データ移行

ファイルのコピーではなく、計画的な変更としてのデータ移行

組織がデータを一度だけ移動させることはめったにない。.
新しいストレージ、新しいSaaSプラットフォーム、システムのアップグレードはすべて、情報をある場所から別の場所に押しやる。.

データ移行は、単純なコピーではなく、管理されたプロジェクトとしてその変更を扱う。.
目標は、整合性、関係性、使いやすさを保ちながら、システムやフォーマット間でデータを移動させることである。.

ドライバー、制約条件、リスク

ほとんどの移籍は明確な理由があって始まる：

• 老朽化したストレージやサーバーのリプレース

• 複数のシステムを1つのプラットフォームに統合

• オンプレミス・データベースからクラウド・サービスへの移行

• アプリケーション・ベンダーやアーキテクチャの変更

同時に、チームは管理しなければならない：

• ダウンタイム・ウィンドウとカットオーバー・プラン

• スキーマの違いと欠落フィールド

• ソースを検査すると現れるデータ品質の問題

• 保存とマスキングに関するコンプライアンス要件

これらの制約を無視すると、レポートが壊れたり、統合に失敗したり、緊急のロールバックが必要な部分的なカットオーバーが発生したりすることがよくあります。.

データ移行の一般的なカテゴリー

データ移行にはいくつかのパターンがある。.
異なるプロジェクトでは、複数のプロジェクトがブレンドされることが多い。.

各パターンは、構造、ボリューム、互換性を異なる方法で扱うが、核となる原則は似ている。.

マッピング、変換、検証

移行を成功させるには、データモデルを第一級の設計成果物として扱う。.
単にバイトを動かすのではなく、意味を動かすのだ。.

主な活動

• プロファイリング： ソース・データの実際の値、範囲、および NULL パターンを理解する。.

• マッピング 各ソース・フィールドがターゲット構造およびフォーマットにどのようにマッピングされるかを定義する。.

• 変身だ： タイプ、単位、エンコーディング、参照コードを調整する。.

• 検証： 移籍後も、カウント、合計、人間関係が期待通りであることを確認する。.

文書化されたマッピングと反復可能な検証クエリは、単発のスクリプトよりも重要である。.

セーフティネットとしてのバックアップとリカバリー

すべての移住計画には、明確な脱出ルートが必要だ。.
強力な設計であっても、予期せぬデータ・パターンや性能上の制約が現れると失敗することがある。.

激しい動きを始める前に：

• 作成 バックアップ または重要なボリュームとデータベースのスナップショット。.

• 非本番システムでリストアをテストする。.

• 移行期間中に誤って上書きされないようにバックアップを保護します。.

ストレージの移行がうまくいかず、ファイルシステムやパーティションが破損した場合、以下のようなツールを使用できます。 マジック・データ復元 破損したボリュームや外付けドライブからファイルを復元します。.
根本的な原因を解決する間、その余分な層が永久的な損失のリスクを減らすのだ。.