Ein Entscheidungsrahmen für die ETL-Migration zu Databricks
Von KI aus dem englischen Original übersetzt. Auf Englisch ansehen
Die ETL-Migration zu Databricks bietet drei Wege – Lakehouse, Spark Declarative Pipelines und Notebooks –, um vielfältige Szenarien zu adressieren, die oft in Kombination genutzt werden. Ein vierstufiger Rahmen (Bewerten, Quick Wins, Modernisieren, Optimieren) und Tools wie Lakebridge und KI-gestützte Konvertierung ermöglichen eine inkrementelle Migration und automatisieren die mechanische Übersetzung.
* Drei Wege, nicht einer: Lakehouse, Spark Declarative Pipelines (SDP) und PySpark- oder Spark SQL-Notebooks adressieren unterschiedliche Migrationsszenarien. Die meisten Organisationen nutzen letztendlich eine Kombination. * Phasen für Ergebnisse: Ein vierstufiger Ansatz (Bewerten, Quick Wins, Modernisieren, Optimieren) ermöglicht es Ihnen, Altsysteme inkrementell abzulösen, anstatt auf einen Big-Bang-Cutover zu setzen. * Lassen Sie die Tools die Schwerarbeit erledigen: Lakebridge, Partner-Transpiler und KI-gestützte Code-Konvertierung automatisieren einen Großteil der mechanischen Übersetzung, sodass sich Ihr Team auf Validierung und Optimierung konzentrieren kann.