17. Jun 2024
Lesedauer 20 Min.
Daten LLM-gestützt verlagern
Datenmigrationen mit Python und Sprachmodellen, Teil 1
Python bietet zahlreiche Möglichkeiten und Bibliotheken, um bei Datenmigrationen zu unterstützen. Mit Sprachmodellen lassen sich diese Fähigkeiten zusätzlich erweitern.
dotnetpro
Datenmigrationen sind integraler Bestandteil in IT-Landschaften. In der Regel ist eine Migration ein kritischer Prozess, bei dem Daten von einem System in ein anderes übertragen werden. Das ist notwendig, um die IT-Infrastruktur zu modernisieren, Systeme zu konsolidieren oder neue Technologien einzuführen.Der Hauptgrund für die Durchführung von Datenmigrationen ist die Notwendigkeit, veraltete Systeme zu aktualisieren. Ältere Systeme beinhalten Risiken in Bezug auf Sicherheit, Unterstützung und Kompatibilität mit neuer Software. Durch die Migration auf modernere Plattformen lassen sich diese Risiken minimieren, und gleichzeitig wird es beispielsweise möglich, von verbesserten Leistungsmerkmalen zu profitieren. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist das Wachstum und die Skalierung von Unternehmen. Mit der Expansion entstehen neue Datenanforderungen, die oft nur durch fortschrittlichere oder anders strukturierte Systeme effektiv unterstützt werden können. Datenmigration ermöglicht es, skalierbare und flexible Datenarchitekturen zu schaffen, die mit den Geschäftsbedürfnissen mitwachsen.Sowohl organisatorisch wie auch technisch gibt es allerdings zahlreiche Herausforderungen auf dem Weg einer guten Migration. Datenorientierte Programmiersprachen, beispielsweise Python, stellen an vielen Punkten unterschiedliche Unterstützungen bereit. Darüber hinaus bieten Sprachmodelle auf Basis von Large Language Models (LLMs) bisher nie dagewesene Möglichkeiten, die Datenmigration zu unterstützen.Der erste Teil dieser zweiteiligen Serie konzentriert sich auf die konkreten technischen Aspekte und Methoden, die Python für die Datenmigration bietet. Dieser Teil legt das Fundament für die technische Umsetzung und behandelt die praktische Anwendung verschiedener Python-Werkzeuge. Der folgende zweite Teil vertieft die Rolle von LLMs innerhalb der Datenmigration. Hier kommen die Möglichkeiten der KI-gestützten Datenverarbeitung inklusive der Möglichkeiten von Python zum Einsatz, um aufzuzeigen, wie diese Technologien die Effizienz und Effektivität von Migrationsprozessen verbessern können.Python als Sprache ist auch in der .NET-Welt eine wichtige Komponente. Über Projekte wie Python for .NET lässt sich in Python-Code auf .NET-Objekte zugreifen, was in Datenmigrationen wichtig sein kann, um die Datenlogik in Python zu schreiben, die Business-Objekte aber aus der .NET-Welt zu verwenden. Gleichzeitig ist es möglich und praktisch relevant, die Ansteuerung von Sprachmodellen, die vielleicht zunächst in Python vorliegt, später auch in .NET direkt zu nutzen, damit die Python-Skripte nach und nach die Relevanz verlieren und durch .NET ersetzbar sind.
Datenmigrationen im Detail
Datenmigrationen sind Prozesse, um Daten zwischen Systemen zu verschieben. Diese Migrationsvorgänge haben zahlreiche Anforderungen. Ein Ziel einer solchen Migration ist es, Datenverlust zu vermeiden und die Integrität der Daten während des Transfers sicherzustellen. Diese Aufgabe erfordert sorgfältige Planung und Durchführung, um sicherzustellen, dass die Daten am neuen Standort vollständig und funktionsfähig sind.Die Definition von Datenmigration umfasst daher den Transfer von Datenbeständen zwischen Speicherarten, Formaten oder Computersystemen, ebenso wie die Einhaltung von Kriterien zur Datensicherheit und Datenintegrität. Darüber hinaus spielen zeitliche Anforderungen häufig eine entscheidende Rolle, da eine Datenmigration nicht ohne Weiteres beliebig lange für die Durchführung benötigen darf. In der Regel beeinflusst eine Datenmigration sowohl das Quell- wie auch das Zielsystem.Zudem spielen regulatorische Anforderungen und Datenschutz eine zunehmend wichtigere Rolle. Gesetzliche Vorgaben wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in der EU fordern, dass Daten sicher und gemäß den gesetzlichen Bestimmungen gehandhabt werden. Eine Migration kann erforderlich sein, um Compliance zu gewährleisten und Daten in sicherere, modernere Systeme zu überführen.Datenmigrationen stellen somit nicht nur technologische Upgrades dar, sondern sind auch strategische Geschäftsentscheidungen, die darauf abzielen, operative Effizienz zu steigern, Kosten zu senken und die Datenverwaltung zu optimieren. In einer datengesteuerten Welt ist diese Form von Migration für viele Unternehmen entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit.Typische Herausforderungen
