엔터프라이즈 데이터 웨어하우스나 기존 데이터 레이크에서 Databricks 레이크하우스로 마이그레이션하면 비용을 절감하고, 더욱 빠르게 혁신할 수 있으며, 데이터 플랫폼이 단순화됩니다. 이제 개방적 표준을 기반으로 하고 공통적인 거버넌스 전략으로 보호되는 현대적 통합 플랫폼에서 모든 데이터, 분석 및 AI 워크로드를 실행할 수 있습니다.
Databricks로 마이그레이션해야 하는 이유는 무엇일까요?
Simplify your data platform
모든 데이터, 분석 및 AI 사용 사례에 하나의 현대적 플랫폼을 사용하세요. 클라우드와 데이터 팀 모두에서 거버넌스와 사용자 경험을 통합할 수 있습니다.
효과적으로 비용 조정
서버를 관리할 필요 없이 서버리스로 필요할 때마다 확장할 수 있습니다. 가격 대비 최대 12배 향상된 성능으로 데이터 웨어하우징을 규모에 맞춰 실행해 보세요.
혁신 가속화
셀프 서비스 협업 도구와 MLFlow, Apach Spark™와 같은 오픈 소스 기술을 사용하여 AI, ML, 실시간 분석 기능을 더욱 빠르게 구축할 수 있습니다.
자신감 있는 마이그레이션
Databricks는 수백 개의 고객사가 기존 데이터 플랫폼에서 마이그레이션하도록 도움을 주었습니다. 단계별로 나뉜 전체적 마이그레이션 절차를 사용한 예측 가능한 모델을 통해 마이그레이션 도중과 그 이후에 발생하는 비용을 파악할 수 있습니다. 모든 워크로드를 마이그레이션하는 레이크하우스 중심적 접근법은 새로운 사용 사례는 물론이고 기존 사용 사례까지 지원합니다. 따라서 위험은 감소하고, 가치 실현 기간이 단축되며, ROI는 높아집니다.
데이터 마이그레이션의 5단계
1단계:
발견
프로파일러를 사용하여 발견을 자동화합니다. 기존 플랫폼 워크로드에 대한 인사이트를 얻고 Databricks 플랫폼 사용 비용을 추정합니다.
2단계:
평가
분석 도구를 사용하여 코드 복잡성을 자세하게 평가하고 마이그레이션 프로젝트 비용을 추정합니다.
3단계:
전략
Databricks 전문가의 지침에 따라 각 소스 플랫폼 마이그레이션에 대해 기술 매핑을 확정하고 최적의 경로를 구축합니다.
4단계:
프로덕션 파일럿
자신의 사용 사례로 파일럿을 실행하고, 사용 가능한 곳에 코드 변환 도구를 사용하여 기존 코드를 Databricks 호환 코드로 변환합니다. 마이그레이션 이행 계획과 로드맵을 개발합니다.
5단계:
실행
모든 워크로드를 정제하고 이에 대해 반복합니다. 공인 파트너나 Databricks 전문 서비스를 통해 마이그레이션 실행에 대한 도움과 지원을 받습니다.
Brickbuilder Solutions
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The Wisdom of Transitioning to a Data Lakehouse Strategy
How a data lakehouse approach can help you overcome the common limitations of data warehouses and data lakes
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