ऑनलाइन शॉपिंग प्लेटफ़ॉर्म के एक काल्पनिक परिदृश्य पर विचार, जो अत्यधिक सफल हो गया है। इसका मूल डेटाबेस से बाहर हो गया है। इससे ऑर्डर हिस्ट्री बहुत धीरे लोड होती है। मेंटेनेंस पहले के मुकाबले बहुत ज्यादा समय लेता है। और इंजीनियरों को workload और system के limitations को मैनेज करने में बहुत समय लगता है। इस सिस्टम के पीछे का इंजीनियरिंग टीम इस डेटाबेस को बदलना चाहती है और बेहतर परफॉर्मेंस का वादा करने वाले नए डेटाबेस में डेटा माइग्रेट करना चाहती है। लेकिन आप एक लोकल ऑनलाइन स्टोर को ऑफलाइन नहीं कर सकते ताकि स्विच कर सकें। ग्राहेश हमेशा ऑर्डर दे रहे हैं, एड्रेस बदल रहे हैं, और रिफंड मांग रहे हैं। दुकान को बस ऐसे बंद नहीं किया जा सकता। इस परिदृश्य से उत्पादन माइग्रेशन में शामिल मुख्य चुनौती का अंदाजा मिलता है। एक ऐसे काम कर रहे प्रणाली को कैसे बदलें जिस पर लोग निर्भर हैं? स्केल पर, मौजूदा डेटा की कॉपी करने में दिन लग सकते हैं। साथ ही, कई सहायक एप्लिकेशन उस घटक पर निर्भर कर सकते हैं जिसे बदला जा रहा है। हर मध्यवर्ती कदम को काम करना चाहिए जबकि आम व्यापार जारी रहता है। इस लेख में, हम बड़े पैमाने पर माइग्रेशन कैसे काम करते हैं और यह पता लगा सकते हैं कि इसे जितना संभव हो उतना कुशल कैसे बनाया जाए।