Typische Szenarien für eine Datenmigration umfassen das Upgraden von Datenbanksystemen, die Verlagerung von Datenspeichern in die Cloud oder den Wechsel von einer veralteten Plattform auf eine modernere. Jedes dieser Szenarien bringt spezifische Herausforderungen mit sich, die bewältigt werden müssen, um die Datenmigration erfolgreich abzuschließen.Eine der größten Herausforderungen ist die Sicherstellung der Datenintegrität. Fehler in der Datenmigration können zu korrupten Datenbeständen führen, die die Funktionsweise des neuen Systems beeinträchtigen. Daher sind umfangreiche und detaillierte Tests der Daten notwendig, um sicherzustellen, dass alle migrierten Daten korrekt übertragen wurden und im neuen System einwandfrei funktionieren.Ein weiteres Problem stellt die Kompatibilität der Datenformate dar. Daten, die in einem älteren System gut funktionierten, sind möglicherweise zu konvertieren oder anzupassen, um mit der neuen Systemumgebung kompatibel zu sein. Dies kann technische Schwierigkeiten mit sich bringen, besonders wenn es sich um große Datenmengen handelt. Hierbei geht es nicht nur um Formate, sondern auch um die Art und Weise, wie Daten gespeichert werden. Beispielsweise macht die spezifische Ausprägung, mit der Daten in relationalen Datenbanken gespeichert sind, bereits einen sehr großen Unterschied. Werden im Quellsystem Fremdschlüssel oder Normalisierung nicht konsequent genutzt, im Zielsystem aber schon, so kann das in der Praxis einen erheblichen Mehraufwand nach sich ziehen.Zusätzlich zur technischen Durchführung der Migration sind organisatorische Aspekte zu berücksichtigen. Die Beteiligung verschiedener Abteilungen und die Koordination zwischen ihnen sind entscheidend. Es muss eine klare Kommunikation über den Zeitplan der Migration und die damit verbundenen Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb erfolgen. Ohne diese Abstimmung kann die Migration zu Betriebsunterbrechungen führen. Und zu guter Letzt darf die Schulung der Mitarbeiter für die neuen Systeme nicht unter den Tisch fallen.Datenbezogene Herausforderungen und Formen der Unterstützung durch LLMs
Die Migration von strukturierten, unstrukturierten und semistrukturierten Daten bedeutet unterschiedliche Anforderungen, die es zu bewältigen gilt, um Datenintegrität und -sicherheit zu gewährleisten sowie die Kompatibilität von Datenformaten sicherzustellen.Strukturierte Daten sind in fest definierten Feldern innerhalb von Datenbanken oder anderen organisierten Systemen gespeichert. Diese Daten sind oft in (relationalen) Datenbanken organisiert und umfassen Kundendaten, Transaktionshistorien oder finanzielle Informationen. Eine Herausforderung bei der Migration solcher Daten besteht darin, die strukturelle Integrität zu erhalten, während die Daten in ein neues System überführt werden. Dazu gehört die korrekte Übertragung von Tabellenstrukturen, Beziehungen, Indizes und Einschränkungen. Da diese Elemente für die Leistung und Integrität des neuen Systems entscheidend sind, erfordert ihre Migration eine sorgfältige Planung und oft die Anpassung von Schemata, um sie an die Spezifikationen des Zielumfelds anzupassen. Bereits hier gibt es zahlreiche Punkte, bei denen Sprachmodelle helfen können, etwa beim Datenmapping und der Datenintegration, um die Beziehungen zwischen den Datensätzen in unterschiedlichen Systemen zu verstehen und automatisch Mapping-Vorschläge zu generieren, was den Prozess beschleunigen und menschliche Fehler reduzieren kann.Unstrukturierte Daten wie E-Mails, Videos, Fotos und Textdokumente stellen eine andere Form der Herausforderung dar. Diese Daten sind nicht in einer vorhersehbaren Struktur organisiert und können aufgrund ihres Volumens und ihrer Vielfalt schwer zu handhaben sein. Die Hauptprobleme bei der Migration unstrukturierter Daten liegen in der Extraktion von Metadaten, die für das Auffinden und Verwalten der Daten im neuen System notwendig sind, sowie in der Sicherstellung, dass alle Dateien ohne Beschädigung oder Datenverlust übertragen werden. Außerdem sind oft neue Speicherlösungen notwendig, um die große Menge und Vielfalt der Daten effektiv zu unterstützen. Diese Extraktion von Metadaten und die Analyse ebendieser Metadaten sind zwei Beispiele, bei denen Sprachmodelle, die auf den Daten operieren, unterstützen können. Zudem helfen LLMs dabei, nicht gut oder nicht eindeutig strukturierte Daten in besser strukturierte Formate zu übertragen. Ein praktisches Beispiel ist, die Datumsangaben von Veranstaltungen in Listen mit diesen Zeitangaben umzuwandeln. Beispielsweise könnten die Veranstaltungen wie folgt vorliegen:
Veranstaltung A | <span class="hljs-number">19.</span> bis <span class="hljs-number">22.</span> Mai <span class="hljs-number">2021</span>
Veranstaltung B | Am <span class="hljs-number">03.</span> Dezember <span class="hljs-number">2020</span>
Veranstaltung C | Von <span class="hljs-number">01.</span> – <span class="hljs-number">03.04</span><span class="hljs-number">.22</span>
