Nota
O acesso a esta página requer autorização. Pode tentar iniciar sessão ou alterar os diretórios.
O acesso a esta página requer autorização. Pode tentar alterar os diretórios.
Aplica-se para:✅ Armazém 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.
Sugestão
Utilize o Fabric Assistente de Migração for Data Warehouse para uma experiência de migração automatizada a partir de conjuntos de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics. Este artigo contém informações estratégicas e de planeamento importantes.
Introdução à migração
A Microsoft Fabric é uma solução de análise SaaS completa, para empresas. Oferece um conjunto abrangente de serviços, incluindo Data Factory, Data Engineering, Data Warehousing, Data Science, Real-Time Intelligence e Power BI.
Este artigo descreve opções para esquema (DDL), código de base de dados (DML) e migração de dados, ajudando-o a escolher uma opção para o seu cenário. Utiliza o benchmark da indústria TPC-DS para ilustração e testes de desempenho. Os seus resultados podem variar dependendo de fatores como tipos de dados, largura da tabela e latência de origem.
Preparar-se para a migração
Planeie cuidadosamente o seu projeto de migração antes de começar e certifique-se de que o seu esquema, código e dados são compatíveis com Fabric Data Warehouse. Considere as limitações. Quantifique o trabalho necessário para refatorar itens incompatíveis e quaisquer outros recursos necessários para concretizar a migração.
Outro objetivo principal do planeamento é ajustar a sua conceção para que a sua solução tire o máximo partido do desempenho das consultas do Fabric Data Warehouse. Projetar armazéns de dados para escala introduz padrões de design exclusivos, de modo que as abordagens tradicionais nem sempre são as melhores. Revê as diretrizes de desempenho. Embora possas fazer alguns ajustes de design após a migração, fazer alterações mais cedo poupa tempo e esforço. A migração de uma tecnologia ou ambiente para outro é sempre um grande esforço.
O diagrama seguinte mostra o ciclo de vida da migração e as tarefas associadas aos seus cinco pilares: Avaliar e Avaliar, Planear e Conceber, Migrar, Monitorizar e Governar, e Otimizar e Modernizar.
Manual de Procedimentos para migração
Considere as seguintes atividades como um manual de planeamento para a sua migração dos pools SQL dedicados ao Synapse para o Fabric Data Warehouse.
-
Analisar e Avaliar
- Identificar objetivos e motivações. Estabeleça resultados claros desejados.
- Descubra, avalie e defina a arquitetura existente.
- Identificar as principais partes interessadas e patrocinadores.
- Defina o âmbito do que será migrado.
- Começa pequeno e simples, e prepara-te para múltiplas migrações pequenas.
- Comece a acompanhar e documentar todas as etapas do processo.
- Faça um inventário de dados e processos para migração.
- Defina alterações no modelo de dados, se houver.
- Monta o espaço de trabalho Fabric.
- Avalie as competências e preferências da sua equipa.
- Automatize sempre que possível.
- Use as ferramentas e os recursos internos do Azure para reduzir o esforço de migração.
- Treine a equipe logo no início da nova plataforma.
- Identifique as necessidades de aperfeiçoamento e os ativos de treinamento, incluindo o Microsoft Learn.
-
Planejar e projetar
- Defina a arquitetura desejada.
- Selecione os métodos e ferramentas para a migração para realizar as seguintes tarefas:
- Extração de dados da fonte.
- Conversão de esquema (DDL), incluindo metadados para tabelas e vistas.
- Ingestão de dados, incluindo dados históricos.
- Se necessário, reengenheira-se o modelo de dados utilizando o desempenho e escalabilidade da nova plataforma.
- Migração de código de banco de dados (DML).
- Migre ou refatore procedimentos armazenados e processos de negócios.
- Inventarie e extraia os recursos de segurança e as permissões de objeto da fonte.
- Conceber e planear a substituição ou modificação dos processos ETL/ELT existentes para carregamento incremental.
- Crie processos ETL/ELT paralelos para o novo ambiente.
- Prepare um plano de migração detalhado.
- Mapeie o estado atual para o estado desejado.
-
Migrar
- Realize a migração de esquemas, dados e código.
- Extração de dados da fonte.
- Conversão de esquema (DDL).
- Ingestão de dados
- Migração de código de banco de dados (DML).
- Se necessário, dimensione temporariamente os recursos dedicados do pool SQL para acelerar a migração.
