Planejamento da migração: pools de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics para o Fabric Data Warehouse

Aplica-se a:✅Armazém de dados no Microsoft Fabric

Este artigo descreve estratégias, considerações e métodos para migrar dos pools SQL dedicados do Azure Synapse Analytics para o Microsoft Fabric Data Warehouse.

Dica

Use o Fabric Assistente de Migração for Data Warehouse para uma experiência de migração automatizada dos pools de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics. Este artigo contém informações estratégicas e de planejamento importantes.

Introdução à migração

Microsoft Fabric é uma solução SaaS analítica completa para empresas. Oferece um conjunto abrangente de serviços, incluindo Data Factory, Engenharia de Dados, Data Warehousing, Data Science, Real-Time Intelligence e Power BI.

Este artigo descreve opções para esquema (DDL), código de banco de dados (DML) e migração de dados, ajudando você a escolher uma opção para o seu cenário. Utiliza o padrão TPC-DS da indústria para ilustração e testes de desempenho. Seus resultados podem variar dependendo de fatores como tipos de dados, largura da tabela e latência de origem.

Preparar para a migração

Planeje cuidadosamente seu projeto de migração antes de começar e certifique-se de que seu esquema, código e dados sejam compatíveis com Fabric Data Warehouse. Considere as limitações. Quantifique o trabalho necessário para refatorar itens incompatíveis e quaisquer outros recursos necessários para realizar a migração.

Outro objetivo importante do planejamento é ajustar seu design para que sua solução aproveite ao máximo o desempenho de consulta do Fabric Data Warehouse. O design de data warehouses para larga escala apresenta padrões de design diferentes. Portanto, as abordagens tradicionais nem sempre são as melhores. Revise as diretrizes de desempenho. Embora você possa fazer alguns ajustes de design após a migração, fazer alterações mais cedo economiza tempo e esforço. A migração de uma tecnologia ou ambiente para outro é sempre um grande esforço.

O diagrama a seguir mostra o ciclo de vida da migração e as tarefas associadas aos seus cinco pilares: Avaliar e Avaliar, Planejar e Projetar, Migrar, Monitorar e Governar, e Otimizar e Modernizar.

Diagrama do ciclo de vida da migração, incluindo Avaliar e Avaliar, Planejar e Projetar, Migrar, Monitorar e Governar, e Otimizar e Modernizar.

Manual de procedimentos para migração

Considere as seguintes atividades como um runbook de planejamento para a migração de pools de SQL dedicados do Synapse para o Fabric Data Warehouse.

  1. Analisar e Avaliar
    1. Identifique objetivos e motivações. Estabeleça resultados claros desejados.
    2. Identifique, avalie e estabeleça uma linha de base da arquitetura existente.
    3. Identifique os principais stakeholders e patrocinadores.
    4. Defina o escopo do que migrar.
      1. Comece pequeno e simples, e prepare-se para múltiplas migrações pequenas.
      2. Monitore e documente todas as fases do processo.
      3. Construa um inventário de dados e processos para migração.
      4. Defina mudanças no modelo de dados, se houver.
      5. Configure o espaço de trabalho Fabric.
    5. Avalie as habilidades e preferências da sua equipe.
      1. Automatize sempre que possível.
      2. Use ferramentas e recursos internos do Azure para reduzir o esforço de migração.
    6. Treine a equipe antecipadamente na nova plataforma.
      1. Identifique as necessidades de qualificação e os ativos de treinamento, incluindo o Microsoft Learn.
  2. Planejar e Projetar
    1. Defina a arquitetura desejada.
    2. Selecione os métodos e ferramentas para a migração a fim de realizar as seguintes tarefas:
      1. Extração de dados da origem.
      2. Conversão de esquema (DDL), incluindo metadados para tabelas e visualizações.
      3. Ingestão de dados, incluindo dados históricos.
        1. Se necessário, reengenheira-se o modelo de dados usando o desempenho e escalabilidade da nova plataforma.
      4. Migração de código de banco de dados (DML).
        1. Migre ou refatore os processos de negócios e procedimentos armazenados.
    3. Inventariar e extrair os recursos de segurança e as permissões de objeto da origem.
    4. Projetar e planejar a substituição ou modificação de processos ETL/ELT existentes para carga incremental.
      1. Crie processos ETL/ELT paralelos para o novo ambiente.
    5. Prepare um plano de migração detalhado.
      1. Mapeie o estado atual para o estado desejado.
  3. Migrar
    1. Realize a migração de esquemas, dados e código.
      1. Extração de dados da origem.
      2. Conversão de esquema (DDL).
      3. Ingestão de dados
      4. Migração de código de banco de dados (DML).
    2. Se necessário, dimensione temporariamente os recursos dedicados do pool de SQL para ajudar na velocidade de migração.
    3. Aplique segurança e permissões.
    4. Migrar processos ETL/ELT existentes para carga incremental.
      1. Migre ou refatore os processos de carga incremental de ETL/ELT.
      2. Teste e compare processos paralelos de carga incremental.
    5. Adapte o plano detalhado de migração conforme necessário.
  4. Monitorar e Controlar
    1. Execute em paralelo e compare com o ambiente da sua origem.
      1. Teste aplicativos, plataformas de business intelligence e ferramentas de consulta.
      2. Crie um parâmetro de comparação e otimize o desempenho da consulta.
      3. Monitore e gerencie custo, segurança e desempenho.
    2. Realize um benchmark e avaliação de governança.
  5. Otimizar e Modernizar
    1. Quando a empresa estiver confortável, faça a transição de aplicativos e das principais plataformas de relatórios para o Fabric.
      1. Escale os recursos para cima ou para baixo conforme a carga de trabalho muda do Azure Synapse Analytics para o Microsoft Fabric.
      2. Crie um modelo repetível com base na experiência obtida para migrações futuras. Itere.
      3. Identifique oportunidades para otimização de custos, segurança, escalabilidade e excelência operacional.
      4. Identifique oportunidades para modernizar seu patrimônio de dados com os recursos mais recentes do Fabric.

