A migração de dados envolve a transferência de dados entre sistemas, formatos ou locais de armazenamento, geralmente durante atualizações de sistemas ou transições de nuvem. Os tipos de migração de dados incluem armazenamento, banco de dados, aplicativos e migração para a nuvem, e as estratégias incluem big bang, trickle e abordagens em fases, cada uma com compensações de velocidade, complexidade e risco. Embora a migração ofereça benefícios como melhor desempenho, escalabilidade e conformidade, ela também apresenta desafios como perda de dados, tempo de inatividade e riscos de segurança que podem ser gerenciados por meio do planejamento de uma estratégia detalhada de migração de dados, da comunicação entre as equipes, do uso de ferramentas adequadas e de testes completos.
O que é migração de dados?
A migração de dados é o processo de transferência de dados de um sistema, formato ou local de armazenamento para outro, geralmente durante upgrades de sistema, transições de nuvem ou mudanças de infraestrutura. Isso envolve planejamento, mapeamento e validação cuidadosos para garantir que os dados permaneçam precisos, consistentes e seguros durante a mudança. Esse processo pode incluir a movimentação de bancos de dados, aplicativos ou data centers inteiros e pode envolver diferentes tipos de migração, como armazenamento, aplicativo ou migração para a nuvem. Uma migração de dados bem-sucedida minimiza o tempo de inatividade, evita a perda de dados e apoia a continuidade dos negócios, permitindo o acesso a informações críticas no novo ambiente.
Continue lendo para saber mais sobre estratégias, desafios, ferramentas e práticas recomendadas de migração de dados.
Tipos de migração de dados
Compreender os diferentes tipos de migração de dados ajuda você a escolher a abordagem certa para as necessidades de sua empresa. Os principais tipos incluem:
-
- Migração de armazenamento: Transferência de dados de uma mídia de armazenamento para outra, como a atualização de discos rígidos para unidades de estado sólido (SSDs) ou a mudança de armazenamento local para armazenamento em nuvem.
- Migração de banco de dados: Transferência de dados entre bancos de dados, como a mudança do MySQL para o Couchbase Capella ou Oracle para o Amazon Relational Database Service (RDS).
- Migração de aplicativos: Mover os dados e a funcionalidade de um aplicativo inteiro de um ambiente para outro, o que geralmente ocorre quando as empresas adotam plataformas de software como serviço (SaaS).
- Migração para a nuvem: Transição de dados, aplicativos ou sistemas de TI inteiros para ambientes de nuvem, como Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) ou Google Cloud Platform (GCP).
- Migração de processos de negócios: Realocação de dados de clientes, produtos e operacionais devido a mudanças no modelo de negócios ou fusões.
Estratégias de migração de dados
Há várias estratégias que você pode escolher quando se trata de realizar uma migração de dados. Algumas delas incluem:
Migração do big bang
Uma migração big bang é uma estratégia de migração de dados na qual todos os dados são transferidos do sistema de origem para o sistema de destino de uma só vez, geralmente durante um tempo de inatividade planejado. Embora essa abordagem seja mais rápida e mais fácil de coordenar, ela apresenta um risco maior - qualquer problema que ocorra durante a migração pode afetar todo o sistema e interromper as operações comerciais.
Migração por gotejamento
A migração gradual é uma estratégia de migração de dados na qual os dados são movidos gradualmente em fases, permitindo que os sistemas de origem e de destino sejam executados em paralelo durante a transição. Esse método reduz o tempo de inatividade e o risco, permitindo a operação contínua e a resolução mais fácil de problemas. Entretanto, normalmente requer mais tempo e uma coordenação cuidadosa.
Migração em fases
A migração em fases é uma estratégia de migração de dados na qual a transferência é dividida em estágios gerenciáveis, com conjuntos específicos de dados ou componentes do sistema migrados ao longo do tempo. Esse método permite testes e validação completos em cada fase, reduzindo o risco e dando às equipes a flexibilidade para resolver os problemas de forma incremental. No entanto, ele pode estender o cronograma geral da migração.
