.jpg)
Datamigraties zijn 40% complexer geworden door de explosieve groei van datavolumes in 2024. Toch kiezen veel IT-managers nog steeds voor riskante big-bang benaderingen waarbij complete monolithische systemen in één keer worden overgezet. Dataverlies en downtime van uren in plaats van minuten kan je business miljoenen kosten en je klanten permanent doen verliezen.
Ken Vanderheyden, senior data-architect bij ElmosData met meer dan 15 jaar ervaring in (legacy) datamigraties, ziet dit probleem dagelijks. Hij legt uit waarom containerisatie met microservices en een layered data architectuur de veiligere en kostefficiëntere weg is voor organisaties die hun verouderde data-infrastructuur willen moderniseren zonder hun business op het spel te zetten.
Het grote verschil: gefaseerd vs big-bang datamigratie
Monoliet migratie: applicatie én data in één blok
Bij een traditionele monoliet migratie worden applicatie en database als één ondeelbaar geheel beschouwd. Je voert meestal een lift‑and‑shift uit: de volledige applicatie wordt op nieuwe hardware of in de cloud geplaatst, inclusief de bijhorende database.
Voordelen
- Relatief eenvoudig en snel op te zetten
- Beperkte architectuurwijzigingen nodig
- Interessant bij end‑of‑life scenario’s of compliance‑druk
Nadelen
- Je neemt vaak oude dataproblemen en technical debt mee
- Grote kans op downtime bij fouten
- Geen flexibiliteit in het schalen van afzonderlijke onderdelen
- Moeilijk om gefaseerd te testen: alles moet in één keer over
Bij een traditionele monoliet datamigratie staat je hele organisatie stil op de migratiedag. Ken beschrijft het proces als een enorme gok: "Je moet heel veel validatie doen vooraf, dan op een bepaalde datum de oude systemen uitzetten en de nieuwe aanzetten, hopend dat je niets over het hoofd hebt gezien."
Containerisatie + microservices: applicatie loskoppelen van data
Containerisatie in combinatie met microservices en een layered data-architectuur maakt een veel fijnmaziger migratieproces mogelijk. Hier scheid je applicatielogica en databronnen in kleinere, beheersbare componenten.
- Applicatie → opgesplitst in microservices, elk met duidelijke API‑koppelingen
- Data → ondergebracht in lagen:
- Operational data (actieve transacties)
- Historical data (archief en rapportage)
- Analytical data (datawarehouse, BI, AI/ML)
Ontkoppeling via event streaming
Een van de grootste voordelen van gefaseerde migratie is de ontkoppeling van componenten. Door gebruik te maken van event streaming technologie zoals Apache Kafka ontstaat er een bufferlaag tussen de bron en doelomgeving. Dit biedt verschillende voordelen:
- Robuustheid: data gaat nooit verloren, zelfs niet bij tijdelijke fouten. Kafka bewaart events gedurende een instelbare periode (bijv. 14–30 dagen).
- Flexibiliteit: migratie kan in fases plaatsvinden, onafhankelijk van de snelheid van bron- of doelomgeving.
- Rollback-mogelijkheid: bij fouten kun je eenvoudig opnieuw starten vanaf het laatste consistente punt.
- Realtime synchronisatie: terwijl je legacy en nieuwe systemen tijdelijk parallel laat draaien, zorgt Kafka dat wijzigingen netjes in beide richtingen kunnen worden verwerkt.
Voordelen
- Gefaseerde migratie met minimale risico’s
- Ontkoppeling van componenten → minder afhankelijkheden, meer flexibiliteit
- Schaalbaarheid: je kunt resources per microservice of datalaag aanpassen
- Betere dataverliespreventie via buffers (Kafka), blue‑green deployments en canary releases
- Mogelijkheid om parallelle omgevingen te draaien en continu te testen
Nadelen
- Initieel hogere complexiteit in ontwerp en setup
- Vereist meer expertise in data‑integratie en microservice‑architectuur
Containerisatie in combinatie met micro service architectuur daarentegen maakt gefaseerde datamigratie mogelijk. In plaats van alles tegelijk over te zetten, kun je beginnen met een pilot dataset - bijvoorbeeld je klantendata van het laatste jaar. Je test de nieuwe omgeving grondig met echte data, maar beperkt je risico tot een klein deel van je totale informatie.
Het interessante is dat data- en technologiemigraties vaak hand in hand gaan. Wanneer je verouderde Oracle-databases wilt moderniseren, moet je sowieso nadenken over je applicatiearchitectuur. Maar door eerst je data gefaseerd over te zetten via API-koppelingen, creëer je een veilige brug tussen oud en nieuw.
