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Datenbank

Die Digitalisierung führt in Unternehmen zu einem beispiellos hohen Datenaufkommen. SQL Server Datenbanken aus Microsoft Azure oder Amazon Web Services (AWS) zu betreiben, sehen viele Unternehmen daher als geeigneten Weg an, um angesichts wachsender Datenflut und komplexeren Analyseanforderungen Performanz und Leistung der IT sicherstellen zu können.

Die anfängliche Hoffnung, durch den Wechsel in die Cloud kosteneffizienter arbeiten zu können, erfüllt sich für manche allerdings nicht. Eine bedeutende Ursache dafür könnte darin bestehen, dass Datenbestände vorab nicht für die neue Cloudumgebung optimiert wurden. Die Migration sollte deshalb erst nach eingehender Vorbereitung vollzogen werden.

Bei der Migration in die Cloud verhält es sich ähnlich wie bei einem Wohnungsumzug: Während man Regale ausräumt und seine Besitztümer in Augenschein nimmt, tauchen Gegenstände auf, von denen man sich gar nicht mehr bewusst war, dass man sie besitzt. Die Frage, die sich dabei unweigerlich aufdrängt, ist: Hat der gesamte Hausstand in der neuen Wohnung noch Relevanz? Oder ist der Zeitpunkt gekommen, einige Bestandteile auszusortieren?

Dieses Phänomen lässt sich ebenso auf die Migration von SQL Server Datenbanken in die Cloud übertragen. Da in der neuen Umgebung andere Gesetzmäßigkeiten gelten als on-Premises, sollten einem reibungslosen Umzug entsprechende Aufräumarbeiten im Datenbestand vorausgehen. Dazu müssen Datenbank-Administratoren (DBAs) vor allem einen Überblick darüber gewinnen, auf welche Weise alle Datenbanken mit den verbundenen Anwendungen interagieren. So können sie unnötiges Durcheinander in ihren Datensätzen bereinigen und falls nötig, Codes überarbeiten. Der Migration sollte daher ein zweistufiger Prozess vorangehen, der sich aus einer Evaluations- sowie Prüfungsphase zusammensetzt.

Evaluationsphase: Datenauswahl für die Migration

Zu den häufigsten Ursachen für das Scheitern von Cloud-Migrationen gehören zu hohe Kosten. Dies lässt sich in vielen Fällen darauf zurückführen, dass das neue Tarifmodell der Cloud nicht ausreichend berücksichtigt wurde. Ungenutzte Daten, deren Menge im on-premises-Betrieb weitgehend unerheblich ist, können in der Cloud, wo der Tarif durch CPU, Storage und IOPs bestimmt wird, das Budget spürbar belasten. Eine umfangreiche Bewertung vorab hingegen trägt dazu bei, dass die neue Umgebung möglichst effizient genutzt wird. Dafür empfiehlt es sich, sämtliche Bestandsdatensätze zu ermitteln und nacheinander drei Kategorien – Bereinigung, Archivierung, Migration – zuzuordnen.

1. Bereinigung

Große Mengen an Junk-Daten oder Datensätze, die schlichtweg nicht mehr von Nutzen sind, eignen sich für die Bereinigung vor einer Cloud-Migration. In diese Kategorie fallen beispielsweise Daten, die in der Vergangenheit angefallen, jedoch von minderer Qualität sind und lediglich aus rechtlichen Gründen gespeichert werden mussten. Sofern der gesetzlich vorgeschriebene Zeitraum verstrichen ist, können diese nun gelöscht werden. Handelt es sich um personenbezogene Daten, sollte der Datenbestand auch unter Berücksichtigung der DSGVO betrachtet werden. Diese schreibt vor, dass Daten lediglich so lange gespeichert werden dürfen, wie es für die Verarbeitung nötig ist.

2. Archivierung

Im Zuge ihrer Ermittlungen können DBAs auch auf den umgekehrten Fall stoßen: Es gibt einige Datensätze, die zwar veraltet sind, für gegenwärtige und künftige Trendanalysen jedoch eine geeignete Qualität aufweisen. Hier empfiehlt es sich, die Daten weiterhin lediglich schreibgeschützt zu nutzen. Ist beispielsweise die Migration in Microsoft Azure geplant, können diese einfach über eine SQL Stretch Datenbank in eine vergleichsweise kostengünstigere Speicherebene verschoben werden. Die Daten stehen dort weiterhin schreibgeschützt zur Verfügung und können nach Bedarf für Business Intelligence-Operationen, zur Anwendung von KI- oder Machine Learning-Funktionen sowie für das Erstellen prädiktiver Analysen abgerufen werden.

3. Migration

Nachdem die zu bereinigenden und archivierenden Daten identifiziert sind, hat sich die Menge der Daten, die sich für die Migration eignen, automatisch gebildet. Diese stammen zwar aus lokalen Produktionssystemen, doch dies bedeutet nicht, dass sie sich direkt in ein cloudbasiertes Produktionssystem übertragen lassen. Um möglichen Beschwerden seitens der Nutzer, ihre Reports würden seit der Migration keinen Sinn mehr ergeben, vorzubeugen, müssen diese Daten im nächsten Schritt einer eingehenden Qualitätsprüfung unterzogen werden.

Kevin Kline, Principal Program Manager
Kevin Kline
Principal Program Manager, SentryOne

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