Navegando na sua Migração para Databricks: Arquiteturas e Abordagens Estratégicas

Em nosso blog anterior, exploramos a metodologia recomendada por nossas equipes de Serviços Profissionais para executar migrações complexas de data warehouse para o Databricks. Destacamos as complexidades e desafios que podem surgir durante tais projetos e enfatizamos a importância de tomar decisões cruciais durante a fase de estratégia e design da migração. Essas escolhas influenciam significativamente tanto a execução da migração quanto a arquitetura da sua plataforma de dados alvo. Neste post, mergulhamos nessas decisões e delineamos os principais pontos de dados necessários para tomar decisões informadas e eficazes ao longo do processo de migração.

Estratégia de migração: ETL primeiro ou BI primeiro?

Depois de estabelecer sua estratégia de migração e projetar uma arquitetura de dados alvo de alto nível, a próxima decisão é determinar quais cargas de trabalho migrar primeiro. Duas abordagens dominantes são:

• Migração ETL-First (De trás para frente)
• Migração BI-First (De frente para trás)

Migração ETL-Primeiro: Construindo a Fundação

A migração ETL-primeiro, ou de trás para frente, começa criando um Modelo de Dados Lakehouse abrangente, progredindo através das camadas Bronze, Prata e Ouro. Esta abordagem envolve a configuração de governança de dados com o Catálogo Unity, ingestão de dados com ferramentas como o LakeFlow Connect e aplicação de técnicas como captura de dados de mudança (CDC), e conversão de fluxos de trabalho ETL legados e procedimentos armazenados em ETL Databricks. Após testes rigorosos, os relatórios de BI são reorientados, e o ecossistema de IA/ML é construído na Plataforma Databricks.

Esta estratégia espelha o fluxo natural de dados - produzindo e integrando dados, depois transformando-os para atender aos requisitos do caso de uso. Ela permite um lançamento faseado de pipelines confiáveis e camadas Bronze e Prata otimizadas, minimizando inconsistências e melhorando a qualidade dos dados para o BI. Isso é particularmente útil para projetar novos modelos de dados Lakehouse do zero, implementar Data Mesh ou redesenhar domínios de dados.

No entanto, essa abordagem geralmente atrasa os resultados visíveis para os usuários de negócios, cujos orçamentos normalmente financiam essas iniciativas. Migrar o BI por último significa que as melhorias no desempenho, insights e suporte para projetos de análise preditiva e GenAI podem não se materializar por meses. Mudanças nos requisitos de negócios durante a migração também podem criar metas móveis, afetando o ímpeto do projeto e a adesão organizacional. Os benefícios completos só são realizados uma vez que todo o pipeline é concluído e as áreas-chave de assunto nas camadas Prata e Ouro são construídas.

Migração BI-Primeiro: Entregando Valor Imediato

A migração BI-first, ou de frente para trás, prioriza a camada de consumo. Esta abordagem dá aos usuários acesso antecipado à nova plataforma de dados, mostrando suas capacidades enquanto migra fluxos de trabalho que populam a camada de consumo de maneira faseada, seja por caso de uso ou domínio.

Principais Recursos do Produto Habilitando a Migração BI-Primeiro

Duas características notáveis da Plataforma Databricks tornam a abordagem de migração BI-primeiro altamente prática e impactante: Federação Lakehouse e LakeFlow Connect. Essas capacidades simplificam o processo de modernização dos sistemas BI, garantindo agilidade, segurança e escalabilidade em seus esforços de migração.

1. Federação Lakehouse: Unificar Acesso Através de Fontes de Dados Siloed
   A Federação Lakehouse permite que as organizações acessem e consultem dados de forma contínua em vários data warehouses empresariais (EDWs) e sistemas operacionais siloed. Ela suporta integração com as principais plataformas de dados, incluindo Teradata, Oracle, SQL Server, Snowflake, Redshift e BigQuery.
2. LakeFlow Connect:
   O LakeFlow Connect revoluciona a forma como os dados são ingeridos e sincronizados, aproveitando a tecnologia de Captura de Dados de Mudança (CDC). Este recurso permite a ingestão de dados em tempo real e incremental no Databricks, garantindo que a plataforma sempre reflita informações atualizadas.

Padrões para Migração BI-Primeiro

Ao aproveitar a Federação Lakehouse e o LakeFlow Connect, as organizações podem implementar dois padrões distintos para migração BI-primeiro:

1. Federar, Depois Migrar:
   Federar rapidamente EDWs legados, expor suas tabelas via Catálogo Unity e habilitar análise entre sistemas. Ingerir incrementalmente os dados necessários no Delta Lake, realizar ETL para construir agregados da camada Ouro e redirecionar relatórios de BI para o Databricks.
2. Replicar, Depois Migrar:
   Use pipelines CDC para replicar dados operacionais e EDW na camada Bronze. Transforme os dados no Delta Lake e modernize os fluxos de trabalho de BI, desbloqueando dados siloed para projetos de ML e GenAI.

Ambos os padrões podem ser implementados caso a caso em uma abordagem ágil e faseada. Isso garante valor comercial antecipado, alinha-se com as prioridades organizacionais e estabelece um modelo para projetos futuros. O ETL legado pode ser migrado posteriormente, transferindo fontes de dados para suas origens verdadeiras e aposentando sistemas EDW legados.

Conclusão

Essas estratégias de migração fornecem um caminho claro para modernizar sua plataforma de dados com Databricks. Ao aproveitar ferramentas como Unity Catalog, Lakehouse Federation e LakeFlow Connect, você pode alinhar sua arquitetura e estratégia com os objetivos de negócios, ao mesmo tempo que habilita capacidades avançadas de análise de dados. Seja você prioriza a migração ETL-first ou BI-first, a chave é entregar valor incremental e manter o ímpeto ao longo da jornada de transformação.

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