- Aplique segurança e permissões.
- Migre os processos de ETL/ELT existentes para carga incremental.
- Migre ou refatore os processos ETL/ELT de carga incremental.
- Testar e comparar processos paralelos de carga incremental.
- Adapte o plano detalhado de migração conforme necessário.
- Realize a migração de esquemas, dados e código.
-
Monitorar e governar
- Executa em paralelo e compara com o teu ambiente de origem.
- Teste aplicativos, plataformas de business intelligence e ferramentas de consulta.
- Avalie e otimize o desempenho da consulta.
- Monitore e gerencie custos, segurança e desempenho.
- Realize um benchmark e avaliação de governação.
- Executa em paralelo e compara com o teu ambiente de origem.
-
Otimizar e modernizar
- Quando a empresa estiver confortável, faça a transição de aplicativos e plataformas de relatórios principais para o Fabric.
- Escale os recursos para cima ou para baixo conforme a carga de trabalho muda do Azure Synapse Analytics para o Microsoft Fabric.
- Crie um modelo repetível a partir da experiência adquirida para migrações futuras. Iterar.
- Identificar oportunidades para otimização de custos, segurança, escalabilidade e excelência operacional.
- Identifique oportunidades para modernizar seu patrimônio de dados com os recursos mais recentes do Fabric.
- Quando a empresa estiver confortável, faça a transição de aplicativos e plataformas de relatórios principais para o Fabric.
Levantar e deslocar ou modernizar?
Em geral, há dois tipos de cenários de migração, independentemente da finalidade e do escopo da migração planeada: levantamento e mudança tal como está, ou uma abordagem em fases que incorpora alterações de arquitetura e código.
Levantar e deslocar
Numa migração de lift and shift, migra-se um modelo de dados existente, com pequenas alterações, para o novo Fabric Data Warehouse. Essa abordagem minimiza o risco e o tempo de migração, reduzindo o novo trabalho necessário para obter os benefícios da migração.
A migração lift-and-shift é adequada para estes cenários:
- 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 de estrela ou floco de neve bem elaborado.
- Estás sob pressão de tempo e custos para mudar para o Fabric Data Warehouse.
Em resumo, esta abordagem funciona bem para cargas de trabalho otimizadas para o seu atual ambiente dedicado de pool SQL Azure Synapse e que não exigem grandes alterações no Fabric.
Modernize-se em uma abordagem faseada com mudanças arquitetônicas
Se um armazém de dados legado evoluiu ao longo de um período de tempo alargado, poderá ser necessário reconcebê-lo para manter os níveis de desempenho exigidos.
Também pode querer redesenhar a arquitetura para tirar partido dos novos motores e funcionalidades disponíveis no espaço de trabalho do Fabric.
Diferenças de design: pools dedicados de SQL do Synapse e Data Warehouse do Fabric
Considere as seguintes diferenças entre Azure Synapse e Microsoft Fabric data warehousing, comparando pools SQL dedicados ao Fabric Data Warehouse.
Considerações sobre a tabela
Quando você migra tabelas entre ambientes diferentes, normalmente apenas os dados brutos e os metadados são migrados fisicamente. Normalmente não migra outros elementos da base de dados do sistema de origem, como índices, porque podem ser desnecessários ou implementados de forma diferente no novo ambiente.
As otimizações de desempenho no ambiente de origem, como índices, indicam onde poderá precisar de otimização num novo ambiente. A Fabric gere estas otimizações automaticamente.
Considerações sobre o 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 base 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 tem várias diferenças nos tipos de dados em relação aos grupos de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics. Para obter mais informações, consulte Tipos de dados no Microsoft Fabric.
A tabela seguinte mostra o mapeamento dos tipos de dados suportados dos conjuntos de SQL dedicados do Azure Synapse para o Fabric Data Warehouse.
| Pools 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 a informação extra de offset de fuso horário que o datetimeoffset guarda. Como Fabric Data Warehouse atualmente não suporta o tipo de dado datetimeoffset, precisa de extrair os dados de offset do fuso horário para uma coluna separada.
Sugestão
Pronto para migrar?
Para começar com uma experiência de migração automatizada, consulte Assistente de Migração do Fabric para Data Warehouse.
Para mais informações sobre os passos de migração manual e detalhes, consulte Métodos de migração dos conjuntos de SQL dedicados do Azure Synapse Analytics para o Fabric Data Warehouse.