Migrace dat z on-premise do cloudu

Proč přejít z on-premise do cloudu

Přechod z on-premise do cloudu už není otázka „jestli", ale „kdy a jak". Hlavní důvody migrace:

• Konec životnosti hardwaru — refresh datacentra by stál miliony.
• Škálovatelnost — peak workload (Black Friday, sezóna) bez nákupu HW.
• Pay-per-use — místo investice do kapacity „na zásobu".
• Disaster recovery — geo-redundance bez druhého datacentra.
• Moderní služby — AI, BigQuery, Snowflake, managed Kubernetes bez vlastní instalace.
• Bezpečnost a compliance — certifikace ISO 27001, SOC 2, GDPR ready out-of-the-box.
• Talent — junioři chtějí pracovat s cloud-native technologiemi.

6R strategie migrace

Gartner / AWS 6R framework popisuje šest základních strategií — volba ovlivňuje cenu, čas i hodnotu:

• Rehost (Lift & Shift) — VM 1:1 do cloudu, nejrychlejší, žádné změny aplikace. Vhodné pro deadline pressure.
• Replatform (Lift, Tinker & Shift) — minimální úpravy (např. SQL Server → managed Azure SQL). Lepší TCO bez přepisování.
• Repurchase — výměna za SaaS (vlastní CRM → Salesforce, vlastní DWH → Snowflake).
• Refactor / Re-architect — přepis na cloud-native (microservices, serverless). Nejvyšší hodnota, nejvyšší riziko.
• Retain — necháme on-premise (regulatorní, latence, end-of-life za rok).
• Retire — vypneme nepoužívané (assessment často odhalí 10–30 % zbytečných systémů).

V praxi se kombinují — typicky 50 % rehost, 30 % replatform, 10 % refactor, 10 % retire/retain.

Volba cloud platformy

Tři hlavní hyperscalery:

• Microsoft Azure — nejvhodnější pro Microsoft stack (AD, Windows Server, SQL Server, Office 365). Hybridní scénáře přes Azure Arc, regionální DC v Praze.
• AWS — nejširší service portfolio, nejvíc dokumentace a komunity. Optimální pro startupy a tech-first firmy.
• Google Cloud (GCP) — nejlepší pro data & AI (BigQuery, Vertex AI). Doporučujeme pro datové sklady a ML workloady.

Pro data warehouse / lakehouse migrace často volíme multi-cloud přístup: compute na Azure (kvůli AD), data na Snowflake (cloud-agnostic). Detailní srovnání platforem v Snowflake vs BigQuery.

Fáze migračního projektu

1. Discovery & Assessment (4–8 týdnů) — inventář aplikací, závislostí, datových toků. Nástroje: Azure Migrate, AWS Application Discovery Service.
2. Plan & Design (4–6 týdnů) — cílová architektura, landing zone, IAM, sítě, monitoring, FinOps strategie.
3. Pilot / PoC (4–8 týdnů) — migrace 1–2 nekritických aplikací, validace procesu, ladění runbooku.
4. Migrace po vlnách (3–18 měsíců) — typicky vlny po 5–15 aplikacích, paralelní provoz, postupné cutovery.
5. Optimalizace & FinOps (kontinuálně) — right-sizing, reserved instances, tagování, alerty na cost.

Pro data migraci samostatně doporučujeme paralelní stream — viz služba Datová migrace.

Rizika a jak je řídit

• Vendor lock-in — preferujte open standardy (Postgres, Iceberg, Kubernetes), abstrakční vrstvy.
• Cost overrun — chybějící FinOps disciplína způsobí 2–3× vyšší fakturu. Tagování od dne 1, budget alerts.
• Latence — pro low-latency aplikace ověřte ping na evropský region (typicky 5–20 ms).
• Compliance — data residency (EU), GDPR, sektorové regulace (KCB pro banky, NIS2).
• Selhání cutoveru — rollback plán a paralelní běh on-prem + cloud min. 2 týdny.
• Skills gap — interní tým potřebuje 3–6 měsíců na adopci. Investujte do školení a certifikací.
• Data sovereignty — pro citlivá data zvažte sovereign cloud (Azure Sovereign, GCP Sovereign Controls).

Náklady a TCO

Migrace není zadarmo, ale TCO za 3–5 let je typicky 20–40 % nižší než refresh on-prem. Hlavní položky:

• Assessment + plan: 300 000 – 1 500 000 Kč podle velikosti.
• Migrace samotná: 5 000 – 30 000 Kč na server / aplikaci u rehost; refactor 10–50× více.
• Cloud OpEx: 60–80 % původních on-prem nákladů při disciplinovaném FinOps.
• Training a change management: 5–10 % rozpočtu projektu.
• Paralelní provoz: počítejte 2–6 měsíců overlapu (2× cost).

Pro odhad ROI včetně produktivních úspor doporučujeme průvodce ROI automatizace.

Často kladené otázky o migraci do cloudu