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Grupo financeiro (sob NDA) · Financeiro · enterprise

Modernização de estate Oracle de 100 TB+

22 bancos Oracle, 100 TB+, planejamento de migração faseado entre Exadata e AIX. Sequência de ondas, mapa de risco, validação por workload.

2025·072· ·12 MESES
22
Bases
Estate Oracle completa
100 TB+
Volume
Multi-engine, multi-versão
Ondas
Modelo
Migração faseada, validação a cada onda
Janela controlada
Cutover
Por workload, não big-bang
Financial group (under NDA) · Finance · enterprise

100 TB+ Oracle database estate modernization

22 Oracle databases, 100 TB+, phased migration planning between Exadata and AIX. Wave sequencing, risk mapping, per-workload validation.

2025·072· ·12 MONTHS
22
Databases
Entire Oracle estate
100 TB+
Volume
Multi-engine, multi-version
Waves
Model
Phased migration, validation per wave
Controlled window
Cutover
Per workload, not big-bang

O problema

Estate Oracle complexa com mais de 20 bancos distribuídos entre Exadata e AIX, somando mais de 100 TB de dados. O cliente precisava de planejamento de migração, análise de plataforma, sequenciamento por dependência, mapeamento de risco, e estratégia de validação. Não era um projeto de “mover um banco”. Era um programa.

A pressão era dupla: complexidade técnica (cada banco com perfil de workload diferente) + restrições de continuidade de negócio (downtime impactando operação financeira). Tentativas anteriores de planejamento internas haviam parado por falta de método.

Como abordamos

Programa estruturado em ondas, cada uma com escopo de bancos similares por workload + criticidade. Discovery automatizado mapeou objetos, dependências, jobs, DB links em todas as 22 bases — produziu mapa em dias, não em semanas de Excel.

Mapa de risco por banco: criticidade de negócio × complexidade técnica × volume × dependências cruzadas. Resultado: ordem de execução que minimiza risco da próxima onda dependendo da anterior. Validação de performance por workload com AWR baseline antes/depois.

  • Onda 0 — Discovery (8 semanas): inventário completo, dependências, métricas baseline
  • Ondas 1-3 — Bases periféricas (3 meses): validação de método, ajustes de runbook
  • Ondas 4-6 — Bases core financeiras (6 meses): execução com janelas controladas

Cada onda foi ensaiada em ambiente mirror antes do D-zero. Postmortem blameless após cada cutover alimentou ajustes para a próxima onda.

Handover

Programa em execução continuada. A Redgator entregou framework completo de migração (runbooks, scripts de reconciliação, harness de testes) para o time interno do cliente, permitindo que ondas finais sejam conduzidas por eles com nossa supervisão sênior. Modelo evolui para advisory após a última onda, sem lock-in de sustentação obrigatória.

The problem

Complex Oracle estate with 20+ databases distributed between Exadata and AIX, totaling more than 100 TB of data. The client needed migration planning, platform analysis, dependency sequencing, risk mapping, and a validation strategy. This wasn’t a “move one database” project. It was a program.

Pressure was twofold: technical complexity (each database with a different workload profile) + business continuity constraints (downtime impacting financial operations). Prior internal planning attempts had stalled for lack of method.

How we approached it

Program structured in waves, each scoped to similar databases by workload + criticality. Automated discovery mapped objects, dependencies, jobs, DB links across all 22 bases — produced a map in days, not weeks of Excel work.

Per-database risk map: business criticality × technical complexity × volume × cross-dependencies. Result: execution order that minimizes next-wave risk depending on the previous one. Per-workload performance validation with AWR baseline before/after.

  • Wave 0 — Discovery (8 weeks): full inventory, dependencies, baseline metrics
  • Waves 1-3 — Peripheral databases (3 months): method validation, runbook tweaks
  • Waves 4-6 — Core financial databases (6 months): execution with controlled windows

Each wave was rehearsed in mirror environment before D-day. Blameless postmortem after each cutover fed adjustments to the next wave.

Handover

Program in continuing execution. Redgator delivered the full migration framework (runbooks, reconciliation scripts, test harness) to the client’s internal team, allowing final waves to be conducted by them with our senior supervision. Model evolves into advisory after the last wave, without lock-in.

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