データ移行テスト: 方法論、課題、テクニック
大規模なシステムを管理する場合、システム間でデータを転送するのは本当に困難です。 データ量しかし、よく考えられた テストデータ移行 このアプローチは、整合性エラー、互換性の問題、およびビジネスの中断を回避するのに役立ちます。
しかし、堅牢な データ移行テスト戦略ただし、データ品質の問題やダウンタイムの延長のリスクを排除することはできません。顧客データや企業情報が多すぎると、セキュリティやコンプライアンスに関する懸念も生じます。
潜在的な課題を最小限に抑えるために、 データ移行エラー、説明します データ移行をテストする方法 各フェーズで効率的な 試験方法 データを効率的かつコンプライアンスに準拠して移動するためのテクニックを紹介します。まずはここから。
目次
データ移行テストとは何ですか?
この データ移行プロセス 移行とは、ある環境から別の環境にデータを転送することを意味します。これには、テーブル、データベース、サーバー、アプリケーションからのデータの移動が含まれます。移行は通常、レガシー システムのアップグレード、クラウド ベースのプラットフォームへの移行、または合併や買収後の企業の統合時に行われます。
ストレージの場所、構造、または環境を変更する場合は、エラー、データ損失、またはセキュリティ リスクを回避するために慎重に処理する必要があります。これが移行テストの目的です。
データ移行テスト 転送されたデータが新しいシステムで正確で完全であり、機能することを保証します。基本的に、テストにより、データがシステム全体で整合性、形式、および使いやすさを維持していることを検証できます。 移行プロセス。 なし データ移行テスト計画企業は、データの損失、移行の繰り返し、業務の中断などのリスクにさらされます。
データ移行の種類
データ移行プロジェクト 移動するデータの種類と目的に応じて、いくつかのカテゴリに分類されます。
- ストレージの移行: インフラストラクチャ内のストレージロケーション間でデータを移動します。ストレージデータ移行テストでは、データが正しく読み込まれ、書き込まれ、管理されていることを確認します。 移行後の環境.
- データベースの移行: 多くの場合、データ形式の変換を伴い、データを新しいデータベース システムまたは更新されたデータベース システムへ再配置します。テストでは、すべてのデータベース テーブルが関係とインデックスをそのままにして転送されていることを検証する必要があります。
- アプリケーションデータの移行: アプリケーション データを転送します。多くの場合、データベースとストレージの移行が組み合わされます。すべての機能、ワークフロー、およびデータ関連のプロセスは、新しい環境で期待どおりに機能する必要があります。
- クラウドデータ移行: データまたはアプリケーションをクラウドに移動するか、クラウド プラットフォーム間で移動します。データの整合性と互換性に加えて、セキュリティ構成とコンプライアンス要件を検証する必要があります。
- ビジネスプロセスの移行: ビジネスプロセス、システム、運用をサポートするあらゆる種類のデータの移行。 基本的なテスト すべてのワークフローが新しいシステムに統合されることを確認する必要があります。
それぞれのタイプには独自の考慮事項とテスト要件があります。 移行テストアプローチ 可能な限り徹底する必要があります。
テストデータの移行へのアプローチ方法: ガイドとベストプラクティス
もちろん、企業はすべてのデータベースを転送し、後ですべてを検証することもできます。これは一部の企業では有効ですが、複雑なワークフローとレガシーデータを持つ企業では問題が発生する可能性が高くなります。
効果的なデータ移行テスト 準備段階、リアルタイム移行、移行後のテストが含まれます。 データ移行テストを簡素化、各フェーズをステップに分割し、その過程で重要なポイントとベストプラクティスを強調しました。
移行前テスト
移行前のテストは、移行を成功させるための基礎となります。これらの手順は、移行の範囲を理解し、 データ移行のリスク転送中に起こり得る問題に備えます。
ステップ1: ソースシステムとターゲットシステムを分析する
移行の完全性と正確性を確認するために、ソース システムとターゲット システムを分析します。
