यदि आप जिस डेटा को माइग्रेट करने की योजना बनाते हैं, वह वर्तमान में खराब है, तो यह तय करने की आवश्यकता है कि आप माइग्रेशन करते हैं या नहीं। खराब डेटा = बेकार डेटा।
पलायन जोखिम भरा है, यह सच है। लेकिन ऐसा हर बड़े आईटी प्रोजेक्ट में होता है। जोखिम को कम करने के तरीके हैं और उन्हें निश्चित रूप से एक प्रवास में सामने की योजना बनाई जानी चाहिए।
सबसे पहले, आपको हमेशा सिस्टम पर वापस जाने का एक तरीका होना चाहिए जैसा कि अभी है। दूसरा माइग्रेशन टेस्ट सर्वरों पर किया जाना चाहिए जो सिर्फ माइग्रेशन के लिए सेट किए गए हैं। पहले परीक्षण करने की क्षमता के बिना माइग्रेशन करना मूर्खता है। तीसरा, माइग्रेशन के लिए सभी कोड सोर्स कंट्रोल में होने चाहिए।
चौथा, प्रवास शुरू करने से पहले आपको आवश्यकताओं और परीक्षण योजनाओं की आवश्यकता होती है। आपको यह जानने की आवश्यकता है कि यदि आपके पास पुराने सिस्टम में 1,293,687 रिकॉर्ड थे, कि आपके पास नए में वही है या आप जानते हैं कि वे कहाँ गए थे (अपवाद तालिका में शायद)। यदि आप एक असामान्य योजना को सामान्य कर रहे हैं, तो आपको यह गणना करने की आवश्यकता है कि आपके शुरू होने से पहले आपको कितने रिकॉर्ड समाप्त करने चाहिए और फिर जांच करनी चाहिए। आपको दस्तावेज़ीकरण की आवश्यकता है जो निर्दिष्ट करता है कि एक प्रणाली से दूसरे में मैपिंग क्या हैं। इससे आपके क्यूए लोगों को यह देखने में मदद मिलेगी कि डेटा सही जगह गया था।
आपको यह निर्धारित करने की आवश्यकता है कि वर्तमान खराब डेटा को कैसे संभालना है। क्या साफ किया जा सकता है, एक आवश्यक क्षेत्र में एक मान की आवश्यकता हो सकती है जो 'अज्ञात' कहता है, अपवाद तालिका में क्या फेंकना चाहिए, उपयोगकर्ताओं के एक समूह को मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता है (यह तय करने पर कि ये दो लोग वास्तव में एक डुबकी हैं या क्या उदाहरण के लिए एक ही नाम के साथ उस अभ्यास में दो डॉक्टर हैं और अगर यह दो रिकॉर्ड अलग-अलग होने पर चुनने के लिए कौन सा डेटा है।
सफल प्रवास की कुंजी योजना है। मैंने पाया है कि नियोजन (जिसमें परीक्षण मामलों और इकाई परीक्षणों को लिखना शामिल है) आमतौर पर वास्तविक विकास की तुलना में अधिक समय लेता है।
एक सफल डेटा माइग्रेशन की अगली कुंजी QA है। यह लॉन्च से एक दिन पहले क्यूए टीम में फेंकने की परियोजना नहीं है। जब QA कहते हैं कि कोई समस्या है, तो यह लॉन्च करने के लिए एक परियोजना नहीं है।