Für menschliche Akteure in einer Migration sind diese Daten kein Problem. Bei einer automatischen Migration und einer hohen Varianz dieser Beispiele kann es aber schnell zu Problemen kommen, die sich auch nicht gut mit regulären Ausdrücken oder anderen Möglichkeiten lösen lassen. Sprachmodelle haben sich hier bewährt, um solche Daten gekonnt aufzudröseln und in einem standardisierten Format abzuspeichern.Semistrukturierte Daten, wie XML- oder JSON-Dateien, besitzen zwar eine erkennbare Struktur, folgen jedoch nicht dem strengen Schema relationaler Datenbanken. Die Migration dieser Daten erfordert Techniken, die sowohl die strukturellen Aspekte als auch die Flexibilität unstrukturierter Daten berücksichtigen. Eine Herausforderung hierbei ist das Mapping der semistrukturierten Daten in das Schema des neuen Systems, was oft manuelle Konfiguration und Anpassung erfordert, um Datenverluste zu vermeiden und die Nutzbarkeit im neuen System zu maximieren. Sprachmodelle sind hier als Generatoren von Nutzen. Für die Verarbeitung von semistrukturierten Daten gibt es zahlreiche Bibliotheken. Der Code, um diese Bibliotheken zu nutzen, die Daten einzulesen und Informationen aus den Datenformaten zu gewinnen, lässt sich in der Regel aber ohne großen Aufwand mit Sprachmodellen erzeugen.Wie bereits angesprochen ist eine der größten Herausforderungen bei der Datenmigration die Aufrechterhaltung der Datenintegrität. Um die Datenintegrität zu gewährleisten, sind umfassende Validierungs- und Testverfahren zu implementieren, die sicherstellen, dass alle migrierten Daten korrekt und vollständig sind und dass alle Geschäftsregeln des neuen Systems eingehalten werden. Sprachmodelle können helfen, Inkonsistenzen oder Fehler in den Daten zu identifizieren, indem sie ungewöhnliche Muster oder Werte erkennen, die außerhalb des erwarteten Bereichs liegen. Sie können auch bei der Standardisierung von Datenformaten unterstützen, um sicherzustellen, dass alle Daten konsistent sind und den Anforderungen des neuen Systems entsprechen.Die Sicherheit der Daten während und nach der Migration bildet ebenfalls eine zentrale Herausforderung. Dies umfasst den Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff, Diebstahl oder Beschädigung. Sicherheitsmaßnahmen wie Verschlüsselung, sichere Datenübertragungsprotokolle und die Einhaltung von Datenschutzstandards sind entscheidend, um die Vertraulichkeit und Sicherheit der Daten zu gewährleisten. Nach der Datenmigration ist es zudem essenziell, zu überprüfen, ob alle Daten korrekt übertragen sind. Sprachmodelle können Berichte generieren, die den Status der Migration beschreiben, einschließlich der erfolgreich migrierten Daten und der noch bestehenden Probleme. Sie können auch helfen, Zusammenfassungen und Analysen der migrierten Daten zu erstellen, um Entscheidungsträgern einen schnellen Überblick zu geben.Insbesondere die Ansteuerung der Sprachmodelle, um die oben beschriebenen Herausforderungen zu lösen, lässt sich direkt in .NET implementieren. In einigen Fällen erleichtert das die Datenmigration, da bereits in .NET vorhandene Anwendungen und Code zum Einsatz kommen können, ohne diesen in Python neu zu schreiben. Python kann als Prototyping-Sprache schnelle Ergebnisse liefern, die anschließend in .NET integriert werden.
Spannende Python-Bibliotheken
Neben Python gibt es eine ganze Reihe weiterer Sprachen, die häufig bei Datenmigrationen zum Einsatz kommen. SQL (Structured Query Language) ist eine führende Sprache für das Management relationaler Datenbanken und wird bei Datenmigrationen genutzt, um Daten effizient zu extrahieren, zu transformieren und in neue Systeme zu laden. Für Windows-basierte Umgebungen bietet sich PowerShell an, um Migrationsprozesse durch die Manipulation von Systemressourcen zu automatisieren und Datenmigrationsskripte zu erstellen, die mit Windows-Diensten interagieren. In Unix- oder Linux-Umgebungen ist Bash-Scripting ideal, um durch schnelle Entwicklung von Skripten Daten zu verschieben und Routineaufgaben zu automatisieren.Python bietet darüber hinaus eine Vielzahl von Tools und Bibliotheken, die speziell für die Datenmigration entwickelt wurden. Diese Werkzeuge erleichtern das Management, die Manipulation und die Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Systemen. Gängige Python-Bibliotheken sind beispielsweise Pandas, NumPy und SQLAlchemy:- Pandas [1] ist eine der beliebtesten Bibliotheken für die Datenanalyse in Python und spielt eine zentrale Rolle bei der Datenmigration. Sie bietet umfangreiche Funktionen zum Manipulieren von Datenstrukturen und kann große Datenmengen effizient verarbeiten. Pandas unterstützt verschiedene Dateiformate wie CSV, Excel, SQL-Datenbanken und HDF5-Formate. Die Bibliothek ermöglicht es, Daten zu filtern, zu sortieren, umzugruppieren und zu transformieren, was sie zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Datenmigration macht.
- NumPy [2] ist eine weitere wesentliche Bibliothek, die vor allem für die Handhabung von numerischen Daten verwendet wird. Sie ermöglicht komplexe mathematische Operationen und die effiziente Verarbeitung von großen Arrays und Matrizen. Dies ist besonders nützlich, wenn es darum geht, numerische Daten für wissenschaftliche Berechnungen oder maschinelles Lernen während der Migration zu manipulieren.
- SQLAlchemy [3] bietet eine leistungsfähige und flexible Möglichkeit, mit relationalen Datenbanken zu arbeiten.
Es handelt sich dabei um einen Object Relational Mapper (ORM), der ein abstraktes API bereitstellt, um Datenbankoperationen in Python zu vereinfachen. Das kann sehr hilfreich sein, um Daten aus alten Datenbanksystemen zu extrahieren und sie in ein neues Format zu überführen, ohne direkt SQL verwenden zu müssen.
