Leitfaden zur Migration von Oracle zu Snowflake¶

Phase 1: Planung und Entwurf¶

Diese anfängliche Phase ist entscheidend, um die Grundlage für eine erfolgreiche Migration zu schaffen. Die Migration von Oracle ist mit erheblichen architektonischen Änderungen verbunden, und ein gründlicher Plan ist unerlässlich, um Interessengruppen in Einklang zu bringen, Geltungsbereiche zu definieren und Budgetüberschreitungen sowie verstrichene Fristen zu vermeiden.

Konkrete Schritte:

• Eine gründliche Bewertung Ihrer Oracle-Umgebung durchführen:

  • Inventar und Analysieren: Katalogisieren Sie alle Datenbankobjekte, einschließlich Schemata, Tabellen, Ansichten, materialisierte Ansichten, Indizes, Pakete, Prozeduren, Funktionen und Trigger. Verwenden Sie die Datenwörterbuch-Ansichten von Oracle (DBA_OBJECTS, DBA_SOURCE, DBA_TABLES usw.), um diese Metadaten zu sammeln.

  • Workloads analysieren: Verwenden Sie die Berichtsansicht und die dynamische Ansicht zur Leistung des Automatic Workload Repository (AWR) von Oracle (V$SQL, V$SQLAREA), um Abfragemuster, Benutzer-Parallelität, Leistungsengpässe und Ressourcennutzung zu identifizieren. Diese Daten sind entscheidend für die Entwicklung Ihrer Snowflake-Virtual-Warehouse-Strategie.

  • Abhängigkeiten identifizieren: Erfassen Sie alle vorgelagerten Datenquellen (ETL/ELT-Jobs, Datenstreams) sowie nachgelagerte Verbrauchende (BI-Tools, Anwendungen, Berichtsdienste). Achten Sie besonders auf Anwendungen, die stark von PL/SQL-Paketen abhängig sind.

• Migrationsbereich und Migrationsstrategie definieren:

  • Workloads priorisieren: Klassifizieren Sie Workloads nach geschäftlichen Auswirkungen und technischer Komplexität. Beginnen Sie mit einem leistungsstarken Workload mit geringer Komplexität (z. B. einem bestimmten Data Mart), um Wert zu demonstrieren und Momentum aufzubauen.

  • Migrationsansatz wählen: Entscheiden Sie sich entweder für einen „Lift-and-Shift“-Ansatz für eine schnellere Migration oder für eine Neuarchitektur, um Datenmodelle, ETL/ELT-Pipelines und prozedurale Logik zu modernisieren und zu optimieren.

• Projektplan entwickeln:

  • Team aufstellen: Stellen Sie ein Migrationsteam mit klar definierten Rollen zusammen (Projektmanager, Data Engineer, Oracle DBA, Snowflake-Architekt, Sicherheitsadministrator, Business-Analyst).

  • Zeitleiste erstellen: Definieren Sie realistische Zeitpläne und Meilensteine für jede der neun Phasen.

  • Erfolgskennzahlen definieren: Legen Sie klare KPIs fest, um den Erfolg zu messen, z. B. Kostenreduzierung, Verbesserung der Abfrageleistung, Steigerung der Parallelität und Benutzerzufriedenheit.

Phase 2: Umgebung und Sicherheit¶

Mit einem robusten Plan besteht der nächste Schritt darin, die Snowflake-Umgebung vorzubereiten und das Sicherheitsmodell von Oracle zu übertragen. Dazu gehört die Einrichtung von Konten, Netzwerken und einer neuen Struktur für die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).

Konkrete Schritte:

• Einrichten Ihres Snowflake-Kontos:

  • Edition und Cloud-Anbieter wählen: Wählen Sie die Snowflake-Edition (z. B. Standard, Enterprise, Business Critical), die Ihren Sicherheits- und Feature-Anforderungen entspricht. Wählen Sie einen Cloudanbieter (AWS, Azure oder GCP) und eine Region aus, die mit Ihrer Cloudstrategie übereinstimmt und die Latenz für Ihre Benutzenden und andere Clouddienste minimiert.

  • Eine Warehouse-Strategie entwerfen: Erstellen Sie auf Grundlage der Workload-Analyse aus Phase 1 einen ersten Satz virtueller Warehouses. Isolieren Sie verschiedene Workloads (z. B. WH_LOADING, WH_TRANSFORM, WH_BI_ANALYTICS), um Ressourcenkonflikte zu verhindern. Beginnen Sie mit T-Shirt-Größen (z. B. X-Small, Small) und planen Sie, diese anhand von Performance-Tests anzupassen.