एक सफल प्रवासन की एक अन्य कुंजी डेटा के बहुमत को तैनात करना है और इसका परीक्षण करना है जबकि मूल प्रणाली अभी भी चल रही है। यदि आप बहुत सारे रिकॉर्ड ले रहे हैं तो यह समय लेने वाला हो सकता है और नए बदलाव होंगे। इसलिए माइग्रेशन शुरू होने के बाद आपकी प्रक्रिया डेटा परिवर्तन को खींचने में सक्षम होनी चाहिए। उदाहरण के लिए SQL सर्वर में चेंज डेटा कैप्चर नाम की कोई चीज़ होती है जो इसके साथ मदद कर सकती है। आप मूल प्रणाली का बैकअप ले सकते हैं और उसी समय परिवर्तन डेटा कैप्चर को चालू कर सकते हैं। फिर आप बैकअप को अपने माइग्रेशन सर्वर में बदल सकते हैं, माइग्रेशन का परीक्षण कर सकते हैं, अधिकांश डेटा लोड कर सकते हैं और फिर आपको केवल उन रिकॉर्ड को लोड करना होगा जो बदल गए हैं। जब आप अंतिम रिकॉर्ड माइग्रेट करते हैं, तो माइग्रेशन किए जाने तक स्रोत सिस्टम को बंद कर दें। यह समय से पहले रिकॉर्ड के बहुमत को स्थानांतरित करने का एक कारण है, इसलिए आवेदन कम से कम समय की मात्रा है। अपने प्रवासन के समय को अच्छी तरह से चुनें, पेरोल sytem को उस दिन बंद न करें जिस दिन उन्हें पेरोल की प्रक्रिया करनी चाहिए या W2s को भेजना चाहिए। और इसे कम उपयोग के घंटों के दौरान करें। यदि आपके पास कई क्लाइंट हैं, तो आप पहले एक को माइग्रेट करने पर विचार कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि दूसरों को करने से पहले सभी अच्छे हैं। एक समस्या होने पर 10000 से एक ग्राहक के डेटा को रोलबैक करना बहुत आसान है। लेकिन अगर आप इसे करते हैं तो सावधानी से इसकी योजना बनाएं। यदि समस्या है तो 10000 से अधिक डेटा। लेकिन अगर आप इसे करते हैं तो सावधानी से इसकी योजना बनाएं। अगर समस्या है तो 10000 से अधिक का डेटा। लेकिन अगर आप इसे करते हैं तो सावधानी से इसकी योजना बनाएं।
यदि माइग्रेशन में एक नया उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस शामिल है, तो कृपया वास्तविक उपयोगकर्ताओं को माइग्रेशन परीक्षण के भाग के रूप में उपयोग करने के लिए प्राप्त करें। फिर अन्य उपयोगकर्ताओं को लाइव जाने से पहले प्रशिक्षित करें (लेकिन लाइव जाने से पहले एक सप्ताह से भी कम समय या वे भूल जाएंगे)। क्या परीक्षण में शामिल उपयोगकर्ता प्रशिक्षण को डिजाइन करने में मदद करते हैं, वे जानते हैं कि उनके पास क्या प्रश्न हैं और लोगों को किस क्रम में जानने की आवश्यकता है। उनके इनपुट प्राप्त करें, एक फ़ील्ड बनाना आवश्यक है क्योंकि आपको लगता है कि यह मदद नहीं करनी चाहिए यदि उपयोगकर्ता आमतौर पर रिकॉर्ड दर्ज करते समय उस डेटा को नहीं रखते हैं। वे सिर्फ नए आवश्यक क्षेत्र में कबाड़ डाल देंगे क्योंकि वे अन्यथा में डेटा प्राप्त नहीं कर सकते हैं।
वर्तमान डेटा में क्या गलत है, इस पर ध्यान दें कि क्या आप भविष्य में खराब होने से बचने के लिए विदेशी कुंजी, बाधाओं, ट्रिगर, व्यावसायिक नियमों को लागू करना, डिफ़ॉल्ट मान इत्यादि जोड़ सकते हैं? जब आप खराब डेटा को साफ करते हैं, तो आपको भविष्य में उस simliarly खराब डेटा से बचने के लिए एक रास्ता बनाने की भी आवश्यकता होती है। विश्लेषण करें कि खराब डेटा को क्यों बदल दिया गया था और छेदों के डिजाइन को ठीक करना था।