Plataformas de migración rápida de datos
Introducción
Transferir información al cambiar o actualizar la plataforma es una tarea crítica: no se puede perder ni distorsionar la contabilidad de balances, historial de apuestas, bonificaciones, datos KYC y configuración de campañas. Las soluciones modernas utilizan pipelines ETL automatizados y el cambio de captura de datos (CDC) para completar la migración en horas o incluso minutos sin downtime empresarial.
1. Clasificación de las migraciones
1. Migración «fría»
Exportación-importación completa, requiere la parada de la plataforma.
Se ajusta a una ventana de mantenimiento planificada o de baja actividad.
2. Migración «caliente»
chạy paralelo de replicación ETL + CDC, corte-sobre en segundos.
Adecuado para operadores grandes con tráfico las 24 horas del día.
2. Arquitectura ETL y CDC
```mermaid
flowchart LR
subgraph Fuente
DB1[(Old DB)]
Stream1[(Old DB CDC)]
end
Transportador subgraph
ETL[ETL Job]
CDC[CDC Consumer]
Validator[Data Validator]
end
subgraph Objetivo
DB2[(New DB)]
end
ETL Job: una vez por noche o en horario, lee un volcado completo de tablas, transforma formatos y carga en un nuevo circuito.
CDC Consumer: escucha los registros WAL (Debezium/MySQL Binlog), omite INSERT/UPDATE/DELETE en el modo near-real-time.
Validator: compara sumas de comprobación y contadores de registros después de la carga subyacente y durante el proceso de replicación en streaming.
3. Etapas de migración
1. Análisis y mapeo (1-2 días)
Comparación de esquemas de DAB antiguo y nuevo, definición de coincidencias de campos (por ejemplo, 'player _ balance' → 'wallet. real_balance`).
Definición de conversiones de tipo: filas → JSON, timestamps, ENUM → tablas de referencia.
2. Preparación del entorno de la prueba (1-2 días)
Despliegue de un clúster de staging con un snapshot volumétrico de datos de producción.
Configure los conectores ETL y CDC en los datos de prueba.
3. Carga primaria («cold load») (2-4 horas)
Exportación de volcado completo con source DB → importación paralela a target DB.
Desactivar procesos no duplicados (por ejemplo, el motor de bonificación) durante el arranque.
4. Ejecución de la replicación de CDC (continua)
Comienza a escuchar los cambios desde el momento en que comenzó la descarga de ETL.
Acumulación de operaciones de «cola» hasta que el corte-sobre esté listo.
5. Cut-over y cambio de tráfico (1-5 minutos)
Detenga temporalmente las aplicaciones para alinear el resto de la cola de CDC.
Reconfigurar las cadenas de conexión a una nueva DB.
Pruebas de smoke de los escenarios principales (login, deposite, spin, withdraw).
6. Validación y retroceso (1-2 horas)
Validación de checksum para tablas clave: usuarios, balances, historial de transacciones.
Si las descoordinaciones críticas son un rollback automático a una instantánea snapshot.
4. Pruebas y validación
Row counts & checksums: compara el número de registros y hashes por tabla.
Pruebas de dominio: escenarios selectivos - apuestas, bonificaciones y operaciones de salida.
Pruebas End-to-End: scripts automatizados de Cypress/Playwright ejecutan flow clave en staging después de la migración.
5. Minimizar downtime
Blue-Green Database
Instances de base de datos paralelos...
Proxy-level Cut-over
Utilizar un proxy (PgBouncer) para un switchover suave con una cola de conexiones entrantes.
Feature Flags
Deshabilita parte de la funcionalidad durante la migración para no bloquear completamente todos los servicios.
6. Herramientas y plataformas
Debezium + Kafka для CDC с MySQL/PostgreSQL.
Airbyte, Fivetran, Talend para transportadores ETL.
Flyway/Liquibase para migraciones de circuitos y versionamiento de DB.
HashiCorp Vault para el almacenamiento seguro de credentials y rotation.
Conclusión
Las plataformas habilitadas para migraciones rápidas de datos construyen el proceso en torno a una combinación de carga ETL y replicación de CDC, pruebas exhaustivas y validaciones. Con arquitectura competente y automatización, downtime se reduce a unos minutos y el riesgo de pérdida o descoordinación de datos a cero.