Een praktijkvoorbeeld toont de kracht aan: een financiële instelling migreert een monolithische banking-applicatie. Bij een gefaseerde migratie kunnen nieuwe microservices, zoals klantprofielbeheer of transactie-notificaties, stapsgewijs worden losgetrokken. De monoliet publiceert transacties als events naar Kafka. Nieuwe services kunnen deze events consumeren en functionaliteit uitbreiden zonder dat de monoliet aangepast hoeft te worden. Dit maakt het mogelijk om stap voor stap functionaliteit te verplaatsen naar een microservices-landschap, zonder dat de continuïteit in gevaar komt.
Dataverlies preventie: van risico naar zekerheid
Een van de grootste zorgen bij datamigratie is het mogelijke verlies van cruciale bedrijfsinformatie. In de praktijk blijkt dit risico echter beheersbaar, mits de migratie zorgvuldig wordt opgezet. De sleutel ligt in het gebruik van ontkoppeling, buffer-systemen en doordachte deployment strategieën.
Kafka speelt hierin een belangrijke rol als buffer voor data in transit. Alle inkomende data wordt tijdelijk en persistent opgeslagen, vaak voor een periode van 14 dagen tot zelfs een maand. Mocht er tijdens de migratie iets misgaan, dan kan de migratie eenvoudig hervat worden vanaf het laatste consistente punt, zonder dataverlies.
Daarnaast zijn er moderne deployment strategieën die de risico’s verder beperken:
- Blue-green deployments: hierbij draaien de oude en de nieuwe omgeving parallel. De productiedatabase blijft volledig intact, terwijl de nieuwe omgeving getest wordt met een kopie van de data. Pas wanneer alles stabiel blijkt, wordt de switch gemaakt. Fouten? Dan kan in seconden worden teruggeschakeld.
- Canary releases: in plaats van alles in één keer over te zetten, start je met een klein percentage (bijv. 5%) van de data of services. Na intensieve monitoring wordt dit geleidelijk opgeschaald naar 10%, 25%, 50% en uiteindelijk 100%. Bij de eerste signalen van problemen kan de rollout onmiddellijk worden gestopt of teruggedraaid.
Het contrast met klassieke monoliet-migraties is groot. Waar een failover in een traditionele omgeving vaak uren in beslag nam en gepaard ging met significante downtime, maken moderne methoden het mogelijk om binnen minuten terug te keren naar een stabiele en werkende dataset.
Data-integriteit tijdens containerisatie
"Data was vroeger alleen een bijproduct om software te laten werken. Nu zien we dat data echte waarde heeft op zich," legt Ken uit. Deze verschuiving betekent dat je tijdens een gefaseerde migratie extra voorzichtig moet zijn met data-consistentie.
Bij gefaseerde migratie heb je tijdelijk twee systemen die parallel draaien - je legacy database en je nieuwe omgeving. Ken legt de uitdaging uit: "Je moet ervoor zorgen dat wijzigingen in het ene systeem ook in het andere terechtkomen, zonder dat je data kwijtraakt of dubbel krijgt."
De uitdaging zit in de synchronisatie: wijzigingen in de legacy database moeten ook correct worden doorgezet naar de nieuwe omgeving, zonder verlies of duplicatie. Change Data Capture (CDC)-tools zijn hierbij de standaardoplossing. Ze registreren elke wijziging in de brondata en sturen die realtime door, zodat de nieuwe omgeving voortdurend up-to-date blijft terwijl gebruikers gewoon in het oude systeem verder werken.
"Het gaat niet om hoeveel records je verplaatst, maar of ze nog kloppen," benadrukt Ken. Schaalbare systemen kunnen in principe de volumes verwerken die nodig zijn. Een succesvolle migratie betekent dat niet alleen alle data is overgekomen, maar ook dat:
- Relaties tussen tabellen intact blijven
- Business rules nog steeds werken
- Berekende velden dezelfde resultaten geven
- Historische audit trails compleet zijn
Teams runnen daarom reconciliatie-scripts die oude en nieuwe data vergelijken. Niet alleen aantallen, maar ook checksums, totalen en steekproeven van complexe queries.
Ken maakt een belangrijk onderscheid: "Als je van Oracle on-premise naar Oracle Cloud gaat, is het relatief simpel - dezelfde database engine, dus je kunt tools zoals Data Pump gebruiken. Maar ga je van SQL Server naar PostgreSQL? Dan moet je datatypen converteren, stored procedures en functies herschrijven, en mogelijk je applicatielogica aanpassen."
Deze keuze bepaalt je migratiestrategie:
- Homogene migratie (zelfde database type): Database-native replicatie tools
- Heterogene migratie (verschillende types): ETL-processen met transformatie-stappenQ
Het voordeel van een gefaseerde aanpak wordt hier opnieuw duidelijk: je test continu met echte data en echte gebruikers. Problemen komen vroeg aan het licht en kunnen beheerst worden opgelost, in plaats van pas na een big-bang cut-over te ontdekken dat cruciale data verloren of inconsistent is geraakt.
