データ移行とは、データ ストレージ システム、データ形式、またはコンピュータ システム間でデータを転送するプロセスを指します。これは、システムの実装、アップグレード、または統合を行う際に考慮すべき重要な事項です。データの整合性と、データのソース ストレージ システムとターゲット ストレージ システムの正しい機能を保証するために、自動化ツールの助けを借りて慎重に計画する必要があるため、IT 部門にとって重要なタスクです。
データ移行の起源
データの移行は、コンピュータ システムが運用されて以来、常に必要な作業でした。この概念は、1960 年代のパンチ カード データ処理の時代に初めて形作られました。システムが進化し、改善されるにつれて、古いシステムから新しいシステムにデータを移動する必要性も高まりました。
しかし、「データ移行」という用語は、1990 年代後半から 2000 年代初頭にかけてデータ ウェアハウスの出現とともに普及し始めました。組織は、データ分析とビジネス インテリジェンスを向上させるために、さまざまなソースと形式のデータを 1 つの統合システムに統合し始め、大規模なデータ移行が必要になりました。
データ移行の解明
データ移行は、計画、抽出、クレンジング、ロードという 4 つの主要な段階を含む複雑なプロセスです。
計画段階では、移行するデータを特定し、移行にかかる時間を決定し、関連するリスクを理解し、データの移行方法の詳細を概説します。
データ抽出には既存のシステムからデータを取得する作業が含まれますが、システムが古いか独自のものである場合は複雑になる可能性があります。
データ クレンジングは、おそらく最も重要なステップです。この段階では、データがクリーンアップされ、エラー、重複、不整合がないかチェックされます。
最後に、ロード段階で、データが新しいシステムにインポートされ、検証されます。
データ移行の内部メカニズム
データ移行は、一連のプロセスとツールを通じて行われます。まず、関連するデータ形式、場所、機密性が認識されるソース データの識別から開始されます。次に、データ抽出が行われ、ソースからデータが読み取られ、コピーされます。
次にデータ変換が行われ、抽出されたデータが新しいシステムと互換性のある形式に変換されます。これには、データのクレンジング、検証、新しいシステムのルールへの準拠の確認などが含まれます。
最後に、システムの安定性とデータの整合性を確保するために、変換されたデータは制御された方法で新しいシステムにロードされます。データがロードされると、一連のテストが実行され、移行が成功し、新しいシステムが意図したとおりに動作しているかどうかが確認されます。
データ移行の主な特徴
データ移行には、今日のデータ主導の世界で欠かせないプロセスとなるいくつかの重要な機能があります。
- データの整合性: データ移行プロジェクトの主要な目標の 1 つは、データの整合性を維持し、プロセス全体を通じてデータが使用可能かつ安全な状態を維持することです。
- スケーラビリティデータ移行ソリューションは大量のデータを処理するように設計されており、大規模な場合でも効率的かつ効果的な移行を可能にします。
- オートメーション多くのデータ移行プロセスが自動化されているため、人為的エラーの可能性が低減されます。
- 検証: データが移行された後、堅牢な検証プロセスにより、データが正確に転送され、新しいシステムが移行されたデータを適切に処理できることが保証されます。
データ移行の種類
データ移行にはいくつかの種類があり、それぞれ異なる状況で使用され、複雑さのレベルも異なります。
- ストレージ移行: これは、あるストレージ デバイスまたはシステムから別のストレージ デバイスまたはシステムへのデータの移動を伴います。
- データベースの移行: これは、あるデータベース システムから別のデータベース システムへのデータの移動を伴います。
- アプリケーションの移行: アプリケーション プログラムをある環境から別の環境に移動する作業です。
- ビジネスプロセスの移行: これには、ビジネス プロセスの IT リソースを新しいハードウェア セットに移行することが含まれます。
| 移行の種類 | 説明 |
|---|---|
| ストレージ移行 | あるストレージデバイス/システムから別のストレージデバイス/システムへのデータの移動 |
| データベースの移行 | あるデータベースシステムから別のデータベースシステムへのデータの移動 |
| アプリケーションの移行 | アプリケーションプログラムをある環境から別の環境に移動する |
| ビジネスプロセスの移行 | ビジネスプロセスのITリソースを新しいハードウェアセットに移行する |
データ移行の実践
データ移行は、データセンターの統合、新しいシステムの実装、サーバーのアップグレード、クラウド ストレージへの切り替えなど、さまざまなシナリオで役立ちます。ただし、データの損失、ダウンタイムの延長、互換性の問題、コストの超過などの問題が発生する可能性があります。
多くの場合、ソリューションには、徹底した計画、適切なデータ移行ツールの使用、データのバックアップの確保、パイロット実行の実施、移行後の堅牢なテストの確保が含まれます。
類似概念との比較分析
| データ移行 | データ統合 | データ変換 |
|---|---|---|
| システム間でデータを転送する | さまざまなソースからのデータの統合 | データ形式の変更 |
| 通常は1回限りのプロセス | 継続可能 | 一度限りのプロセスでも継続的なプロセスでもかまいません |
データ移行の将来展望と技術
クラウド テクノロジー、人工知能、機械学習の台頭により、データ移行はさらに進化する見込みです。AI を使用した自動データ移行ソリューションは、プロセスを簡素化し、人的エラーを削減することが期待されています。ブロックチェーン テクノロジーは、転送プロセス中のデータ セキュリティを向上させることで、データ移行に影響を与える可能性もあります。
プロキシサーバーとデータ移行
プロキシ サーバーは、データ移行時に重要な役割を果たします。プロキシ サーバーは、大規模なデータ転送中にネットワーク負荷を分散し、追加のセキュリティ レイヤーを提供します。さらに、移行プロセス中にサービスの可用性を維持し、クライアント アプリケーションへの中断のないアクセスを提供することもできます。
