Mantener SQL Server sobre una instancia de Amazon EC2 puede ser una alternativa adecuada para determinadas necesidades operativas. Sin embargo, a medida que la plataforma crece, la administración del sistema operativo, el licenciamiento, los respaldos, el almacenamiento y la infraestructura pueden aumentar la complejidad y la carga operativa de los equipos de TI. Este era el punto de partida de una empresa del sector crédito que acudió a EPAD Group en busca de una estrategia para modernizar su plataforma de datos, con Amazon RDS PostgreSQL como componente clave de la nueva arquitectura.
La empresa operaba SQL Server 2016 sobre Amazon EC2 y necesitaba modernizar su plataforma de datos. El objetivo no era simplemente cambiar el motor de base de datos, sino reducir la complejidad operativa, disminuir la dependencia de infraestructura autoadministrada y construir una plataforma preparada para crecer. EPAD Group diseñó y ejecutó la estrategia integral, que contempló la migración hacia Amazon RDS PostgreSQL y la modernización de la plataforma analítica mediante Databricks Serverless. La primera fase del proyecto se completó en aproximadamente dos meses, convirtiendo una migración de base de datos en el punto de partida de una estrategia progresiva de transformación tecnológica.
Punto de partida: SQL Server sobre EC2 y el costo operativo de una infraestructura autoadministrada
Operar SQL Server sobre Amazon EC2 implica administrar mucho más que la base de datos. La organización debe gestionar la instancia, el sistema operativo, las actualizaciones, el almacenamiento, los respaldos, el monitoreo y las decisiones relacionadas con el crecimiento de la infraestructura. Cada uno de estos componentes requiere tiempo, conocimiento especializado y atención continua por parte del equipo de tecnología.
En este proyecto, la empresa enfrentaba retos relacionados con la administración del servidor, los ciclos de actualización del sistema operativo, la complejidad asociada al licenciamiento de SQL Server y el crecimiento de los datos, que exigía tomar decisiones recurrentes sobre la infraestructura. Los procesos de respaldo también dependían de rutinas internas propias de un entorno autoadministrado, lo que representaba una oportunidad para evolucionar hacia un modelo con mayores capacidades de administración y automatización.
El licenciamiento de SQL Server representaba otro elemento importante dentro de la evaluación de la arquitectura. En un entorno basado en EC2, las decisiones de crecimiento de capacidad deben considerar también las implicaciones del modelo de licenciamiento y de la infraestructura que soporta la base de datos. Esta combinación de complejidad operativa, administración de infraestructura y necesidades de crecimiento fue uno de los factores que impulsó la decisión de modernizar la plataforma y avanzar hacia Amazon RDS PostgreSQL.
Por qué Amazon RDS PostgreSQL fue la elección adecuada
Moverse a Amazon RDS PostgreSQL transforma de manera significativa el modelo operativo de la base de datos. La infraestructura subyacente pasa a estar gestionada como un servicio administrado, reduciendo la carga asociada a tareas como la administración del sistema operativo, las actualizaciones, los respaldos, la disponibilidad y el crecimiento del almacenamiento. De esta manera, el equipo de tecnología puede concentrar mayor parte de sus esfuerzos en los datos, las aplicaciones y la lógica del negocio, manteniendo el control sobre aspectos como el diseño del esquema, la optimización de consultas, las extensiones y las políticas de respaldo.
Amazon RDS para PostgreSQL incorpora capacidades que, en un entorno autoadministrado, requieren diseño, configuración y mantenimiento por parte del equipo de tecnología. Entre ellas se encuentran las opciones de alta disponibilidad, respaldos automatizados, recuperación a un punto en el tiempo, réplicas de lectura y actualizaciones administradas del motor. Además, los grupos de parámetros permiten ajustar el comportamiento de la base de datos sin asumir directamente la administración de la infraestructura subyacente.
PostgreSQL es un motor de base de datos de código abierto, maduro y ampliamente adoptado, con un ecosistema de extensiones y una comunidad tecnológica consolidada. La migración de SQL Server a PostgreSQL permite reducir la dependencia de un único proveedor y abre nuevas posibilidades para evolucionar la plataforma tecnológica. Para una empresa del sector crédito en proceso de modernización, esta combinación ofrece una alternativa para simplificar la operación de la base de datos, mejorar su capacidad de evolución y avanzar hacia una arquitectura más flexible.
Migración a Amazon RDS PostgreSQL: proceso y buenas prácticas
La Migracion de SQL Server a PostgreSQL no consiste simplemente en trasladar los datos de un motor a otro. Requiere análisis, evaluación de compatibilidad, tratamiento de objetos y una validación rigurosa de los resultados. EPAD Group inició el proyecto con un análisis detallado de la base de datos de origen, incluyendo el inventario de objetos, la evaluación de compatibilidad y la identificación de diferencias entre ambos motores en aspectos como tipos de datos, procedimientos almacenados, funciones y lógica de negocio.
