La migración de bases de datos es propensa a la resistencia, especialmente si es un producto consolidado que ya está en producción. Estas conversaciones probablemente ocurren cuando una nueva característica introducida en tu aplicación impacta el esquema de datos.
Al migrar bases de datos, se requiere portar la versión actual a una nueva versión de la base de datos. En pocas palabras, necesitas comenzar a pensar en la versionado, importación de datos, scripts, actualizaciones y la automatización dedicada requerida. La complejidad solo aumenta cuando se consideran las implicaciones financieras y de tiempo asociadas con la migración de bases de datos.
Con la estrategia y herramientas adecuadas, el proceso de migración puede volverse mucho más manejable. Muchas organizaciones recurren a herramientas de migración a la nube para asegurar una adecuada copia de seguridad y documentación.
¿Qué es la migración de bases de datos?
La migración de bases de datos es el proceso completo que implica elegir, preparar, extraer, transformar y transferir permanentemente datos de un sistema de almacenamiento a otro. El método también asegura que los datos migrados estén completos y desmantela el almacenamiento de datos heredado.
Una migración de base de datos ocurre al reemplazar un servidor o equipo de almacenamiento, migrar aplicaciones, reubicar un centro de datos o durante la recuperación ante desastres. Sin embargo, no está exenta de desafíos. A menudo, los equipos que gestionan la migración de datos no están completamente al tanto del propietario comercial de los datos o de la aplicación a la que están conectados, lo que lleva a complicaciones.
Sin una estrategia adecuada para ejecutar y completar efectivamente el proceso de migración, tu objetivo de migración es más un deseo que una realidad.
75%
de los proyectos de migración a la nube exceden el presupuesto, y el 38% se retrasan en los plazos.
Fuente: McKinsey
Los proyectos de migración de datos son complejos y requieren una coordinación cuidadosa al migrar aplicaciones críticas para la misión. Varios sistemas, tecnologías y equipos deben funcionar exactamente como se planeó para que la migración sea exitosa.
Términos involucrados en el proceso de migración de datos
Antes de entender la estrategia de migración de datos, debemos estar en la misma página respecto a los términos oficiales. Aquí hay algunos comunes y no tan comunes:
- Una base de datos almacena datos de manera sistemática y electrónica, incluyendo palabras, números, imágenes, videos o archivos. Un sistema de gestión de bases de datos (DBMS) te permite almacenar, recuperar y modificar los datos.
- Un esquema es una estructura básica que define cómo una base de datos almacenará los datos.
- Una base de datos fuente contiene los datos que migrarás a una o más bases de datos de destino.
- Una base de datos de destino recibe los datos migrados de una o más bases de datos fuente.
- Una migración homogénea describe una migración de una base de datos fuente a una base de datos de destino cuando ambas están en el mismo DBMS.
- Migración heterogénea implica migrar datos de una base de datos fuente a una base de datos de destino en diferentes proveedores de DBMS.
- Replicación de datos es la transferencia continua de datos de una base de datos fuente a una base de datos de destino sin el objetivo de apagar la fuente. Este proceso también se llama transmisión de datos.
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Estrategias de migración de bases de datos
Existen tres estrategias comunes de migración de bases de datos.
1. Estrategia de migración Big Bang
Esta estrategia mueve simultáneamente todos los datos del sistema fuente a la base de datos de destino dentro de un plazo establecido. La implementación es más sencilla porque es una transferencia de datos directa, pero se hace un intercambio con un tiempo de inactividad extendido.
No es adecuada para organizaciones que necesitan que sus sistemas operen continuamente. Las pequeñas organizaciones a menudo prefieren este enfoque al transferir datos de sistemas heredados a la nueva base de datos con precisión.
2. Estrategia de migración Trickle
La estrategia de migración Trickle transfiere datos en pequeñas porciones. Se alinea con la metodología ágil, lo que facilita confirmar el éxito de fases individuales. Aunque más lenta, permite la detección temprana de problemas, evitando fallos inesperados en la migración de datos.
La migración es más manejable pero requiere varios recursos para ejecutar dos sistemas simultáneamente.
3. Estrategia de migración sin tiempo de inactividad
La replicación de datos replica datos de la fuente y los transfiere a la base de datos de destino, permitiendo acceso y operaciones ininterrumpidas en la base de datos fuente. El método minimiza las interrupciones, haciéndolo ideal para empresas que necesitan operaciones continuas en sus procesos de negocio.
Proceso de migración de datos
Combinar estrategias de migración de datos puede ayudarte a evitar el tiempo de inactividad mientras mantienes una precisión de datos confiable. Sin embargo, necesitas hacer algunas cosas bien para asegurar que tu migración de base de datos sea efectiva.
Comienza por entender la necesidad de la migración, incluyendo tanto las ventajas como los posibles inconvenientes. Verifica si todas las aplicaciones y funcionalidades son compatibles y asegúrate de que se cumplan los requisitos de configuración. Configura una copia de seguridad antes de comenzar la migración, asegurándote de tener un plan de reversión en caso de que la migración falle.
Además, es aconsejable considerar estas cosas antes de avanzar con la migración.
Pregúntate:
- Impacto comercial: ¿Cuánta pérdida de datos es aceptable? ¿Cuál es la necesidad de seguridad de datos necesaria durante el proceso de migración?
- Costo: ¿Es el presupuesto un factor decisivo?
- Uso de datos: ¿Cómo utilizarán los usuarios comerciales los datos? ¿Cuáles son los requisitos de cumplimiento para almacenar los datos?
- Modelo de datos: ¿La migración requerirá cambios en el modelo de datos?
- Calidad de los datos: ¿Qué flujo de trabajo se debe seguir para cumplir mejor con la gobernanza que asegura la calidad de los datos?