Listing 1: Das Initialisieren eines DataFrames
<span class="hljs-keyword">import</span> pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd<br/># Daten als Dictionary definieren<br/>data = {<br/> <span class="hljs-string">'Name'</span>: [<span class="hljs-string">'Alice'</span>, <span class="hljs-string">'Bob'</span>, <span class="hljs-string">'Charlie'</span>],<br/> <span class="hljs-string">'Alter'</span>: [<span class="hljs-number">25</span>, <span class="hljs-number">30</span>, <span class="hljs-number">35</span>],<br/> <span class="hljs-string">'Stadt'</span>: [<span class="hljs-string">'New York'</span>, <span class="hljs-string">'Berlin'</span>, <span class="hljs-string">'London'</span>]<br/>}<br/># DataFrame erstellen<br/>df = pd.DataFrame(data)<br/># DataFrame anzeigen<br/>print(df)
Name Alter Stadt
0 Alice <span class="hljs-number">25</span> New York
1 Bob <span class="hljs-number">30</span> Berlin
2 Charlie <span class="hljs-number">35</span> London
Das verdeutlicht den DataFrame mit drei Spalten (Name, Alter, Stadt) und drei Zeilen, die jeweils eine Person repräsentieren. Jede Zeile in einem DataFrame hat einen Index, der hier standardmäßig bei 0 beginnt. Über den Code aus Listing 2 lässt sich anschließend auf die Daten zugreifen.
Listing 2: Zugriff auf Daten eines DataFrames
# Zugriff auf die Spalte 'Name'<br/>print(<span class="hljs-name">df</span>['Name'])<br/># Zugriff auf die erste Zeile des DataFrames<br/>print(<span class="hljs-name">df</span>.iloc[<span class="hljs-number">0</span>])
Ein weiteres Beispiel zeigt die fiktive Migration von Kundendaten von einem alten System in ein neues CRM-System. Die Daten liegen in einer CSV-Datei vor. Das mag sich recht unrealistisch anhören, aber häufig sind in älteren Systemen Daten, auch umfangreiche, in Dateien mit eher einfachen Formaten gespeichert. Selbst beim Einsatz von Datenbanken ist es nicht unüblich, dass ein Teil der Daten weiterhin in Dateien gespeichert sind und beispielsweise über eine ID mit weiteren Daten einer Datenbank verknüpft sind. Das ist bei über Jahre und Jahrzehnte weiterentwickelten Systemen ein realistisches Szenario. Mit Pandas lässt sich der beschriebene Prozess wie folgt abbilden:Zuerst werden die Daten aus der CSV-Datei geladen und bereinigt, wie Listing 3 zeigt. In diesem Beispiel beschränkt sich diese Bereinigung darauf, Duplikate zu entfernen und fehlende Werte zu behandeln. Das sind zwei wichtige Schritte, die in der Praxis sehr häufig auftreten. Ein weiterer, typischer Schritt in einer Datenmigration ist die Transformation von Daten. In der Regel ist dieser Schritt notwendig, um Daten aus den Altsystemen an die Anforderungen des neuen Systems anzupassen. Beispielsweise können Spalten fehlen, Daten sind aus mehreren Zeilen oder Spalten zusammenzufassen und dergleichen. Listing 4 enthält dazu ein sehr minimalistisches Beispiel, in dem eine neue Spalte hinzugefügt wird. Auch das Speichern der Daten in einer neuen CSV-Datei zeigt das Beispiel als abschließenden Schritt in dieser fiktiven Datenmigration.
Listing 3: Das Laden von Daten und die Behandlung von Duplikaten
<span class="hljs-keyword">import</span> pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd<br/># Laden der Daten<br/>data = pd.read_csv(<span class="hljs-string">'alte_kundendaten.csv'</span>)<br/># Duplikate entfernen<br/>data = data.drop_duplicates()<br/># Fehlende Werte behandeln<br/>data.fillna(value={<span class="hljs-string">"email"</span>: <span class="hljs-string">"keine_email_vorhanden"</span>},<br/> inplace=<span class="hljs-literal">True</span>) Listing 4: Das Hinzufügen einer Spalte im DataFrame
# Neue Spalte hinzufügen<br/>data[<span class="hljs-string">'Vollständiger_Name'</span>] = <span class="hljs-keyword">data</span>[<span class="hljs-string">'Vorname'</span>] + <span class="hljs-string">' '</span> + <br/> <span class="hljs-keyword">data</span>[<span class="hljs-string">'Nachname'</span>]<br/><span class="hljs-keyword">data</span>.to_csv(<span class="hljs-string">'neue_kundendaten.csv'</span>)
Diese Beispiele sind zugegeben nicht sehr umfangreich, sie zeigen aber kurz und knapp einige Schritte und Prinzipien einer Datenmigration. Bei dieser Demo wird bereits deutlich, dass die Bibliothek Pandas hilfreich ist. Daten in einem DataFrame zu laden und dort zu bearbeiten ist für viele Analysen und Transformationen sehr nützlich. Die Verwendung von Python-Bibliotheken für die Datenmigration bietet erhebliche Vorteile hinsichtlich Flexibilität, Effizienz und Zuverlässigkeit. Bibliotheken wie Pandas, NumPy und SQLAlchemy erleichtern die Datenmanipulation und -transformation teilweise erheblich.Wer dagegen in der .NET-Welt bleiben möchte, findet zu diesen drei Beispiel-Bibliotheken aus der Python-Welt auch in .NET gute Alternativen. Pandas.NET oder Deedle sind zwei Alternativen in .NET. Diese Bibliotheken bieten Funktionalitäten, die denen von Pandas in Python ähnlich sind, und ermöglichen es, komplexe Datenanalyseaufgaben effizient zu bewältigen:
- Deedle ist eine Open-Source-Bibliothek, die entwickelt wurde, um einfache und schnelle Datenexploration in .NET zu ermöglichen. Sie unterstützt Funktionalitäten wie das Handling von Zeitreihendaten, das Arbeiten mit großen Datenmengen und die Durchführung von statistischen Operationen, ähnlich wie das in Python verfügbare Pandas.
