엔터프라이즈데이터웨어하우스나기존데이터레이크에서砖레이크하우스로마이그레이션하면비용을절감하고,더욱빠르게혁신할수있으며,데이터플랫폼이단순화됩니다。이제개방적표준을기반으로하고공통적인거버넌스전략으로보호되는현대적통합플랫폼에서모든데이터,분석및AI워크로드를실행할수있습니다。
Databricks로마이그레이션해야하는이유는무엇일까通讯录?
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모든데이터，분석및ai사용사례에하나의현대적플랫폼을사용하세视频。클라우드와데이터팀모두에서거버넌스와사용자경험을통합할수있습니다。
효과적으로비용조정
서버를관리할필없이서버리스로필할때마다확장할수있습니다。가격대비최대12배향상된성능으로데이터웨어하우징을규모에맞춰실행해보세。
혁신가속화
셀프서비스협업도구와MLFlow, Apach火花™와같은오픈소스기술을사용하여AI, ML,실시간분석기능을더욱빠르게구축할수있습니다。
자신감있는마이그레이션
砖는수백개의고객사가기존데이터플랫폼에서마이그레이션하도록도움을주었습니다。단계별로나뉜전체적마이그레이션절차를사용한예측가능한모델을통해마이그레이션도중과그이후에발생하는비용을파악할수있습니다。모든워크로드를마이그레이션하는레이크하우스중심적접근법은새로운사용사례는물론이고기존사용사례까지지원합니다。따라서위험은감소하고，가치실현기간이단축되며，roi는높아집니다。
데이터마이그레이션의5단계
1단계:
발견
프로파일러를사용하여발견을자동화합니다。기존플랫폼워크로드에대한인사이트를얻고砖플랫폼사용비용을추정합니다。
2단계:
평가
분석도구를사용하여코드복잡성을자세하게평가하고마이그레이션프로젝트비용을추정합니다。
3단계:
전략
砖전문가의지침에따라각소스플랫폼마이그레이션에대해기술매핑을확정하고최적의경로를구축합니다。
4단계:
프로덕션파일럿
자신의사용사례로파일럿을실행하고,사용가능한곳에코드변환도구를사용하여기존코드를砖호환코드로변환합니다。마이그레이션이행계획과로드맵을개발합니다。
5단계:
실행
모든워크로드를정제하고이에대해반복합니다。공인파트너나砖전문서비스를통해마이그레이션실행에대한도움과지원을받습니다。
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마이그레이션이두통거리가될필가없습니다。지금数据库에문의하여자신에맞는솔루션을상담해보세日志库。
