Migrationsplanung: Azure Synapse Analytics dedizierte SQL-Pools zu Fabric Data Warehouse

Gilt für:✅ Warehouse in Microsoft Fabric

Dieser Artikel beschreibt Strategien, Überlegungen und Methoden zur Migration von Azure Synapse Analytics dedizierten SQL-Pools zu Microsoft Fabric Data Warehouse.

Tipp

Nutzen Sie den Fabric Migration Assistant for Data Warehouse für eine automatisierte Migration aus dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse Analytics. Dieser Artikel enthält wichtige strategische und Planungsinformationen.

Migration – Einführung

Microsoft Fabric ist eine All-in-One-SaaS-Analyselösung für Unternehmen. Es bietet ein umfassendes Dienstleistungsangebot, darunter Data Factory, Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Real-Time Intelligence und Power BI.

Dieser Artikel beschreibt Optionen für Schema (DDL), Datenbankcode (DML) und Datenmigration und hilft Ihnen, eine Option für Ihr Szenario auszuwählen. Es verwendet den Branchenbenchmark TPC-DS für Illustrationen und Leistungstests. Ihre Ergebnisse können je nach Faktoren wie Datentypen, Tabellenbreite und Quelllatenz variieren.

Vorbereiten der Migration

Planen Sie Ihr Migrationsprojekt sorgfältig, bevor Sie beginnen, und stellen Sie sicher, dass Ihr Schema, Ihr Code und Ihre Daten mit Fabric Data Warehouse kompatibel sind. Betrachten Sie die Einschränkungen. Quantifizieren Sie die Arbeit, die erforderlich ist, um inkompatible Gegenstände und alle anderen Ressourcen für die Durchführung der Migration umzustellen.

Ein weiteres wichtiges Ziel der Planung ist es, Ihr Design so anzupassen, dass Ihre Lösung Fabric Data Warehouse Abfrageleistung voll ausschöpft. Das Entwerfen von Data Warehouses für die Skalierung umfasst einzigartige Entwurfsmuster, weshalb herkömmliche Ansätze nicht immer optimal sind. Überprüfen Sie die Leistungsrichtlinien. Obwohl man nach der Migration einige Designanpassungen vornehmen kann, spart frühere Änderungen Zeit und Aufwand. Die Migration von einer Technologie oder Umgebung in eine andere ist immer ein großer Aufwand.

Das folgende Diagramm zeigt den Migrationszyklus und die Aufgaben, die mit seinen fünf Säulen verbunden sind: Bewertung und Bewertung, Planung und Design, Migrieren, Überwachen und Verwalten sowie Optimieren und Modernisieren.

Diagramm des Migrationszyklus, einschließlich Bewerten und Evaluieren, Planen und Entwerfen, Migrieren, Überwachen und Verwalten sowie Optimieren und Modernisieren.

Runbook für die Migration

Betrachten Sie die folgenden Aktivitäten als Planungsrunbook für Ihre Migration von Synapse dedizierten SQL-Pools zu Fabric Data Warehouse.