Transferir información al cambiar o actualizar la plataforma es una tarea crítica: no se puede perder ni distorsionar la contabilidad de balances, historial de apuestas, bonificaciones, datos KYC y configuración de campañas. Las soluciones modernas utilizan pipelines ETL automatizados y el cambio de captura de datos (CDC) para completar la migración en horas o incluso minutos sin downtime empresarial.
1. Clasificación de las migraciones
1. Migración «fría»
Exportación-importación completa, requiere la parada de la plataforma.
Se ajusta a una ventana de mantenimiento planificada o de baja actividad.
2. Migración «caliente»
chạy paralelo de replicación ETL + CDC, corte-sobre en segundos.
Adecuado para operadores grandes con tráfico las 24 horas del día.
2. Arquitectura ETL y CDC
```mermaid
flowchart LR
subgraph Fuente
DB1[(Old DB)]
Stream1[(Old DB CDC)]
end
Transportador subgraph
ETL[ETL Job]
CDC[CDC Consumer]
Validator[Data Validator]
end
subgraph Objetivo
DB2[(New DB)]
end
| DB1 --> | full dump | ETL --> Validator --> DB2 |
|---|---|---|
| Stream1 --> | real-time changes | CDC --> Validator --> DB2 |
| ``` |
ETL Job: una vez por noche o en horario, lee un volcado completo de tablas, transforma formatos y carga en un nuevo circuito.
CDC Consumer: escucha los registros WAL (Debezium/MySQL Binlog), omite INSERT/UPDATE/DELETE en el modo near-real-time.
Validator: compara sumas de comprobación y contadores de registros después de la carga subyacente y durante el proceso de replicación en streaming.
3. Etapas de migración
1. Análisis y mapeo (1-2 días)
Comparación de esquemas de DAB antiguo y nuevo, definición de coincidencias de campos (por ejemplo, 'player _ balance' → 'wallet. real_balance`).
Definición de conversiones de tipo: filas → JSON, timestamps, ENUM → tablas de referencia.
2. Preparación del entorno de la prueba (1-2 días)
Despliegue de un clúster de staging con un snapshot volumétrico de datos de producción.
Configure los conectores ETL y CDC en los datos de prueba.
3. Carga primaria («cold load») (2-4 horas)
Exportación de volcado completo con source DB → importación paralela a target DB.
Desactivar procesos no duplicados (por ejemplo, el motor de bonificación) durante el arranque.
4. Ejecución de la replicación de CDC (continua)
Comienza a escuchar los cambios desde el momento en que comenzó la descarga de ETL.
Acumulación de operaciones de «cola» hasta que el corte-sobre esté listo.
5. Cut-over y cambio de tráfico (1-5 minutos)
Detenga temporalmente las aplicaciones para alinear el resto de la cola de CDC.
Reconfigurar las cadenas de conexión a una nueva DB.
Pruebas de smoke de los escenarios principales (login, deposite, spin, withdraw).
6. Validación y retroceso (1-2 horas)
Validación de checksum para tablas clave: usuarios, balances, historial de transacciones.
Si las descoordinaciones críticas son un rollback automático a una instantánea snapshot.
4. Pruebas y validación
Row counts & checksums: compara el número de registros y hashes por tabla.
Pruebas de dominio: escenarios selectivos - apuestas, bonificaciones y operaciones de salida.
Pruebas End-to-End: scripts automatizados de Cypress/Playwright ejecutan flow clave en staging después de la migración.
5. Minimizar downtime
Blue-Green Database
Instances de base de datos paralelos...
Proxy-level Cut-over
Utilizar un proxy (PgBouncer) para un switchover suave con una cola de conexiones entrantes.
Feature Flags
Deshabilita parte de la funcionalidad durante la migración para no bloquear completamente todos los servicios.
6. Herramientas y plataformas
Debezium + Kafka для CDC с MySQL/PostgreSQL.
Airbyte, Fivetran, Talend para transportadores ETL.
Flyway/Liquibase para migraciones de circuitos y versionamiento de DB.
HashiCorp Vault para el almacenamiento seguro de credentials y rotation.
Conclusión
Las plataformas habilitadas para migraciones rápidas de datos construyen el proceso en torno a una combinación de carga ETL y replicación de CDC, pruebas exhaustivas y validaciones. Con arquitectura competente y automatización, downtime se reduce a unos minutos y el riesgo de pérdida o descoordinación de datos a cero.
