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Dekomposition komplexer Datenstrukturen in Legacy-Systemen zur stufenweisen Datenmigration

Martens, Andreas

Früher oder später erreichen die Wartung und Weiterentwicklung der bestehenden IT-Kernsysteme in vielen Unternehmen ihre Grenzen. Aus Kostengründen und Gründen immer weiter steigender Anforderungen an die Leistungsfähigkeit solcher Systeme müssen diese Legacy-Systeme durch moderne IT-Kernsysteme abgelöst werden. Datenmigration ist hier ein unausweichlicher Bestandteil solcher Umstiege, wobei unterschiedliche Strategien verfolgt werden können. Eine stufenweise Datenmigration ist eine der bekanntesten Strategien, die oft wegen ihrer geringen Risiken und hohen Flexibilität eingesetzt wird: Die gesamte Menge des Datenvolumens wird in mehrere Datenmigrationstranchen aufgeteilt, die anschließend in individuellen Migrationsstufen in das neue System migriert werden. Der Schlüssel für eine erfolgreiche iterative Datenmigration ist entsprechend die Strategie für die Dekomposition der Daten in geeignete Datentranchen. Diese Arbeit präsentiert eine Strategie für die Dekomposition der Daten, bei der die gesamte Datenmenge eines komplexen monolithischen Legacy-Systems in unabhängige Datenmigrationstranchen aufgeteilt wird. Jede Tranche umfasst nur die Daten, die im Rahmen einer Migrationsstufe während eines Downtime-Fensters des Systems migriert werden. Im Gegensatz zu anderen Ansätzen, die eine Datenmigration auf einer sehr hohen Abstraktionsebene beschreiben, werden in dieser Arbeit detailliert konzeptionelle Elemente und Heuristiken für die Dekomposition der Daten in unabhängige Datenmigrationstranchen vorgeschlagen. Die Datendekompositionsstrategie dieser Arbeit wurde dabei im Rahmen von zwei unterschiedlichen Fallstudien evaluiert. Die zweite Fallstudie davon war eines der europaweit größten Datenmigrationsprojekte im Gesundheitssektor der letzten Jahre, das die Migration von mehreren Millionen von Kunden-Geschäftsobjekten beinhaltet.

Sooner or later, in almost every company, the maintenance and further development of large enterprise IT applications reaches its limit. From the point of view of cost as well as technical capability, legacy applications must eventually be replaced by new enterprise IT applications. Data migration is an inevitable part of making this switch. While different data migration strategies can be applied, incremental data migration is one of the most popular strategies, due to its low level of risk and high flexibility: The entire data volume is split into several data tranches, which are then migrated in individual migration steps. The key to a successful migration is the strategy for decomposing the data into suitable tranches. This work presents an approach for data decomposition where the entire data volume of a monolithic IT enterprise application is split into independent data migration tranches. Each tranche comprises the data to be migrated in one migration step, which is usually executed during the application’s downtime window. Unlike other approaches, which describe data migration in a highly abstract way, specific heuristics for data decomposition into independent data packages are proposed here. The data migration approach described here was evaluated in two case studies, one of which was one of the largest migration projects in the European healthcare sector in last years, comprising millions of customer records.

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Martens, Andreas: Dekomposition komplexer Datenstrukturen in Legacy-Systemen zur stufenweisen Datenmigration. 2019.

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