Cloud-Computing
Datenbanken in die Cloud migrieren
Was bei der Migration von SQL-Datenbanken in die Cloud beachtet werden sollte, fasst Kevin Kline von Sentry One in fünf Tipps zusammen.
Die Verfügbarkeit und Verarbeitung von Daten ist für digitalisierte Unternehmen ein vitaler Bestandteil des täglichen Geschäftsbetriebs. Sämtliche Anwendungen, von der Personalverwaltungssoftware bis hin zum Onlineshop, sind mit Datenbanken verbunden und speisen ihre Prozesse aus deren Beständen. Brauchen Datenbankanfragen zu lange, geraten auch die Anwendungen, die auf diese zugreifen, ins Stottern. Nutzer oder auch Kunden bekommen dies durch Timeout-Fehler zu spüren.
Die Migration von Datenbanken aus dem eigenen Rechenzentrum in die Cloud bietet Unternehmen die Chance, den Zugriff performanter zu gestalten, IT-Prozesse effizienter zu strukturieren und langfristig flexibler agieren zu können. Derartige Vorteile lassen sich allerdings nur erzielen, wenn die Cloud möglichst effizient genutzt wird. Um dies sicherzustellen, sollten Unternehmen vor und während der Migration sicherstellen, dass sie die folgenden Punkte beachten:
1. Zentrale Funktionsanforderungen frühzeitig ermitteln
Für den Umzug in die Cloud – wie auch auf jede andere Plattform – gilt für Unternehmen: Sie müssen vorab prüfen, inwieweit zwischen dem alten und dem neuen System Diskrepanzen bestehen, um sie bestmöglich adressieren zu können. Beispielsweise kann es beim Wechsel von einem SQL-Server zu einer SQL-Datenbank in der Cloud vorkommen, dass einige Eigenschaften der vorhandenen Datenbank von dem Anbieter der Cloud nicht unterstützt werden. Die rasche Weiterentwicklung von Cloud-Diensten sorgt zwar dafür, dass die Liste nicht unterstützter Elemente immer kürzer wird. Versäumen Unternehmen es allerdings, dies frühzeitig zu prüfen, kann dies erhebliche Schwierigkeiten im Geschäftsablauf nach sich ziehen. Bei der Auswahl eines geeigneten Cloud-Anbieters sollten die potenziellen Herausforderungen bereits in einem frühen Stadium geklärt werden.
2. Datenbanken bereinigen und effizient organisieren
Die Kostenvorteile in der Cloud sind bestimmt durch eine effiziente Nutzung des Speicherplatzes. Werden zum Beispiel veraltete Datenbankarchive, die in der On-Premises-Umgebung nahezu in Vergessenheit geraten sind, in die Cloud migriert, kann sich das Einsparpotential schnell in Luft auflösen. Was die Verwaltung von Datenbanken anbelangt, markiert die Cloud für Unternehmen einen Neuanfang: Um diesen reibungslos vollziehen zu können, müssen Datenbankadministratoren zunächst den Datenbestand aufräumen, indem sie entscheiden, welche aufbewahrt werden sollen und welche nicht mehr benötigt werden. Dadurch lässt sich nicht nur die Migration schneller vollziehen. Der Speicherplatz – und damit auch die Kosten – bleiben auf ein Minimum beschränkt. Die Dauer der einzelnen Datenbankabfragen kann damit so gering wie möglich gehalten werden, was das System äußerst flüssig arbeiten lässt.
Neben Effizienz sollten Unternehmen beim Bereinigen ihrer Daten auch dem Aspekt der Compliance besondere Aufmerksamkeit widmen. Unter Umständen gelten für manche Datenkategorien in der Cloud andere Vorschriften als bei der lokalen Speicherung. Fallen Datensätze zum Beispiel in den Geltungsbereich der DSGVO, spielt der Serverstandort des Cloudanbieters eine entscheidende Rolle. Im Zuge dessen muss auch geprüft werden, inwieweit das Schutzniveau für sensible Daten ausreichend ist oder ob zusätzliche Maßnahmen erforderlich sind.
3. Datenherkunft und -verarbeitungswege dokumentieren
Mit der Datenbereinigung ist unweigerlich eine umfangreiche Dokumentation verbunden. Die Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass diese nur in wenigen Unternehmen in ausreichendem Umfang betrieben wird. Steht die Migration in die Cloud an, ist eine umfangreiche Dokumentation, in der die Herkunft aller Daten im System dargelegt ist, hingegen von essenzieller Bedeutung. Es gilt zu klären, woher einzelne Daten stammen und welche Stationen sie seit ihrer Erstellung durchlaufen haben. Beispielsweise können Daten ihren Ursprung in einem POS-System haben, das Daten in Flat Files speichert, die dann jede Nacht auf einen SQL-Server mit Zwischenspeicherung verschoben werden. Anschließend werden die Daten bereinigt, transformiert und mit Hilfe eines Python-Programms vom Staging-Server in die Produktionsdatenbank übertragen. Schließlich werden die Daten in der Produktionsdatenbank verschoben und auf einem Data-Warehouse-Server aggregiert, wo die Endbenutzer ihre eigenen Berichte und Analysen ausführen können. Bei diesem beispielhaften System verfügt die Datenherkunft über eine Tiefe von vier Stufen beziehungsweise fünf, wenn man auch alle Endbenutzerberichte und -analysen mitzählt.
Hintergrund einer eingehenden Dokumentation ist die Frage, ob Daten vor der Migration in die Cloud modifiziert werden müssen – denn nicht alle Aspekte von On-Premises-gespeicherten Daten eignen sich für die Cloud. Sofern also Daten existieren, die besser weiterhin lokal aufbewahrt werden müssen, hilft die Dokumentation dabei, zu überblicken, welche Daten verschoben werden müssen und welche nicht.
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