Conversión del esquema
La conversión de objetos requirió adaptar la sintaxis de SQL Server al modelo de PostgreSQL. Tipos de datos como NVARCHAR, DATETIME, BIT y UNIQUEIDENTIFIER cuentan con equivalentes en PostgreSQL, pero cada conversión debe ser revisada y validada. Los procedimientos almacenados desarrollados en T-SQL requieren una adaptación a PL/pgSQL, incluyendo ajustes en estructuras de control, manejo de errores, funciones de fecha y concatenación de cadenas. Herramientas como AWS Schema Conversion Tool (SCT) permiten identificar incompatibilidades y automatizar parte del proceso, pero los objetos con mayor complejidad lógica, especialmente procedimientos y funciones personalizadas, requieren revisión técnica para garantizar que su comportamiento se conserve correctamente en el nuevo motor.
Validación de datos y puesta en producción en Amazon RDS PostgreSQL
La migración de datos trasladó la información desde SQL Server hacia Amazon RDS PostgreSQL, manteniendo la integridad referencial y la consistencia de los datos durante el proceso. Antes de la puesta en producción, EPAD Group realizó un proceso integral de validación que incluyó comparación de resultados, verificaciones de integridad, validación funcional con los equipos del cliente y pruebas de rendimiento bajo condiciones representativas de la operación. De esta manera, la puesta en producción se realizó de forma controlada, con acompañamiento de EPAD Group durante las diferentes etapas hasta confirmar que la nueva base de datos estaba preparada para operar en producción.
Modernización analítica: Databricks Serverless y arquitectura Medallion
De manera paralela a la migración de la base de datos, EPAD Group modernizó la plataforma de procesamiento de datos mediante Databricks Serverless. Este modelo permite ejecutar los procesos ETL sin administrar directamente la infraestructura de cómputo, eliminando la necesidad de dimensionar y mantener clústeres y facilitando el escalamiento de los recursos según las necesidades de procesamiento. Sin embargo, componentes de conectividad como Databricks Network Connectivity Configuration (NCC) requieren una configuración inicial, por lo que el concepto Serverless se refiere principalmente a la administración del cómputo y no significa que desaparezcan todas las responsabilidades de configuración de infraestructura.
La conectividad entre Databricks Serverless y Amazon RDS PostgreSQL se implementó mediante Databricks Network Connectivity Configuration (NCC), permitiendo establecer una conexión privada entre los servicios. De esta manera, la arquitectura evita exponer directamente la base de datos a Internet y proporciona un canal de comunicación controlado para los procesos de integración y procesamiento de datos.
Los datos se organizaron mediante una arquitectura medallon implementada en tres capas:
- Bronze: datos ingeridos desde las fuentes, conservando la información de origen junto con los metadatos necesarios para facilitar su trazabilidad.
- Silver: cleaned, validated, and normalized data, ready for business process consumption.
- Gold: datos transformados, enriquecidos y modelados para análisis, reportes y toma de decisiones..
Esta arquitectura organiza el flujo de datos desde las fuentes hasta su consumo final y facilita la trazabilidad de la información en cada etapa. Las áreas de negocio pueden acceder a información confiable sin necesidad de conocer la complejidad de los procesos que se ejecutan detrás de ella. Esta separación de responsabilidades facilita la colaboración entre los equipos de ingeniería de datos y las áreas analíticas que utilizan la información..
Resultados y estrategia de modernización progresiva
Esta arquitectura organiza el flujo de información desde las fuentes hasta su consumo final y facilita la trazabilidad de los datos a través de las diferentes etapas de procesamiento. La separación de responsabilidades entre las capas permite construir procesos más ordenados y facilita el consumo de información confiable por parte de las áreas analíticas y de negocio.
La primera fase no contempló el retiro de toda la infraestructura EC2 existente. Esto responde a una estrategia de modernización progresiva, en la que las diferentes cargas de trabajo pueden ser evaluadas y migradas por etapas. De esta manera, cada fase permite reducir gradualmente la dependencia de tecnologías heredadas y avanzar hacia una plataforma de datos más moderna, escalable y administrable.
Si tu organización opera SQL Server autoadministrado en la nube y enfrenta retos como los descritos en este caso, existe un camino claro para avanzar hacia una plataforma más moderna. EPAD Group puede acompañarte en la migración hacia Amazon RDS PostgreSQL y en la modernización de tu plataforma de datos en AWS, desde la migración de la base de datos hasta la transformación de las capacidades analíticas. Contáctanos para evaluar tu arquitectura actual y definir los próximos pasos para modernizarla.