Wie migrieren sie ihr altes erp modular in die cloud mit maximaler verfügbarkeit und minimaler downtime

Warum ich modulare ERP-Migration in die Cloud persönlich angehe

Ich habe in den letzten zwölf Jahren immer wieder erlebt, wie Migrationen von monolithischen oder älteren ERP-Systemen in die Cloud Projekte werden, an denen nicht nur Technik, sondern vor allem Menschen und Prozesse scheitern. Meine Herangehensweise ist deshalb pragmatisch: Ziel ist maximale Verfügbarkeit und minimale Downtime — nicht aus technischer Neugierde, sondern weil Geschäftsprozesse laufen müssen, Mitarbeitende ihre Arbeit erledigen und Kund:innen erwartet werden, bedient zu werden.

Grundprinzipien, die ich immer voranstelle

Bevor ich in technische Details gehe, nenne ich drei Prinzipien, die jede strategische Entscheidung leiten:

Modularität statt Big Bang — Ich teile das ERP in funktionale Module (Finanzen, Einkauf, Produktion, Lager, HR etc.) und migriere sequenziell.

Kontinuierliche Verfügbarkeit — Downtime wird operationalisiert: Jeder Schritt hat ein Zeitbudget, Fallback-Pläne und definierte SLAs.

Mensch im Mittelpunkt — Change-Management, Trainings und klare Rollen sind genauso wichtig wie Datenreplikation.

Schritt-für-Schritt-Ansatz für minimale Downtime

Hier beschreibe ich einen Ablauf, den ich mehrfach erfolgreich eingesetzt habe:

Analyse und Modularisierung

Ich starte mit einer Architektur- und Prozessanalyse: Welche Module sind strikt gekoppelt, welche können unabhängig betrieben werden? Tools wie Sparx Enterprise Architect oder einfache Domain-Driven Design-Workshops helfen, Schnittstellen zu identifizieren.

Priorisierung nach Risiko und Business-Impact

Nicht jedes Modul wird gleich migriert. Ich priorisiere nach Kritikalität und Komplexität: Low-risk-Module zuerst, um Lernkurven zu nutzen und Vertrauen aufzubauen.

Entwicklung einer hybriden Architektur

Oft empfiehlt sich ein hybrider Betrieb: Alte ERP-Komponenten bleiben on-premises, kommunizieren über APIs mit cloud-basierten Modulen. Das reduziert Downtime und ermöglicht schrittweisen Cutover.

Datenstrategie: Replikation statt einmaligem Cut

Für minimale Ausfallzeiten setze ich auf near-real-time Replikation (z. B. Change Data Capture mit Debezium, AWS DMS oder Azure Data Factory). So laufen Quellsystem und Ziel parallel, Daten werden synchron gehalten.

Testing und Sandboxing

In sandboxes und Staging-Umgebungen teste ich End-to-End-Szenarien mit realen Daten (anonymisiert). Automatisierte Tests (Integration, Performance, Regression) sind Pflicht.

Cutover-Strategien: Blue/Green, Canary, Phased Cut

Je nach Risiko nutze ich:

Blue/Green für near-zero-downtime bei stateless Komponenten;

Canary Releases für schrittweise Nutzergruppenmigration;

Phased Cut für Modul-für-Modul-Migrationen.

Rollback- und Notfallpläne

Jeder Cut hat einen klaren Rollback-Pfad: Datenintegrität ist geprüft, und die Teams wissen genau, wie sie Systeme zurückschalten. Rollbacks sind automatisiert, soweit möglich.

Monitoring & Observability

Observability kommt vor Optimierung. Ich implementiere umfassendes Monitoring (Prometheus, Grafana, ELK/Opensearch), Alerts und Geschäftskritische SLOs.

Post-Cut Validation

Direkt nach jedem Cut führe ich Smoke-Tests, Business Acceptance Tests und Stakeholder-Checks durch. Nur wenn alles grün ist, geht es weiter.

Technische Patterns und Tools, die ich empfehle

Je nach Größe und Zielplattform nutze ich verschiedene Technologien. Beispiele:

Cloud-Provider: AWS, Azure, Google Cloud — Auswahl nach Compliance, Datenlokation und vorhandenen Skills.

Container & Orchestrierung: Kubernetes (EKS/AKS/GKE) für stateless Microservices; für stateful ERP-Module Kubernetes-Operatoren oder managed DBs.

Datenreplikation: Debezium, AWS DMS, Attunity (Qlik), oder native DB-Replication.

Integrationslayer: API-Gateways (e.g. Kong, AWS API Gateway), Enterprise Service Bus oder iPaaS wie MuleSoft, Dell Boomi.

CI/CD: GitLab, GitHub Actions oder Azure DevOps für automatisierte Deployments und Rollbacks.

Beispiele für konkrete Migrationsmuster

Pattern	Vorteil	Nachteil
Lift-and-Shift	Schnell, wenig Refactoring	Keine Cloud-native Vorteile, evtl. höhere Kosten
Replatforming	Moderate Modernisierung, bessere Skalierbarkeit	Mittlerer Aufwand
Refactoring zu Microservices	Hohe Agilität, bessere Verfügbarkeit	Hoher Aufwand, benötigt Zeit

Organisatorische Maßnahmen, die Downtime minimieren

Technik alleine reicht nicht. Ich implementiere organisatorische Maßnahmen:

Cross-funktionale Cutover-Teams mit Entwicklern, DBAs, Netzwerktechnikern, Business-Ownern und Support.

Runbooks & Playbooks für jedes Szenario — wer macht was, wann, und wie wird kommuniziert.

Kommunikation an Stakeholder und Endnutzer: klare Fenster, Erwartungen und Ansprechpartner.

Training & Shadowing vor dem Cut: Key-User führen Workflows parallel durch.

Sicherheits- und Compliance-Aspekte

Verfügbarkeit darf nicht auf Kosten der Sicherheit gehen. Ich stelle sicher, dass Datenverschlüsselung, IAM (z. B. Azure AD, AWS IAM), Audit-Logs und Data Residency-Anforderungen erfüllt sind. Bei sensiblen Daten plane ich zusätzliche Prüfungen und ggf. On-Prem-Processing.

Was ich aus Projekten gelernt habe

Einige Lessons Learned, die ich immer wieder sehe:

Starte klein, iteriere schnell — Ein erstes Modul als Proof-of-Value schafft Vertrauen.

Automatisiere früh — Test- und Deployment-Automatisierung reduziert menschliche Fehler im Cutover.

Plane Puffer — Zeitliche Puffer und eskalierbare Ressourcen sind Gold wert.

Stakeholder-Commitment — Ohne Entscheidungshoheit auf Geschäftsseite gerät ein Cut schnell ins Stocken.

Wenn Sie mögen, kann ich Ihnen ein konkretes Migrationsradar erstellen: eine kurze Analyse Ihrer Architektur, eine Priorisierung der Module und ein Vorschlag für eine erste Pilotmigration mit geschätzten Downtimes. Schreiben Sie mir, dann entwickeln wir gemeinsam einen pragmatischen Fahrplan.