레거시 데이터 웨어하우스에서 최신 레이크하우스로 마이그레이션 또는 현대화하기 위한 5가지 요소는 무엇인가요?
1. 아키텍처/인프라: 배포
아키텍처를 수립하고 보안 및 거버넌스
프레임워크를 구현합니다.
2. 데이터 마이그레이션: 데이터 구조와 레이아웃을 매핑하고
일회성 로드를 완료하고 증분 로드 방식을 완성합니다.
3. ETL 및 파이프라인: 데이터 변환을 마이그레이션하고
파이프라인 코드, 오케스트레이션 및 작업을 이 단계로 마이그레이션합니다. 속도
자동화 도구를 사용해 마이그레이션 속도를 높이고
결과를 온프레미스 데이터 및 예상 결과와 비교하여 마이그레이션 속도를 높입니다.
4. 분석: 비즈니스를 위한 보고서 및 분석
분석 및 비즈니스 결과. 보고 시맨틱 레이어
및 온라인 분석 처리(OLAP) 큐브 또한
리포인트해야 합니다.
(ODBC) 및 Java 데이터베이스 연결(JDBC)을 통해 레이크하우스로 리포인트해야 합니다.
5. 데이터 과학/머신 러닝(ML): 연결 설정
ML 도구 및 온보드 데이터 과학 팀에 연결합니다.
what are the five pillars of migration or modernization from a legacy data warehouse to a modern lakehouse?
1. Architecture/infrastructure: Establish the deployment
architecture and implement a security and governance
framework.
2. Data migration: Map data structures and layout, complete a
one-time load, and finalize an incremental load approach.
3.ETL and pipelines: Migrate data transformation and
pipeline code, orchestration, and jobs in this phase. Speed
up your migration by using automation tools and comparing
your results with on-premises data and expected results.
4. Analytics: Repoint reports and analytics for business
analytics and business outcomes. Reporting semantic layers
and online analytics processing (OLAP) cubes should also
repoint to the lakehouse via Open Database Connectivity
(ODBC) and Java Database Connectivity (JDBC).
5. Data science/machine learning (ML): Establish connectivity
to ML tools and onboard data science teams.