Navegando na Migração do SQL Server para Databricks: Dicas para uma Transição Suave

A necessidade de modernização

Soluções de banco de dados tradicionais como o SQL Server têm enfrentado dificuldades para acompanhar as demandas de cargas de trabalho de dados modernas devido à falta de suporte para AI/ML, capacidades de streaming e altos custos. As empresas estão adotando cada vez mais soluções nativas da nuvem como o Databricks para obter flexibilidade, escalabilidade e eficiência de custos, enquanto habilitam casos de uso de análises avançadas.

Principais benefícios do Databricks em relação ao SQL Server

• Plataforma unificada: Combina o processamento de dados estruturados e não estruturados com capacidades de IA/ML. Além disso, o Catálogo Unity oferece uma governança de dados abrangente para todos os ativos de dados.
• Escalabilidade: Databricks, por meio de sua infraestrutura nativa na nuvem, pode escalar recursos elasticamente de acordo com as demandas de carga de trabalho. Esta arquitetura permite lidar com grandes e complexas cargas de trabalho com melhor desempenho de consulta e menor latência.
• Eficiência de custo: Os modelos de precificação em nuvem pay-as-you-go reduzem os custos de hardware de infraestrutura. Custos administrativos mais baixos e melhor utilização de recursos também reduzem significativamente o TCO total.
• Analytics avançado: Databricks oferece recursos integrados para casos de uso de análise avançada, como AI/ML, GenAI e streaming em tempo real. Além disso, com o Databricks SQL, os usuários podem integrar suas ferramentas de BI de escolha, capacitando-os a realizar análises complexas de maneira mais eficiente.

Aprofundamento arquitetônico

Migrar do SQL Server para o Databricks envolve repensar sua arquitetura de dados para aproveitar as vantagens do modelo Lakehouse. Entender as principais diferenças entre as duas plataformas é crucial para projetar uma estratégia de migração eficaz. Principais diferenças entre SQL Server e Databricks: 

Migração de dados corporativos

Migrar dados do SQL Server local para o Databricks baseado em nuvem requer a seleção das ferramentas e estratégias corretas com base no tamanho e complexidade da carga de trabalho.

Abordagens recomendadas para migração de dados: 

1. Databricks Lakeflow Connect: O Lakeflow Connect oferece um conector SQL Server totalmente gerenciado para ingestão de dados sem interrupções do SQL Server para o lakehouse do Databricks. Para mais informações, consulte Ingestão de dados do SQL Server.
2. Utilizando a Federação Databricks Lakehouse: A Federação Databricks Lakehouse permite consultas federadas em diferentes fontes de dados, incluindo o SQL Server.
3. Parceiros ISV: Parceiros ISV da Databricks, como Qlik e Fivetran, podem replicar dados do SQL Server para a tabela Databricks Delta.

Migração de código

Migrar do T-SQL para o Databricks SQL requer refatoração de scripts SQL, procedimentos armazenados e fluxos de trabalho ETL em formatos compatíveis com Databricks, enquanto otimiza o desempenho. A Databricks possui conversores de código maduros e ferramentas de migração para tornar este processo mais suave e altamente automatizado.

O Conversor de Código Databricks (adquirido da BladeBridge) pode converter automaticamente a lógica em notebooks Databricks SQL ou PySpark. A ferramenta de conversão BladeBridge suporta conversão de esquema (tabelas e visualizações) e consultas SQL (declarações select, expressões, funções, funções definidas pelo usuário, etc.). Além disso, procedimentos armazenados podem ser convertidos em fluxos de trabalho Databricks, Scripting SQL, ou pipelines DLT . 

Modernização do fluxo de trabalho ETL

O Databricks oferece várias opções para modernizar pipelines ETL, simplificando fluxos de trabalho complexos tradicionalmente gerenciados por SSIS ou SQL Agent.

Opções para orquestração de ETL no Databricks:

1. Fluxos de Trabalho Databricks: Ferramenta nativa de orquestração que suporta scripts Python, Notebooks, transformações dbt, etc.
2. DLT (DLT): Pipelines declarativas com verificações de qualidade de dados integradas.

Integração de ferramentas de BI e análise de dados

Databricks SQL permite que as organizações atendam às necessidades de armazenamento de dados e suportem aplicações downstream e painéis de BI. Redirecionar ferramentas de BI como Power BI ou Tableau é crucial após a migração de pipelines de dados para garantir a continuidade dos negócios.

O Microsoft Power BI, uma aplicação comumente vista em vários ambientes de clientes, normalmente opera em cima da camada de serviço do SQL Server.

Melhores práticas de integração com o Power BI

1. Use o modo DirectQuery para análises em tempo real em tabelas Delta. DirectQuery é 2- 5x mais rápido com Databricks vs. SQL Server.
2. Aproveite as visualizações materializadas no Databricks SQL Warehouse para dashboards mais rápidos através de agregações.
3. Use o Armazém Serverless SQL para o melhor desempenho para cargas de trabalho de alta concorrência e baixa latência.

Abaixo está uma arquitetura de estado futuro que funciona bem para otimizar modelos de BI e camadas semânticas para se alinhar com as necessidades de negócios. Inclui uma camada bronze, prata e ouro para alimentar painéis, aplicações, IA e casos de uso de ML. 

Framework de validação

A validação garante que os conjuntos de dados migrados mantenham precisão e consistência entre as plataformas. Passos de validação recomendados:

1. Realize verificações de esquema entre a fonte (Netezza) e o destino (Databricks).
2. Compare contagens de linhas e valores agregados usando ferramentas automatizadas como Remorph Reconcile ou DataCompy.
3. Execute pipelines paralelos durante uma fase de transição para verificar os resultados das consultas

Transferência de conhecimento e prontidão organizacional

O aprimoramento das equipes em conceitos Databricks, arquitetura Delta Lake, SQL Databricks e otimização de desempenho é crucial para o sucesso a longo prazo. Recomendações de treinamento:

• Treine analistas sobre as funcionalidades do Databricks SQL Warehouse.
• Forneça laboratórios práticos para engenheiros que estão fazendo a transição de SSIS para pipelines DLT.
• Documente padrões de migração e playbooks de resolução de problemas.

Migrações previsíveis e de baixo risco

Migrar do SQL Server para o Databricks representa uma mudança significativa não apenas na tecnologia, mas na abordagem de gerenciamento de dados e análise. Ao planejar cuidadosamente, abordar as principais diferenças entre as plataformas e aproveitar as capacidades únicas do Databricks, as organizações podem realizar uma migração bem-sucedida que oferece melhor desempenho, escalabilidade e custo-benefício. 

A jornada de migração é uma oportunidade para modernizar onde seus dados residem e como você trabalha com eles. Seguindo estas dicas e evitando armadilhas comuns, sua organização pode fazer uma transição suave para a Plataforma Databricks e desbloquear novas possibilidades para tomada de decisões baseadas em dados. 

Lembre-se de que, embora os aspectos técnicos da migração sejam importantes, deve-se dar igual atenção à prontidão organizacional, transferência de conhecimento e estratégias de adoção para garantir o sucesso a longo prazo.

O que fazer a seguir

A migração pode ser desafiadora. Sempre haverá compensações a equilibrar e questões e atrasos inesperados a gerenciar. Você precisa de parceiros e soluções comprovados para os aspectos de pessoas, processos e tecnologia da migração. Recomendamos confiar nos especialistas em Serviços Profissionais Databricks e nossos parceiros de migração certificados, que têm vasta experiência na entrega de soluções de migração de alta qualidade prontamente. Entre em contato para iniciar sua avaliação de migração.

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