• Sicherheitsmodell implementieren:

  • Oracle-Benutzer/-Rollen den Snowflake-Rollen zuordnen: Übertragen Sie das Benutzer-, Rollen- und Berechtigungsmodell von Oracle in das hierarchische RBAC-Modell von Snowflake. Dies ist eine erhebliche Veränderung, da die detaillierten Berechtigungen auf System- und Objektebene von Oracle nicht direkt zugeordnet werden können. Erstellen Sie eine Hierarchie von funktionalen Rollen (SYSADMIN, SECURITYADMIN), und greifen Sie auf die Rollen (BI_READ_ONLY, ETL_READ_WRITE) zu.

  • Netzwerkrichtlinien und Authentifizierung konfigurieren: Richten Sie Netzwerkrichtlinien ein, um den Zugriff auf vertrauenswürdige IP-Adressen (z. B. Ihr Firmennetzwerk oder VPN) zu beschränken. Konfigurieren Sie Authentifizierungsmethoden, wie föderierte Authentifizierung (SSO), unter Verwendung eines Identitätsanbieters wie Okta oder Azure AD.

Phase 3: Konvertierung von Datenbankcode¶

Diese Phase umfasst die Konvertierung von DDL-, DML- und umfangreicher PL/SQL-Codebasis von Oracle, sodass sie mit Snowflake kompatibel ist. Dies ist oft die komplexeste und zeitaufwändigste Phase der Migration.

Konkrete Schritte:

• DDL konvertieren (Datendefinitionssprache):

  • Tabellen und Ansichten: Extrahieren Sie CREATE TABLE- und CREATE VIEW-Anweisungen von Oracle. Konvertieren Sie Oracle-spezifische Datentypen in ihre Snowflake-Äquivalente (siehe Anhang 2).

  • Oracle-spezifische Klauseln entfernen: Beseitigen Sie Oracle-spezifische Klauseln für den physischen Speicher, wie beispielsweise TABLESPACE, PCTFREE, INITRANS, STORAGE, sowie komplexe Partitionierungs-/Indizierungsschemata. Snowflake verwaltet das Speicher- und Datenlayout automatisch.

  • Einschränkungen neu implementieren: Snowflake erzwingt nur NOT NULL-Einschränkungen. PRIMARY KEY- und UNIQUE-Einschränkungen können definiert werden, werden aber nicht erzwungen. Sie dienen in erster Linie als Metadaten für BI-Tools und -Optimierer. FOREIGN KEY-Einschränkungen werden nicht unterstützt. Alle Datenintegritätslogiken müssen in Ihre ETL/ELT-Prozesse verschoben werden.

• Konvertieren von DML (Data Manipulation Language) und prozeduraler Code:

  • PL/SQL überarbeiten: Oracles PL/SQL (Pakete, Prozeduren, Funktionen, Trigger) müssen komplett neu geschrieben werden. Gängige Ziele sind Snowflake Scripting (SQL), JavaScript UDFs/UDTFs/Procs oder Externalisieren der Logik in ein Transformationstool wie dbt oder einen Orchestrierungsdienst wie Airflow.

  • SQL-Funktionen übersetzen: Ordnen Sie Oracle-spezifische Funktionen ihren Snowflake-Entsprechungen zu (z. B. SYSDATE wird zu CURRENT_TIMESTAMP(), NVL wird zu IFNULL, VARCHAR2 wird zu VARCHAR). Allgemeine Zuordnungen finden Sie in Anhang 3.

  • Sequenzen ersetzen: Erstellen Sie Oracle-Sequenzen mit dem SEQUENCE-Objekt von Snowflake neu.

  • MERGE-Anweisungen bearbeiten: Überprüfen und testen Sie MERGE-Anweisungen sorgfältig, da sich die Syntax und das Verhalten zwischen Oracle und Snowflake leicht unterscheiden können.

Phase 4: Datenmigration¶

Diese Phase konzentriert sich auf die physische Verschiebung historischer Daten von Ihrer Oracle-Datenbank in Snowflake-Tabellen. Der gebräuchlichste Ansatz besteht darin, Daten in Dateien zu extrahieren und diese über einen Cloudspeicher-Stagingbereich zu laden.

