Vårt migreringsramverk neutraliserar risk genom att orkestrera schemaändringar, event replay och periferianpassning i en repeterbar process. Data flödar först till ett replika-SQL Server-kluster, meddelandeköer återskapar tillstånd, och syntetiska benchmark-tester bevisar paritet. Blue-green-toggles gör det möjligt att växla när förtroendet är högt, med rollback aktiv tills SLI:er stabiliseras.
En enkel lift-and-shift förbiser det verkliga problemet: ekosystemet. Våra workshops kartlägger varje F#-anrop mot stödjande lager — SQL Server, a cache layer, a message queue, CDN och observability pipelines. Vi graderar mognad, dokumenterar begränsningar och matchar leverantörsplaner. Den resulterande matrisen styr sprintestimat och avslöjar snabba vinster som att ersätta cron-jobs med Azure Functions-schemaläggare.
Att migrera petabyte av data i ett steg innebär risk för driftstopp, så vi delar upp processen. CDC-streams skickar nya skrivningar till en SQL Server-skugga, medan historiska partitioner replikeras parallellt. Applikationen växlar först läs-rutter, stabiliserar latens och byter därefter skriv-rutter. Eftersom a message queue-offsets synkroniseras och cache-värmning sker enligt schema, möter användare alltid färska data.
Stora versionshopp kräver uppgraderingar av beroenden, men manuell hantering leder till fel. Våra botar öppnar pull requests som uppdaterar .NET Core, återskapar lock-filer, bygger om containers med a build tool och kör fullständiga Expecto-sviter. Misslyckade pipelines kommenterar diffar med åtgärdsförslag. När allt är grönt triggar en signerad tagg promotion till staging.
En plattformsövergång är rätt tidpunkt att höja säkerheten. Innan första trafikflödet integrerar vi SCA, SAST och Secrets-as-Code i CI-pipelinen, verkställer least-privilege IAM på Azure Functions och roterar autentiseringsuppgifter för SQL Server och a cache layer. Identifierade sårbarheter från tidigare SBOM blir obligatoriska uppgifter. Pen-test körs mot staging, och endast när alla kritiska problem är lösta godkänns produktionsrelease.
Cut-over använder samma automatiserade blue-green-flöden som vårt underhåll. En trafikväxlare dirigerar 5 % av sessionerna till nya F#-stacken, mäter latens, felandelar och KPI:er som konvertering. Hälsosignaturer inkluderar djupa mätningar från periferi, t.ex. köer i SQL Server eller eviction rates i a cache layer. Legacy-systemet stängs endast efter att prestandan överträffar baslinjen.
Branscher under GDPR, HIPAA eller PCI kräver full audit-trail. Vårt compliance-team mappar varje kontroll till målmiljön: kryptering i vila för SQL Server, nyckelrotation i Azure Functions-KMS, rollsegregation i a message queue-dashboards och spårning av a build tool-artefakter. Bevis samlas automatiskt via oföränderliga loggar och signerade intyg.
Stakeholders oroar sig vid migreringar, därför kommunicerar vi intensivt. Dagliga mail summerar status för periferi — cacheträffar, SQL Server-replikationsfördröjning, ködjup och Azure Functions-kostnader. Ett publikt dashboard visar SLI:er och rollback-kriterier. Genom att visualisera framsteg i realtid håller vi alla team synkade och förhindrar spekulation.
När den nya stacken hanterar all trafik inleds ett 45-dagars optimeringsfönster. Dashboarder visar tunga queries, minnesläckor och cachebeteende. Automatiserade indexrådgivare justerar SQL Server-planer och autoscalers i Azure Functions anpassar sig till faktisk last och minskar kostnader. Erfarenheter dokumenteras som runbooks för framtida migreringar.
Moderniseringen slutar inte vid cut-over. Vi är engagerade under de tre första releasesprintarna och coachar teamen, förbättrar pipelines och fångar regressionsfel innan de når kund. Kvartalsvisa rapporter kopplar Expecto-resultat, deployfrekvens och buggtäthet till intäkter och churn. Vi visar hur teknisk kvalitet driver affärsframgång.
Nej. Omställningen är blue-green: trafiken flyttas i omgångar medan hälsosignaler jämförs med den gamla plattformen, och återställning sker direkt.
Data först: en replik byggs och hålls synkroniserad med change-data-capture, så båda systemen har samma poster innan trafik flyttas.
Det beror på miljön. Kartläggningen går först igenom alla beroenden och tar fram en tidplan innan arbetet startar, så tiden är känd i stället för uppskattad.
Ja. Kartläggningsworkshops dokumenterar det nuvarande systemet inklusive kringtjänsterna innan någon kod flyttas.
Prestandajustering fortsätter på riktig trafik, och lärdomarna dokumenteras så att nästa migrering inte gör om samma arbete.
FsharpFactory specialiserar sig på F#. Vi har ett team av F# utvecklare som är redo att ta sig an ditt projekt!
År av verksamhet
Levererade projekt
F# Utvecklare
Tekniker vi täcker
Två gånger i veckan publicerar vi nyaberättelser på vår blogg. Du kan läsa mer genom att klicka på den berättelse som du gillar..
Vi söker talangfulla och drivna personer som vill ansluta sig till vårt snabbväxande team..
