Migration de plateforme héritée

Migration Teradata vers Databricks
Cas d'utilisation


Où les migrations Teradata échouent

Traiter la migration comme une copie de base de données au lieu d'une refonte de plateforme

Sous-estimer la complexité de conversion de BTEQ, FastLoad, MultiLoad, procédures stockées et macros

Migrer des charges de travail obsolètes et des pipelines à faible valeur sans réévaluation

Ignorer les dépendances BI en aval, la cartographie de sécurité et les exigences de validation

Transférer les motifs spécifiques à Teradata comme l'index primaire et les variables d'état BTEQ directement dans Databricks sans refactorisation

Nous abordons ces problèmes directement avec une approche axée sur la production.

Notre approche de migration Teradata vers Databricks

Un cadre structuré et phasé issu de notre expérience concrète de livraison.

Découverte et évaluation

  • • Inventaire des bases de données, scripts BTEQ, procédures stockées, macros, utilitaires FastLoad et MultiLoad, et dépendances en aval
  • • Identification de la portée de migration, de la complexité et des exigences de conversion du dialecte SQL

Stratégie de migration

  • • Planification de la migration DDL, schéma, données et code
  • • Conception de migration phasée avec approche de chargement incrémentiel pour la fenêtre de transition
  • • Alignement sur l'architecture, la sécurité, Unity Catalog et les outils

Construction sur Databricks

  • • Conversion des DDL Teradata en DDL Databricks avec cartographie des types de données
  • • Migration du SQL Teradata, BTEQ, procédures stockées, macros, FastLoad et MultiLoad vers SQL et notebooks Python Databricks
  • • Implémentation de Delta Lake avec les couches bronze, argent et or du lakehouse
  • • Databricks Workflows pour l'orchestration et la planification
  • • Unity Catalog pour la gouvernance et le contrôle d'accès

Validation et transition

  • • Réconciliation des données par comptage de lignes, agrégats et ligne par ligne
  • • Validation des SLA par rapport aux résultats source Teradata
  • • Exécution parallèle et transition contrôlée vers la production

Optimisation

  • • Optimisation des requêtes et des pipelines avec clustering liquide et optimisation prédictive
  • • Optimisation des coûts et des charges de travail
  • • Gouvernance, surveillance et durcissement opérationnel

Cette approche reflète les meilleures pratiques issues de véritables playbooks de livraison de migration Teradata.

Cas d'utilisation

Migration Teradata vers Databricks
pour un chemin de fer de niveau 1

Un important chemin de fer nord-américain exploitait un environnement Teradata à grande échelle prenant en charge les flux de travail critiques de reporting, d'opérations et de planification.

Avec le temps, la plateforme est devenue un goulot d'étranglement.

Travaux batch BTEQ à exécution longue affectant les opérations quotidiennes et manquant les SLA

Coûts d'infrastructure élevés basés sur les AMP et coûts de licence

Pipelines complexes et fortement couplés FastLoad, MultiLoad et procédures stockées

Capacité limitée à prendre en charge les initiatives analytiques avancées et d'IA

L'organisation devait se moderniser sans perturber les systèmes essentiels à sa mission.

Ce que nous avons fait

KData a piloté la migration vers Databricks, en commençant par une découverte complète des bases de données, scripts BTEQ, procédures stockées, macros, utilitaires FastLoad et MultiLoad, et dépendances en aval.

Évalué et priorisé les tables, charges de travail SQL, scripts BTEQ, procédures stockées, macros et travaux ETL

Converti les DDL Teradata, SQL, BTEQ, procédures stockées, FastLoad et MultiLoad vers Databricks à l'aide d'outils automatisés

Migré le schéma et les données vers une architecture lakehouse Databricks utilisant les couches bronze, argent et or

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

Résultats

Le résultat n'était pas seulement une migration, mais une plateforme Databricks prête pour la production.

Amélioration des performances et de la fiabilité des pipelines après élimination des goulots d'étranglement des lots BTEQ

Réduction de la complexité de la plateforme et élimination des coûts de licence Teradata

Activation d'une base unifiée pour les cas d'utilisation analytiques, de reporting et d'IA

Cette transition a été exécutée sans perturber les opérations commerciales principales.