Préparer vos données pour l'IA avec les services de migration d'analyse de données optimisés par Gemini

Google intègre l'IA de façon native dans l'ensemble de sa pile technologique, des TPU et de son réseau mondial aux modèles et au Data Cloud. En connectant directement les modèles Gemini et les outils pour le développement IA à votre infrastructure de données, nous éliminons les sauts de réseau supplémentaires et simplifions la gestion des coûts, du scaling et de la sécurité.

Google Data Cloud est compatible avec un data lakehouse ouvert, qui combine des formats ouverts (Apache Iceberg) avec des moteurs de niveau entreprise, tels que BigQuery et Google Cloud Managed Service pour Apache Spark. Associée à Knowledge Catalog pour une gouvernance complète et un contexte d'agent, cette infrastructure permet aux agents IA d'accéder aux données de votre organisation et de les activer de manière sécurisée.

Google Cloud active les données en intégrant l'IA, la recherche vectorielle et le raisonnement par graphe directement dans BigQuery, ce qui permet aux modèles de s'exécuter là où se trouvent les données. Cette architecture prend en charge un cycle de vie axé sur les agents, en utilisant des outils en langage naturel et l'informatique sans serveur pour déployer rapidement des workflows agentiques. Antigravity simplifie encore davantage ce processus en introduisant une automatisation autonome pour découvrir, créer et optimiser les charges de travail Spark et SQL avec un minimum d'intervention manuelle.

Le service d'évaluation de la migration modélise les coûts opérationnels réels sur Google Cloud en fonction de vos schémas de requête et de votre consommation des données spécifiques. Il définit l'impact financier en tenant compte de la vitesse, de l'agilité et de l'exploitation de l'IA pour vous aider à établir un cas d'utilisation solide pour la modernisation.

Le service de migration BigQuery propose la traduction SQL, qui permet de migrer 18 dialectes vers BigQuery SQL. Gemini traduit les instructions SQL procédurales complexe que les outils standards ne prennent pas en charge, ce qui permet d'automatiser presque entièrement le processus. En analysant l'intégralité du schéma et du code, Gemini crée des traductions qui sont fonctionnellement identiques, et pas seulement syntaxiquement correctes. Gemini fournit également l'analyse et la conversion automatisées des notebooks Databricks, en traduisant le code Spark SQL et PySpark pour qu'il soit entièrement compatible avec Google Cloud. Le service gère les dépendances de bibliothèque et les ajustements de configuration.

Gemini simplifie la validation de la migration en fournissant une vérification globale du schéma, des données et de la logique sémantique pour garantir une justesse totale. En comparant les résultats des requêtes anciennes et modernisées, il se concentre sur des résultats commerciaux cohérents plutôt que sur la structure du code, éliminant ainsi efficacement les fausses alertes. Cette approche automatisée réduit considérablement la durée des tests d'acceptation utilisateur, qui passe de plusieurs mois à quelques semaines. Elle accélère ainsi le délai de retour sur investissement et permet aux experts techniques de se consacrer à des tâches plus prioritaires.

Gemini CLI transforme les migrations en workflows agentiques en fournissant un environnement convivial pour les développeurs, dans lequel l'IA intègre intelligemment les services de migration et sélectionne les outils optimaux pour la tâche. En travaillant directement dans les codebases existants, il permet aux équipes de "cloner et d'exécuter", ce qui augmente considérablement l'efficacité et accélère la transition vers Google Cloud.

Commencez par établir une analyse de rentabilité basée sur les données et une feuille de route claire. La découverte et l'évaluation automatisées vous aident à analyser votre EDW existant, comme Teradata, Snowflake et Redshift, pour comprendre la traçabilité des données, les dépendances et les modèles de requête. Vous recevez un rapport détaillé comparant vos coûts actuels à un coût total de possession BigQuery prévisionnel, qui met en évidence les économies et le ROI potentiels.

Une planification minutieuse est la clé d'une migration réussie. Identifiez les "objectifs faciles à atteindre", cartographiez les dépendances et regroupez les charges de travail en vagues de migration logiques pour générer rapidement de la valeur et réduire les risques.

Les traductions de code optimisées par Gemini, le transfert automatisé des données et des métadonnées, et la validation de bout en bout offrent une approche de migration basée sur l'IA qui réduit considérablement les délais, les coûts et les erreurs humaines.

Réduisez les risques et les perturbations pour les charges de travail Spark et Hadoop, ou lancez une migration rapide de Cloudera vers un écosystème d'entreprise entièrement géré. Vous ne souhaitez pas recompiler votre lac de données sur site dans le cloud ? Réalisez une migration Lift and Shift vers Google Cloud pour faire des économies et profiter de ses capacités de scaling.

À mesure que vous vous familiarisez avec Google Cloud, vous pourrez donner davantage d'agilité et de rapidité à vos équipes de données.Google Managed Service pour Apache Spark exploite Lightning Engine pour exécuter les charges de travail Spark 4,5 fois plus vite que les benchmarks standards.

Simplifiez la gestion et les opérations. Une fois votre ancien lac de données migré, commencez à intégrer des optimisations cloud natives, comme la hiérarchisation automatisée du stockage, afin de réduire le coût total de possession, faciliter la gestion, et améliorer la vitesse et l'évolutivité.

La nouvelle évaluation de migration pour Databricks vous permet d'analyser votre environnement Databricks existant afin de déterminer l'effort de migration et les économies de coût total de possession estimées. Vous pouvez ainsi prendre votre décision de migration en toute confiance.

Conservez les avantages des formats de données et de table ouverts tout en bénéficiant d'un accès multimoteur et d'une architecture de lakehouse intégrée offrant un rapport prix/performances supérieur. Profitez d'un processus simple et automatisé pour migrer les données, les métadonnées et les autorisations de Delta Lake vers Lakehouse pour Apache Iceberg. Vous bénéficierez ainsi de tous les avantages d'une gouvernance unifiée, d'une évolutivité de niveau entreprise, d'un rapport prix/performances de pointe et d'un accès aux modèles et aux outils d'IA.

Automatisez la migration de vos environnements Cloudera ou Hadoop directement vers Google Cloud pour gagner un temps considérable et réduire les efforts manuels. En déplaçant vos tables et métadonnées de manière transparente vers Cloud Storage et un catalogue Lakehouse géré, vos données deviennent instantanément accessibles pour les charges de travail SQL, Spark et Python dès leur arrivée.

Google Cloud s'appuie sur des partenariats solides avec des intégrateurs de systèmes mondiaux comme Accenture, Capgemini, Deloitte, KPMG, PwC et Tata Consultancy Services, afin de planifier de manière stratégique et de piloter des migrations de bout en bout.

Faites appel à un partenaire spécialisé dans la migration : Cognizant, Datatonic, Devoteam, EPAM Systems, HCLTech, Infosys, Kyndryl, LTIMindtree, Onix, Persistent Systems, PublicisSapient, Qodea, Quantiphi, Searce, TechMahindra, TEKsystems, Tredence, Wipro et Zencore.

Les services professionnels Google Cloud peuvent vous aider à planifier et à exécuter la migration de votre entrepôt de données d'entreprise ou de votre lac de données. Nous disposons de spécialistes de la migration qui offrent une expertise technique approfondie. En savoir plus sur les services Google Cloud Consulting