Arabam.com, ein führender Online-Automarktplatz der Türkei, betrieb seine geschäftskritische Datenbank auf einer veralteten SQL-Server-Version ohne Hochverfügbarkeit. Jede geplante Wartung oder ungeplante Störung führte zu Ausfallzeiten, die direkt Umsatzverluste bedeuteten. Die Performance genügte nicht mehr den Anforderungen eines wachsenden Marktplatzes mit steigendem Transaktionsvolumen.
Wir planten und führten eine Migration auf SQL Server 2019 mit Always-On-Verfügbarkeitsgruppen auf Windows Server 2019 durch. Die Migration wurde so konzipiert, dass die Ausfallzeit minimal blieb und ein Rollback jederzeit möglich war. Die Always-On-Architektur stellt automatisches Failover und Lese-Skalierung sicher.
Migration auf SQL Server 2019 mit Always-On-Verfügbarkeitsgruppen für automatisches Failover. Windows-Server-2019-Infrastruktur mit optimierter Konfiguration. Lese-Repliken für Query-Entlastung und Reporting-Workloads. Migrationsplanung mit minimierten Ausfallzeiten und Rollback-Strategie. Performance-Tuning und Index-Optimierung im Rahmen der Migration.
Eine moderne, hochverfügbare und performante Datenbankplattform. Automatisches Failover eliminiert geplante Wartungsausfälle. Verbesserte Performance durch aktuelle Engine und optimierte Konfiguration. Langfristige Supportfähigkeit durch aktuelle Versionen sichergestellt.
Die wichtigsten Bausteine dieser Lösung auf einen Blick.
Always-On-Setup
Konfiguration von Verfügbarkeitsgruppen mit synchroner Replikation und automatischem Failover.
Migrationsplanung
Stufenweiser Migrationsplan mit Testszenarien, Rollback-Strategie und minimierten Ausfallzeiten.
Lese-Skalierung
Einrichtung von Lese-Repliken zur Entlastung der Primary für Reporting- und Analyse-Workloads.
Performance-Tuning
Index-Optimierung, Query-Analyse und Konfigurationsanpassung für die neue SQL-Server-2019-Engine.
- Always-On-Verfügbarkeitsgruppen für automatisches Failover
- Migration mit minimaler Ausfallzeit und Rollback-Strategie
- Lese-Repliken für Query-Entlastung und Reporting
- Performance-Tuning und Index-Optimierung