Миграция хранилища данных на новую платформу без потери данных требует тщательно спланированной стратегии, включающей технические, организационные и операционные меры. Правильно построенная миграция гарантирует целостность, непрерывность бизнес-процессов и соответствие требованиям безопасности. Стратегия должна учитывать тип источника и целевого хранилища, объём данных, доступные ресурсы и допустимый даунтайм. Ниже представлена пошаговая стратегия миграции, охватывающая ключевые этапы:

1. Анализ текущей архитектуры и планирование

• Оценить текущую инфраструктуру: тип хранилища (SQL, DWH, NoSQL, Hadoop, Cloud), объём данных, структуру таблиц, зависимости между системами.

• Определить точку назначения: новая платформа (например, миграция с on-premise DWH на Snowflake, BigQuery, Redshift, Azure Synapse).

• Выяснить различия в моделях хранения (например, разница в типах данных, индексации, возможностях partitioning/clustering).

• Выделить критически важные бизнес-процессы, которые зависят от хранилища.

• Составить data inventory: перечень таблиц, объемов, SLA, частоты обновлений.

2. Выбор подхода к миграции

Lift and Shift (Bulk Load)

• Используется при возможности полной остановки источника и однократной загрузки.

• Данные экспортируются из старой платформы, затем загружаются в новую (через файлы CSV, Parquet, Avro или прямым копированием).

• Не подходит для активных систем с высокими требованиями к доступности.

Incremental Load + Dual Write (Parallel Migration)

• Используется, когда важно сохранить непрерывную работу.

• Первично копируются исторические данные (bulk), далее настраивается инкрементальная синхронизация (CDC).

• Период параллельной работы двух платформ до переключения на новую.

Change Data Capture (CDC) + Replication

• Использование CDC-инструментов (Debezium, Oracle GoldenGate, StreamSets, Fivetran) для непрерывного копирования новых изменений.

• Позволяет минимизировать даунтайм и гарантировать консистентность.

3. Преобразование схемы и данных

• Маппинг типов данных: типы, длины, ограничения, nullability, индексы, partitioning.

• Проверка различий в SQL-синтаксисе между источником и целевой системой.

• Конвертация моделей, скриптов, view, процедур, если применимо.

• Использование промежуточного слоя трансформаций (ETL/ELT).

• Для OLAP-систем — возможна денормализация модели.

4. Проверка совместимости и тестовая миграция

• Провести миграцию ограниченного объёма (пилотные таблицы).

• Запуск тестов целостности (сравнение row count, checksums, min/max значений, распределений).

• Проверка производительности выборок в новом хранилище.

• Тестирование BI-отчётов и интеграций (например, Tableau, Power BI, Looker, API).

5. Инструменты миграции и автоматизация

• Dataflow/BigQuery Transfer Service (GCP), AWS Glue/Data Migration Service, Azure Data Factory.

• Apache NiFi, Airflow для оркестрации.

• Custom Python/Scala-скрипты с использованием Pandas, PySpark, SQLAlchemy.

• Хранение промежуточных результатов в S3/GCS/Blob Storage.

• Использование version control для DDL, SQL и DAG’ов (например, через GitOps-подход).

6. Двойное ведение (dual run)

• Некоторое время старая и новая системы работают параллельно.

• Вся новая запись (write) отправляется сразу в две системы.

• Постоянное сравнение выборок (sample query comparison, checksum, business KPI).

• Важно минимизировать задержку между синхронизацией.

7. Data Quality и валидация

• Метрики валидации: число строк, сумма полей, агрегации, контроль null/duplicated.

• Сравнение результатов SQL-запросов в старой и новой системах (вручную или автоматизировано).

• Проверка бизнес-отчетов, графиков, дашбордов.

• Использование инструментов: Great Expectations, dbt tests, Deequ, Datafold, Monte Carlo.

8. Обеспечение целостности при переключении

• Определение момента переключения (cut-over).

• Переключение нагрузки на новое хранилище поэтапно:

  • сначала чтения (аналитика/BI),

  • затем записи (интеграции, пайплайны).

• Резервные копии на случай rollback’а.

• Мониторинг после переключения: логирование, слежение за метриками, алерты.

9. Обеспечение отказоустойчивости и безопасности

• Шифрование при передаче и хранении.

• Настройка ролей, прав доступа и аудит-логов на новой платформе.

• Контроль версий данных (например, через snapshot-партиции).

• Учет GDPR/PII/финансовых ограничений на копирование чувствительной информации.

10. Постмиграционные действия

• Деактивация старой системы только после стабилизации новой.

• Обновление документации, архитектурных схем, SLA.

• Настройка алертинга, health-check и мониторинга.

• Обучение пользователей новой платформе.

• Создание механизмов восстановления на случай потерь.

Выбор точной стратегии зависит от характера бизнес-операций, архитектуры источника и целевой платформы, уровня допуска к даунтайму и объёма данных. В критичных случаях целесообразна поэтапная миграция с параллельной валидацией.