Migration de plateforme héritée
Chemin de fer de première classe
Cas d'utilisation
Un important chemin de fer nord-américain exploitait un environnement Netezza à grande échelle prenant en charge des flux de travail critiques de rapports, d'opérations et de planification.
Avec le temps, la plateforme est devenue un goulot d'étranglement.
Des traitements par lots de longue durée ayant un impact sur les opérations quotidiennes
Des coûts élevés d'infrastructure et de licences
Des pipelines ETL complexes et fortement couplés
Une capacité limitée à prendre en charge les initiatives d'analytique avancée et d'IA
L'organisation devait se moderniser sans perturber les systèmes essentiels à sa mission.
KData a mené la migration vers Databricks, en commençant par une découverte complète des actifs de données, des pipelines et des dépendances.
Évaluation et priorisation de centaines de tables, de workloads SQL et de tâches ETL
Traduction et réingénierie du SQL Netezza et des pipelines vers Databricks
Conception et mise en œuvre d'une architecture lakehouse (bronze, argent, or)
Établissement de la gouvernance des données et du contrôle d'accès à l'aide d'Unity Catalog
Exécution d'une migration par phases avec validation en parallèle
Le résultat n'était pas une simple migration, mais une plateforme Databricks prête pour la production.
Amélioration de la performance et de la fiabilité des pipelines
Réduction de la complexité de la plateforme et de la charge opérationnelle
Mise en place d'une base unifiée pour l'analytique, les rapports et l'IA
La transition a été exécutée sans perturber les opérations commerciales de base.
Un cadre structuré et progressif issu de notre expérience concrète de réalisation.
Cette approche reflète les meilleures pratiques issues de playbooks réels de migration.
Sous-estimation de la complexité SQL et ETL
Ignorer la lignée des données et les dépendances
Traiter la migration comme un exercice d'outillage plutôt qu'une refonte de plateforme
Manque de pipelines prêts pour la production et de contrôles de qualité des données
Nous abordons ces problèmes directement avec une approche axée sur la production.