Kostenverschillen bij datamigratie-aanpakken
Het kostenplaatje is vaak een doorslaggevende factor bij datamigraties. Ken benadrukt een belangrijk potentieel voordeel van containerisatie: "Je betaalt alleen voor de onderdelen die je daadwerkelijk gebruikt, mits je de componenten correct inzet en configureert." Dit staat in scherp contrast met traditionele monoliet-benaderingen, waarbij je vooraf fors investeert in hardware en resources die niet altijd volledig benut worden.
Bij een klassieke migratie investeer je vooraf in oversized hardware om zeker genoeg capaciteit te hebben. Een Oracle-server met voldoende processors, geheugen en storage voor de komende vijf jaar kost al snel heel wat euro's. Het eerste jaar gebruik je misschien maar 30% van die capaciteit, na vijf jaar zit je mogelijk tegen de limieten aan.
Cloud storage tiering kan bij correcte configuratie wel een waardevolle rol kan spelen in moderne architecturen. Zo kun je data flexibel opslaan in verschillende lagen:
- Hot storage: voor data die vaak opgevraagd wordt,
- Cold storage: voor archiefmateriaal dat zelden nodig is,
- Archive storage: voor data die je waarschijnlijk nooit meer gebruikt maar wilt bewaren.
Een organisatie besloot bijvoorbeeld om alleen data van de laatste 10 jaar actief te migreren, de rest ging naar goedkope archive storage.
Ook de human costs zijn een belangrijk aandachtspunt. Datamigratie-expertise is schaars en duur. Door de migratie gefaseerd en goed gepland uit te voeren, kan het werk over meerdere maanden worden gespreid in plaats van in één intensieve periode. Zo kan het team geleidelijk leren, ervaring opbouwen en wordt een langdurige crisismodus voorkomen.
Een TCO-vergelijking over 3–5 jaar laat meestal zien dat een gefaseerde en goed gecoördineerde aanpak 30–40% goedkoper uitvalt. Hoewel je wellicht meer investeert in expertise, bespaar je aanzienlijk op hardware, downtime en het risico van mislukte migraties.
Wanneer toch kiezen voor monoliet datamigratie?
Hoewel gefaseerde migratie meestal de betere keuze is, zijn er uitzonderingen waar een monoliet aanpak gerechtvaardigd kan zijn. Ken waarschuwt wel voor het belangrijkste nadeel van monoliet migraties: "Je neemt dan je oude problemen gewoon mee naar het nieuwe systeem."
End-of-life scenario's vormen de meest voorkomende uitzondering. Wanneer je Oracle database of SQL Server geen ondersteuning meer krijgt, heb je soms geen tijd voor een gefaseerde migratie. De tijdsdruk kan zo hoog zijn dat lift and shift overzetting de enige optie is.
Tijdelijke lift-and-shift situaties kunnen ook zinvol zijn. Als je weet dat je systeem sowieso uitgefaseerd wordt binnen twee jaar, maar je hebt nu acute performance-problemen, kan een snelle verhuis naar moderne hardware tijd kopen. Je lost het acute probleem op zonder te investeren in een volledig herontwerp.
De overlap tussen data- en technologie migratie speelt hier een belangrijke rol. Soms dwingt een verouderd applicatie framework je om ook je data-aanpak te herzien.
Maar deze uitzonderingen bevestigen de regel: gefaseerd is veiliger, flexibeler en uiteindelijk goedkoper. Alleen in crisissituaties of bij zeer specifieke technische beperkingen is een monoliet datamigratie de betere keuze.
Conclusie
Een moderne aanpak van datamigratie combineert applicatiecontainerisatie met een gelaagd, losgekoppeld data‑model binnen een cloudomgeving. Deze strategie biedt een fundamenteel betere methode dan traditionele monoliet-migraties. Door de migratie gefaseerd uit te voeren, kun je risico’s beperken, downtime minimaliseren en de kosten onder controle houden.
Hoewel data- en technologiemigraties vaak hand in hand gaan en overlappende uitdagingen kennen, blijft een gefaseerde aanpak in vrijwel alle scenario’s superieur. Je data is te waardevol om te gokken met een big-bang migratie: een losgekoppelde architectuur en een gelaagd data-model maken het mogelijk elke stap zorgvuldig te testen en te valideren voordat je verdergaat.
Begin je migratie met een risicoloze pilot en krijg inzicht in je huidige infrastructuur. Contacteer Elmos voor een vrijblijvende analyse en een roadmap naar veilige, gefaseerde modernisering in de cloud.
