Planificación de la migración: de los grupos de SQL dedicados de Azure Synapse Analytics a Fabric Data Warehouse

Esto se aplica a:✅ Almacén en Microsoft Fabric

Este artículo describe estrategias, consideraciones y métodos para migrar de Azure Synapse Analytics pools SQL dedicados a Microsoft Fabric Data Warehouse.

Introducción a la migración

Microsoft Fabric es una solución de análisis SaaS todo en uno para empresas. Ofrece una gama completa de servicios, incluyendo Data Factory, Ingeniería de Datos, Data Warehousing, Data Science, Real-Time Intelligence y Power BI.

Este artículo describe opciones para esquema (DDL), código de base de datos (DML) y migración de datos, y te ayuda a elegir una opción para tu escenario. Utiliza el benchmark del sector TPC-DS como ejemplo ilustrativo y para pruebas de rendimiento. Tus resultados pueden variar en función de factores como tipos de datos, ancho de tabla y latencia de origen.

Preparación para la migración

Planifica cuidadosamente tu proyecto de migración antes de empezar y asegúrate de que tu esquema, código y datos sean compatibles con Fabric Data Warehouse. Considera las limitaciones. Cuantifica el trabajo necesario para refactorizar los elementos incompatibles y cualquier otro recurso necesario para llevar a cabo la migración.

Otro objetivo clave de la planificación es ajustar tu diseño para que tu solución aproveche al máximo el rendimiento de las consultas de Fabric Data Warehouse. El diseño de almacenamientos de datos con fines de escalabilidad presenta diferentes patrones de diseño, por lo que los enfoques tradicionales no son siempre los mejores. Revisa las directrices de desempeño. Aunque puedes hacer algunos ajustes de diseño tras la migración, hacer cambios antes ahorra tiempo y esfuerzo. La migración de una tecnología o entorno a otro siempre es un gran esfuerzo.

El siguiente diagrama muestra el ciclo de vida de la migración y las tareas asociadas a sus cinco pilares: Evaluar y Evaluar, Planificar y Diseñar, Migrar, Monitorizar y Gobernar, y Optimizar y Modernizar.

Manual de procedimientos para la migración

Tenga en cuenta las siguientes actividades como guía de implementación para la migración desde grupos de SQL dedicados de Synapse a Fabric Data Warehouse.

1. Valoración y evaluación
   1. Identifique objetivos y motivaciones. Establezca resultados deseados claros.
   2. Descubrir, evaluar y establecer la base de la arquitectura existente.
   3. Identifique las partes interesadas y los patrocinadores clave.
   4. Defina el alcance de lo que se va a migrar.
      1. Empieza pequeño y sencillo, y prepárate para múltiples migraciones pequeñas.
      2. Comience a supervisar y documentar todas las fases del proceso.
      3. Haz un inventario de datos y procesos para migración.
      4. Define cambios en el modelo de datos, si los hay.
      5. Monta el espacio de trabajo de Fabric.
   5. Evalúa las habilidades y preferencias de tu equipo.
      1. Automatice siempre que sea posible.
      2. Uso de herramientas y características integradas de Azure para reducir el esfuerzo de migración.
   6. Entrene al personal en la nueva plataforma desde el principio.
      1. Identificación de las necesidades de mejora y los recursos de entrenamiento, incluido Microsoft Learn.
2. Plan y diseño
   1. Defina la arquitectura deseada.
   2. Selecciona los métodos y herramientas para la migración y así realizar las siguientes tareas:
      1. Extracción de datos del origen.
      2. Conversión de esquema (DDL), incluyendo metadatos para tablas y vistas.
      3. Ingesta de datos, incluidos los datos históricos.
         1. Si es necesario, reingeniería del modelo de datos utilizando el rendimiento y escalabilidad de la nueva plataforma.
      4. Migración de código de base de datos (DML).
         1. Migre o refactorice los procedimientos almacenados y los procesos empresariales.
   3. Realice un inventario y extraiga las características de seguridad y los permisos de objeto del origen.
   4. Diseñar y planificar el reemplazo o la modificación de los procesos ETL/ELT existentes para la carga incremental.
      1. Cree procesos ETL/ELT paralelos en el nuevo entorno.
   5. Prepare un plan de migración detallado.
      1. Mapea el estado actual al estado deseado.
3. Migrar
   1. Realiza la migración de esquemas, datos y código.
      1. Extracción de datos del origen.
      2. Conversión de esquemas (DDL).
      3. Ingesta de datos
      4. Migración de código de base de datos (DML).
   2. Si es necesario, escale temporalmente los recursos del grupo SQL dedicado para facilitar la migración.
   3. Aplique seguridad y permisos.
   4. Actualice los procesos ETL/ELT existentes para lograr una carga incremental.
      1. Migre o refactorice los procesos ETL/ELT de carga incremental.
      2. Prueba y compara procesos paralelos de carga incremental.
   5. Adapta el plan detallado de migración según sea necesario.
4. Supervisión y control
   1. Ejecuta en paralelo y compáralo con tu entorno de origen.
      1. Pruebe aplicaciones, plataformas de inteligencia empresarial y herramientas de consulta.
      2. Realice evaluaciones comparativas y optimice el rendimiento de las consultas.
      3. Supervise y administre los costos, la seguridad y el rendimiento.
   2. Realiza un benchmark y evaluación de gobernanza.
5. Optimización y modernización
   1. Cuando la empresa se sienta cómoda, realice la transición de aplicaciones y plataformas de informes principales a Fabric.
      1. Escala los recursos hacia arriba o hacia abajo a medida que la carga de trabajo se traslada de Azure Synapse Analytics a Microsoft Fabric.
      2. Cree una plantilla repetible a partir de la experiencia adquirida para futuras migraciones. Itere.
      3. Identificar oportunidades para la optimización de costes, seguridad, escalabilidad y excelencia operativa.
      4. Identifique las oportunidades para modernizar el patrimonio de datos con las características más recientes de Fabric.

