Migration de Données
La migration de données est un processus crucial qui consiste à déplacer des données d’un système de stockage à un autre. Bien que le concept puisse paraître simple, le processus réel peut être complexe et exigeant. Lors du transfert de données vers une nouvelle base de données ou une plateforme cloud, il est essentiel de prioriser la sécurité et la protection de vos informations.
Ceci est particulièrement important en cas de transfert à partir d’une solution de stockage non prise en charge. Dans cet article, nous discuterons de la migration de données, y compris les types, le processus, les défis et les meilleures pratiques pour une migration réussie.
Types de Migration de Données
Plusieurs types de migration de données existent, chacun avec ses propres caractéristiques et exigences uniques.
Migration de Stockage
La migration de stockage consiste à déplacer des données d’un emplacement de stockage à un autre. Ce processus inclut la validation, la duplication et le nettoyage des données. La durée de la migration dépend du volume de données à transférer. Les organisations entreprennent souvent une migration de stockage afin d’obtenir des avantages techniques, tels qu’une évolutivité accrue et l’accès à des fonctionnalités innovantes, plutôt que pour simplement augmenter la capacité de stockage.
Migration de Base de Données
La migration de base de données consiste à déplacer des données d’une base de données à une autre ou à mettre à niveau une base de données existante. Lors de la migration entre différents moteurs de base de données, une planification minutieuse est essentielle, car il peut y avoir des différences significatives dans les structures de données. Par exemple, la base de données source peut être relationnelle, tandis que la cible est non relationnelle, ou vice versa.
Migration d’Application
La migration d’application consiste à déplacer des programmes logiciels d’un environnement d’exploitation à un autre. Une organisation transfère souvent des applications commerciales importantes de son propre centre de données vers des serveurs cloud publics. Les différences dans les modèles de données, les spécifications, et les configurations entre les environnements informatiques peuvent poser des défis au cours du processus de migration. Les produits middleware peuvent aider à combler le fossé entre différentes technologies, assurant une migration plus fluide.
Migration de Centre de Données
Un centre de données sert de centre de contrôle pour une entreprise, abritant des données, des applications et des logiciels critiques. La migration de centre de données consiste à transférer des données d’un centre de données à un autre. Cela peut être vers un nouveau centre de données ou une plateforme cloud.
Ce type de migration devient nécessaire lorsque les besoins de l’entreprise dépassent ceux de son centre de données actuel. Étant donné l’ampleur de ce processus, une planification et une évaluation minutieuses sont essentielles pour assurer la sécurité des données.
Migration de Processus Métier
La migration de processus métier implique le déplacement d’applications commerciales, de métriques et de données de processus vers de nouveaux environnements. Cela inclut généralement la migration de produits, de services, de données clients et d’informations opérationnelles. Les migrations de processus métier surviennent souvent lors de fusions, d’acquisitions, ou de changements de modèles économiques pour pénétrer de nouveaux marchés.
Migration de Données en Cloud
La migration en cloud consiste à transférer des données du stockage local vers le cloud, y compris toutes les opérations et processus. Elle peut également impliquer le déplacement de données d’un fournisseur de cloud à un autre. Les entreprises utilisent des services cloud tels qu’AWS, Google Cloud ou Microsoft Azure pour stocker et gérer des données. Cela les aide à évoluer facilement, à améliorer les performances, à économiser sur les coûts de maintenance, et potentiellement à économiser sur le stockage des données.
Le Processus de Migration de Données
Le processus de migration de données comprend plusieurs phases clés, notamment la planification, la conception de la migration, l’exécution, et les tests.
Phase de Planification
La phase de planification est cruciale pour une migration réussie. Elle implique l’évaluation des actifs de données existants et la création d’un plan de migration approprié. Les étapes clés de cette phase incluent :
- Affiner le périmètre : Cette étape élimine les données supplémentaires et détermine la quantité minimale nécessaire pour que le nouveau système fonctionne bien. Pour réussir la migration des données, vous devez analyser les systèmes source et cible. Vous devriez également consulter les utilisateurs concernés par la migration.
- Évaluer les systèmes source et cible : Il est important d’évaluer soigneusement les exigences opérationnelles du système source. Ensuite, analysez comment adapter ces besoins au nouvel environnement.
- Définir des normes de données : Établir des normes de données aide les équipes à détecter des problèmes pendant la migration et à prévenir des problèmes après la migration.
