Software und Technologie

Datenbank-Migration: fünf Tipps zu effizienteren Legacy-Systemen

Es gibt viele gute Gründe, von relationalen Legacy- auf New-Technology-Datenbanken zu migrieren. Diese fünf Tipps eines NoSQL-Datenbankspezialisten machen den Umstieg leichter.

DatenbankenSemi-strukturierte Daten, das Internet der Dinge, also OT-Applikationen, mobile Online-Devices und Big-Data-Anwendungen stellen hohe Anforderungen an klassische relationale Datenbank-Systeme, denen sie oft nicht mehr optimal gewachsen sind. Die starren Tabellenstrukturen der Systeme stammen noch aus der Mainframe-und Client-Server-Zeit. Sie lassen sich nur mühsam und mit hohem Kostenaufwand an heutige Erfordernisse anpassen. Cloud-native NoSQL-Datenbanken hängen die zuverlässigen, aber auch langsamen und unflexiblen „Dinosaurier“-Datenbanken locker ab. Sie sind performanter, agiler, skalieren leichter und können mit semi- und unstrukturierten Daten aus verteilten Quellen viel performanter und agiler umgehen. Darunter fallen zum Beispiel E-Mails, Dokumente, Formulare, Produktkataloge, Archive, Fotos und sogar Videos. NoSQL-Datenbanken wie Couchbase unterstützen hybride Cloud-Szenarien, arbeiten nach dem Prinzip „In Memory First“, verfügen über Cross-Data-Center-Replikationsmechanismen und verwalten über Operatoren cloud-basierte Kubernetes-Services auf Amazon, Azure oder Google – Vorteile, mit denen sich alte Legacy-Systeme schwer tun.

Dabei ist es gar nicht nötig, sofort den Riesenschnitt zu wagen und komplette, alte Legacy-DBMS auf ein modernes NoSQL-Daten-Managementsystem zu migrieren. Unternehmen, die mit ihrem alten, teuren Legacy-Datenbanksystem nicht mehr zufrieden sind, sollten vielmehr in kleinen Schritten vorgehen. Datenbank-Pionier Couchbase schlägt folgende vor:

1. Flaschenhälse ausfindig machen

Produktkataloge, auf die viele Kunden mobil zugreifen, Asset-Tracking-Services, Content-Management-Dienste, Customer Management Services oder Streaming-Dienste für Videos stellen hohe Anforderungen an die Datenbank. Gibt es Applikationen im Unternehmen, die nicht performant laufen und deren Skalierbarkeit und Verfügbarkeit zu wünschen übrig lässt, dann könnte eine moderne NoSQL-Datenbank die Lösung sei.

2. Big Data und hohe Arbeitslasten effizient managen

Viele aktuelle Use Cases können von NoSQL-Datenbanken performanter und kostengünstiger bedient werden. Zu diesen Use Cases zählen Terabytes von Daten, die verteilt in mehrere Rechenzentren abgespeichert sind, semi-strukturierte JSON-Dokumente oder Caching-Services, die Hunderte von Millionen gleichzeitiger Zugriffe bewältigen müssen. NoSQL-Lösungen, die plattform-unabhängig in Containern laufen und mit Kubernetes orchestriert werden, überzeugen durch eine überlegene Flexibilität in der Architektur. Teure Zusatzinvestitionen in traditionelle Hardware-Systeme sind nicht nötig.

3. Zugriffsmuster identifizieren

Wer greift wie, wann und mit welchen Anforderungen auf die Datenbank zu? Die Architektur einer NoSQL-Datenbank kann für unterschiedliche Zugriffsmuster optimal angepasst werden. Die Daten stehen in Echtzeit zur Verfügung und können sofort weiterverarbeitet werden.

4. Migration anstoßen

Ein Daten-Migrationsplan muss die Datenmodelle des Ausgangs- und des Zielsystems exakt aufeinander abbilden. Die meisten NoSQL-Datenbanken arbeiten mit JSON-Dokumenten, die flexibler einsetzbar und erweiterbar sind als die starren relationalen Tabellen der Legacy-Systeme. Welcher Dokumententyp zum Einsatz kommt und den besseren Match zwischen relationaler Tabelle und NoSQL-Objekt liefert, hängt von der Struktur der Tabelle ab und den relationalen Verknüpfungen ab.

5. Proof of Concept messen und testen

Erfüllt der Proof of Concept alle vorgegebenen KPIs wie Performanz, Verfügbarkeit und Skalierbarkeit, dann ist neue Datenbank-Architektur reif für die Implementierung im Unternehmen.

„Couchbase wurde speziell für die Anforderungen moderner Web-, Mobil- und IoT-Anwendungen entwickelt“, betont Wolfgang Fresser, Country Manager DACH bei Couchbase. Unternehmen, die den Wechsel vollziehen, seien agiler, skalieren besser, haben eine kürzere Time-to-Market für ihre Anwendungen sowie eine bessere Performanz und Verfügbarkeit.


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