Zu Databricks migrieren

Modernisieren Sie Ihre Datenplattform durch einen Umstieg auf Databricks Lakehouse

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Kosten senken, Innovation beschleunigen und Ihre Datenplattform vereinfachen – das geht ganz unkompliziert durch Migration von Ihrem Enterprise Data Warehouse oder älteren Data Lake zu Databricks Lakehouse. Danach führen Sie alle Daten-, Analytics- und KI-Workloads auf einer modernen, einheitlichen Plattform aus, die auf offenen Standards basiert und durch einen gemeinsamen Governance-Ansatz abgesichert ist.

„Wir konnten unsere Datenerfassungsquoten deutlich steigern, die Verarbeitung um 75 % beschleunigen und geschäftliche Erkenntnisse doppelt so schnell bereitstellen wie vorher. Gleichzeitig konnten die Compute-Kosten gegenüber statischen Hadoop-Clustern um ca. 25 % gesenkt werden.“

– Kerby Johnson, Distinguished Software Engineer, Amgen

„Die Migration von einer On-Premises-Infrastruktur zu Databricks auf AWS war entscheidend, um das Potenzial unserer Daten auszuschöpfen und den Erfolg unseres Datenteams sicherzustellen.“

– R. Tyler Croy, Director of Platform Engineering, Scribd

Warum zu Databricks migrieren?

Simplify your data platform

Holen Sie sich eine moderne zentralisierte Plattform für alle Daten-, Analytics- und KI-Anwendungsfälle. Damit vereinheitlichen Sie Governance und Nutzungserlebnis cloud- und datenteamübergreifend.

Kostengünstig skalieren

Schluss mit dem Verwalten von Servern: Ab jetzt skalieren Sie bedarfsgerecht per Serverless. Betreiben Sie Data Warehousing im großen Stil mit einem bis zu 12-mal besseren Preis-Leistungs-Verhältnis.

Innovationen beschleunigen

Erstellen Sie KI-, ML- und Echtzeit-Analytics-Funktionen schneller mit kollaborativen Selfservice-Tools und Open-Source-Technologien wie MLflow und Apache Spark™.

Migrieren von Hadoop

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Migrieren von einem Data Warehouse

Weitere Informationen →

Unbesorgt migrieren

Wir haben Hunderte von Kunden bei der Migration von Legacy-Datenplattformen unterstützt. Der Einsatz eines gestaffelten End-to-End-Migrationsprozesses stellt ein kalkulierbares Modell bereit, das die Kosten sowohl während als auch nach der Migration nachvollziehbar macht. Außerdem stellt der Lakehouse-First-Ansatz beim Migrieren aller Workloads die Unterstützung für bestehende wie auch neue Anwendungsfälle sicher. Das Ergebnis: geringere Risiken, eine beschleunigte Time-to-Value und ein höherer ROI.

Die 5 Phasen der Datenmigration

Phase 1:
Entdeckung

Automatisieren Sie die Erkennung mit Profilern. So erhalten Sie Einblicke in die Workloads auf Ihrer Legacy-Plattform und können die Nutzungskosten der Databricks-Plattform einschätzen.

Phase 2:
Bewertung

Führen Sie mithilfe von Analyzern eine detaillierte Bewertung der Codekomplexität durch und veranschlagen Sie die Kosten für das Migrationsprojekt.

Phase 3:
Strategie

Erledigen Sie das Technologie-Mapping und entwickeln Sie unter fachkundiger Anleitung von Databricks optimale Migrationsverfahren für alle betroffenen Quellplattformen.

Phase 4:
Pilotprojekt in der Produktion

Führen Sie ein Pilotprojekt mit Ihren Anwendungsfällen durch, und verwenden Sie gegebenenfalls Codekonverter, um Legacy-Code in Databricks-kompatiblen Code zu transkompilieren. Entwickeln Sie einen Implementierungsplan und eine Roadmap für die Migration.

Phase 5:
Implementierung

Wiederholen Sie diese Schritte für alle Workloads. Erhalten Sie Hilfe bei der Migrationsausführung und beim Support durch zertifizierte Partner oder Databricks Professional Services.