- Estimer le budget et le calendrier : Après avoir réduit le périmètre et évalué les systèmes, vous pouvez choisir comment migrer. Vous pouvez le faire progressivement ou d’un coup. Déterminez les ressources nécessaires et établissez des délais réalisables. Selon Oracle, un projet de migration de données à l’échelle de l’entreprise dure généralement entre 6 et 24 mois.
Phase de Conception de la Migration
La phase de conception de la migration définit des aspects essentiels tels que les règles de migration et de test, les critères d’acceptation, les rôles et responsabilités, et les technologies de migration de données.
Extraction, Transformation et Chargement (ETL)
L’ETL est une partie intégrante du processus de migration de données. Plusieurs technologies peuvent effectuer ce processus. Les projets avec des flux de données complexes et de grands volumes de données nécessitent généralement un développeur ETL ou un ingénieur logiciel. Ces professionnels peuvent soit personnaliser des outils ETL tiers soit créer des scripts pour la transition des données.
Cartographie des Données
La cartographie des données est une partie importante de l’ETL. La cartographie des données est un aspect clé de l’ETL. Elle implique une équipe de professionnels, y compris un développeur ETL, un analyste système, et un analyste métier.
L’analyste système connaît les systèmes source et cible. L’analyste métier comprend la valeur des données transférées.
Le temps nécessaire pour planifier la migration dépend de l’écriture de scripts pour l’ETL ou de l’obtention d’outils d’automatisation. Si vous disposez déjà des logiciels nécessaires et ne devez que les personnaliser, cette phase peut prendre quelques semaines. Sinon, elle peut s’étendre sur plusieurs mois.
Phase d’Exécution et de Test
La phase d’exécution et de test consiste à mettre en œuvre les processus ETL précédemment conçus. Une migration en “big bang” dure généralement quelques jours, tandis qu’une approche progressive peut prendre plus de temps. Cependant, la stratégie progressive présente le plus faible risque de pannes critiques et assure une disponibilité continue.
Les meilleures pratiques pour l’exécution et les tests incluent :
- S’assurer que les processus de migration ne gênent pas les opérations normales du système lors d’une migration par étapes. L’équipe de migration doit rester en contact avec différentes unités commerciales pour décider quels utilisateurs doivent recevoir chaque sous-migration en premier.
- Test continu plutôt que de le considérer comme une phase distincte. Vous devez réaliser des tests à toutes les phases, y compris la conception, l’exécution et la post-migration. Dans une approche progressive, testez chaque portion des données migrées pour remédier aux problèmes en temps opportun.
- Effectuer des tests réguliers pour s’assurer que les données sont transférées en toute sécurité vers l’infrastructure cible. L’équipe effectue les tests selon les exigences prédéfinies. Le système transfère également les données avec une haute qualité.
Défis Courants de la Migration de Données
Les projets de migration de données rencontrent souvent plusieurs défis qui peuvent perturber le processus, tels que :
Risque de Disruption de l’Entreprise
Les organisations essaient de ne pas arrêter la production pendant la migration pour éviter les temps d’arrêt et maintenir tous les systèmes en bon état de fonctionnement. Cependant, cela peut être difficile à réaliser. Un autre risque est que des changements apportés aux données lors du processus de migration puissent entraîner des incohérences système et des données inexactes.
Risque de Perte ou de Corruption de Données
Minimiser le risque de perte ou de corruption de données est un objectif clé lors du processus de migration. La perte de données peut survenir pour diverses raisons, telles que le transfert incomplet ou incorrect, l’incompatibilité des systèmes, ou une erreur humaine. Les conséquences de la perte de données peuvent être graves, y compris des pertes financières, et des violations de la conformité.
Risque d’Exposition
Les violations de données présentent un risque sérieux lors du processus de migration. Lorsque les données se déplacent, le système et les données elles-mêmes deviennent plus vulnérables. Les pirates exploitent les vulnérabilités dans le transfert ou le stockage des données pour manipuler ou voler des données pendant la migration. Cela peut entraîner un échec ou une corruption de la migration de données.
Stratégies de Migration de Données
Plusieurs stratégies de migration de données peuvent être employées par les organisations, en fonction de leurs besoins et exigences spécifiques.
Migration en “Big Bang”
L’approche “big bang” achève le transfert de données en un temps limité. L’ETL traite les données et les migre vers une nouvelle base de données, causant des temps d’arrêt sur le système de production.
L’avantage de cette approche est que tout se passe en un seul évènement à durée déterminée. Cependant, la pression peut être élevée, car l’entreprise fonctionne avec une ressource critique hors ligne. Si l’approche big bang est la meilleure pour votre organisation, il est conseillé de réaliser un test réaliste du processus de migration avant l’événement réel.
