克服遗留数据迁移挑战

遗留系统 — — 主体、立体数据库或几十年的企业资源规划系统平台 — — 通常持有重要的商业数据,但缺乏现代云环境的灵活性、可扩展性和成本效益。 在不干扰日常运作的情况下移动这些数据是一项高考工作。 Azure数据厂(ADF)提供了管理完善、无服务器的数据整合服务,可直接应对这些挑战,使各组织能够以最小的故障时间和最大安全性来协调数据从遗留来源到Azure的移动并实现自动化。

了解阿兹雷数据厂

Azure Data Factory是微软基于云的提取,变形,负载(ETL)和提取,负载,变形(ELT)服务,它提供了一个视觉接口和代码首选选项来构建数据管道,从广泛的地上和云源中吸收数据. ADF的核心是使用集成运行时间(IR)连接到跨网络的数据源,在遗留系统和Azure之间提供了安全的桥梁. 关键组件包括:

  • 皮佩林斯:[ 进行数据移动和转换的活动的逻辑分组.
  • 链接服务: 连接字符串指向源和目的系统.
  • Datasets: 命名了活动中使用的数据结构的视图.
  • 调试器:] 执行管道的基于时间或事件的机制.

亚足联的无服务器性质意味着没有管理微软手柄的基础设施 — — 缩放、补丁和高可用性。 这使其对信息技术资源有限的组织特别有吸引力。

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遗产迁移的关键能力

宽连通性

APF支持超过100个内置连接器,包括用于的SQL服务器,甲骨文,SAP,IBM Db2,MySQL,PostgreSQL[],平面文件,以及主机数据源的连接器. 使用自托管的集成运行时间,您可以安全地访问防火墙后面的预设系统,这就不需要自定义代码或第三方的连接工具.

数据在缩放时转换

映射数据流可以进行具有连接、聚合、枢轴和数据质量检查等特性的视觉、无编码转换。对于复杂的逻辑,您可以使用 数据流脚本[ 或 计算实例(Azure Databricks, MDONSight) 。转换可以在内存中进行,也可以坚持到中转区域,确保数据在装入Azure SQL数据库、Azure Synapse Analytics,或Azure Data Lake存储等现代汇之前得到净化和准备。

管弦乐和排程

精细的排程可以使增量倾卸,夜充负,或事件驱动的触发器成为可能. Trigger依赖性[模型允许您根据成功,失败或完成来链路管道,创建强大的工作流程. 监控仪表板和[Azure Monitor[集成提供对延迟,错误和吞吐量的实时警报.

安全和遵守

亚足联支持休息和中转加密,管理身份[用于安全认证,并与Azure私人链接整合,以阻止公网的流量. 达标认证(ISO,SOC,HIPAA,GDPR)使其适合受监管行业.

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分阶段处理遗产迁移问题

第一阶段:发现和评估

开始盘点遗留系统——数据库计划、数据量、访问模式和依赖性。使用[] Azure Migrate[或自定义剖面脚本来评估兼容性。确定数据质量问题、孤单记录以及嵌入存储程序或触发器中的商业规则。文档目标图谱在数据线条文档。

第二阶段:管道设计和开发

为每个源和目的地创建链接服务。 首先要用一个概念验证管道来提取一小段数据, 应用简单的转换, 并验证连接性。 使用 [[FLT: 0]] 参数化处理多个表格或分区。 对于大型数据集, 执行 [[FLT: 2] 水标记[] , 以便增量负载—— 使用修改的日期列或系统更改跟踪字段 。

阶段3:测试和验证

运行干流管道以对抗只复制和转换活动。 比较行数、 散列检查和源和目标之间的样本记录。 使用 ADF 的 [[ FLT: 0]] Data Preview [[ FLT: 1] 和 [ [ FLT: 2] 调试模式 [ [ FLT: 3] 来孤立问题。 建立 [ [ [ FLT: 4]] 递归测试框架[ [FLT: 5]] , 将验证自动化于多个环境( dev, test, prod) 。