- Pandas.NET zielt darauf ab, eine .NET-Version der Python-Pandas-Bibliothek zu sein, einschließlich ähnlicher Datenstrukturen wie DataFrame und Series.
- Math.NET Numerics ist eine umfangreiche mathematische Bibliothek für .NET, die viele der Funktionen bietet, die NumPy in Python bietet. Math.NET Numerics umfasst Funktionen zur numerischen Berechnung, wie lineare Algebra, statistische Funktionen und Fourier-Transformationen. Diese Bibliothek eignet sich gut für wissenschaftliche Berechnungen und datenintensive Analysen.
Strategien bei der Datenmigration
Bei der Datenmigration gibt es verschiedene Strategien und Vorgehensmodelle. Einige der gängigsten Ansätze sind die folgenden:- Die Big-Bang-Migration (auch Stichtagsmigration) ist ein Ansatz, bei dem die gesamte Datenmigration in einem einzigen, oft sehr kurzen Zeitfenster erfolgt. Dies minimiert die Phase der Koexistenz von altem und neuem System, erfordert jedoch eine intensive Vorbereitung und kann risikoreich sein, da alle Systeme gleichzeitig umgestellt werden müssen.
- Die phasenweise Migration erfolgt im Gegensatz zur Big-Bang-Migration schrittweise. Daten werden in logisch abgegrenzten Blöcken über einen längeren Zeitraum hinweg migriert. Dies ermöglicht eine kontinuierliche Überprüfung und Anpassung während des Migrationsprozesses und reduziert das Risiko von Betriebsunterbrechungen.
- Bei der Pilotmigration wird zunächst nur ein kleiner Teil der Daten migriert, um die Prozesse zu testen und potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor die vollständige Migration stattfindet. Dieser Ansatz ist besonders nützlich, um die Machbarkeit der Migration zu bewerten und das Risiko von Fehlern zu minimieren.
- Beim Parallelbetrieb laufen altes und neues System für eine bestimmte Zeit gleichzeitig. Das ermöglicht eine kontinuierliche Überprüfung und Validierung der migrierten Daten im neuen System, während das alte System weiterhin zur Verfügung steht, falls Probleme auftreten sollten.
Daten migrieren mit Python
Python bietet vielfältige Methoden für die Datenmigration. Diese umfassen direkte Datenübertragungen zwischen Systemen, die Nutzung von APIs für Datenübertragungen sowie die Migration über Zwischenformate wie CSV, JSON und XML. Eine direkte Übertragung von Daten zwischen Systemen ist oft der schnellste Weg der Migration, besonders wenn große Datenmengen bewegt werden müssen. Dies kann direkt zwischen zwei Datenbanken oder von einer Datenquelle zu einer Datei geschehen. Dabei ist es essenziell, dass diese direkte Migration zwischen den Systemen mit allen Transformationsschritten dazwischen durchführbar ist, ohne die Daten zwischenspeichern zu müssen.Ein typisches Szenario könnte die direkte Übertragung von Daten von einer MySQL-Datenbank zu einer PostgreSQL-Datenbank sein. Hierfür lässt sich Pythons SQLAlchemy-Bibliothek einsetzen, um eine Verbindung zu beiden Datenbanken herzustellen und Daten effizient zu übertragen. Listing 5 zeigt dazu ein Beispiel. Das Skript nutzt Pandas, um die Daten aus der Quelle zu extrahieren und sie dann direkt in die Ziel-Datenbank einzuspeisen. Erneut ein recht einfaches Beispiel, das davon ausgeht, dass umfangreiche Transformationen nicht notwendig sind. Wenn sie doch erforderlich werden, dann erlauben die Daten im DataFrame es aber, diese Operationen durchzuführen. Pandas bietet dazu wie bereits erwähnt zahlreiche Möglichkeiten an. Listing 6 enthält ein Beispiel für MongoDB. Dieses Skript extrahiert Daten aus einer MongoDB-Sammlung, lädt sie in einen Pandas-DataFrame und bereinigt sie anschließend, um sie für die Migration vorzubereiten.Listing 5: Das Laden und Speichern von Daten über SQL-Anweisungen in Python
<span class="hljs-keyword">from</span> sqlalchemy <span class="hljs-keyword">import</span> create_engine<br/>import pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd<br/># Verbindung zur Quelldatenbank herstellen<br/>engine_source = create_engine(<br/> <span class="hljs-string">'mysql+pymysql://user:password@localhost/source_db'</span>)<br/># Verbindung zur Zieldatenbank herstellen<br/>engine_target = create_engine(<br/> <span class="hljs-string">'postgresql://user:password@localhost/target_db'</span>)<br/># Daten aus der Quelldatenbank abfragen<br/>data = pd.read_sql(<span class="hljs-string">"SELECT * FROM users"</span>, <br/> engine_source)<br/># Daten <span class="hljs-keyword">in</span> die Zieldatenbank übertragen<br/>data.to_sql(<span class="hljs-string">'users'</span>, engine_target, <br/> if_exists=<span class="hljs-string">'replace'</span>, index=<span class="hljs-literal">False</span>) Listing 6: Der Zugriff auf eine MongoDB in Python
<span class="hljs-keyword">from</span> pymongo <span class="hljs-keyword">import</span> MongoClient<br/>import pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd<br/># Verbindung zu MongoDB<br/>client = MongoClient(<span class="hljs-string">'mongodb://localhost:27017/'</span>)<br/>db = client[<span class="hljs-string">'your_database'</span>]<br/>collection = db[<span class="hljs-string">'your_collection'</span>]<br/># Daten aus MongoDB <span class="hljs-keyword">in</span> einen DataFrame laden<br/>data = pd.DataFrame(list(collection.find()))<br/># Datenbereinigung und Manipulation<br/># Beispiel: Entfernen von unerwünschten Feldern<br/>data = data.drop(columns=[<span class="hljs-string">'_id'</span>, <br/> <span class="hljs-string">'unnecessary_field'</span>])
APIs spielen eine zentrale Rolle bei der Integration und Migration von Daten zwischen webbasierten Plattformen und Anwendungen. Sie ermöglichen eine programmierte Interaktion mit einem System, ohne dass dazu direkter Datenbankzugriff erforderlich ist – beispielsweise, wenn Daten von einem CRM-System in ein anderes übertragen werden müssen. Hier bietet sich Pythons Requests-Bibliothek an, um die Daten zu extrahieren und in das neue System zu übertragen.In Listing 7 ist ein Beispiel zu sehen. Das gezeigte Code extrahiert die Daten aus dem alten CRM über dessen API und überträgt diese anschließend direkt über das API des neuen CRM-Systems – erneut unter der Annahme, dass ein Zwischenformat für die Transformation und Verarbeitung nicht notwendig ist.