  1. Bewerten und evaluieren
    1. Identifizieren der Ziele und Motivationen. Definieren von klaren, gewünschten Ergebnissen.
    2. Erfassen, bewerten und den Ist-Zustand der bestehenden Architektur festlegen.
    3. Identifizieren wichtiger Projektbeteiligter und Sponsoren.
    4. Legen Sie den Umfang der Migration fest.
      1. Fang klein und einfach an und bereite dich auf mehrere kleine Migrationen vor.
      2. Beginnen Sie, alle Phasen des Prozesses zu überwachen und zu dokumentieren.
      3. Erstellen Sie ein Inventar von Daten und Prozessen für die Migration.
      4. Definieren Sie gegebenenfalls Änderungen im Datenmodell.
      5. Richte den Fabric-Arbeitsbereich ein.
    5. Bewerten Sie die Fähigkeiten und Vorlieben Ihres Teams.
      1. Nehmen Sie wann immer möglich eine Automatisierung vor.
      2. Verwenden von integrierten Azure-Tools und -Features zum Verringern des Migrationsaufwands.
    6. Frühzeitige Schulung von Mitarbeitern für die neue Plattform
      1. Ermitteln Sie den Weiterbildungsbedarf und die entsprechenden Trainingsressourcen, einschließlich Microsoft Learn.
  2. Planen und Entwerfen
    1. Definieren Sie die gewünschte Architektur.
    2. Wählen Sie die Methoden und Werkzeuge für die Migration aus, um die folgenden Aufgaben zu erfüllen:
      1. Extrahieren von Daten aus der Quelle.
      2. Schema-(DDL)-Konvertierung, einschließlich Metadaten für Tabellen und Ansichten.
      3. Datenaufnahme, einschließlich historischer Daten.
        1. Falls nötig, rekonstruieren Sie das Datenmodell durch Nutzung neuer Plattformleistung und Skalierbarkeit.
      4. Migration von Datenbankcode (DML).
        1. Migrieren oder Umgestalten von gespeicherten Prozeduren und Geschäftsprozessen
    3. Inventarisieren und extrahieren der Sicherheitsmerkmale und Objektberechtigungen aus der Quelle.
    4. Entwerfen und planen Sie die Ersetzung oder Anpassung bestehender ETL/ELT-Prozesse für inkrementelles Laden.
      1. Parallele ETL/ELT-Prozesse für die neue Umgebung erstellen.
    5. Einen detaillierten Migrationsplan erstellen.
      1. Ordnen Sie den aktuellen Zustand dem gewünschten Zustand zu.
  3. Migrieren
    1. Führen Sie Schema-, Daten- und Code-Migration durch.
      1. Extrahieren von Daten aus der Quelle.
      2. Schema-(DDL)-Konvertierung.
      3. Dateneinbindung
      4. Migration von Datenbankcode (DML).
    2. Skalieren Sie bei Bedarf die dedizierten SQL-Poolressourcen vorübergehend, um die Migrationsgeschwindigkeit zu beschleunigen.
    3. Sicherheit und -Berechtigungen anwenden.
    4. Migrieren bestehender ETL/ELT-Prozesse für inkrementelles Laden.
      1. Migrieren oder Umgestalten von ETL/ELT-Prozessen für inkrementelles Laden
      2. Vergleichen und testen Sie parallele inkrementelle Lastprozesse.
    5. Passen Sie den detaillierten Migrationsplan bei Bedarf an.
  4. Überwachen und Verwalten
    1. Führe parallel aus und vergleiche es mit deiner Quellumgebung.
      1. Anwendungen, Business Intelligence-Plattformen und Abfragetools testen.
      2. Erstellen von Benchmarks für die Abfrageleistung und Optimieren derselben
      3. Überwachen und Verwalten von Kosten, Sicherheit und Leistung.
    2. Führen Sie einen Governance-Benchmark und eine Bewertung durch.
  5. Optimieren und Modernisieren
    1. Wenn das Unternehmen komfortabel ist, übertragen Sie Anwendungen und primäre Berichterstellungsplattformen auf Fabric.
      1. Skaliere Ressourcen hoch oder runter, wenn die Arbeitslast von Azure Synapse Analytics zu Microsoft Fabric wechselt.
      2. Erstellen Sie aus den gewonnenen Erfahrungen eine wiederholbare Vorlage für zukünftige Migrationen. Iterieren
      3. Identifizieren Sie Möglichkeiten für Kostenoptimierung, Sicherheit, Skalierbarkeit und operative Exzellenz.
      4. Identifizieren Sie Möglichkeiten, Ihren Datenbestand mit den neuesten Fabric-Funktionen zu modernisieren.

Heben und verschieben oder modernisieren?

Unabhängig von Zweck und Umfang der geplanten Migration gibt es im Allgemeinen zwei Typen von Migrationsszenarien: eine unveränderte Migration (Lift and Shift) oder einen phasenweisen Ansatz, der Architektur- und Codeänderungen einbindet.

Lift & Shift

Bei einer Lift-and-Shift-Migration migriert man ein bestehendes Datenmodell mit geringfügigen Änderungen an die neue Fabric Data Warehouse. Dieser Ansatz minimiert die Risiken und den Zeitaufwand für die Migration, indem er den neuen Aufwand reduziert, der erforderlich ist, um die Vorteile der Migration zu nutzen.

