Un cadre de décision pour la migration ETL vers Databricks
Traduit de l'original anglais par IA. Voir en anglais
La migration ETL vers Databricks offre trois chemins – Lakehouse, Spark Declarative Pipelines et notebooks – pour aborder divers scénarios, souvent utilisés en combinaison. Un cadre en quatre étapes (évaluer, gains rapides, moderniser, optimiser) et des outils comme Lakebridge et la conversion assistée par l'IA permettent une migration incrémentielle et automatisent la traduction mécanique.
* Trois chemins, pas un seul : Lakehouse, Spark Declarative Pipelines (SDP) et les notebooks PySpark ou Spark SQL répondent à différents scénarios de migration. La plupart des organisations finissent par utiliser une combinaison. * Des phases pour des résultats : Une approche en quatre étapes (évaluer, gains rapides, moderniser, optimiser) vous permet de retirer les systèmes hérités de manière incrémentielle au lieu de parier sur une bascule "big-bang". * Laissez les outils faire le gros du travail : Lakebridge, les transpilers partenaires et la conversion de code assistée par l'IA automatisent une grande partie de la traduction mécanique afin que votre équipe puisse se concentrer sur la validation et l'optimisation.