¿Levantar y cambiar o modernizar?

En general, hay dos tipos de escenarios de migración, independientemente del propósito y el ámbito de la migración planeada: lift-and-shift, o un enfoque por fases que incorpore cambios arquitectónicos y de código.

migración de infraestructura mediante el enfoque lift-and-shift

En una migración «lift and shift», se migra un modelo de datos existente con cambios menores al nuevo almacén de datos de Fabric. Este enfoque minimiza el riesgo y el tiempo de migración al reducir el nuevo trabajo necesario para obtener las ventajas de la migración.

La migración mediante lift-and-shift es una buena opción para estos escenarios:

• Tiene un entorno existente con un pequeño número de almacenes que se van a migrar.
• Tiene un entorno existente con datos que ya están en un esquema de estrella o copo de nieve bien diseñado.
• Está bajo presión de tiempo y costos para migrar a Fabric Data Warehouse.

En resumen, este enfoque funciona bien para cargas de trabajo optimizadas para tu entorno actual dedicado de pool SQL de Azure Synapse y que no requieren cambios importantes en Fabric.

Modernización en un enfoque por fases con cambios arquitectónicos

Si un data warehouse heredado evolucionó durante un largo periodo de tiempo, puede que necesites reingenierarlo para mantener los niveles de rendimiento requeridos.

También podrías querer rediseñar la arquitectura para aprovechar los nuevos motores y características disponibles en el espacio de trabajo de Fabric.

Diferencias de diseño: grupos de SQL dedicados de Synapse y Fabric Data Warehouse

Tenga en cuenta las siguientes diferencias de almacenamiento de datos de Azure Synapse y Microsoft Fabric, comparando los grupos de SQL dedicados con Fabric Data Warehouse.

Consideraciones en torno a las tablas

Al migrar tablas entre distintos entornos, normalmente solo se migran físicamente los datos sin procesar y los metadatos que los describen. Normalmente no se migran otros elementos de base de datos desde el sistema fuente, como los índices, porque podrían ser innecesarios o implementados de forma diferente en el nuevo entorno.

Las optimizaciones de rendimiento en el entorno fuente, como los índices, indican dónde podrías necesitar optimización en un entorno nuevo. Fabric gestiona estas optimizaciones automáticamente.

Consideraciones de T-SQL

Hay varias diferencias de sintaxis en el Lenguaje de Manipulación de Datos (DML) a tener en cuenta. Revisa el área de superficie de T-SQL en Fabric Data Warehouse y realiza una evaluación de código cuando elijas un método para migrar código de base de datos.

En función de las diferencias de paridad en el momento de la migración, es posible que tenga que volver a escribir partes del código DML de T-SQL.

Diferencias de asignación de tipos de datos

Fabric Data Warehouse presenta varias diferencias en los tipos de datos respecto a los grupos de SQL dedicados de Azure Synapse Analytics. Para obtener más información, consulte Tipos de datos en Microsoft Fabric.

La siguiente tabla muestra la correspondencia entre los tipos de datos compatibles de los grupos de SQL dedicados de Azure Synapse y Fabric Data Warehouse.

* Datetime2 no almacena la información adicional del desplazamiento de zona horaria que almacena datetimeoffset. Como Fabric Data Warehouse actualmente no soporta el tipo de dato datetimeoffset, necesitas extraer los datos del offset de zona horaria en una columna separada.

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