Die Migration per Lift & Shift eignet sich gut für die folgenden Szenarien:

  • Sie verfügen über eine vorhandene Umgebung mit einer kleinen Anzahl von Lagerhäusern, die migriert werden sollen.
  • Sie haben eine vorhandene Umgebung mit Daten, die sich bereits in einem gut gestalteten Stern- oder Schneeflockenschema befinden.
  • Sie sind unter Zeit- und Kostendruck, um zu Fabric Data Warehouse zu wechseln.

Zusammenfassend funktioniert dieser Ansatz gut für Workloads, die für Ihre aktuelle Azure Synapse dedizierte SQL-Pool-Umgebung optimiert sind und keine größeren Änderungen in der Fabric erfordern.

Modernisieren in einem phasenweisen Ansatz mit Architekturänderungen

Wenn sich ein altes Data Warehouse über einen langen Zeitraum entwickelt hat, müssen Sie es möglicherweise neu gestalten, um die erforderlichen Leistungsniveaus zu gewährleisten.

Du könntest auch die Architektur neu gestalten, um die neuen Engines und Funktionen im Fabric-Arbeitsbereich zu nutzen.

Designunterschiede: Synapse dedizierte SQL-Pools und Fabric Data Warehouse

Betrachten Sie die folgenden Unterschiede zwischen Azure Synapse und Microsoft Fabric Data Warehouse, und vergleichen Sie dedizierte SQL-Pools mit fabric Data Warehouse.

Überlegungen zu Tabellen

Wenn Sie Tabellen zwischen verschiedenen Umgebungen migrieren, werden normalerweise nur die Rohdaten und die Metadaten physisch migriert. Man migriert normalerweise keine anderen Datenbankelemente aus dem Quellcodesystem, wie zum Beispiel Indizes, weil diese in der neuen Umgebung unnötig oder anders implementiert sein könnten.

Leistungsoptimierungen in der Quellumgebung, wie Indizes, zeigen an, wo eine Optimierung in einer neuen Umgebung benötigt werden könnte. Fabric verwaltet diese Optimierungen automatisch.

T-SQL-Überlegungen

Es gibt mehrere Unterschiede in der Syntax der Data Manipulation Language (DML) zu berücksichtigen. Überprüfen Sie die T-SQL-Oberfläche in Fabric Data Warehouse und führen Sie eine Codebewertung durch, wenn Sie eine Methode zur Migration von Datenbankcode auswählen.

Je nach den Paritätsunterschieden zum Zeitpunkt der Migration müssen Sie möglicherweise Teile Ihres T-SQL DML-Codes neu schreiben.

Unterschiede bei der Datentypzuordnung

Bei den Datentypen weist Fabric Data Warehouse mehrere Unterschiede gegenüber dedizierten SQL-Pools in Azure Synapse Analytics auf. Weitere Informationen finden Sie unter Datentypen in Microsoft Fabric.

Die folgende Tabelle zeigt die Zuordnung der unterstützten Datentypen von Azure Synapse dedizierten SQL-Pools zu Fabric Data Warehouse.

Synapse dedizierte SQL-Pools Fabric Data Warehouse
money Dezimalzahl(19;4)
smallmoney Dezimalzahl(10;4)
smalldatetime datetime2
datetime datetime2
nchar char
nvarchar varchar
tinyint smallint
binary varbinary
Datetimeoffset* datetime2

* Datetime2 speichert nicht die zusätzlichen Zeitzonen-Offset-Informationen, die datetimeoffset speichert. Da Fabric Data Warehouse derzeit den Datatimeoffset-Datentyp nicht unterstützt, musst du die Zeitzonen-Offset-Daten in eine separate Spalte extrahieren.

Tipp

Bereit zum Migrieren?

Informationen zu den ersten Schritten mit einer automatisierten Migrationserfahrung finden Sie im Fabric-Migrations-Assistenten für Data Warehouse.

Weitere manuelle Migrationsschritte und Details finden Sie unter Migrationsmethoden für Azure Synapse Analytics dedizierte SQL-Pools zu Fabric Data Warehouse.

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