Daten mit Gemini-basierten Migrationsdiensten für die Datenanalyse für KI vorbereiten

Google bindet KI nativ in den gesamten Technologie-Stack ein – von TPUs und unserem globalen Netzwerk bis hin zu Modellen und der Daten-Cloud. Durch die direkte Verknüpfung von Gemini-Modellen und KI-Entwicklertools mit Ihrer Dateninfrastruktur vermeiden wir zusätzliche Netzwerkschritte und vereinfachen die Kosten-, Skalierungs- und Sicherheitsverwaltung.

Google Data Cloud unterstützt ein offenes Data Lakehouse, das offene Formate (Apache Iceberg) mit Engines der Enterprise-Klasse wie BigQuery und Google Cloud Managed Service for Apache Spark kombiniert. In Kombination mit Knowledge Catalog für umfassende Governance und Agentenkontext können KI-Agenten mit dieser Infrastruktur sicher auf Daten in Ihrem Unternehmen zugreifen und diese aktivieren.

Google Cloud aktiviert Daten durch Einbettung von KI, Vektorsuche und Graph Reasoning direkt in BigQuery, sodass Modelle dort ausgeführt werden können, wo sich die Daten befinden. Diese Architektur unterstützt einen agentenorientierten Lebenszyklus, bei dem Tools für natürliche Sprache und serverloses Computing verwendet werden, um Agenten-Workflows schnell bereitzustellen. Antigravity vereinfacht dies weiter, indem es eine autonome Automatisierung einführt, um Spark- und SQL-Arbeitslasten mit minimalem manuellem Eingriff zu erkennen, zu erstellen und zu optimieren.

Der Migrationsbewertungsdienst modelliert die tatsächlichen Betriebskosten in Google Cloud basierend auf Ihren spezifischen Abfragemustern und Ihrer Datennutzung. Dabei werden die finanziellen Auswirkungen unter Berücksichtigung von Geschwindigkeit, Agilität und KI-Nutzung definiert, um Ihnen bei der Erstellung eines überzeugenden Business Case für die Modernisierung zu helfen.

Der BigQuery-Migrationsdienst bietet eine SQL-Übersetzung, die die Migration von 18 Dialekten zu BigQuery SQL unterstützt. Gemini übersetzt komplexes prozedurales SQL, das Standardtools nicht erkennen, und treibt so die Automatisierung nahezu auf 100 %. Durch die Analyse des gesamten Schemas und Codes erstellt Gemini Übersetzungen, die funktional identisch und nicht nur syntaktisch korrekt sind. Gemini bietet auch eine automatisierte Analyse und Konvertierung von Databricks-Notebooks, wobei Spark SQL- und PySpark-Code so übersetzt werden, dass sie vollständig mit Google Cloud kompatibel sind. Der Dienst übernimmt die Bibliotheksabhängigkeiten und Konfigurationsanpassungen.

Gemini vereinfacht die Migrationsvalidierung durch eine ganzheitliche Überprüfung von Schema, Daten und semantischer Logik, um vollständige Genauigkeit zu gewährleisten. Durch den Vergleich der Ergebnisse von Legacy- und modernisierten Abfragen wird der Fokus auf konsistente Geschäftsergebnisse und nicht auf die Codestruktur gelegt, wodurch Fehlalarme effektiv vermieden werden. Dieser automatisierte Ansatz verkürzt die Akzeptanztests von Monaten auf Wochen, beschleunigt die Wertschöpfung und entlastet technische Fachkräfte, sodass sie sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren können.

Die Gemini CLI verwandelt Migrationen in agentenbasierte Workflows, indem sie eine entwicklerfreundliche Umgebung bietet, in der KI Migrationsdienste intelligent integriert und die optimalen Tools für die Aufgabe auswählt. Da die Teams direkt in vorhandenen Codebasen arbeiten können, ist ein „Klonen und Loslegen“ möglich. Das steigert die Effizienz erheblich und beschleunigt den Übergang zu Google Cloud.

Erstellen Sie zunächst ein datengestütztes Anwendungsszenario und einen klaren Fahrplan. Die automatisierte Erkennung und Bewertung hilft Ihnen, Ihr bestehendes EDW wie Teradata, Snowflake und Redshift zu analysieren, um Datenherkunft, Abhängigkeiten und Abfragemuster zu verstehen. Sie erhalten einen detaillierten Bericht, in dem Ihre aktuellen Kosten mit den prognostizierten BigQuery-Gesamtbetriebskosten verglichen werden. Darin werden potenzielle Einsparungen und der ROI hervorgehoben.

