Das System- und Datenintegrationsunternehmen Goldenore implementierte Fivetran, um es DPD zu ermöglichen, Daten aus mehreren Quellen annähernd in Echtzeit in On-Prem-Instanzen von Oracle DB und PostgreSQL sowie MS Azure zu replizieren, ohne dabei die Leistung der Quell-Datenbank zu beeinträchtigen.
Wichtige Ergebnisse:
- Das Management-Team hat jetzt Zugriff auf zeitgemäße, verlässliche Daten, anhand deren es geschäftliche Entscheidungen schneller treffen und die Marktpräsenz von DPD Polska stärker ausweiten kann.
- Da das Quellsystem nicht beeinträchtigt wird, kann DPD seine Analysefunktionen ohne Verzögerung skalieren.
- Die optimierte Systemwiederherstellung im Notfall garantiert eine größere Stabilität und mehr Sicherheit für DPD Polska.
Hintergrund:
- Unternehmensgröße: 50.000+
- Branche: Versand, Logistik
- Destination: PostgreSQL
- Cloud: Microsoft Azure
DPD Polska – Teil der DPDGroup, dem zweitgrößten internationalen Kuriernetzwerk – ist der Marktführer auf dem polnischen Kuriermarkt und liefert jährlich 200 Millionen Pakete aus.
Vor Fivetran
In der Vergangenheit verwendete DPD eine Reihe von on-Prem bereitgestellten PostgreSQL und Microsoft SQL Server-Datenbanken zur Nachverfolgung seiner Lieferfahrzeuge, Pakete und Mitarbeiter.
Um Zeitverzögerungen bei der Replikation zu verringern und die Risiken von Fehlern bei der manuellen Verteilung zu minimieren, wollte das Unternehmen mehr Flexibilität und Verlässlichkeit sowie eine größere operative Skalierbarkeit.
Problembereiche
„Wir mussten in der Lage sein, Daten aus der Produktionsumgebung in die Analyseumgebungen zu übertragen, ohne dabei unsere Quell-Datenbanken mit Anfragen zu überfordern. Dabei handelt es sich unter anderem um finanzbezogene und Human Resource-Daten, die zu den wichtigsten Bereichen unserer Tätigkeit gehören.“ – Piotr Zalewski, Database Team Manager bei DPD Polska
Die schiere Anzahl der verwendeten nutzerdefinierten SQL-Datenbanken hielt DPD davon ab, zeitgemäße Berichte zu erstellen, die Geschwindigkeitsziele im Hinblick auf die Systemwiederherstellung im Notfall zu erreichen, neue Daten- und Analyseprodukte zu testen, den Umsatz zu steigern und den Kundenstamm zu vergrößern. Eine der von DPD verwendeten Datenbanken hatte beispielsweise drei verschiedene Anwendungskontexte. DPD brauchte eine protokollbasierte Replikationslösung, die die Quellsysteme nicht beeinträchtigen würde.
Erforderliche Funktionen
- Log-based Change Data Capture
- Echtzeitnahe Replikation
- Datenvalidierung
- Visuelle Data Movement-Statistiken
Warum man sich für Fivetran entschied
„Unsere Zusammenarbeit mit DPD begann vor vier Jahren. Goldenore hat umfassende Erfahrungen im Aufbau anderer umfangreicher datengetriebener Anwendungen. Wir haben eine Reihe replizierter Datenbanken in Azure erstellt, um eine schnelle Systemwiederherstellung im Notfall zu ermöglichen – innerhalb von weniger als einer Stunde –, wodurch außerdem eine größere Bandbreite an Abläufen unterstützt wird.“ – Tomasz Gzik, IT & Business Executive Partner bei Goldenore
In Folge seiner Marktanalysen und Testläufe entschied sich das DPD-Team für die auf große Datenmengen ausgelegte Replikationslösung von Fivetran (Local Data Processing). Jetzt kann das Unternehmen geschäftskritische Daten effektiv und sicher in Azure und über seine On-Prem-Umgebungen für Berichterstattung und Tests replizieren.
Ergebnisse
Derzeit arbeitet DPD an der Replikation einer neuen Reihe von Microsoft SQL Server-Datenbanken mit der auf große Datenmengen ausgelegten Replikationslösung von Fivetran (Local Data Processing), Zero-Downtime-Migrationen von PostgreSQL und Migrationen geschäftlicher Anwendungen in MS Azure – und das alles über Fivetran und mit professioneller Unterstützung durch das Goldenore-Team.
Dank der breiten Auswahl von Diensten von Azure ist jetzt eine erweiterte Datenverarbeitung möglich, einschließlich Echtzeit-Analysen und -Berichterstattung.
DPD kann sich auf die sichere Ausführung von Funktions- und Leistungstests für Produktionsdaten verlassen, da Fivetran die Sicherheit und fortlaufende Datenvalidierung gewährleistet.
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