- 移行するデータを特定します。 新しいシステムに移動するデータセットの種類を特定します。何を転送するかを把握するには、アプリケーション ポートフォリオとビジネス オペレーションを監査する必要があります。
- データの関係をマップします。 作る 一貫したマッピング データ フィールド、タイプ、形式、およびデータセット間のその他の関係。
- データ品質を評価する: データベースを評価して、異常、エラー、不完全な情報、重複レコードを検出します。すべてをクリーンアップできない場合は、重要なビジネス プロセスに影響を与えるデータセットのクリーンアップを優先します。
- 互換性チェック: システム間でデータ型、形式、構造に互換性があることを確認します。
ステップ2: データ移行戦略を策定する
システム間でデータを転送するための明確な計画を確立し、関係者が何を期待できるかを把握できるようにします。
- 目標の概要: タイムライン、予算上の制約、成功基準など、移行の測定可能な目標を定義します。各テスト シナリオが合格かどうかを判断するには、定量化可能な基準を定義する必要があります。
- 利害関係者を特定する: データ移行テストを担当するチーム (IT プロジェクト マネージャー、移行スペシャリスト、エンジニア、テスター、データ品質アナリスト) を編成します。各関係者は、自分の責任を理解する必要があります。
- 方法論とツールの概要: データ移行プロジェクトに適したツールと方法論を決定します。データ変換の方法と手法 (増分移行または並列処理) を指定します。
ステップ3: テスト環境を設定する
制御されたテスト環境により、企業は運用環境を中断することなく移行プロセスを検証できます。
- テスト インフラストラクチャを確立します。 運用環境を反映する、制御された分離された環境を準備します。これには、同じシステム アーキテクチャ、ネットワーク構成、負荷分散機能の設定が含まれます。
- ロールバック手順を確立する: ロールバックテスト 移行エラーが発生した場合にシステムを安定した状態に戻すのに役立ち、過度のダウンタイムを防ぐことができます。
- テストシナリオを開発する: これらのシナリオでは、データの整合性、アプリケーションの機能、システム パフォーマンス、セキュリティ メソッドをテストする必要があります。ビジネス クリティカルな機能を担うデータセットのテストを優先します。
- ツールを調整します。 データ移行プラットフォーム、テスト ソフトウェア、およびセキュリティ プロトコルは、テスト環境に合わせて再構成する必要があります。特に、テスト移行後にツール設定を数回調整する必要がある場合があります。
ステップ4: サイバーセキュリティとプライバシーのチェックを実行する
移行プロセスは、関連するデータ プライバシー規制とセキュリティ標準に準拠する必要があります。
- コンプライアンス要件を確認する: すべての法的規制が満たされていることを確認してください。また、データを共有するにはユーザーから同意を得る必要があります (特に他社のシステムに移行する場合)。
- コンプライアンス チームを結成します。 移行に非常に機密性の高いデータが含まれる場合は、法的要件への準拠を監視するコンプライアンス担当者を含めます。
- 厳格なアクセス制御を設定します。 ユーザー権限、認証メカニズム、アクセス レベルを定義して、従業員による機密データへのアクセスを制限します。原則として、移行に必要な最小限のアクセス権を最小限の人数に付与する必要があります。
- データのマスキングとトークン化を使用します。 データマスキングとトークン化の技術を適用して、機密情報（顧客名や支払いデータなど）を架空だが現実的な値に変換し、データセットをプライバシー法に準拠させます。 ベストデータマスキングツール10選 検討する。同様に、合成データ生成はパイロット移行のための現実的なデータセットを作成することができる。 、そしてそれは重要です 合成データジェネレータの有用性と類似性を評価する 生成されたデータが品質とコンプライアンスの基準を満たしていることを確認します。
データをコンプライアンスに準拠させ、データセキュリティを強化したい場合は、 スマートなマスキングと合成ツール.
すべてのボックスにチェックを入れたら、 実際の移住.