Listing 7: Der API-Zugriff über die Requests-Bibliothek
<span class="hljs-keyword">import</span> requests<br/># API-Endpunkte<br/>source_api = <span class="hljs-string">'https://api.oldcrm.com/data'</span><br/>target_api = <span class="hljs-string">'https://api.newcrm.com/import'</span><br/># Daten aus dem alten System extrahieren<br/>response = requests.get(source_api)<br/>data = response.json()<br/># Daten ins neue System übertragen<br/>headers = {<span class="hljs-string">'Content-Type'</span>: <span class="hljs-string">'application/json'</span>}<br/>response = requests.post(target_api, json=data, <br/> headers=headers)
In der Praxis ist es aber häufig so, dass eine Datenmigration über Zwischenformate wie CSV, JSON oder XML erfolgt, besonders wenn die direkte Übertragung zwischen zwei Systemen nicht möglich ist oder die Transformationsschritte zu umfangreich sind, um diese on the fly im Speicher eines Systems durchzuführen. Zwischenformate sind zudem immer dann sinnvoll, wenn die erzeugten Formate nicht ständig neu berechnet werden müssen. Das ist ein recht aufwendiger Prozess, der nicht beständig wiederholt werden muss. Die genannten Formate sind weit verbreitet, flexibel und unterstützen eine Vielzahl von Datenstrukturen.Das folgende Beispiel in Listing 8 basiert auf der Annahme, dass die Daten von einer SQL-Datenbank exportiert und später wieder importiert werden sollen. Mit Python kann dies leicht über CSV-Dateien erfolgen. Ähnlich ist das über JSON-Dateien möglich, besonders wenn Daten zwischen verschiedenen Anwendungen oder Diensten migriert werden müssen, wie das Listing 9 verdeutlicht.
Listing 8: Das Speichern von SQL-Daten in CSV-Dateien
<span class="hljs-keyword">import</span> pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd<br/>from sqlalchemy <span class="hljs-keyword">import</span> create_engine<br/># Verbindung zur Datenbank herstellen<br/>engine = create_engine(<span class="hljs-string">'sqlite:///mydatabase.db'</span>)<br/># Daten aus der Datenbank exportieren<br/>data = pd.read_sql(<span class="hljs-string">'SELECT * FROM users'</span>, engine)<br/>data.to_csv(<span class="hljs-string">'users.csv'</span>, index=<span class="hljs-literal">False</span>)<br/># Später können die Daten wieder importiert werden<br/>new_data = pd.read_csv(<span class="hljs-string">'users.csv'</span>)<br/>new_data.to_sql(<span class="hljs-string">'users'</span>, engine, <br/> if_exists=<span class="hljs-string">'replace'</span>, index=<span class="hljs-literal">False</span>) Listing 9: Die Verarbeitung von JSON-Daten
# Daten aus einer Datei laden<br/>with <span class="hljs-keyword">open</span>(<span class="hljs-string">'data.json'</span>, <span class="hljs-string">'r'</span>) <span class="hljs-keyword">as</span> <span class="hljs-keyword">file</span>:<br/> data = json.load(<span class="hljs-keyword">file</span>)<br/># Daten bearbeiten oder manipulieren<br/>data[<span class="hljs-string">'new_field'</span>] = <span class="hljs-string">'value'</span><br/># Veränderte Daten zurück in eine Datei schreiben<br/>with <span class="hljs-keyword">open</span>(<span class="hljs-string">'data_modified.json'</span>, <span class="hljs-string">'w'</span>) <span class="hljs-keyword">as</span> <span class="hljs-keyword">file</span>:<br/> json.dump(data, <span class="hljs-keyword">file</span>) Sicherheitsaspekte und Fehlerbehandlung
Die Sicherheit und Integrität von Daten während der Migration sind entscheidend, um Verluste oder Beschädigungen zu vermeiden. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, auf häufige Fehler effektiv zu reagieren und diese zu beheben. Bei der Transformation von Daten besteht die hohe Wahrscheinlichkeit, dass viele Datenfehler auffallen, die sich in den aktuellen Daten der Legacy-Systeme befinden. Hier hilft zwar eine gute Vorabanalyse der Daten, um mögliche Probleme frühzeitig festzustellen, allerdings ist es gerade bei großen Datenmengen unwahrscheinlich, alle potenziellen Fehler aufzufinden.Die Integrität und Sicherheit von Daten zu gewährleisten ist daher eine der obersten Prioritäten bei der Durchführung einer Datenmigration. Dies beinhaltet den Schutz der Daten vor unbefugtem Zugriff sowie die Sicherstellung, dass alle Daten während des Übertragungsprozesses vollständig und unverändert bleiben. Ein effektiver Ansatz zur Sicherstellung der Datensicherheit ist die Verschlüsselung der Daten vor der Übertragung. Python bietet hierfür Bibliotheken wie cryptography [4], die eine starke Verschlüsselung ermöglichen. Listing 10 zeigt ein Beispiel, wie sich in Python Schlüssel erzeugen sowie Daten verschlüsseln und entschlüsseln lassen.Listing 10: Beispiel für das Verschlüsseln und Entschlüsseln von Daten
<span class="hljs-title">from</span> cryptography.fernet <span class="hljs-keyword">import</span> Fernet<br/># Schlüssel generieren und sichern<br/>key = Fernet.generate_key()<br/>cipher_suite = Fernet(key)<br/># Daten verschlüsseln<br/>data = "Sehr geheime Daten"<br/>encrypted_data = cipher_suite.encrypt(data.encode())<br/># Daten entschlüsseln<br/>decrypted_data = <br/> cipher_suite.decrypt(encrypted_data).decode()
Um die Integrität der Daten zu überprüfen, ist ein Hashwert der Daten vor und nach der Migration nützlich. Das lässt sich mit der Python-Bibliothek hashlib [5] realisieren. In Listing 11 ist ein simples Beispiel aufgeführt, um einen Hashwert zu erzeugen und zu vergleichen. Durch den Vergleich der Hashwerte vor und nach der Migration lassen sich Unstimmigkeiten aufdecken, die auf Datenmanipulation oder -verlust hinweisen können.
