組織の IT モダナイゼーションの取り組みにおいて、データベースの移行は、短時間で完了できる簡単なタスクと見なされることがよくあります。 データベースのモダナイゼーションには多くのメリットがありますが、移行プロセスが簡単で楽であるという認識は、移行プロセスが始まるとすぐに崩れ去る神話です。 適切な計画、ツール、および移行戦略により、この変革は必要なタイムライン内で適切に管理された実行になります。 このドキュメントでは、一般的な落とし穴と、それをより適切に管理する方法を強調しながら、データベースの移行に関するさまざまな神話について説明します。 この手順では、ツールを使用したアクティビティと比較して、労力のかかるアクティビティも強調して、データベースの移行中に必要な作業についての視点を提供します。
データベース移行の主な要因は次のとおりです。
- アプリケーションのデジタルトランスフォーメーション
- データベースの統合
- オープンソースの採用による TCO (総所有コスト) の削減。
- マネージド サービスによる IT 運用の効率化 – クラウド化
データベースの移行は、次の XNUMX つの主要なイニシアチブに分類されます。
- 異種移行 (あるソース データベースから別のデータベースへの移行、プラットフォームの移行)。
- 同種移行 (データベースのリフト アンド シフト)
データベース移行に関する誤解と事実 神話 1: データベースの移行は、インフラストラクチャの演習として実行できます。
事実: データベースの移行は、ソースからターゲットへのリフト アンド シフトとして実行することはできません。 データベースとアプリケーション ランドスケープの適切なデューデリジェンスを実施する必要があります。 さまざまなツールを使用した自動検出により、労力が最大 60% 削減されます。 以下の影響を分析する必要があります。
- データベース統合の機会
- 移行戦略を最終決定するための DB モダナイゼーションへの 6R (再ホスト、再プラットフォーム、再購入、リファクタリング、保持、廃止) 評価アプローチ。
- アプリケーションの影響分析とムーブ グループの計画。
神話2: データベースの移行作業は、スキーマのサイズによって決まります
事実: データベースの移行作業は、DB オブジェクトの数とデータ量だけでなく、主に DB プログラム オブジェクトの変換の複雑さによっても促進されます。 データベースが数十年にわたって企業内にある場合、データに加えて、データベース プログラム オブジェクトに複雑なビジネス ロジックが組み込まれているのが通常です。 ワンクリックで 100% 自動化された変換を提供できる移行ツールはありません。 データベースの移行作業は、主に次の要因によって推進されます。
- サポートされていないデータ型と関数、テーブルの Null 値、パーティションの種類、およびインデックス。
- ソース データベースの独自機能を使用した DB プログラム コード (ストアド プロシージャ、パッケージ、ビュー、トリガー、関数) での重いビジネス ロジックの実装
- ANSI 以外の SQL と動的 SQL の使用
- トランザクション管理と例外処理。
- アプリケーションに埋め込まれた SQL と、CTLIB、DBLIB、OCI などのネイティブ データベース API の使用。
- パフォーマンスの最適化 (事実: データベース エンジンの変更)
- ソースとターゲット間の機能検証。
- 統合の修復とテスト。
- 並列実行 (ゼロ ダウンタイム / その他のビジネス要件のため)
神話3: アプリケーションを機能させるには、データベース ドライバーの変更のみが必要です。
事実: アプリケーションの修復は、データベース ドライバーの変更だけではありません。 データベースのタッチポイントを効果的に特定して変更できるツールがないため、アプリケーションの修復は主に手作業で行われます。アプリケーションの修復作業の複雑さを決定する要因は、以下に示すように複数あります。
- アプリケーションテクノロジのバージョンとターゲットとの互換性。
- ターゲット データベース用のデータベース ドライバーの可用性。
- ターゲットでサポートされていないサードパーティ ライブラリの使用。
- ターゲットとの COTS アプリケーションの互換性。
- ORM (Object-Relational Mapping) フレームワークの使用と埋め込み SQL の使用
- アプリケーションの再設計
神話4: データ移行は、ターゲットへのデータのリフト アンド シフトがすべてです
事実: データ移行では自動化が重要な役割を果たしますが、データ移行を成功させるには、最大 10% の手作業が必要です。 この取り組みは、次の分野に重点を置いています。
- ソース データを適切にプロファイリングして、適切なデータ型をターゲットにマップし、データ品質の問題とデータ損失を回避します。
- データ移行を計画するためのダウンタイム要件とインフラストラクチャの可用性。
- データ移行ツールの選択
- プラットフォームの変更により、データに対するインディアンの変更が考慮されます。
- XNUMX 対多 / 多対 XNUMX のデータベース移行のためのデータ統合。
- 並列実行中のデータの共存。
- データ検証
神話5: 移行プロジェクトでは、ホワイト ボックス テストのみが必要です
事実: 移行プロジェクトの成功には、エンド ツー エンドのテストが不可欠です。 データ検証ツール、クエリ検証ツール、スキーマ検証ツール、およびその他のテスト ツールは、テストを 70% 自動化します。 実行されるいくつかの重要なテスト活動:
- ソース環境の機能とパフォーマンスのベースライン
- ベースラインと結果を比較する移行後のテスト。
- パフォーマンスのテストとチューニング
- 重要なワークフローの製造前の並行テスト
- ユーザー受け入れテスト
- 実装後の検証。
まとめ
移行ツールはデータベースの移行において重要な役割を果たしますが、100% 自動化された移行を実行するのには役立ちません。 「フリーサイズ」のアプローチは採用できません。必要な手作業のレベルは、上記の要因によって決まります。 何百ものデータベースを移行する専門知識を持つ TCS は、5D 方法論 (検出、設計、開発、展開、廃止) を完成させ、データベース移行の成功を確実にする実績のある手順を備えた全体論的アプローチを提供します。 5D 方法論は自動化 (社内ツールと資産の開発、db 移行プロジェクトの進行に合わせてツールを強化) によって十分にサポートされており、一貫した正確な方法で移行を加速し、データベース移行で期待される自動化を実現します。
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