Dando as boas-vindas à BladeBridge na Databricks: Acelerando Migrações de Data Warehouse para Lakehouse

A Databricks dá as boas-vindas à BladeBridge, um provedor comprovado de soluções de migração com IA para data warehouses empresariais. Juntas, Databricks e BladeBridge ajudarão as empresas a acelerar o trabalho necessário para migrar data warehouses legados como Oracle, SQL Server, Snowflake e Redshift para o Databricks SQL (DBSQL), o data warehouse construído sobre o lakehouse que define a categoria da Databricks. A BladeBridge fornecerá aos clientes insights claros sobre o escopo da conversão, transpilação de código configurável, conversão com LLM e validação fácil de sistemas migrados.

Cinco anos atrás, criamos o Databricks SQL para concretizar nossa visão de uma arquitetura lakehouse, trazendo a escalabilidade e a eficiência dos data lakes para o data warehousing. Desde então, a indústria abraçou o lakehouse como a arquitetura de dados do futuro, com o Databricks SQL como seu líder claro. Mais de 10.000 empresas em todo o mundo já adotaram o Databricks SQL para entregar desempenho recorde, 9x mais eficiência e simplicidade que as soluções legadas não conseguiam oferecer. Também continuamos a integrar IA em todo o Databricks SQL para oferecer capacidades de linguagem natural e otimizações preditivas. Hoje, o Databricks SQL potencializa ferramentas como Power BI, Tableau e dbt, e consolidou seu lugar como o produto de crescimento mais rápido na história da Databricks, com uma taxa de receita de US$ 600 milhões.

Analistas também reconhecem a Databricks como líder de mercado. Por exemplo, a Forrester reconheceu a Databricks como Líder com as maiores pontuações nas categorias de oferta atual e estratégia em The Forrester Wave™: Data Lakehouses, Q2 2024.

A BladeBridge já é um provedor de tecnologia chave para integradores de sistemas como Accenture, Capgemini, Celebal Technologies e Tredence, com implantações comprovadas em centenas de clientes. E agora, clientes em todos os lugares poderão reduzir significativamente o custo e o risco ao modernizar sua infraestrutura de dados, abandonando plataformas proprietárias, caras e isoladas que definiram a história do data warehousing.

O que é a BladeBridge?

A BladeBridge oferece uma abordagem aprimorada por IA para migrar mais de 20 data warehouses e ferramentas ETL legados - incluindo Teradata, Oracle, Snowflake, SQL Server, Amazon Redshift, Azure Synapse Analytics e Hive - mais de 50% mais rápido do que as abordagens tradicionais.

A BladeBridge economiza meses de trabalho para os clientes, construindo automaticamente um resumo de todos os ativos de ETL e banco de dados em apenas algumas horas, entregando um relatório completo do escopo e complexidade da migração. Além disso, testes automatizados de consultas entre o sistema legado e o Databricks SQL identificam discrepâncias precocemente para remediação rápida no processo de conversão.

Em seguida, a conversão entre sistemas usa uma abordagem orientada por configuração que lida facilmente com as diferenças entre a arquitetura legada e o Databricks SQL. Importante, a abordagem garante que os clientes retenham a propriedade total dos padrões de conversão, para que as configurações possam ser sempre atualizadas se novos requisitos surgirem em fases posteriores da migração.

As conversões impulsionadas por IA da BladeBridge levam em conta todo o código ETL, SQL e outros códigos legados. Quando os testes unitários falham para qualquer componente, os arquivos de configuração são simplesmente adaptados para resolver os erros. Isso fornece um processo rápido e iterativo que permite que a grande maioria das conversões seja tratada apenas com instruções de configuração.

Sucesso empresarial comprovado com migrações rápidas e eficientes para Databricks

O ambiente Snowflake, caro, da Thomas International não conseguia lidar com dados em tempo real e suportava apenas SQL. Para realizar suas ambições de estratégia de dados, eles precisavam de um ambiente escalável que permitisse aos cientistas de dados aproveitar suas habilidades em Python e R. A Databricks forneceu à Thomas uma arquitetura unificada e escalável para dados, analytics e IA. Agora, os cientistas de dados estão inovando novas soluções, desde modelos de segmentação de clientes e prototipagem de analytics preditivos até algoritmos de fuzzy matching e análise de redes sociais, com um aumento de 40% na produtividade de desenvolvimento em comparação com a plataforma Snowflake legada.

Outro cliente, a VGZ, tinha um data warehouse legado na nuvem que criava gargalos, atrasando os prazos de produtos e aumentando os custos. O compartilhamento de recursos entre equipes levava a ineficiências, enquanto frameworks de governança desatualizados complicavam a segurança. Essas limitações dificultavam a inovação e a escalabilidade eficaz em um cenário orientado por dados. O Databricks SQL simplificou o acesso a dados e relatórios para a VGZ, permitindo que as equipes entregassem insights mais rapidamente e atendessem melhor às necessidades dos clientes. Ter uma plataforma unificada eliminou gargalos e melhorou a colaboração, apoiando diretamente decisões mais rápidas e orientadas por dados, levando a uma melhora de 30% no tempo de lançamento no mercado de novos produtos de dados.

Acelerando suas migrações de data warehouse

Nas próximas semanas, pretendemos disponibilizar a BladeBridge gratuitamente para todas as organizações e parceiros.

Além disso, mais de 40 parceiros de integração de sistemas, incluindo Accenture, Capgemini, Celebal Technologies e Tredence, já possuem expertise em BladeBridge, e a Databricks escalará rapidamente a expertise em BladeBridge para os milhares de outros integradores de sistemas no ecossistema de parceiros da Databricks.

Leia mais sobre a abordagem da Databricks para migrações na página de Migrações. Você também pode contatar nossa equipe de Serviços Profissionais para uma avaliação gratuita de migração.

Se você é um parceiro Databricks, pode acessar o treinamento e capacitação de migração da BladeBridge na Partner Academy.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original