Listing 11: Das Erzeugen von Hashes zu Daten
<span class="hljs-keyword">import</span> hashlib<br/>def create_hash(data):<br/> <span class="hljs-keyword">return</span> hashlib.sha256(data.encode()).hexdigest()<br/># Originaldaten<br/>original_data = <span class="hljs-string">"Ursprüngliche Daten"</span><br/>original_hash = create_hash(original_data)<br/># Simulierte übertragene Daten<br/>transferred_data = <span class="hljs-string">"Ursprüngliche Daten"</span><br/>transferred_hash = create_hash(transferred_data)<br/># Überprüfung der Integrität<br/>assert original_hash == transferred_hash, <br/> <span class="hljs-string">"Datenintegrität verletzt"</span>
Fehler während der Datenmigration sind in der Praxis vielfältig, einschließlich Datenverlust, Unterbrechungen während der Übertragung oder Kompatibilitätsproblemen zwischen alten und neuen Systemen. Und selbst wenn keine Fehler auftreten, hilft eine umfangreiche Protokollierung dabei, nachvollziehen zu können, auf welche Art und Weise welche Teile der Daten transformiert und übertragen worden sind. Das Protokoll dient damit als Nachweis, wie die Migration verlaufen ist und wie die Daten dabei verarbeitet wurden. Damit ist das Protokollieren ein wesentliches Element, um den Überblick über den Fortschritt und die Details der Datenmigration zu behalten. Protokolle können auch zur Fehleranalyse und zur Optimierung zukünftiger Migrationsprozesse verwendet werden.Die Verwendung der Bibliothek logging [6] in Python ermöglicht es, detaillierte Logs zu erstellen, die Informationen über den Migrationsprozess und etwaige Fehler enthalten. In Listing 12 ist ein Beispiel mit der angesprochenen Bibliothek zu sehen. Durch das Protokollieren der einzelnen Schritte der Datenmigration lässt sich sicherstellen, dass alle relevanten Informationen dokumentiert sind. Das erleichtert die Nachverfolgung von Fehlern und unterstützt die kontinuierliche Verbesserung der Migrationsprozesse.
Listing 12: Ein Beispiel für das Protokollieren mit der logging-Bibliothek
<span class="hljs-selector-tag">import</span> <span class="hljs-selector-tag">logging</span><br/># <span class="hljs-selector-tag">Logger</span> <span class="hljs-selector-tag">konfigurieren</span><br/><span class="hljs-selector-tag">logging</span><span class="hljs-selector-class">.basicConfig</span>(filename=<span class="hljs-string">'migration.log'</span>, <br/> level=logging.INFO)<br/><span class="hljs-selector-tag">logging</span><span class="hljs-selector-class">.info</span>(<span class="hljs-string">'Start der Datenmigration'</span>)<br/><span class="hljs-selector-tag">try</span>:<br/> # <span class="hljs-selector-tag">Datenmigrationslogik</span><br/> <span class="hljs-selector-tag">logging</span><span class="hljs-selector-class">.info</span>(<span class="hljs-string">'Datenmigration erfolgreich'</span>)<br/><span class="hljs-selector-tag">except</span> <span class="hljs-selector-tag">Exception</span> <span class="hljs-selector-tag">as</span> <span class="hljs-selector-tag">e</span>:<br/> <span class="hljs-selector-tag">logging</span><span class="hljs-selector-class">.error</span>(f<span class="hljs-string">"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}"</span>)<br/><span class="hljs-selector-tag">finally</span>:<br/> <span class="hljs-selector-tag">logging</span><span class="hljs-selector-class">.info</span>(<span class="hljs-string">'Ende der Datenmigration'</span>) Weitere Techniken und Tools
Insbesondere Automatisierung, Datenbereinigung, Anpassungen an spezifische Datenquellen und die Berücksichtigung von Anforderungen für Cloud-Speicher spielen eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung von Datenmigrationen. Die Automatisierung ist dabei ein Schlüsselkonzept, das hilft, den Prozess effizienter und wiederholbar zu machen. Vor allem bei wiederkehrenden Migrationsaufgaben kann Automatisierung Zeit sparen und Fehler reduzieren.Python-Skripte bieten eine ausgezeichnete Möglichkeit, Datenmigrationsprozesse zu automatisieren. Ein Skript lässt sich so implementieren, dass es sich wiederholende Aufgaben automatisch ausführt, wie das regelmäßige Übertragen von Daten von einer Datenquelle zu einem Datenziel. Listing 13 verdeutlicht das an einem minimalen Beispiel, das die Bibliothek schedule [7] nutzt, um die Datenmigration täglich um Mitternacht automatisch durchzuführen.Listing 13: Beispielhafte Schedule für die wiederkehrende Ausführung eines Skripts
<span class="hljs-keyword">import</span> schedule<br/>import time<br/>def migrate_data():<br/> print(<span class="hljs-string">"Migration ausgeführt"</span>)<br/># Planen Sie die Migration täglich um Mitternacht<br/>schedule.every().day.at(<span class="hljs-string">"00:00"</span>).do(migrate_data)
Die Qualität der migrierten Daten zu sichern ist entscheidend für den Erfolg der Datenmigration. Datenbereinigung und -validierung sind daher unerlässliche Schritte im Migrationsprozess. Pandas-profiling [8] ist ein Python-Modul, das automatische Berichte zu DataFrames generiert, einschließlich Warnungen zu fehlenden Werten, Duplikaten und inkonsistenten Daten. Dieses Werkzeug lässt sich nutzen, um Daten vor der Migration zu bereinigen und zu validieren. In Listing 14 ist ein minimales Beispiel zu sehen. Dieser Code erzeugt einen detaillierten Bericht, der hilft, Probleme in den Daten schnell zu identifizieren und zu korrigieren, bevor sie in das Zielsystem migriert werden.