Benefícios da migração de dados
A migração eficaz de dados oferece vários benefícios, incluindo:
-
- Desempenho aprimorado: Atualizando para sistemas modernos de armazenamento ou de nuvem aumenta a velocidade e a eficiência.
- Economia de custos: A redução da dependência de sistemas legados diminui os custos de manutenção.
- Melhor escalabilidade: As soluções baseadas em nuvem permitem que as empresas dimensionar recursos conforme necessário.
- Consolidação de dados: A unificação das fontes de dados fornece uma única fonte de verdade, aprimoramento da tomada de decisões.
- Conformidade: A migração para sistemas seguros e em conformidade ajuda a atender aos requisitos regulamentares.
- Continuidade dos negócios: A migração ajuda a garantir que os dados essenciais estejam disponíveis e acessíveis em sistemas atualizados, dando suporte a operações contínuas e ao planejamento de recuperação de desastres.
Desafios da migração de dados
A migração de dados tem seus obstáculos. Vamos dar uma breve olhada nos mais comuns:
Perda ou corrupção de dados
Os erros durante a transferência podem resultar em dados incompletos ou imprecisos. Isso pode ocorrer devido a formatos de dados incompatíveis, transformações falhas ou problemas de conectividade. Sem estratégias adequadas de validação e backup, as empresas correm o risco de perder informações críticas, o que pode levar a falhas operacionais ou violações de conformidade.
Tempo de inatividade
Um planejamento inadequado pode causar interrupções prolongadas que afetam as operações comerciais e as experiências dos clientes. A implementação de um plano de reversão e a escolha de uma janela de migração ideal podem reduzir esse risco.
Riscos de segurança
Dados confidenciais em trânsito são especialmente vulneráveis a acesso não autorizado ou vazamentos. O uso de protocolos de criptografia, a implementação de controles de acesso baseados em funções e a garantia de conformidade com as normas de proteção de dados (por exemplo, GDPR, HIPAA) podem ajudar a proteger as informações.
Excesso de custos
Problemas imprevistos, como alocação inadequada de recursos, gargalos de desempenho inesperados ou cronogramas de migração estendidos, podem inflar o orçamento. Entretanto, uma avaliação detalhada dos riscos, um planejamento orçamentário realista e ferramentas de automação podem ajudar a controlar os custos e garantir um processo de migração tranquilo.
Processo de migração de dados
Planejamento e avaliação
A fase inicial envolve uma avaliação abrangente dos ambientes de origem e de destino. As equipes devem documentar todas as estruturas de dados, dependências e relacionamentos entre os sistemas. Isso inclui a criação de mapeamentos de dados detalhados entre os sistemas de origem e de destino, a identificação dos requisitos de transformação de dados e o estabelecimento de critérios claros de sucesso.
A fase de planejamento também deve incluir uma avaliação completa dos riscos para identificar possíveis problemas que possam surgir durante a migração. É fundamental que as equipes estabeleçam estruturas de governança, determinem funções e responsabilidades e criem um cronograma detalhado do projeto com os principais marcos e dependências.
Limpeza de dados
A limpeza de dados envolve a criação de perfis de dados existentes para identificar inconsistências, duplicatas e problemas de qualidade. Esse processo requer uma análise sistemática da integridade, precisão, consistência e relevância dos dados. Normalmente, as organizações usam ferramentas especializadas de criação de perfis para examinar conjuntos de dados e identificar padrões de problemas de qualidade de dados.
A fase de limpeza inclui a padronização dos formatos de dados (como formatos de data, formatos de endereço e convenções de nomenclatura), a resolução de registros duplicados, o preenchimento de valores ausentes sempre que possível e a correção de dados imprecisos.
Projetar a arquitetura de migração
Essa fase envolve a criação de um projeto técnico detalhando como os dados serão movidos dos sistemas de origem para os sistemas de destino. A arquitetura deve abordar como os dados serão extraídos (incluindo métodos para lidar com dados bloqueados ou em uso), como serão transformados para atender aos requisitos do sistema de destino e como serão carregados, mantendo a integridade referencial.