- Volumen de datos: ¿Cuántos datos necesitan ser migrados?
- Entornos fuente y destino: ¿El mismo sistema operativo funcionará en ambos entornos?
Paso 1: Planificar
Evalúa el tamaño y la complejidad de la base de datos para estimar el tiempo y los recursos necesarios para la migración. Elige horas de menor actividad para programar la migración y minimizar el impacto del tiempo de inactividad, siempre que la estrategia de migración implementada cause alguno. Prueba el proceso de migración en el entorno de pruebas para refinar y solucionar cualquier problema potencial. Prueba el proceso bajo carga, asegurando que el proceso de migración pueda manejar eficientemente la transferencia de datos.
Paso 2: Migrar
Dependiendo de la estrategia elegida, puedes realizar la migración simultáneamente o de manera incremental. El enfoque incremental divide los datos en partes más pequeñas y los transfiere para reducir el riesgo y aumentar la eficiencia de la migración.
Es aconsejable usar la replicación de bases de datos para mantener las bases de datos antiguas hasta que se realice el cambio final a la nueva. Cuando la migración está en proceso, monitorea de cerca para detectar problemas de rendimiento. Mantén una copia de seguridad por si algo sale mal.
Paso 3: Validar
Después de asegurar que todos los datos se transfirieron correctamente, realiza el cambio final. Realiza verificaciones para asegurar la integridad de los datos y el rendimiento del nuevo sistema y configura un entorno de prueba que se asemeje al entorno de producción.
Comienza a probar exhaustivamente para validar los datos y sus tipos, índices y relaciones. Debes usar una herramienta aquí para verificar que los datos en la base de datos de destino coincidan con la fuente.
A continuación, puedes realizar una prueba de rendimiento para asegurar que el nuevo servidor complemente los niveles de rendimiento que tenías en mente cuando comenzaste.
Un ejemplo de migración de bases de datos entre dos sistemas de bases de datos relacionales
Supongamos que estás trabajando en dos bases de datos MySQL.
- Evalúa las bases de datos. Comienza evaluando su tamaño, incluyendo el número de tablas, registros, disparadores y procedimientos. Luego, revisa el tipo de datos y verifica problemas de compatibilidad con servidores de lenguaje de consulta estructurado (SQL).
- Convierte el esquema. Usa herramientas como el asistente de migración de servidores SQL (SSMA) para convertir el esquema de la base de datos MySQL a SQL Server. Revisa minuciosamente cualquier elemento que no se traduzca directamente.
- Mapea los datos. Asegúrate de que todos los datos en MySQL correspondan al servidor SQL para mantener la integridad de los datos.
- Replica los datos. Sincroniza los datos entre MySQL y el servidor SQL en tiempo real.
- Realiza actualizaciones de datos incrementales. Después de la carga inicial de datos, las actualizaciones incrementales mantienen la base de datos MySQL operativa y minimizan el tiempo de inactividad.
- Planifica el cambio final. Programa el cambio completo de la base de datos antigua durante un período de baja actividad. Cambia la conexión de la aplicación al nuevo servidor de base de datos SQL.
- Ofrece capacitación. Deja que tu equipo entienda las características de los servidores SQL que pueden usar diariamente. Esto les ayudará a abordar cualquier problema que pueda surgir como resultado de la migración. Crea un equipo de expertos en servidores SQL que estén familiarizados con la sintaxis SQL y puedan encontrar lo que está afectando la funcionalidad de la aplicación.
Es mejor mantener una comunicación clara con las partes interesadas durante el proceso de migración. Esto ayuda a resolver problemas de manera colaborativa y dentro de los plazos.
Cómo elegir una herramienta de migración de datos
Al seleccionar una herramienta de migración de datos, tienes tres opciones principales:
Migración de datos autoescrita es un método de bricolaje en el que usas una herramienta interna para proyectos pequeños. Es útil cuando otras herramientas no admiten la fuente o el destino de los datos. Aunque relativamente menos costosa (cuando los requisitos son simples), requiere expertos en codificación y puede desviar a los ingenieros de tareas más estratégicas.
Por otro lado, si los datos están contenidos dentro de un solo sitio, las herramientas locales funcionarán. Sin embargo, los requisitos de cumplimiento específicos pueden prohibir el uso de soluciones basadas en la nube. Las soluciones locales son una opción preferida cuando los requisitos de datos son estáticos y no hay planes de escalar. Si bien dan más control sobre las capas físicas y de aplicación, también agregan mucha responsabilidad a los equipos de TI para gestionar la seguridad, las actualizaciones y todo lo necesario para mantener la herramienta en funcionamiento.
La tercera opción, el software de migración de datos basado en la nube, es una opción comparativamente mejor para las organizaciones que planean escalar. Simplifica la migración de datos al trabajar con múltiples fuentes y destinos de datos. A medida que cambian las necesidades comerciales, la herramienta se adapta, agregando más agilidad al proceso.
Las herramientas de migración de datos basadas en la nube generalmente ofrecen precios de pago por uso que eliminan la subutilización de recursos. Aunque algunas organizaciones tienen preocupaciones de seguridad, las soluciones en la nube son herramientas confiables para las empresas que prefieren escalar.
Haciendo la migración a la nube más sencilla
Al considerar la migración a la nube, comienza a actualizar datos y reubicar archivos con las capacidades de la nube. Haz que la copia de seguridad de datos y la documentación sean más accesibles. Las herramientas de migración a la nube te permiten transferir grandes volúmenes de datos (de diferentes tipos) a aplicaciones de almacenamiento en la nube.
La migración a la nube te permite gestionar, consolidar e integrar varios tipos de datos a escala.
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Editado por Monishka Agrawal
Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