移行テスト
異常を注意深く監視し、対処する必要があります。問題を蓄積させるよりも、発生した時点で解決する方がよいでしょう。
ステップ1: 移行をリアルタイムで監視する
ライブ マイグレーションを開始する前に、ステージング環境で完全なドライ ランが実行されます。これは基本的に、完全な移行を実行する前にプロセスを検証できるテスト ドライブです。
この実行では、システムまたは優先機能を代表するデータセットを選択します。移行中は、すべてのスクリプトとツールを操作可能な状態にして、マッピング、構成、互換性に関連する問題をツールがどのように検出するかをチームが確認できるようにします。
ステップ2: 移行をリアルタイムで追跡する
データ転送プロセスを継続的に追跡することで、期待される成功基準とタイムラインに準拠していることが保証されます。
- 詳細なログを維持します。 成功した転送、エラー、システム応答、レイテンシの増加など、すべてのアクティビティをログに記録します。これにより、何か問題が発生した場合に問題の根本原因を見つけることができます。
- リソース割り当てを追跡: データ移行は負荷がかかり、追加のストレージ、CPU、メモリ、帯域幅の割り当てが必要になる場合があります。
- 通知を設定します。 データ形式の不一致など、すぐに対処する必要がある特定のエラーや異常に対して自動アラートを設定します。
ステップ3: データを継続的に検証する
定期的にデータ整合性チェックを検証する 参照整合性 テーブル間の関係を明確化して、後でやり直しが必要になる可能性を減らします。たとえば、顧客のレコードに複数の注文が並んでいる場合、移行中に関係が保持されるかどうかを確認する必要があります。
すべてのレコードを検証するのではなく、代表的なデータ サブセットを検証して、さまざまなカテゴリのデータを検証します。これにより、移行を何度も繰り返す必要がなくなります。
ステップ4: データフローと同期を確認する
データが中断やエラーなくシステム間でシームレスに流れることを確認します。これには、フロントエンド アプリケーションに入力された顧客データがターゲット システムに正しく流れることを検証することが含まれます。
多くの環境では、データの一貫性と可用性を確保するために、特定のシステムをターゲット システムと同期させておく必要があります。同期テストでは、新しいシステムでデータが問題なく更新されることを確認します。
移行後のテスト
後に データ移行、テスト戦略 システムの機能、パフォーマンス、信頼性、保護を確認することが目的です。このフェーズは、いくつかの種類のテストに分けられます。
ステップ1: データ調整テスト
その 移行されたデータ ソースデータと一致し、テーブルの関係が維持されていることを確認します。
- データセットを検証します。 システム間でデータの量と詳細 (レコード数、データ フィールド、その他の詳細) を比較して検証します。
- 整合性をチェックします: 主キーと外部キーが保持されていることを確認します (たとえば、各レコードがトランザクション履歴を持つテーブルに引き続き接続されていること)。
- 一貫性を検証する: 新しいシステムと互換性を保つには、ファイルとデータ フィールドの形式、タイプ、長さが適切である必要があります。
ステップ2: 機能、パフォーマンス、ユーザー受け入れテスト
すべてのアプリケーション、ワークフロー、ビジネス ロジックをテストし、転送されたデータで正しく動作するかどうかを確認します。
- エッジケースをテストする: 複数のデータ ポイントが処理される複雑なワークフローまたはシナリオを実行して、システムの動作を確認します。
- パフォーマンスを検証します。 考えられるテストケース さまざまなビジネス機能と負荷条件下でのアプリケーションの動作を検証する必要があります。これには、珍しいユースケース、大量のトランザクション、その他の複雑なワークフローが含まれます。
- エラー処理を検証する: 移行後にシステムがエラーを正確に記録することを確認します。
- ユーザー受け入れテストを実行します。 部門の従業員とエンドユーザーに、基本的なシステム機能をテストするよう促します。
ステップ3: サイバーセキュリティテスト
この段階はさらに進み、 移行前のセキュリティ分析さまざまな種類のテストを通じてシステムの脆弱性を直接評価するようになったためです。
- 脆弱性スキャンを実行します。 自動化ツールは、古いソフトウェア、不適切な構成、安全でないポートなどのセキュリティ上の弱点をスキャンできます。
- 侵入テストを実行します。 攻撃をシミュレートして、悪意のある攻撃者が認証メカニズムとアクセス制御をどのように回避できるかを確認します。
- コンプライアンス監査: すべての通信およびデータ処理方法が業界の規制およびプライバシー法に準拠していることを確認します。システムがすべてのトランザクションとデータとのやり取りを適切に記録していることを確認します。
- データ保持ポリシーを確認します: 新しいプラットフォームが適切なデータ保持および廃棄ルール（医療記録を最後に使用してから少なくとも 6 年間保持するなど）を実施していることを確認します。
ステップ4: 文書化と承認
この テストチーム 新しいアーキテクチャを反映するために、すべての技術文書、ユーザーガイドライン、マニュアルを改訂する必要があります。 データベース移行テスト戦略 すべてのデータ変換は適切にログに記録される必要があります。