Konkrete Schritte:

• Daten von Oracle in Dateien extrahieren:

  • Verwenden Sie Methoden wie Oracle Data Pump, SQL*Plus Spooling oder UTL_FILE, um Tabellendaten in ein strukturiertes Dateiformat (z. B. Parquet, komprimierte CSV) zu extrahieren.

  • Bei sehr großen Datenbanken sollten Sie die Verwendung von Datenintegrationstools von Drittanbietern (z. B. Fivetran, Matillion, Talend, Informatica) in Betracht ziehen, die effizient Daten aus Oracle extrahieren können.

• Daten in einen Cloudspeicher-Stagingbereich hochladen:

  • Übertragen Sie die extrahierten Dateien an einen Cloudspeicherort (Amazon S3, Azure Blob Storage oder Google Cloud Storage), der als externer Stagingbereich für Snowflake dient.

• Daten aus Stagingbereich in Snowflake laden:

  • Externe Stagingbereiche erstellen: Erstellen Sie in Snowflake ein externes Stagingobjekt, das auf den Cloudspeicherort verweist, der Ihre Datendateien enthält.

  • COPY INTO-Befehl verwenden: Verwenden Sie den Snowflake-Befehl COPY INTO <table> zum Laden der Daten aus dem Stagingbereich in die Snowflake-Zieltabellen. Dieser Befehl ist hochleistungsfähig und skalierbar.

  • Größeres Warehouse nutzen: Verwenden Sie für den initialen Datenimport ein dediziertes, größeres virtuelles Warehouse, um den Prozess zu beschleunigen, skalieren Sie es anschließend herunter, oder setzen Sie es aus, um die Kosten zu optimieren.

Phase 5: Datenaufnahme¶

Sobald die historischen Daten migriert sind, müssen Sie Ihre laufenden Datenaufnahmepipelines neu gestalten, um die Daten direkt in Snowflake einzuspeisen.

Konkrete Schritte:

• ETL/ELT-Batch-Jobs migrieren:

  • Aktualisieren Sie bestehende ETL-Jobs (in Tools wie Oracle Data Integrator, Informatica oder Talend), um Snowflake als Ziel anzusteuern. Dazu müssen die Verbindungsdetails geändert und Oracle-spezifische SQL-Überschreibungen neu geschrieben werden, um den Snowflake-Dialekt zu verwenden.

• Kontinuierliche Datenaufnahme implementieren:

  • Für das kontinuierliche Laden von Daten konfigurieren Sie Snowpipe so, dass Dateien automatisch aufgenommen werden, sobald sie in Ihrem Cloudspeicher-Stagingbereich eintreffen. Dies ist eine ideale Ersetzung für Microbatch-Jobs.

• Das Snowflake-Ökosystem nutzen:

  • Nutzen Sie die nativen Konnektoren von Snowflake für Plattformen wie Kafka und Spark, oder nutzen Sie Partnertools, um das direkte Daten-Streaming und die Erfassung von Änderungsdaten (CDC) von Oracle zu vereinfachen.

Phase 6: Berichterstattung und Analyse¶

In dieser Phase werden alle nachgelagerten Anwendungen umgeleitet, insbesondere BI und Berichtstools, um Daten von Snowflake abzufragen.

Konkrete Schritte:

• Verbindungstreiber aktualisieren: Installieren und konfigurieren Sie die Snowflake-Treiber ODBC/JDBC auf Servern, die Ihre BI-Tools hosten (z. B. Tableau Server, Power BI Gateway, Oracle Analytics Server).

• Berichte und Dashboards umleiten:

  • Ändern Sie in Ihren BI-Tools die Datenquellenverbindung von Oracle auf Snowflake.

  • Testen Sie alle kritischen Berichte und Dashboards, um sicherzustellen, dass sie korrekt funktionieren.

• Abfragen überprüfen und optimieren:

  • Viele Dashboards enthalten kundenspezifische SQL mit Oracle-spezifischen Hinweisen oder Funktionen. Überprüfen und überarbeiten Sie diese Abfragen, um Standard-SQL zu verwenden und die Leistungs-Features von Snowflake zu nutzen. Verwenden Sie das Query Profile-Tool in Snowflake, um langsam laufende Berichte zu analysieren und zu optimieren.

Phase 7: Datenvalidierung und Testen¶

Gründliche Tests sind unerlässlich, um das Vertrauen der Kunden in die neue Plattform aufzubauen und sicherzustellen, dass Datenintegrität und -Performance den Erwartungen entsprechen.

Konkrete Schritte:

• Datenvalidierung durchführen:

  • Zeilenzahlen: Vergleichen Sie die Zeilenanzahlen zwischen Quelltabellen in Oracle und Zieltabellen in Snowflake.