阶段4:执行和结交

在计划下关时间窗口中安排最后的迁移。 对于零下关时间策略, 请使用 [[FLT: 0]] 双写模式 [[[FLT: 1] ] : 继续写入遗留系统, 而 ADF 同步对 Azure 的增量更改。 在最后同步后, 验证数据完整性并切换应用程序连接字符串。 监视 ADF 管道运行, 以进行任何故障和所需的再处理 。

阶段5:优化和监测

迁移后,审查管道性能. 调整数据流分流,数据集成单位]计数,并设置中转位置. 设置Azure 监测器管道故障和延迟的警报. 考虑Azure 政策,以强制执行命名公约和安全标准.

复杂移徙的高级考虑因素

处理大容量和 性能图宁

对于数据的千字节,使用 分布的复制活动 和多个平行复制. 分区策略(按日期,散列,或区域) 改善吞吐量. 使用[ 通过Blob存储[ 允许 PolyBase或COPY OM语句进行散装载到Azure Synapse. Monitor 集成运行时资源消耗[ ,必要时扩大规模.

数据转换复杂度

遗留系统往往有非正常化的表格,等级数据,或自定义文件格式. 使用 Azure Databricks[ 用于Python/Scala基变换,或嵌入[ Azure函数[用于轻商逻辑. 对于计划进化,考虑用 Delta Lake读取支持schema-on-read的湖屋架构.

移徙期间的安全和治理

使用 的 Azure Key Vault 来获取证书,从而尽可能减少敏感数据的曝光。如果目标环境需要混淆PII,则在Azure SQL中执行 。使用 Azure 政策,强制执行 HTTPS 和版本。维护所有管道运行的 审计日志。

现实世界的成功设想

  • 零售公司:将一个20年的AS/400库存系统迁移到Azure SQL数据库. ADF处理夜三角洲负载,绘图数据流清理历史定价数据. 总迁移完成6周,准确度达到99.9%.
  • 保健提供者:[] 将遗留的EHR数据从一个premies Oracle数据库移动到Azure Synapse. 使用自办的ARDF每天泵出数百万个病人记录,应用HIPAA兼容的加密和审计.
  • 制造公司: SAP ECC,遗留主机(z/OS)和SQL服务器的统一数据,进入一个Azure Data Lake. ADF在不停止生产系统的情况下,安排了多相迁移.

将澳大利亚国防军与移徙替代措施相比较

虽然Azure数据厂在可扩展、无编码的管弦乐方面表现突出,但其他工具可能适合特定需要:

  • SSIS(SQL服务器集成服务):[ 对于已经投资微软BI堆栈的组织来说,最好,但需要更多的基础设施管理.
  • Azure Data Studio + dbt:[] 更以开发者为中心,当变换逻辑复杂,需要版本控制时有用.
  • 第三方工具(Fivetran, Stitch):为SaaS源提供更简单的设置,但可能缺乏高级的转型和本土的Azure融合.

民主同盟军在方便使用、本土阿祖尔生态系统一体化和企业级控制之间达成强有力的平衡。

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平稳迁移的最佳做法

  • 开始小:]用单表验证管道,然后缩放到数百.
  • 使用参数和元数据:[] 构建由配置表驱动的可重复使用的管道.
  • 带有警报的监控器:[ 设置 Azure Monitor[ 管道健康和成本的仪表板.
  • 滚回计划:[] 将遗留系统保留在验证完成之前。
  • 文件所有: 保持数据线条,管道图,以及错误处理程序.

结论

阿祖尔数据厂是一个强大的云内平台,它将遗留系统的数据迁移这一艰巨任务转化为结构化高效的过程。 它的庞大连接器库、可扩展的转换能力以及严密的安全整合,都赋予各组织信心地实现数据基础设施现代化的能力。 通过分阶段的方法和运用ADF的先进特性,企业可以实现最小的停工时间、更低的成本以及明确的云分析路径。 随着遗留系统在现代需求下不断崩溃,ADF为未来数据产业提供了桥梁。