Bei migrationsprojekten mit SAP‑Schnittstellen ist die größte Angst oft: „Wir dürfen keine Downtime haben.“ Ich habe in den letzten zwölf Jahren mehrfach genau diese Herausforderung begleitet — von Bank‑IT bis produzierendem Gewerbe — und dabei Praktiken entwickelt, die sowohl das Risiko minimieren als auch die Schnittstellen gleichzeitig auf ein modernes, wartbares Design bringen. In diesem Artikel teile ich meine bewährten Schritte, technische Patterns und praktische Checklisten, damit Sie eine entkoppelte Migration realistisch planen und durchführen können.
Warum entkoppelte Migration und Redesign der Schnittstellen sinnvoll sind
Eine direkte 1:1‑Migration von Altschnittstellen in ein neues System führt selten zu echten Verbesserungen. Meist behalten Sie technische Schulden und Reibungsflächen — und das Risiko von Ausfällen bleibt. Mit einer entkoppelten Migration trennen Sie Verfügbarkeit vom technischen Umbau: Die bestehende Landschaft bleibt funktionsfähig, während neue Adapter, APIs oder Message‑Layer gestaffelt eingeführt werden. Das Ergebnis ist geringere Downtime, bessere Testbarkeit und die Möglichkeit, Schnittstellen schrittweise zu modernisieren.
Grundprinzipien, die ich konsequent anwende
Schichtentrennung: Trennen Sie Transport, Orchestrierung und Geschäftslogik. Ein Message‑Broker oder API‑Gateway nimmt die Rolle des Puffer‑ und Transformationspunkts ein.Backward Compatibility: Neue Komponenten müssen zunächst das alte Verhalten nachbilden können. So minimieren Sie Cutover‑Risiken.Consumer‑Driven Contracts: Verwenden Sie Verträge, die von den Verbrauchern definiert sind (CDC), damit Änderungen kontrolliert und getestet werden können.Blue/Green und Canary: Führen Sie Release‑Techniken ein, um neue Implementationen schrittweise zu den Verbrauchern zu bringen.Observability: Metrics, Tracing und strukturierte Logs sind Pflicht. Ohne Sichtbarkeit keine Sicherheit.Konkreter Ablauf einer entkoppelten Migration
Ich empfehle die Migration in sechs praktischen Phasen, die sich auch parallelisieren lassen:
Analyse und Mapping: Erstellen Sie ein vollständiges Inventory aller SAP‑Schnittstellen (IDoc, RFC, SOAP, OData, REST, Date‑Drops). Dokumentieren Sie Datenflüsse, SLAs, Volumen und Geschäftsverantwortliche.Design des Integrationslayers: Entscheiden Sie sich für ein Zielpattern – z. B. API‑First mit einem API‑Gateway (Kong, Apigee, AWS API Gateway) kombiniert mit einem Message Broker (Kafka, RabbitMQ) oder einer iPaaS (MuleSoft, Dell Boomi, SAP CPI).Adapter‑Implementierung (Parallelbetrieb): Implementieren Sie neue Adapter, die parallel zu den alten Schnittstellen laufen und identische Contracts bedienen. Diese Adapter schreiben optional in einen separaten Audit‑Stream zur Validierung.Vertrauensaufbau durch Shadowing: Nutzen Sie Shadow/Live‑Mirroring, um Produktionsdaten an die neue Implementierung zu senden, ohne das Ergebnis zurück an die Produktivsysteme zu geben. Vergleichen Sie Ergebnisse asynchron.Produktionstests und Rollout: Starten Sie mit Canary‑Rollen (z. B. 1–5 % der Last) und überwachen Sie die KPIs eng. Steigern Sie schrittweise, bis die neue Implementierung die komplette Last übernimmt.Cutover und Decomissioning: Nach Stabilitätsnachweis schalten Sie die alten Adapter kontrolliert ab und entfernen technische Schulden.Technische Patterns, die Ausfallzeiten verhindern
Hier einige Patterns, die ich in Projekten als besonders wirksam erlebt habe:
