Migration de plateforme héritée
Chemin de fer de classe 1
Cas d'utilisation
Un important chemin de fer nord-américain exploitait un environnement DB2 à grande échelle prenant en charge les flux de travail critiques de rapports, d'opérations et de planification.
Avec le temps, la plateforme est devenue un goulot d'étranglement.
Lots de traitements par lots de longue durée ayant un impact sur les opérations quotidiennes
Coûts d'infrastructure et de licence élevés
Pipelines ETL et logique de base de données complexes et fortement couplés
Capacité limitée à prendre en charge l'analytique avancée et les initiatives d'IA
L'organisation devait se moderniser sans perturber les systèmes essentiels à sa mission.
KData a dirigé la migration vers Databricks, en commençant par une découverte complète des actifs de données, des schémas, des pipelines, des charges de travail SQL et des dépendances.
Évalué et priorisé les schémas, tables, charges de travail SQL, logique stockée et travaux ETL
Migré le schéma et les données vers une architecture lakehouse Databricks utilisant les couches bronze, silver et gold
Refactorisé le SQL DB2, la logique d'ingestion et les pipelines de transformation pour Databricks
Mis en œuvre la gouvernance, le contrôle d'accès et l'auditabilité à l'aide d'Unity Catalog
Exécuté une migration par phases avec validation, exécutions parallèles et cutover contrôlé
Le résultat n'était pas seulement une migration, mais une plateforme Databricks prête pour la production.
Performances de pipeline et fiabilité améliorées
Complexité de la plateforme et surcharge opérationnelle réduites
Fondation unifiée pour l'analytique, les rapports et l'IA créée
La transition a été exécutée sans perturber les opérations commerciales de base.
Un cadre structuré et par phases issu de l'expérience réelle de livraison.
Cette approche reflète les meilleures pratiques issues des playbooks réels de livraison de migration.
Traiter la migration comme une copie de base de données au lieu d'une refonte de plateforme
Sous-estimer la complexité des schémas, SQL, logique stockée et ETL
Migrer une logique obsolète et des charges de travail à faible valeur sans réévaluation
Ignorer les dépendances en aval, la cartographie de sécurité et la validation
Transposer les motifs spécifiques à DB2 directement dans Databricks sans refactorisation
Nous abordons ces problèmes directement avec une approche axée sur la production.