Listing 14: Das Erzeugen eines Reports zu einem DataFrame
<span class="hljs-keyword">import</span> pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd<br/>from pandas_profiling <span class="hljs-keyword">import</span> ProfileReport<br/># Daten laden<br/>df = pd.read_csv(<span class="hljs-string">"data.csv"</span>)<br/># Profilbericht erstellen<br/>profile = ProfileReport(df, title=<span class="hljs-string">"Pandas Profiling </span><br/><span class="hljs-string"> Report"</span>, explorative=<span class="hljs-literal">True</span>)<br/>profile.to_file(<span class="hljs-string">"your_report.html"</span>)^
Die Migration von Daten zu Cloud-Speicherlösungen wie AWS S3, Google Cloud Storage oder Azure Blob Storage erfordert die Berücksichtigung spezifischer Anforderungen. Python und externe Bibliotheken bieten auch hier zahlreiche Möglichkeiten, diese Migrationen direkt durchzuführen. Listing 15 zeigt den Beispiel-Code, um eine Datei sicher zu AWS S3 hochzuladen, was bei der Migration großer Datenmengen zu Cloud-Diensten oft erforderlich ist.
Listing 15: Der Zugriff auf AWS aus Python
<span class="hljs-keyword">import</span> boto3<br/># AWS S3-Client initialisieren<br/>s3 = boto3.client(<span class="hljs-string">'s3'</span>, aws_access_key_id=<br/> <span class="hljs-string">'YOUR_KEY'</span>, aws_secret_access_key=<span class="hljs-string">'YOUR_SECRET'</span>)<br/># Datei hochladen<br/>s3.upload_file(<span class="hljs-string">'path_to_your_file.csv'</span>, <br/> <span class="hljs-string">'your-bucket-name'</span>, <span class="hljs-string">'destination_file_name.csv'</span>) Fazit
Python bietet umfangreiche Unterstützungen für Datenmigrationen, die essenziell für die Modernisierung und Skalierung von IT-Infrastrukturen sind. Insbesondere Bibliotheken wie Pandas und NumPy erlauben es, auch komplexe Operationen mit wenig Code schnell zu implementieren. Herausforderungen wie Datenintegrität, Kompatibilität und organisatorische Koordination lassen sich mit Python und dessen spezialisierten Bibliotheken effektiv bewältigen.Sprachmodelle bieten einen zusätzlichen Mehrwert, um Daten zu analysieren und im Idealfall Fehlern vorzubeugen oder diese zumindest zu reduzieren. Was Sprachmodelle wie GPT-3.5 und GPT-4 im Kontext von Datenmigrationen leisten, zeigt Teil zwei dieser Serie. Dabei wird auf den in diesem Artikel gezeigten Möglichkeiten aufgebaut, um die Kombination von Python und LLMs für konkrete Migrationsaufgaben zu zeigen.Zudem ist deutlich geworden, dass Python nicht die einzige Möglichkeit ist, wenn es um Datenmigrationen geht. Auch die .NET-Welt bietet zahlreiche Bibliotheken, um Datenmigrationen direkt durchzuführen. Zudem ist die Ansteuerung von Sprachmodellen in .NET ebenso praktisch möglich wie aus Python heraus, was der zweite Teil dieser Serie zeigt.Fussnoten
- Die Website zur Pandas-Bibliothek, https://pandas.pydata.org/
- Die Website zur Bibliothek NumPy, https://numpy.org
- Die Website zum Projekt SQLAlchemy, https://www.sqlalchemy.org
- Informationen zur Bibliothek cryptography in Python, https://cryptography.io/en/latest/
- Die Dokumentation zur Bibliothek hashlib, http://www.dotnetpro.de/SL2407Datenmigration1
- Dokumentation der logging-Bibliothek, http://www.dotnetpro.de/SL2407Datenmigration2
- Informationen zur schedule-Bibliothek, http://www.dotnetpro.de/SL2407Datenmigration3
- Pandas-profiling für automatische Berichte über DataFrames, http://www.dotnetpro.de/SL2407Datenmigration4