最終決定するには テストデータ移行 プロセスでは、主要な関係者とレビューを組織し、すべての目標と受け入れ基準を確認します。 移行の結果 IT 部門、コンプライアンス チーム、およびその他の関連部門によって署名された正式な文書を添付します。
問題を回避するためのデータ移行テスト手法
移行プロジェクトでは、さまざまな複雑な問題や予期せぬ課題に遭遇する可能性があります。 データ移行の成功これらを理解し、対処する準備をする必要があります。
データの複雑さ
データ移行テストプロセス 多数のフィールド、複雑な関係、多様な形式を持つデータを移動する場合は、はるかに困難になります。さまざまなデータ ポイントには、取引履歴や製品の詳細に関連付けられた顧客レコードなど、相互にリンクされたテーブルが含まれている場合があります。参照整合性が維持されないと、リンクが壊れたり、重要な洞察が失われたりします。
企業は、データ フィールドと、主キーと外部キー (親テーブルと子テーブル) 間の関係をマッピングする必要があります。次に、移行を管理しやすいセグメントに分割し、それぞれを個別にテストしてトラブルシューティングを簡素化します。フィールド マッピング、整合性チェック、ロールバックなどの複雑な機能を処理できる専用の移行ソフトウェアを使用します。
非互換性
データの非互換性は、ソース システムとターゲット システムが異なるデータ構造、形式、または要件を使用している場合に発生します。互換性に対処しないと、移行によって値が不正確になったり、転送が失敗したり、データが切り捨てられたりする可能性があります。
フォーマットの変更が必要なデータベースやアプリケーションを特定し、 データ値の変換、またはその他の変換を計画の早い段階で実行します。データの保存と取得のスキーマを調整して、システム間で可能な限り一致するようにします。移行中にデータの互換性を確認し、不一致を自動的にフラグ付けするための検証ルールとスクリプトを設定します。
データ品質が悪い
従来のシステムではよくある不正確で重複した古いデータは、新しい環境に悪影響を及ぼす可能性があります。たとえば、低品質のデータセットは次のような問題を引き起こす可能性があります。 データ分析が不十分 またはエラーを報告します。
移行前にデータセットを事前処理して、不正確な部分を修正し、情報を更新し、重複を削除する必要があります。理想的には、移行後もデータが正確で一貫性が保たれるように、データ ガバナンス ポリシーを確立する必要があります。
セキュリティとコンプライアンスのリスク
個人情報を移動する際に、不正アクセスや悪用されるリスクが生じます。GDPR、CCPA、HIPAAなどの必要なデータプライバシー法をすべて遵守する必要があります。 データ移行テストプロセス違反やコンプライアンス違反につながる可能性があります。
言うまでもなく、送信されるすべてのデータは暗号化された通信チャネルを通じてのみ移動する必要があります。役割ベースの権限と信頼セキュリティ モデルを使用して、データへのアクセスを常に許可された担当者のみに制限する必要があります。
非本番環境で機密情報を保護するために、データ マスキングとトークン化を使用します。移行プロセスをテストしている場合は、実際のデータを模倣した合成データを使用して、コンプライアンス リスクをすべて排除できます。
ビジネスの中断
ビジネスオペレーションの停滞を避けるために、移行中のダウンタイムを最小限に抑える必要があります。ただし、期限が厳しいと、人為的ミスのリスクが高まり、さらに混乱を招く可能性があります。
当然のように思えますが、急ぐべきではないことは強調してもしすぎることはありません。移行の各フェーズ、特に移行前のフェーズに十分な時間とリソースを割り当ててください。
ライブ マイグレーションの戦略を使用すると、システムがまだ稼働している間にデータセットを移動できます。輻輳の問題や障害を回避するために、同時に処理および移行できる小さなチャンクにデータを分割します。
計画段階で移行が複雑であることが判明した場合は、経験豊富な企業の支援が必要になる場合があります。
データ移行テストケース: チェックリスト
次のチェックリストには、上記で説明した移行前および移行プロセス中に実行する必要がある項目が記載されています。
| 移行フェーズ | テストケースと考慮事項 |
|---|---|
| 移行前 |
|
| 移行 |
|
| データ移行後 |
|
効率的なデータ移行テスト方法を採用する
カスタマーサービスエンジニア＆データサイエンティスト
Shahin Huseyngulu は、コンピューター サイエンスとデータ サイエンスの分野で確固たる学歴を持ち、経験豊富なカスタマー サービス エンジニア兼データ サイエンティストです。Shahin は、カスタマー サービス、クラウド ソリューション、機械学習研究で重要な役割を担い、Python、SQL、データ分析の専門知識を発揮してきました。現在、Shahin は Syntho でカスタマー サービス エンジニアとして活躍し、カスタマー サービス業務の構築と最適化に携わりながら、技術とカスタマー サービスのスキルを独自に組み合わせて、テクノロジー業界におけるイノベーションと顧客満足度を推進しています。