Eine sorgfältige Planung ist der Schlüssel zu einer erfolgreichen Migration. Identifizieren Sie „Quick Wins“, stellen Sie Abhängigkeiten fest und gruppieren Sie Workloads in logische Migrationswellen, um schnell einen Mehrwert zu schaffen und Risiken zu reduzieren.

Gemini-basierte Codeübersetzungen, automatisierte Daten- und Metadatenübertragung und End-to-End-Validierung bieten einen KI-gestützten Ansatz für Migrationen, der Zeit, Kosten und menschliche Fehler drastisch reduziert.

Minimieren Sie das Risiko und die Unterbrechung von Spark- und Hadoop-Arbeitslasten oder starten Sie eine schnelle Migration von Cloudera zu einem vollständig verwalteten Unternehmensökosystem. Wenn Sie Ihren lokalen Data Lake nicht in der Cloud neu erstellen möchten, können Sie die Daten und den Code per Lift-and-Shift zu Google Cloud übertragen und so von Kosteneinsparungen und Skalierungsmöglichkeiten profitieren.

Wenn Sie sich mit Google Cloud vertraut gemacht haben, können Sie Ihre Datenteams agiler und schneller machen. Google Managed Service for Apache Spark nutzt die Lightning Engine, um Spark-Arbeitslasten 4,5-mal schneller als Standard-Benchmarks auszuführen.

Verwaltung und Betrieb vereinfachen Nachdem Sie Ihren Legacy-Data Lake migriert haben, können Sie cloudnative Optimierungen wie automatisches Speicher-Tiering einführen, um die Gesamtbetriebskosten zu senken, die Verwaltung zu vereinfachen sowie Geschwindigkeit und Skalierbarkeit zu verbessern.

Mit der neuen Migrationsbewertung für Databricks können Sie Ihre bestehende Databricks-Umgebung analysieren, um den Migrationsaufwand und die geschätzten Einsparungen bei den Gesamtbetriebskosten zu ermitteln. So können Sie sich sicher sein, dass Sie die richtige Entscheidung getroffen haben.

Sie behalten die Vorteile offener Daten- und Tabellenformate bei, erhalten Zugriff auf mehrere Engines und profitieren von einer integrierten Lakehouse-Architektur, die ein hervorragendes Preis-Leistungs-Verhältnis bietet. Sie erhalten einen einfachen, automatisierten Pfad für die Migration von Daten, Metadaten und Berechtigungen von Delta Lake zu Lakehouse für Apache Iceberg, sodass Sie die Vorteile einer einheitlichen Governance, einer unternehmensweiten Skalierbarkeit, eines führenden Preis-Leistungs-Verhältnisses und des Zugriffs auf KI-Modelle und ‑Tools voll ausschöpfen können.

Sie können die Migration Ihrer Cloudera- oder Hadoop-Umgebungen direkt zu Google Cloud automatisieren und so viel Zeit und manuellen Aufwand sparen. Wenn Sie Ihre Tabellen und Metadaten nahtlos in Cloud Storage und einen verwalteten Lakehouse-Katalog verschieben, sind Ihre Daten sofort für SQL-, Spark- und Python-Arbeitslasten zugänglich.

Google Cloud arbeitet eng mit globalen Systemintegratoren wie Accenture, Capgemini, Deloitte, KPMG, PwC und Tata Consultancy Services zusammen, um End-to-End-Migrationen strategisch zu planen und durchzuführen.

Mit einem spezialisierten Migrationspartner zusammenarbeiten: Cognizant, Datatonic, Devoteam, EPAM Systems, HCLTech, Infosys, Kyndryl, LTIMindtree, Onix, Persistent Systems, PublicisSapient, Qodea, Quantiphi, Searce, TechMahindra, TEKsystems, Tredence, Wipro und Zencore.

Google Cloud Professional Services unterstützt Sie bei der Planung und Durchführung Ihrer EDW- oder Data-Lake-Migration. Unsere Migrationsexperten bieten umfassendes technisches Fachwissen. Weitere Informationen zu den Dienstleistungen von Google Cloud Consulting