Migration Progressive
La migration progressive complète le processus par étapes, avec des systèmes anciens et nouveaux fonctionnant en parallèle pour éliminer les temps d’arrêt. Les processus en temps réel synchronisent les données entre les deux environnements. Bien que plus complexe, une implémentation bien conçue peut réduire le risque comparé à l’approche big bang lorsqu’elle est exécutée correctement.
Lift and Shift
La migration lift and shift déplace une application et ses données vers le cloud sans apporter de nombreuses modifications. L’application continuera de fonctionner de la même manière et traitera les données de manière similaire. Si l’application ne nécessite pas de modifications, vous pouvez la déplacer vers un nouvel emplacement sans ajustements.
Vous devriez planifier une migration lift and shift en tenant compte des besoins réseau, informatique et de stockage de l’application. Cela implique de cartographier les ressources disponibles dans l’infrastructure source vers les ressources du fournisseur de cloud. La plupart des vendeurs cloud offrent des mises à niveau à la volée pour garantir que les clients peuvent commencer avec un produit plus petit et évoluer au besoin.
Meilleures Pratiques pour des Migrations de Données Réussies
Pour garantir une migration réussie, considérez les meilleures pratiques suivantes :
Explorer et Évaluer la Source
Calculer et analyser le volume de données collectées et ses caractéristiques.
Différents champs de données existent. Certains n’ont pas besoin d’être cartographiés vers le système cible. D’autres peuvent manquer et doivent être trouvés ailleurs pour combler les lacunes.
Demandez-vous ce qui doit être migré, ce que vous pouvez laisser derrière, et ce qui manque. Ignorer l’étape de révision de la source et supposer que vous disposez de toutes les données peut entraîner un processus de migration coûteux et long. De plus, les organisations peuvent rencontrer des défauts graves dus aux problèmes de cartographie des données, pouvant interrompre totalement la migration.
Élaborer un Plan Solide de Sauvegarde et de Protection des Données
Considérez la possibilité d’une migration incomplète ou incorrecte. Faites régulièrement des sauvegardes de vos données et utilisez des outils et techniques pour les protéger de divers scénarios d’erreurs. Ceci est utile si un fichier se casse pendant le déménagement ou si les données disparaissent ou sont incomplètes pour des raisons inconnues. Cartographiez vos données vers des destinations afin que les membres de l’équipe puissent facilement suivre leur origine, destination, processus de transfert et timing.
Tester et Valider les Données Migrées
Après une migration réussie, validez que toutes les données sont là où elles devraient être. Nettoyez les anciennes données et assurez-vous d’appliquer correctement les permissions. Sauvegarder l’ancien système est intelligent. Si le nouveau échoue, vous pouvez toujours y accéder depuis un endroit sûr.
Auditer et Documenter les Processus
La documentation complète du processus de migration de données est essentielle pour la conformité dans les industries réglementées. Les régulateurs peuvent avoir besoin de preuves que les contrôles appropriés sont en place pour les données sensibles, telles que des informations financières ou des informations médicales. La documentation doit indiquer si la migration a été réussie et mettre en évidence les domaines d’amélioration pour les futures migrations.
Conclusion
La migration de données est un processus complexe qui nécessite une planification, une exécution, et des tests minutieux. Connaître les différents types de migration de données, les défis et les meilleures pratiques est crucial pour les organisations souhaitant migrer des données avec succès. Les organisations peuvent assurer une migration des données fluide et sécurisée en utilisant les bons outils et stratégies. Cela aide à minimiser le risque de disruption de l’entreprise, de perte de données ou d’exposition.
Avant de commencer un projet de migration de données, assurez-vous d’évaluer vos besoins et exigences. Cela vous aidera à choisir la stratégie de migration la plus adaptée. Que vous optiez pour une approche big bang, une migration progressive ou une méthode lift and shift, une planification et des tests approfondis sont essentiels pour éviter les pièges courants et garantir un résultat réussi.
Pour garder les données en sécurité pendant la migration, les organisations doivent examiner soigneusement les données sources. Elles doivent également créer un plan de sauvegarde et tester les données migrées.
De plus, il est important de documenter le processus. Cela aide à réduire les risques et à maintenir l’intégrité et la sécurité des données. Cela aide à réduire les risques et à maintenir l’intégrité et la sécurité des données.
À mesure que les données croissent, les déplacer efficacement restera crucial pour les entreprises modernes. Les organisations peuvent gérer avec succès la migration de données en se tenant au courant des derniers outils, techniques, et meilleures pratiques.
