा के आकार से निर्धारित होता है
तथ्य: डेटाबेस माइग्रेशन प्रयास न केवल डीबी ऑब्जेक्ट्स और डेटा वॉल्यूम की संख्या से बल्कि मुख्य रूप से डीबी प्रोग्राम ऑब्जेक्ट्स के रूपांतरण की जटिलता से संचालित होते हैं। जब डेटाबेस दशकों से उद्यम में हैं, तो डेटा के अलावा, डेटाबेस प्रोग्राम ऑब्जेक्ट्स में आमतौर पर जटिल व्यावसायिक तर्क एम्बेडेड होते हैं। कोई भी माइग्रेशन टूल वन क्लिक 100% स्वचालित रूपांतरण प्रदान नहीं कर सकता है। डेटाबेस माइग्रेशन प्रयास मुख्य रूप से इसके द्वारा संचालित होता है:
- असमर्थित डेटा प्रकार और कार्य, तालिका शून्य मान, विभाजन प्रकार और अनुक्रमणिका।
- स्रोत डेटाबेस की मालिकाना सुविधाओं का उपयोग करके DB प्रोग्राम कोड (संग्रहीत कार्यविधियाँ, पैकेज, दृश्य, ट्रिगर, कार्य) में भारी व्यावसायिक तर्क कार्यान्वयन
- गैर-एएनएसआई एसक्यूएल और डायनेमिक एसक्यूएल का उपयोग
- लेन-देन प्रबंधन और अपवाद हैंडलिंग।
- CTLIB, DBLIB, OCI आदि जैसे मूल डेटाबेस API के अनुप्रयोग और उपयोग में एम्बेडेड SQL।
- प्रदर्शन अनुकूलन (तथ्य के कारण: डेटाबेस इंजन में परिवर्तन)
- स्रोत और लक्ष्य के बीच कार्यात्मक सत्यापन।
- एकीकरण का उपचार और परीक्षण।
- समानांतर रन (शून्य डाउन टाइम / अन्य व्यावसायिक आवश्यकताओं के कारण)
मिथक 3: एप्लिकेशन को काम करने के लिए केवल डेटाबेस ड्राइवर परिवर्तन की आवश्यकता होती है
तथ्य: एप्लिकेशन उपचार केवल डेटाबेस ड्राइवर परिवर्तनों के बारे में नहीं है। अनुप्रयोग सुधारात्मक प्रयास काफी हद तक एक मानवीय प्रयास है, क्योंकि कोई भी उपकरण प्रभावी रूप से डेटाबेस टचपॉइंट की पहचान नहीं कर सकता है और उन्हें संशोधित कर सकता है। नीचे सूचीबद्ध कई कारक हैं जो एप्लिकेशन सुधारात्मक प्रयास की जटिलता को निर्धारित करते हैं:
- अनुप्रयोग प्रौद्योगिकी संस्करण और लक्ष्य के साथ इसकी अनुकूलता।
- लक्ष्य डेटाबेस के लिए डेटाबेस ड्राइवरों की उपलब्धता।
- तृतीय पक्ष लाइब्रेरी का उपयोग जो लक्ष्य पर समर्थित नहीं हो सकता है।
- लक्ष्य के साथ COTS अनुप्रयोग अनुकूलता।
- ORM (ऑब्जेक्ट-रिलेशनल मैपिंग) फ्रेमवर्क का उपयोग बनाम एम्बेडेड SQL का उपयोग
- आवेदन का नया स्वरूप
मिथक 4: डेटा माइग्रेशन सभी लिफ़्ट और डेटा को लक्षित करने के लिए शिफ्ट करने के बारे में है
तथ्य: हालांकि ऑटोमेशन डेटा माइग्रेशन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, फिर भी एक सफल डेटा माइग्रेशन करने के लिए 10% तक मैन्युअल प्रयास करना पड़ता है। प्रयास निम्नलिखित क्षेत्रों पर केंद्रित है:
- डेटा गुणवत्ता के मुद्दों और डेटा हानि से बचने के लिए लक्ष्य पर सही डेटा प्रकार को मैप करने के लिए पर्याप्त रूप से प्रोफ़ाइल स्रोत डेटा।
- डेटा माइग्रेशन की योजना बनाने के लिए डाउनटाइम आवश्यकताएं और आधारभूत संरचना उपलब्धता।
- डेटा माइग्रेशन टूल का चयन
- भारतीयता के लिए डेटा में बदलाव के लिए प्लेटफॉर्म में बदलाव।
- एक-अनेक/अनेक-एक डेटाबेस माइग्रेशन के लिए डेटा समेकन।
- समानांतर रन के दौरान डेटा सह-अस्तित्व।
- डेटा मान्य
मिथक 5: एक माइग्रेशन प्रोजेक्ट के लिए केवल व्हाइट बॉक्स टेस्टिंग की आवश्यकता होती है
तथ्य: एंड-टू-एंड टेस्टिंग माइग्रेशन प्रोजेक्ट की सफलता का अभिन्न अंग है। डेटा सत्यापन उपकरण, क्वेरी सत्यापन उपकरण, स्कीमा सत्यापन उपकरण और अन्य परीक्षण उपकरण 70% तक परीक्षण को स्वचालित करते हैं। की जाने वाली कुछ प्रमुख परीक्षण गतिविधियाँ:
- स्रोत पर्यावरण पर कार्यात्मक और प्रदर्शन आधार रेखा
- बेसलाइन के विरुद्ध परिणामों की तुलना करने के लिए पोस्ट माइग्रेशन परीक्षण।
- प्रदर्शन परीक्षण और ट्यूनिंग
- महत्वपूर्ण कार्यप्रवाहों के लिए प्री-प्रोड समानांतर परीक्षण
- उपयोगकर्ता स्वीकृति परीक्षण
- पोस्ट कार्यान्वयन सत्यापन।
निष्कर्ष
हालाँकि डेटाबेस माइग्रेशन में माइग्रेशन टूल महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, लेकिन यह 100% स्वचालित माइग्रेशन करने में मदद नहीं करता है। एक 'एक आकार सभी फिट बैठता है' दृष्टिकोण नहीं अपनाया जा सकता है, और आवश्यक शारीरिक प्रयास का स्तर उन कारकों द्वारा निर्धारित किया जाता है जिन्हें हमने ऊपर देखा है। टीसीएस ने सैकड़ों डेटाबेस को माइग्रेट करने की अपनी विशेषज्ञता के साथ एक 5डी कार्यप्रणाली (डिस्कवर, डिजाइन, डेवलप, डिप्लॉय, डीकमीशन) को पूरा किया है जो समय परीक्षण चरणों के साथ एक समग्र दृष्टिकोण प्रदान करता है जो एक सफल डेटाबेस माइग्रेशन सुनिश्चित करेगा। 5डी कार्यप्रणाली ऑटोमेशन (हाउस टूल्स और एसेट्स में विकास करना, डीबी माइग्रेशन प्रोजेक्ट की प्रगति के रूप में टूल को बढ़ाना) द्वारा सुसंगत और सटीक तरीके से माइग्रेशन में तेजी लाने और डेटाबेस माइग्रेशन में अपेक्षित ऑटोमेशन प्राप्त करने के लिए अच्छी तरह से समर्थित है।
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- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://www.finextra.com/blogposting/23645/database-migration–expectations-vs-reality–a-fact-check?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
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