Datenmigration nach Snowflake: Lift ‘n’ Shift vs. Re-Engineering
14.09.2021Im Vergleich zu herkömmlichen Data Warehouses bietet Cloud Computing viele attraktive Vorteile für analytische Lösungen. Wir haben bereits darüber geschrieben, warum viele Unternehmen auf die Cloud umsteigen, also konzentrieren wir uns dieses Mal darauf, was Sie vor dem Datenmigrationsprojekt bedenken sollten, damit Sie vom Ergebnis nicht enttäuscht sind.
Es gibt keine universelle Migrationsstrategie. Um die beste Technologie und den geeignetsten Migrationsansatz auszuwählen, müssen Sie ganz am Anfang beginnen und sich fragen: Warum wollen Sie auf die Cloud umsteigen? Was sind die wichtigsten Ziele, die Sie mit der neuen Plattform erreichen wollen? Was sind die wichtigen funktionalen und nicht-funktionalen Anforderungen? Sie müssen alle erwarteten technischen und geschäftlichen Vorteile klar definieren und nach Priorität ordnen. Außerdem sollten Sie alle Nachteile notieren, die entstehen könnten, wenn Sie nicht auf die Cloud umsteigen.
Auf der Suche nach Ihrer perfekten Lösung, sollten Sie den Star unter den Clouds nicht übersehen: Die Snowflake Data Cloud ermöglicht den Aufbau einer modernen Datenarchitektur und bietet mit ihrer Plattform alles, was man für einen Wechsel in die Cloud braucht. Diese einheitliche Plattform ermöglicht einen sicheren und geregelten Zugriff auf alle Ihre Daten und unterstützt viele Workloads. Ihre einzigartige Cloud-basierte Architektur bietet die Skalierbarkeit, Leistung und Automatisierung, die jedes Unternehmen benötigt, um eine beliebige Anzahl von Benutzern und Workloads sofort und unbegrenzt zu skalieren – weit über das hinaus, was mit herkömmlichen Architekturen möglich ist.
Die zwei Methoden – Lift ‘n’ Shift vs. Re-engineering
Vereinfacht gesagt, gibt es zwei gängige Ansätze, wie Sie Ihr bestehendes Data Warehouse nach Snowflake migrieren können:
- Lift ‘n’ Shift
- Re-Engineering
Wie der Name schon sagt, verlagern Sie bei einem „Lift ‘n’ Shift“-Ansatz Ihr Data Warehouse im Ist-Zustand in die Cloud. Sie nehmen es aus Ihrer bestehenden On-Premise-Landschaft heraus und verlagern es in die Snowflake-Umgebung. Die Logik des Codes bleibt gleich, aber der Code selbst muss noch an die neue Umgebung angepasst werden, und auch das kann eine Herausforderung sein. Glücklicherweise unterstützt Snowflake verschiedene Syntaxen, sodass Sie nur kleinere Korrekturen vornehmen müssen (beachten Sie jedoch, dass Snowflake zwar Funktionen und Prozeduren, aber keine Pakete unterstützt, sodass Code, der in Oracle PL/SQL geschrieben wurde, in Snowflake nicht ausgeführt werden kann und umgeschrieben werden muss). Weitere Informationen hierzu finden Sie in unserer Serie über die Migration von Oracle nach Snowflake: SQL-Code migrieren.
Dennoch ist diese Art von Strategie sinnvoll, wenn Ihre bestehenden On-Premise-Infrastruktur- und Wartungskosten sehr hoch sind und Sie diese sofort senken möchten. Oder wenn Ihnen die Ressourcen ausgehen und Sie nicht in neue, teure Hardware investieren wollen. Unabhängig davon ist die Zeit bis zur Umsetzung ein entscheidender Faktor, der die Entscheidung beeinflusst. Es gibt noch eine weitere Voraussetzung: Das neue System muss alle Merkmale und Funktionen des alten Systems aufweisen.
Der „Lift ‘n’ Shift“-Ansatz kann durchaus den Weg zur IT-Modernisierung eröffnen. Bei der Nutzung von Cloud-Effizienzen könnte es jedoch einige Einschränkungen geben. Re-Engineering bedeutet, dass Sie Ihre bestehenden Prozesse umgestalten oder sogar neu aufbauen müssen – doch das Ergebnis wird besser zur Cloud-Umgebung passen.
Ein Re-Engineering lässt sich nur schwer vermeiden, wenn Ihr Hauptziel darin besteht, die Einschränkungen und Engpässe der bestehenden Lösung zu beseitigen oder Cloud-native Funktionen, Skalierbarkeit und Elastizität vollständig zu nutzen.
Wenn beispielsweise ein bestehendes On-Premise-Datenintegrations-Tool für die Datentransformation verwendet wird, kann das Potenzial des Cloud-Computing nicht optimal genutzt werden. Ganz zu schweigen von der Menge an Netzwerkverkehr, die eine solche Verarbeitung erfordern würde, wenn die neue Lösung jeden Transformationsschritt von On-Premise in die Cloud und zurück übertragen würde.
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Sie sollten auch ein Re-Engineering in Erwägung ziehen, wenn Sie Ihr Datenökosystem skalieren und neue Arten von Datenquellen implementieren möchten, die mit der bestehenden Anwendung nicht abgedeckt werden können, wie z. B. Echtzeit- und Streaming-Daten, oder wenn Sie ein neues Tool für den Dateneingang hinzufügen, zu einer neuen Datenvisualisierungsanwendung wechseln oder neue Geschäftsmöglichkeiten zur Monetarisierung von Daten nutzen möchten.
Wenn man beide Ansätze vergleicht, mag die „Lift ‘n’ Shift“-Option auf den ersten Blick günstiger erscheinen. Aber langfristig gesehen ist sie möglicherweise nicht die kostengünstigste Lösung. Re-Engineering kann die Gesamtbetriebskosten dank der besseren Nutzung der Cloud-Umgebung senken und zu besseren Geschäftsergebnissen führen, da die umgestaltete Lösung aufgrund ihres Zugangs zu innovativen Funktionen der neuen Plattform leicht an neue Anforderungen angepasst werden kann.
Aus diesen Gründen beginnen viele Unternehmen mit Lift ‘n’ Shift und planen dann die Data-Warehouse-Modernisierung als zweite Phase des Projekts – oder sie unterteilen das Migrationsprojekt und kombinieren beide Ansätze. Es gibt auch einen angepassten Ansatz mit einem einfachen „Verbesserungs“-Schritt zwischen Lift und Shift.
Um die beste Entscheidung über den richtigen Ansatz zu treffen, müssen Sie eine gründliche Bewertung des aktuellen Zustands Ihres Data Warehouse vornehmen, um zu verstehen, was Sie migrieren wollen. Sie sollten alle bestehenden Prozesse auflisten und bewerten. Wenn Sie den Prozess für effizient halten und er mit minimalem Aufwand migriert werden kann, kann er im Ist-Zustand verschoben werden. Wenn Sie ihn für fehlerhaft halten, ist er ein Kandidat für eine Überprüfung und könnte von einem Redesign profitieren. Wenn Sie ihn für veraltet halten, wäre ein komplettes Re-Engineering früher oder später sinnvoll. Damit Sie die Vorteile der Cloud so schnell wie möglich nutzen können, müssen Sie genau wissen, was Sie derzeit haben und was Sie erreichen möchten. In unserem nächsten Artikel „Datenmigration: Ein gut ausgearbeiteter Migrationsplan“ werden wir mehr darüber erzählen, wie die aktuelle Situation zu bewerten ist.