  • Validierung auf Zellenebene: Führen Sie für kritische Tabellen eine detailliertere Prüfung durch, indem Sie aggregierte Werte vergleichen (SUM, AVG, MIN, MAX) oder Prüfsummen auf Schlüsselfeldern verwenden.

• Abfrage- und Performance-Tests durchführen:

  • Benchmark-Abfragen: Führen Sie einen repräsentativen Satz von Abfragen sowohl gegen Oracle als auch gegen Snowflake aus, und vergleichen Sie Ergebnisse und Performance.

  • BI-Tool-Performance: Testen Sie die Ladezeiten und die Interaktivität der wichtigsten Dashboards, die mit Snowflake verbunden sind.

• Benutzeraktualisierungstests (UAT):

  • Beziehen Sie Geschäftsanwender ein, um ihre Berichte zu validieren und ihre täglichen Aufgaben in der neuen Snowflake-Umgebung auszuführen. Sammeln Sie Feedback, und gehen Sie alle Probleme an.

Phase 8: Bereitstellung¶

Die Bereitstellung ist die letzte Umstellung von Oracle auf Snowflake. Dieser Prozess sollte sorgfältig verwaltet werden, um Unterbrechungen des Geschäftsbetriebs zu minimieren.

Konkrete Schritte:

• Übergangsplan erstellen:

  • Definieren Sie die Sequenz der Ereignisse für die Umstellung. Dazu gehören das Anhalten der ETL-Jobs, die auf Oracle verweisen, das Durchführen einer finalen Datensynchronisation, das Umleiten aller Verbindungen sowie die Überprüfung des Systemzustands.

• Endgültige Datensynchronisierung ausführen:

  • Führen Sie ein letztes inkrementelles Laden von Daten durch, um alle Datenänderungen zu erfassen, die während der Testphase aufgetreten sind.

• Live gehen:

  • Stellen Sie alle Produktionsdatenpipelines und Benutzerverbindungen von Oracle auf Snowflake um.

  • Halten Sie die Oracle-Umgebung als Fallback für eine kurze Zeit in einem schreibgeschützten Zustand, bevor Sie sie außer Kraft setzen.

• Oracle stilllegen:

  • Sobald die Snowflake-Umgebung stabil und in der Produktion validiert wurde, können Sie Ihre Oracle-Datenbankserver stilllegen, um keine Lizenz- und Wartungskosten mehr zu verursachen.

Phase 9: Optimieren und ausführen¶

Diese letzte Phase ist ein fortlaufender Prozess der Verwaltung von Performance, Kosten und Governance in Ihrer neuen Snowflake-Umgebung. Ziel ist es, Ihr Setup kontinuierlich zu verbessern, um den Wert zu maximieren.

Konkrete Schritte:

• Performance- und Kostenoptimierung implementieren:

  • Optimale Warehouse-Größe festlegen: Überwachen Sie die Workload-Performance kontinuierlich und passen Sie die Größe der virtuellen Warehouses nach oben oder unten an, um die SLAs zu den geringstmöglichen Kosten zu erfüllen.

  • Aggressive Auto-Suspend-Richtlinien festlegen: Setzen Sie das Auto-Suspend-Timeout für alle Warehouses auf 60 Sekunden, um Kosten für ungenutzte Rechenzeit zu vermeiden.

  • Gruppierungsschlüssel verwenden: Analysieren Sie für sehr große Tabellen (mehrere Terabyte) Abfragemuster und definieren Sie Gruppierungsschlüssel, um die Performance hoch gefilterter Abfragen zu verbessern.

• Langfristige FinOps und Governance einrichten:

  • Kosten überwachen: Verwenden Sie das Snowflake-ACCOUNT_USAGE-Schema und Ressourcenmonitore, um den Credit-Verbrauch zu verfolgen und Budgetüberschreitungen zu verhindern.

  • Sicherheit verbessern: Überprüfen Sie Rollen und Berechtigungen regelmäßig, um sicherzustellen, dass das Prinzip der geringsten Berechtigungen eingehalten wird. Implementieren Sie erweiterte Sicherheits-Features wie dynamische Datenmaskierung und Zeilenzugriffsrichtlinien für sensible Daten.

Anhang 1: Snowflake im Vergleich zur Oracle-Architektur¶

Anhang 2: Zuordnung von Datentypen¶

Anhangs 3: SQL und Funktionsunterschiede¶