Plattformen mit schneller Datenmigration
Einleitung
Die Übertragung von Informationen beim Wechsel oder Upgrade der Plattform ist eine kritische Aufgabe: Bilanzierung, Wetthistorie, Boni, KYC-Daten und Kampagneneinstellungen dürfen nicht verloren gehen oder verzerrt werden. Moderne Lösungen verwenden automatisierte ETL-Pipelines und Change Data Capture (CDC), um die Migration in Stunden oder sogar Minuten ohne Ausfallzeiten abzuschließen.
1. Klassifizierung von Migrationen
1. Die „kalte“ Migration
Vollständiger Export-Import, erfordert den Stopp der Plattform.
Geeignet für niedrige Aktivität oder geplante Wartungsfenster.
2. „Heiße“ Migration
Parallele chạy ETL + CDC-Replikation, Cut-over in Sekunden.
Geeignet für große Betreiber mit 24/7 Verkehr.
2. ETL- und CDC-Architektur
```mermaid
flowchart LR
subgraph Quelle
DB1[(Old DB)]
Stream1[(Old DB CDC)]
end
subgraph Förderer
ETL[ETL Job]
CDC[CDC Consumer]
Validator[Data Validator]
end
subgraph Zweck
DB2[(New DB)]
end
ETL Job: Einmal pro Nacht oder nach einem Zeitplan liest einen vollständigen Tabellendump, transformiert Formate und lädt in ein neues Schema.
CDC Consumer: hört WAL-Protokolle (Debezium/MySQL Binlog), überspringt INSERT/UPDATE/DELETE im Near-Real-Time-Modus.
Validator: überprüft Prüfsummen und Datensatzzähler nach dem Grundladevorgang und während der Streaming-Replikation.
3. Phasen der Migration
1. Analyse und Mapping (1-2 Tage)
Vergleich der Schemata der alten und neuen Datenbank, Bestimmung der Feldübereinstimmungen (z. B. 'player _ balance' → 'wallet. real_balance`).
Definition von Typkonvertierungen: Zeichenfolgen → JSON, Timestamps, ENUM → Referenztabellen.
2. Vorbereitung der Testumgebung (1-2 Tage)
Bereitstellung eines Staging-Clusters mit einem umfangreichen Produktionsdaten-Snapshot.
Konfiguration von ETL- und CDC-Konnektoren auf Testdaten.
3. Primäre Belastung („kalte Belastung“) (2-4 Stunden)
Export eines vollständigen Dumps mit einer DB-Quelle → Parallelimport in eine Ziel-DB.
Deaktivierung von nicht duplizierten Prozessen (z.B. Bonus Engine) während des Downloads.
4. Starten der CDC-Replikation (kontinuierlich)
Beginn des Abhörens von Änderungen seit Beginn des ETL-Downloads.
Die Anhäufung von „Schwanz“ -Operationen, bis der Schnitt-über bereit ist.
5. Cut-over und Verkehrsumschaltung (1-5 Minuten)
Vorübergehendes Stoppen von Anwendungen, um den Rest des CDC-Schwanzes auszugleichen.
Konfigurieren Sie die Verbindungszeichenfolgen neu für die neue DB.
Smoke-Tests der Hauptszenarien (Login, Deposit, Spin, Withdraw).
6. Validierung und Rollback (1-2 Stunden)
Checksum für Schlüsseltabellen: Benutzer, Salden, Transaktionsverlauf.
Bei kritischen Fehlanpassungen erfolgt ein automatischer Rollback zum Snapshot.
4. Prüfung und Validierung
Row counts & checksums: Vergleichen Sie die Anzahl der Datensätze und Hashes anhand von Tabellen.
Domain-Tests: Selektive Szenarien - Wetten, Bonus und Output-Operationen.
End-to-End-Tests: Automatisierte Cypress/Playwright-Skripte treiben nach der Migration wichtige Flows ins Staging.
5. Downtime minimieren
Blue-Green Database
Parallele Datenbankinstanzen...
Proxy-level Cut-over
Verwenden Sie einen Proxy (PgBouncer) für einen reibungslosen Wechsel mit einer Warteschlange eingehender Verbindungen.
Feature Flags
Deaktivieren Sie einen Teil der Funktionalität für die Dauer der Migration, um nicht alle Dienste vollständig zu blockieren.
6. Tools und Plattformen
Debezium + Kafka для CDC с MySQL/PostgreSQL.
Airbyte, Fivetran, Talend für ETL-Förderer.
Flyway/Liquibase für Schaltungsmigrationen und DB-Versionierung.
HashiCorp Vault für die sichere Aufbewahrung von Credentials und Rotation.
Schluss
Plattformen, die schnelle Datenmigrationen unterstützen, bauen den Prozess um eine Kombination aus ETL-Boot und CDC-Replikation, gründlichen Tests und Validierungsprüfungen auf. Mit einer kompetenten Architektur und Downtime-Automatisierung wird auf wenige Minuten reduziert, und das Risiko eines Datenverlusts oder einer Fehlanpassung ist gleich Null.