O projeto deve considerar o volume de dados, as limitações de largura de banda da rede e a capacidade de processamento. Também deve estabelecer protocolos de tratamento de erros, mecanismos de registro e procedimentos de recuperação. Para migrações complexas, as organizações devem implementar uma área de preparação onde os dados possam ser processados e validados antes do carregamento final no sistema de destino.
Criação de ferramentas de migração
Essa fase envolve o desenvolvimento ou a configuração das ferramentas técnicas necessárias para executar a migração. Isso pode incluir a criação de scripts ETL (extrair, transformar, carregar) personalizados, a configuração de ferramentas de migração comerciais ou o desenvolvimento de aplicativos personalizados para lidar com requisitos específicos de migração.
Para organizações com estruturas de dados exclusivas ou sistemas proprietários, isso normalmente requer o desenvolvimento de conectores ou adaptadores personalizados. O processo de desenvolvimento deve seguir as práticas recomendadas de engenharia de software, incluindo controle de versão, revisões de código e testes abrangentes. As ferramentas devem ser projetadas para lidar com os volumes de dados esperados e operar dentro das restrições das janelas de migração disponíveis.
Testes
A fase de testes é fundamental para garantir o sucesso da migração. Ela envolve a criação de um ambiente de teste abrangente que imite o ambiente de produção o mais próximo possível. Os testes devem incluir testes de unidade de componentes individuais de migração, testes de integração do processo completo de migração e testes de volume com amostras de dados representativas.
Os testes devem verificar a integridade dos dados (todos os registros esperados são migrados), a precisão da transformação de dados (as regras comerciais são aplicadas corretamente) e a integração do sistema (os aplicativos funcionam corretamente com os dados migrados). Muitas organizações implementam uma abordagem de teste em etapas, começando com pequenas amostras de dados e aumentando progressivamente para migrações simuladas em escala total.
Execução
A fase de execução envolve a execução da migração real de acordo com a estratégia planejada. Isso requer uma coordenação cuidadosa entre as equipes técnicas, as partes interessadas do negócio e os usuários finais. Para migrações big bang, isso geralmente envolve um plano detalhado de transição com atividades precisamente programadas.
Durante a execução, as equipes devem monitorar o processo de migração de perto, acompanhando o progresso em relação aos cronogramas esperados e observando se há erros ou problemas de desempenho. Devem ser estabelecidos canais de comunicação para o rápido encaminhamento de problemas. A fase de execução deve incluir pontos de verificação predefinidos em que a migração possa ser pausada ou revertida, se necessário.
Validação
A validação envolve a verificação de que os dados migrados estão completos, precisos e funcionais no ambiente de destino. Isso requer verificações automatizadas e manuais. A validação automatizada normalmente inclui comparações de contagem de registros, somas de verificação e amostragem de dados para verificar se os dados de origem e de destino correspondem.
Além da validação técnica, a validação comercial é igualmente importante. Isso envolve fazer com que os usuários comerciais verifiquem se os dados migrados são compatíveis com seus processos. A validação também deve incluir testes de desempenho para garantir que o sistema de destino funcione adequadamente nas condições de carga esperadas.
Ferramentas de migração de dados
Aqui estão algumas ferramentas que o Azure, o AWS e o GCP oferecem para simplificar o processo de migração:
-
- Serviço de migração de banco de dados do Azure é uma ferramenta para mover bancos de dados do local ou de outras plataformas de nuvem para o Azure com o mínimo de tempo de inatividade. Ele oferece suporte a uma variedade de fontes de banco de dados e automatiza grande parte do processo de migração, garantindo transições seguras e simplificadas para ambientes do Azure.
- AWS DMS ajuda a migrar rapidamente o banco de dados e as cargas de trabalho para o AWS com o mínimo de tempo de inatividade. Ele oferece suporte a migrações homogêneas e heterogêneas, replicando continuamente os dados durante o processo para manter os bancos de dados de origem e de destino sincronizados.
