Migration de plateforme héritée
Entrepôt de données d'entreprise
Traiter la migration comme une copie de base de données au lieu d'une refonte de plateforme
Sous-estimer la complexité des schémas, T-SQL, procédures stockées et SSIS/ETL
Migrer une logique obsolète et des workloads à faible valeur sans réévaluation
Ignorer les dépendances en aval, la cartographie de sécurité et la validation
Transposer directement les patrons SQL Server dans Databricks sans refactorisation
Mal gérer les colonnes Identity, les lacunes dans l'application des clés primaires et le SQL dynamique
Nous abordons ces problèmes directement avec une approche axée sur la production.
Un cadre structuré et phasé issu de notre expérience réelle de livraison.
Cette approche reflète les meilleures pratiques issues de véritables playbooks de livraison de migration.
Cas d'usage
Une grande entreprise exploitait un environnement SQL Server complexe prenant en charge des workflows critiques de rapports, d'analyses et d'opérations.
Avec le temps, la plateforme est devenue un goulot d'étranglement.
Travaux par lots de longue durée et processus SQL Agent ayant un impact sur les opérations quotidiennes
Coûts d'infrastructure et de licence élevés, y compris les licences SQL Server Enterprise Core
Pipelines SSIS et logique de procédures stockées complexes et fortement couplés
Capacité limitée à prendre en charge les initiatives d'analytique avancée et d'IA
L'organisation devait se moderniser sans perturber les systèmes critiques pour l'entreprise.
KData a guidé la migration vers Databricks, en commençant par une découverte complète des actifs de données, schémas, pipelines, workloads T-SQL, packages SSIS et dépendances.
Évalué et priorisé les schémas, tables, workloads T-SQL, procédures stockées et travaux SQL Agent
Migré les schémas et données vers une architecture lakehouse Databricks avec les couches bronze, silver et gold
Refactorisé le T-SQL, la logique d'ingestion SSIS et les pipelines de transformation pour Databricks avec Spark SQL et PySpark
Implémenté la gouvernance, le contrôle d'accès et l'auditabilité à l'aide d'Unity Catalog
Exécuté une migration phasée avec validation, exécutions parallèles et transition contrôlée
Le résultat n'est pas seulement une 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
Fondation unifiée pour l'analytique, les rapports et l'IA
La transition a été exécutée sans perturber les opérations commerciales essentielles.