Die Data Analytics Migration Services begleiten die Migration von Data Warehouses, Data Lakes und Spark-Workloads nach Google Cloud mit KI-gestützter Analyse, Übersetzung und Validierung.
Was sind die Data Analytics Migration Services?
Bei den Data Analytics Migration Services ist KI in jeden Schritt der Migration eingebettet – von der Discovery bis zur Validierung. Google Cloud beschreibt dies als KI-First-Ansatz, der Migrationen beschleunigt, manuellen Aufwand deutlich reduziert, einen planbaren Migrationsplan liefert und Projektrisiken senkt.
Der Produktkatalog von Google Cloud führt die Data Analytics Migration Services als frei nutzbare, cloud-native und KI-gestützte Datenmigrationsdienste sowie als gestraffte Migration von Data Warehouses und Data Lakes.
Kernfunktionen
- Automatisierte TCO- und Wertanalyse: Der Migration-Assessment-Dienst modelliert die tatsächlichen Betriebskosten auf Google Cloud anhand Ihrer Abfragemuster und Datennutzung
- Gemini-gestützte SQL- und PySpark-Übersetzung: SQL-Übersetzung aus 18 Dialekten nach BigQuery SQL sowie Konvertierung von Databricks-Notebooks, Spark SQL und PySpark
- Gemini-gestützte Validierung: Verifikation über Schema, Daten und semantische Logik mit Vergleich der Geschäftsergebnisse
- Agentische Migrations-Workflows: Über die Gemini CLI werden Migrationsdienste integriert und passende Werkzeuge direkt in bestehenden Codebasen ausgewählt
- Databricks Migration Assessment: Analyse der bestehenden Databricks-Umgebung zur Bestimmung von Migrationsaufwand und geschätzten TCO-Einsparungen
Typische Anwendungsfälle
Migration von Enterprise Data Warehouses
Die automatisierte Discovery und das Assessment analysieren bestehende EDW-Umgebungen wie Teradata, Snowflake und Redshift, um Data Lineage, Abhängigkeiten und Abfragemuster zu verstehen. Anschließend folgen Planung mit Priorisierung und Migrationswellen sowie Migration, Validierung und Optimierung.
Migration von Data Lakes und Spark-Workloads
Lift-and-Shift zur Risikominimierung bei Spark- und Hadoop-Workloads oder Migration von Cloudera in ein verwaltetes Ökosystem, anschließend Modernisierung der Spark-Workloads und Optimierung des Betriebs.
Modernisierung zum offenen Lakehouse
Migration von Delta Lake nach Lakehouse for Apache Iceberg mit automatisiertem Weg für Daten, Metadaten und Berechtigungen.
Migration von Hive- und Iceberg-Tabellen aus Hadoop
Automatisierte Migration von Cloudera- oder Hadoop-Umgebungen mit Übernahme von Tabellen und Metadaten nach Cloud Storage und in einen verwalteten Lakehouse-Katalog.
Vorteile
- Weniger manueller Aufwand: KI-gestützte Übersetzung und Validierung statt vollständig manueller Migration
- Belastbare Entscheidungsgrundlage: Assessment mit Kostenvergleich und Roadmap vor Projektstart
- Fokus auf Geschäftsergebnisse: Validierung vergleicht Ergebnisse statt Codestrukturen
- Partner- und Serviceökosystem: Globale Systemintegratoren, spezialisierte Migrationspartner und Google Cloud Professional Services
Integration mit innFactory
Als zertifizierter Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei den Data Analytics Migration Services: Assessment Ihrer bestehenden Data-Plattform, Planung der Migrationswellen sowie Umsetzung und Validierung der Migration.
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Data Analytics Migration Services?
Google Cloud beschreibt sie als Migrationsdienste, bei denen KI in jeden Schritt der Migration eingebettet ist – von der Discovery bis zur Validierung. Dieser Ansatz soll Migrationen beschleunigen, manuellen Aufwand deutlich reduzieren, einen planbaren Migrationsplan liefern und Projektrisiken senken. Im Produktkatalog werden sie als frei nutzbare, cloud-native und KI-gestützte Datenmigrationsdienste geführt.
Welche Quellsysteme werden unterstützt?
Für die Discovery und das Assessment nennt Google Cloud bestehende Enterprise Data Warehouses wie Teradata, Snowflake und Redshift. Für Data Lakes werden Cloudera- und Hadoop-Umgebungen genannt, zusätzlich gibt es ein Migration Assessment für Databricks. Der BigQuery Migration Service unterstützt die SQL-Übersetzung aus 18 Dialekten nach BigQuery SQL.
Welche Rolle spielt Gemini bei der Migration?
Gemini übersetzt laut Google Cloud auch komplexes prozedurales SQL, das Standardwerkzeuge nicht abdecken, und analysiert dazu Schema und Code vollständig, um funktional identische Übersetzungen zu erzeugen. Gemini analysiert und konvertiert außerdem Databricks-Notebooks und übersetzt Spark SQL und PySpark; der Dienst behandelt dabei Bibliotheksabhängigkeiten und Konfigurationsanpassungen.
Wie wird eine Migration validiert?
Google Cloud beschreibt eine ganzheitliche Verifikation über Schema, Daten und semantische Logik. Durch den Vergleich der Ergebnisse von Alt- und modernisierten Abfragen liegt der Fokus auf konsistenten Geschäftsergebnissen statt auf der Codestruktur, was Fehlalarme vermeiden soll. Der automatisierte Ansatz soll die User-Acceptance-Testphase von Monaten auf Wochen verkürzen.
Wer unterstützt bei der Durchführung?
Google Cloud verweist auf ein Partner-Ökosystem aus globalen Systemintegratoren und spezialisierten Migrationspartnern sowie auf Google Cloud Professional Services, die bei der Planung und Durchführung von EDW- oder Data-Lake-Migrationen unterstützen.
Hinweis: Alle Produktinformationen auf dieser Seite wurden sorgfältig zusammengestellt, sind jedoch ohne Gewähr und können veraltet oder unvollständig sein. Cloud-Services entwickeln sich schnell weiter — Funktionen, Preise, SLAs und Verfügbarkeit ändern sich laufend. Verbindliche und aktuelle Informationen finden Sie ausschließlich auf der offiziellen Produktseite von Google Cloud (offizielle Dokumentation). Diese Seite stellt kein Angebot von Google Cloud dar.