- GCP's Serviço de transferência de armazenamento ajuda a transferir dados de sistemas de armazenamento como o Amazon S3 e o Azure Blob Storage para o Google Cloud Storage. Ele oferece suporte a transferências únicas e recorrentes, mantendo a integridade dos dados e minimizando o tempo de inatividade.
Lista de verificação de práticas recomendadas de migração de dados
Pré-migração
-
- Realizar uma auditoria completa dos dados: Saiba por que você está migrando e como é o sucesso.
- Limpar e normalizar: Padronize formatos, elimine duplicatas e lide com valores ausentes.
- Envolver as partes interessadas: As equipes técnicas devem entender completamente o contexto comercial antes de tomar decisões cruciais de migração.
- Crie um plano de migração detalhado: Inclua cronogramas, responsabilidades e contingências.
Durante a migração
-
- Use o controle de versão: Todos os scripts de migração e arquivos de configuração de ferramentas de terceiros devem ser versionados.
- Monitore o desempenho: Fique atento aos gargalos e esteja preparado para mudar sua abordagem.
- Preservar a integridade dos dados: Use somas de verificação e contagens de registros para confirmar a integridade dos dados.
- Documentar tudo: Mantenha registros completos de todas as atividades e decisões de migração para ajudar a executar análises de causa raiz (RCAs) em caso de problemas.
Pós-migração
-
- Valide cuidadosamente: Use testes manuais e automatizados para confirmar que todos os dados foram migrados com êxito.
- Fornecer treinamento: Forneça documentação atualizada aos usuários para que eles possam aprender a trabalhar com o novo sistema.
- Monitore o novo sistema: Verifique se há algum problema imprevisto durante os dias após a migração.
- Conduzir um post-mortem: Registre o que deu certo e o que pode ser feito de forma diferente em futuras migrações.
- Limpar recursos temporários: Elimine todos os bancos de dados, instâncias ou armazenamento temporários empregados durante a migração.
Perguntas frequentes
Por que a migração de dados é importante? A migração de dados é importante porque garante que as informações essenciais sejam transferidas com precisão durante as atualizações do sistema, fusões ou adoção da nuvem, minimizando a interrupção das operações comerciais. Ela também ajuda as organizações a melhorar o desempenho, a segurança e a escalabilidade ao migrar para plataformas mais eficientes ou modernas.
Quais são os quatro tipos de migração de dados? Os quatro tipos de migração de dados são: migração de armazenamento, migração de banco de dados, migração de aplicativos e migração para a nuvem. Cada tipo envolve a movimentação de dados entre diferentes sistemas ou plataformas para melhorar o desempenho, a compatibilidade ou a escalabilidade.
O que é migração de dados na nuvem? A migração de dados para a nuvem é o processo de mover dados, aplicativos ou outros elementos de negócios da infraestrutura local para um ambiente de computação em nuvem. Ele permite que as organizações utilizem os benefícios da nuvem, como escalabilidade, eficiência de custo e acessibilidade remota.
O que é migração de data center? A migração de data center é o processo de mover os ativos de TI de uma organização, como servidores, armazenamento e equipamentos de rede, de um local de data center para outro. Isso pode envolver a realocação da infraestrutura física, a transição para ambientes de nuvem ou a consolidação de vários data centers para aumentar a eficiência e a escalabilidade.
O que é teste de migração de dados? O teste de migração de dados é o processo de verificação de que os dados foram transferidos de forma completa e precisa do sistema de origem para o sistema de destino. Ele garante a integridade, a consistência e a funcionalidade dos dados no novo ambiente antes de entrar em operação.
Quanto tempo leva a migração de dados? A duração depende de fatores como volume de dados, velocidade da rede e complexidade do sistema, e pode variar de algumas horas a várias semanas. O planejamento adequado, os testes e a minimização do tempo de inatividade podem reduzir significativamente o tempo de migração.
