Migração e otimização de Lakehouse usando o Unity Catalog

Desafios

Data Lakehouse complexo

5 workspaces, 1000+ execuções diárias e 100+ usuários.

Configuração difícil

Apache Ranger no AKS, risco de exposição de dados.

Criação desorganizada de tabelas

dificultava categorização e descoberta de informações.

Custos extras

armazenamento no DBFS mal gerenciado.

Metastore inadequado

baseado em MySQL, limitava desempenho e escalabilidade.

Workspaces isolados

criados para acessos externos, aumentando complexidade.

Controle de acesso inconsistente

via Storage Access Keys com privilégios totais.

Ambiente multi-cloud complexo

fluxos adicionais criados para integração.

Rastreamento demorado

esforço manual para identificar origem dos dados.

A solução

A migração e otimização do Data Lakehouse da cliente melhorou a governança de dados, aumentou a eficiência geral, garantiu acesso rápido às informações e possibilitou maior centralização na gestão dos dados.

Eficiência

Acesso rápido

Centralização

Benefícios

Migração eficiente de dados

Redução de mais de 6000 para ~600 tabelas, diminuindo esforço e custos de armazenamento.

Controle de acesso simplificado

Centralização garantiu consistência e segurança em todos os workspaces.

Melhoria na organização dos dados

Estrutura em três camadas facilitou categorização e gestão.

Redução da complexidade

Federação Lakehouse simplificou a arquitetura e reduziu custos.

Gerenciamento centralizado de metadados

Metastore único eliminou bancos adicionais e simplificou acessos.

Acesso seguro ao armazenamento

Identidades gerenciadas aumentaram segurança e facilitaram gestão.

Mascaramento de dados simplificado

Novas funções reduziram necessidade de configurações externas.

Compartilhamento eficiente com externos

Delta Sharing otimizou controle sem criar ambientes paralelos.

Armazenamento com melhor custo-benefício

Volumes direcionaram dados para opções mais baratas.

Rastreamento rápido da origem dos dados

Linhagem facilitou identificação e aumentou governança.

Big Numbers

Antes

Mais de 6000 tabelas em 5 workspaces, com 1000+ execuções diárias e mais de 100 usuários.

Depois

Aproximadamente 600 tabelas, organizadas por departamento e camadas da arquitetura Medallion.

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