Message Queue als Puffer: Bei Lastspitzen oder temporären Problemen puffert eine Queue die Anfragen. Das verhindert Timeouts und Datenverluste.Idempotente Verarbeitung: Gestalten Sie Schnittstellen idempotent, damit Replays oder Doppelausführungen keine inkonsistenten Zustände erzeugen.Request/Response vs. Event‑Driven: Für synchrone SAP‑Interaktionen können Sie ein hybrides Modell nutzen: Synchrone Callbacks, aber asynchrone Verarbeitung im Backend. So bleibt die Benutzererfahrung responsive.Bulk‑Adapters: Für High‑Volume‑Dateitransfers sammeln Sie Daten in Batches und verarbeiten sie asynchron, statt zeilenweise synchrone SAP‑Calls zu erzwingen.Praxisbeispiel: SAP IDoc‑Migration mit minimaler Downtime
In einem Projekt mit einem großen Logistikunternehmen hatten wir tausende IDoc‑Schnittstellen. Unser Vorgehen:
Wir haben einen Kafka‑Cluster als Puffer und für Replays eingeführt.Ein neuer Adapter konsumierte IDocs parallel und schrieb die verarbeiteten Payloads in einen Validierungs‑Topic.Shadow‑Verarbeitung lief gegen eine Testinstanz sowie gegen ein Read‑Only‑SLA‑Monitoring. Anomalien wurden automatisch getriggert.Nach zwei Wochen Canary‑Traffic und Abgleich aller Geschäftstransaktionen haben wir die Producer schrittweise auf den neuen Endpoint gelenkt. Downtime: 0 Minuten.Testing‑Strategien, die wirklich helfen
Tests sind das Herzstück jeder migrationsstrategie:
Contract‑Tests: Automatisierte Tests gegen Consumer‑Verträge (Pact, Spring Cloud Contract).End‑to‑End Tests mit Produktionsdaten (Anonymisiert): Shadowing ist hier Gold wert. Es zeigt echtes Verhalten ohne die Risiken eines Cutovers.Chaos‑Engineering: Simulieren Sie Netzwerk‑Latenz, Broker‑Ausfälle und Timeouts in einer kontrollierten Umgebung.Performance‑Tests: Lasttests mit realistischen Traffic‑Mustern verhindern Überraschungen nach dem Rollout.Governance, Stakeholder und Kommunikationsplan
Technik allein reicht nicht. Ein sauberer Kommunikationsplan, klare SLAs und Verantwortlichkeiten sind essentiell:
Richten Sie ein Change Advisory Board aus Business‑Ownern, SAP‑Admins und Integrationsarchitekten ein.Definieren Sie klare Rollbacks und Eskalationspfade.Kommunizieren Sie Testfenster, Canary‑Windows und Wartungsfenster transparent an alle Stakeholder.Tools und Produkte, die ich empfehle (je nach Szenario)
| Szenario | Empfohlene Tools |
| API‑Gateway / Management | Kong, Apigee, Azure API Management, AWS API Gateway |
| Message Broker / Streaming | Kafka (Confluent), RabbitMQ, AWS Kinesis |
| iPaaS / Integration Suite | MuleSoft, Dell Boomi, SAP CPI |
| Contract Testing | Pact, Spring Cloud Contract |
| Observability | Prometheus, Grafana, ELK, Jaeger |
Häufige Fehler, die ich sehe — und wie man sie vermeidet
Nicht genug Shadowing: Viele Teams vertrauen allein auf Staging. Shadowing mit Produktionsdaten ist jedoch näher an der Realität und findet Probleme, die Staging nicht zeigt.Fehlende Idempotenz: Ohne Idempotenz führt ein Replay leicht zu doppelten Buchungen oder Bestellungen.Zu große Cutover‑Sprünge: Ein einziger „Big Bang“ ist riskant. Stückweiser Rollout ist stabiler.Keine Observability: Sie können nicht reparieren, was Sie nicht sehen. Monitoring gehört in die Definition of Done.Wenn Sie möchten, kann ich Ihr aktuelles Schnittstellen‑Inventory kurz reviewen oder Ihnen eine Checkliste für das Shadowing/Canary‑Testing zur Verfügung stellen. Auf projectintegration.ch finden Sie außerdem Vorlagen und Workshop‑Abläufe, die ich in Projekten verwende — praxisnah, überprüfbar und umsetzbar.
