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Databricks Blog2026年6月26日
DatabricksへのETL移行のための意思決定フレームワーク
英語原文から AI が翻訳しました。 英語版を見る
要約
DatabricksへのETL移行には、Lakehouse、Spark Declarative Pipelines、ノートブックという3つのパスがあり、多様なシナリオに対応し、しばしば組み合わせて使用されます。4段階のフレームワーク（評価、クイックウィン、最新化、最適化）と、LakebridgeやAI支援変換などのツールにより、段階的な移行と機械的な変換の自動化が可能です。
* 3つのパス、1つではない：Lakehouse、Spark Declarative Pipelines (SDP)、PySparkまたはSpark SQLノートブックは、異なる移行シナリオに対応します。ほとんどの組織はこれらを組み合わせて使用することになります。 * 成果のためのフェーズ：4段階のアプローチ（評価、クイックウィン、最新化、最適化）により、ビッグバン方式の切り替えに賭けるのではなく、レガシーシステムを段階的に廃止できます。 * ツールに重労働を任せる：Lakebridge、パートナーのトランスパイラ、AI支援コード変換により、機械的な変換の多くが自動化されるため、チームは検証と最適化に集中できます。