Levantar e deslocar ou modernizar?

Em geral, há dois tipos de cenários de migração, independentemente do objetivo e do escopo da migração planejada: Lift-and-shift como está ou uma abordagem gradual que incorpora alterações de arquitetura e código.

Elevação e transferência

Em uma migração "lift and shift", você migra um modelo de dados existente com poucas alterações para o novo Fabric Data Warehouse. Essa abordagem minimiza o risco e o tempo de migração, reduzindo o novo trabalho necessário para alcançar os benefícios da migração.

A migração lift-and-shift é uma boa opção para estes cenários:

  • Você tem um ambiente existente com um pequeno número de armazéns para migrar.
  • Você tem um ambiente existente com dados que já estão em um esquema estrela ou floco de neve bem projetado.
  • Você está sob pressão de tempo e custo para migrar para o Fabric Data Warehouse.

Em resumo, essa abordagem funciona bem para cargas de trabalho otimizadas para seu ambiente atual dedicado de pool SQL do Azure Synapse e que não exigem grandes mudanças no Fabric.

Modernizar em uma abordagem em fases com alterações arquitetônicas

Se um data warehouse legado evoluiu ao longo de um longo período, talvez seja necessário reengenheira-lo para manter os níveis de desempenho exigidos.

Você também pode querer redesenhar a arquitetura para aproveitar os novos motores e recursos disponíveis no espaço de trabalho do Fabric.

Diferenças de design: pools de SQL dedicados do Synapse e Fabric Data Warehouse

Considere as seguintes diferenças de data warehouse do Azure Synapse e do Microsoft Fabric, comparando pools de SQL dedicados com o Fabric Data Warehouse.

Considerações sobre tabelas

Ao migrar tabelas entre ambientes diferentes, normalmente só é possível migrar fisicamente dados brutos e os metadados. Normalmente, você não migra outros elementos do banco de dados do sistema fonte, como índices, porque eles podem ser desnecessários ou implementados de forma diferente no novo ambiente.

Otimizações de desempenho no ambiente de origem, como índices, indicam onde você pode precisar de otimização em um novo ambiente. O Fabric gerencia essas otimizações automaticamente.

Considerações do T-SQL

Existem várias diferenças na sintaxe da Linguagem de Manipulação de Dados (DML) a considerar. Revise a área de superfície do T-SQL em Fabric Data Warehouse e realize uma avaliação de código ao escolher um método para migrar código de banco de dados.

Dependendo das diferenças de paridade no momento da migração, talvez seja necessário reescrever partes do código DML do T-SQL.

Diferenças de mapeamento de tipo de dados

O Fabric Data Warehouse apresenta várias diferenças nos tipos de dados em relação aos pools de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics. Para obter mais informações, consulte Tipos de dados no Microsoft Fabric.

A tabela a seguir mostra o mapeamento dos tipos de dados suportados dos pools de SQL dedicados do Azure Synapse para o Fabric Data Warehouse.

Pools de SQL dedicados do Synapse Armazém de Dados Fabric
money decimal(19,4)
smallmoney decimal(10,4)
smalldatetime datetime2
datetime datetime2
nchar char
nvarchar varchar
tinyint smallint
binary varbinary
Datetimeoffset* datetime2

* O Datetime2 não armazena as informações extras de offset de fuso horário que o datetimeoffset armazena. Como Fabric Data Warehouse atualmente não suporta o tipo de dado datetimeoffset, você precisa extrair os dados de deslocamento de fuso horário em uma coluna separada.

Dica

Pronto para migrar?

Para começar a usar uma experiência de migração automatizada, consulte o Assistente de Migração do Fabric para Data Warehouse.

Para obter mais detalhes e etapas de migração manual, consulte Métodos de migração de pools de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics para o Fabric Data Warehouse.

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