Die Übertragung von Informationen beim Wechsel oder Upgrade der Plattform ist eine kritische Aufgabe: Bilanzierung, Wetthistorie, Boni, KYC-Daten und Kampagneneinstellungen dürfen nicht verloren gehen oder verzerrt werden. Moderne Lösungen verwenden automatisierte ETL-Pipelines und Change Data Capture (CDC), um die Migration in Stunden oder sogar Minuten ohne Ausfallzeiten abzuschließen.
1. Klassifizierung von Migrationen
1. Die „kalte“ Migration
Vollständiger Export-Import, erfordert den Stopp der Plattform.
Geeignet für niedrige Aktivität oder geplante Wartungsfenster.
2. „Heiße“ Migration
Parallele chạy ETL + CDC-Replikation, Cut-over in Sekunden.
Geeignet für große Betreiber mit 24/7 Verkehr.
2. ETL- und CDC-Architektur
```mermaid
flowchart LR
subgraph Quelle
DB1[(Old DB)]
Stream1[(Old DB CDC)]
end
subgraph Förderer
ETL[ETL Job]
CDC[CDC Consumer]
Validator[Data Validator]
end
subgraph Zweck
DB2[(New DB)]
end
| DB1 --> | full dump | ETL --> Validator --> DB2 |
|---|---|---|
| Stream1 --> | real-time changes | CDC --> Validator --> DB2 |
| ``` |
ETL Job: Einmal pro Nacht oder nach einem Zeitplan liest einen vollständigen Tabellendump, transformiert Formate und lädt in ein neues Schema.
CDC Consumer: hört WAL-Protokolle (Debezium/MySQL Binlog), überspringt INSERT/UPDATE/DELETE im Near-Real-Time-Modus.
Validator: überprüft Prüfsummen und Datensatzzähler nach dem Grundladevorgang und während der Streaming-Replikation.
3. Phasen der Migration
1. Analyse und Mapping (1-2 Tage)
Vergleich der Schemata der alten und neuen Datenbank, Bestimmung der Feldübereinstimmungen (z. B. 'player _ balance' → 'wallet. real_balance`).
Definition von Typkonvertierungen: Zeichenfolgen → JSON, Timestamps, ENUM → Referenztabellen.
2. Vorbereitung der Testumgebung (1-2 Tage)
Bereitstellung eines Staging-Clusters mit einem umfangreichen Produktionsdaten-Snapshot.
Konfiguration von ETL- und CDC-Konnektoren auf Testdaten.
3. Primäre Belastung („kalte Belastung“) (2-4 Stunden)
Export eines vollständigen Dumps mit einer DB-Quelle → Parallelimport in eine Ziel-DB.
Deaktivierung von nicht duplizierten Prozessen (z.B. Bonus Engine) während des Downloads.
4. Starten der CDC-Replikation (kontinuierlich)
Beginn des Abhörens von Änderungen seit Beginn des ETL-Downloads.
Die Anhäufung von „Schwanz“ -Operationen, bis der Schnitt-über bereit ist.
5. Cut-over und Verkehrsumschaltung (1-5 Minuten)
Vorübergehendes Stoppen von Anwendungen, um den Rest des CDC-Schwanzes auszugleichen.
Konfigurieren Sie die Verbindungszeichenfolgen neu für die neue DB.
Smoke-Tests der Hauptszenarien (Login, Deposit, Spin, Withdraw).
6. Validierung und Rollback (1-2 Stunden)
Checksum für Schlüsseltabellen: Benutzer, Salden, Transaktionsverlauf.
Bei kritischen Fehlanpassungen erfolgt ein automatischer Rollback zum Snapshot.
4. Prüfung und Validierung
Row counts & checksums: Vergleichen Sie die Anzahl der Datensätze und Hashes anhand von Tabellen.
Domain-Tests: Selektive Szenarien - Wetten, Bonus und Output-Operationen.
End-to-End-Tests: Automatisierte Cypress/Playwright-Skripte treiben nach der Migration wichtige Flows ins Staging.
5. Downtime minimieren
Blue-Green Database
Parallele Datenbankinstanzen...
Proxy-level Cut-over
Verwenden Sie einen Proxy (PgBouncer) für einen reibungslosen Wechsel mit einer Warteschlange eingehender Verbindungen.
Feature Flags
Deaktivieren Sie einen Teil der Funktionalität für die Dauer der Migration, um nicht alle Dienste vollständig zu blockieren.
6. Tools und Plattformen
Debezium + Kafka для CDC с MySQL/PostgreSQL.
Airbyte, Fivetran, Talend für ETL-Förderer.
Flyway/Liquibase für Schaltungsmigrationen und DB-Versionierung.
HashiCorp Vault für die sichere Aufbewahrung von Credentials und Rotation.
Schluss
Plattformen, die schnelle Datenmigrationen unterstützen, bauen den Prozess um eine Kombination aus ETL-Boot und CDC-Replikation, gründlichen Tests und Validierungsprüfungen auf. Mit einer kompetenten Architektur und Downtime-Automatisierung wird auf wenige Minuten reduziert, und das Risiko eines Datenverlusts oder einer Fehlanpassung ist gleich Null.
