Maak je migratie van SQL Server naar Microsoft Fabric makkelijk

Veel organisaties draaien nog op traditionele datawarehouses gebaseerd op SQL Server. Dat is jarenlang een betrouwbare oplossing geweest voor het opslaan en analyseren van data. Maar de wereld verandert. De hoeveelheid data die bedrijven verwerken groeit explosief en dat zorgt ervoor dat traditionele oplossingen hun grenzen beginnen te bereiken.

Gelukkig zijn er alternatieven. Toch lijkt de overstap naar een modern dataplatform, zoals Microsoft Fabric, vaak groter dan die in werkelijkheid is. Bij Creates hebben we inmiddels ruime ervaring met migraties van SQL Server naar Microsoft Fabric en zien we dat zo’n traject verrassend soepel kan verlopen. In deze blog leggen we uit waarom.

 

Waarom voldoet een traditionele SQL Server niet meer?

Een traditioneel SQL Server datawarehouse, of dat nu on-premises of in de cloud draait, is in de basis een enkele machine. Je kunt deze machine wel opschalen (vertical scaling) met meer geheugen en rekenkracht. In Azure gebeurt dat bijvoorbeeld via Database Transaction Units (DTU’s).

Dit werkt prima voor datasets tot enkele tientallen miljoenen records. Maar zodra je richting de honderden miljoenen of zelfs miljarden records gaat, kom je steeds vaker de grenzen van je systeem tegen. De exacte bottleneck hangt af van het type workload: bij zware ETL-processen of complexe analytische query’s kunnen de prestaties al eerder afnemen, terwijl eenvoudige rapportages iets langer meegaan. Zelfs bij de duurste tiers worden query’s dan trager. En in een businessomgeving waar snelheid cruciaal is, kan dat simpelweg niet meer voldoen. Tijd dus om naar alternatieven te kijken.

 

Welke alternatieven biedt Microsoft Fabric?

Microsoft Fabric bevat meerdere krachtige oplossingen, elk met hun eigen voor- en nadelen. Welke het beste past, hangt af van jouw wensen en van de kennis binnen je team. Wat ze gemeen hebben, is dat ze allemaal horizontaal schaalbaar zijn.

Horizontale schaalbaarheid betekent dat workloads verdeeld worden over meerdere machines. Zo kun je veel grotere hoeveelheden data verwerken, vaak zonder dat de performance hieronder lijdt. Denk aan honderden miljoenen tot zelfs miljarden records. Met deze schaalbaarheid ben je beter voorbereid op de toekomst.

 

Oplossing op basis van Apache Spark

Apache Spark is een krachtige technologie voor het parallel verwerken van data. Je kent het misschien al van Databricks. Fabric ondersteunt Spark op vergelijkbare wijze.

Let op: Spark gebruikt een ander SQL-dialect (Spark SQL) en vereist vaak kennis van Python. Je kunt je bestaande T-SQL scripts dus niet zomaar één-op-één overzetten. Een migratie naar Spark vereist dus wat meer werk, maar je krijgt er ook veel voor terug: schaalbaarheid tot enorme hoeveelheden data én de flexibiliteit om zowel gestructureerde als ongestructureerde data te verwerken.

 

Oplossing op basis van T-SQL en Massive Parallel Processing (MPP)

Wil je liever wél je vertrouwde T-SQL blijven gebruiken? Dan is Fabric met Massive Parallel Processing (MPP) waarschijnlijk iets voor jou. Deze technologie ken je misschien al van Azure Synapse en is in Fabric op dezelfde manier beschikbaar.

MPP biedt horizontale schaalbaarheid, vergelijkbaar met Spark, maar met behoud van je bestaande T-SQL kennis. Daardoor is een ‘lift-and-shift’ migratie vaak mogelijk met minimale aanpassingen. Je profiteert snel van betere performance, zonder dat je team hoeft te investeren in nieuwe tooling of programmeertalen. Een ideaal startpunt dus.

 

Wat adviseren we bij Creates?

De keuze voor Spark of MPP hangt af van je situatie. Maar één ding is zeker: de overstap naar Microsoft Fabric hoeft echt niet ingewikkeld te zijn.

Wat we in de praktijk vaak zien, is dat organisaties beginnen met een MPP-oplossing op basis van T-SQL. Dat ligt dicht bij de huidige werkwijze en levert direct winst op in snelheid en schaalbaarheid. Vanuit daar kun je altijd nog verder bouwen en bijvoorbeeld Spark toevoegen als de behoefte groeit.

Zo werk je aan een toekomstbestendig platform dat geschikt is voor zowel gestructureerde als ongestructureerde data – essentieel in het licht van ontwikkelingen rondom AI. En het mooie is: dit hoeft niet duurder te zijn dan je huidige oplossing. Zowel Databricks als Microsoft Fabric bieden verrassend kostenefficiënte mogelijkheden.