Prepara tus datos para la IA con los servicios de migración de analíticas de datos basados en Gemini

Google integra la IA de forma nativa en toda nuestra pila tecnológica, desde las TPUs y nuestra red global hasta los modelos y la nube de datos. Al conectar los modelos de Gemini y las herramientas para desarrolladores de IA directamente a tu infraestructura de datos, eliminamos los saltos de red adicionales y simplificamos la gestión de costes, escalabilidad y seguridad.

La nube de datos de Google admite un data lakehouse abierto que combina formatos abiertos (Apache Iceberg) con motores de nivel empresarial como BigQuery y Managed Service for Apache Spark de Google Cloud. Complementada con Knowledge Catalog, que facilita una gobernanza integral y proporciona contexto a los agentes, esta infraestructura permite que los agentes de IA accedan de forma segura a los datos de toda tu organización y los activen.

Google Cloud activa los datos integrando la IA, la búsqueda de vectores y el razonamiento basado en grafos directamente en BigQuery, lo que permite que los modelos se ejecuten donde residen los datos. Esta arquitectura es compatible con un ciclo de vida centrado en los agentes, con herramientas de lenguaje natural y computación sin servidor que desplieguen rápidamente flujos de trabajo basados en ellos. Antigravity simplifica aún más este proceso con la automatización autónoma, que ayuda a descubrir, crear y optimizar cargas de trabajo de Spark y SQL con una intervención manual mínima.

El servicio de evaluación de la migración estima los costes operativos reales en Google Cloud basándose en tus patrones de consulta y uso de datos específicos. Así, define el impacto financiero teniendo en cuenta la velocidad, la agilidad y el aprovechamiento de la IA para ayudarte a crear un caso de negocio sólido de cara a la modernización.

El servicio de migración de BigQuery incluye la traducción de SQL, que admite la migración de 18 dialectos a BigQuery SQL. Gemini traduce el complejo SQL procedimental que las herramientas estándar no detectan, lo que permite una automatización de casi el 100 %. Al analizar el esquema y el código en su totalidad, Gemini genera traducciones que son funcionalmente idénticas además de sintácticamente correctas. Gemini también ofrece análisis y conversión automatizados de los cuadernos de Databricks, mediante la traducción del código de Spark SQL y PySpark para que sea totalmente compatible con Google Cloud. El servicio gestiona las dependencias de las bibliotecas y los ajustes de configuración.

Gemini agiliza la validación de la migración verificando el esquema, los datos y la lógica semántica en su totalidad para garantizar una precisión total. Al comparar las respuestas de las consultas antiguas y las modernizadas, se centra en la coherencia de los resultados empresariales más que en la estructura del código para eliminar eficazmente las falsas alarmas. Este enfoque automatizado acorta considerablemente las pruebas de aceptación por parte de los usuarios, que pasan de durar meses a semanas, lo que acelera el tiempo de obtención de valor y permite que los expertos técnicos puedan centrarse en tareas prioritarias.

Gemini CLI convierte las migraciones en flujos de trabajo basados en agentes, ya que proporciona un entorno sencillo para los desarrolladores en el que la IA integra de forma inteligente los servicios de migración y selecciona las herramientas óptimas para la tarea. Al trabajar directamente en los códigos base ya existentes, ofrece a los equipos el enfoque "clonar y listo", que aumenta drásticamente la eficiencia y acelera la transición a Google Cloud.

Empieza por diseñar un caso de negocio basado en datos y una hoja de ruta clara. Con el descubrimiento y la evaluación automatizados podrás analizar tus almacenes de datos empresariales actuales, como Teradata, Snowflake y Redshift, para comprender el linaje de datos, las dependencias y los patrones de consulta. Recibirás un informe detallado que compara tus costes actuales con el CTP previsto de BigQuery, en el que se destacarán los posibles ahorros y el retorno de inversión.

Una planificación meticulosa es la clave para que una migración tenga éxito. Identifica los "éxitos rápidos", asigna dependencias y agrupa las cargas de trabajo en conjuntos de migración lógicos para acelerar la propuesta de valor y reducir los riesgos.

Las traducciones de código basadas en Gemini, la transferencia automatizada de datos y metadatos, y la validación integral plantean una estrategia de migración basada en IA que reduce drásticamente el tiempo, el coste y los errores humanos.

Minimiza los riesgos y las interrupciones en las cargas de trabajo de Spark y Hadoop, o inicia una migración rápida de Cloudera a un ecosistema empresarial totalmente gestionado. Si no quieres volver a crear tu data lake on-premise en la nube, migra tus datos a Google Cloud mediante lift-and-shift para ahorrar en costes y ganar en escalabilidad.

A medida que te familiarices con Google Cloud, ve introduciendo más agilidad y velocidad en tus equipos de datos. Managed Service for Apache Spark de Google aprovecha Lightning Engine para ejecutar cargas de trabajo de Spark 4,5 veces más rápido que los estándares de referencia.

Simplifica la gestión y las operaciones. Una vez que hayas migrado tu data lake antiguo, empieza a introducir optimizaciones nativas de la nube, como el almacenamiento automático por niveles, para reducir el TCO, facilitar la gestión, y ganar en velocidad y escalabilidad.

La nueva evaluación de la migración en Databricks te permite analizar tu entorno de Databricks actual para determinar el esfuerzo de migración y el ahorro estimado en el CTP, y así tengas la tranquilidad de saber que has tomado la decisión correcta.

Conserva las ventajas de los datos y formatos de tabla abiertos al tiempo que ganas acceso a varios motores y a una arquitectura de lakehouse integrada que ofrece una relación calidad‑precio superior. Disfruta de una ruta sencilla y automatizada a la hora de migrar datos, metadatos y permisos de Delta Lake a Lakehouse for Apache Iceberg, y saca el máximo provecho de la gobernanza unificada, la escala empresarial, la relación calidad-precio única en el sector, y el acceso a modelos y herramientas de IA.

Automatiza la migración de tus entornos de Cloudera o Hadoop directamente a Google Cloud para ahorrar una cantidad considerable de tiempo y trabajo manual. Al transferir tus tablas y metadatos a Cloud Storage y a un catálogo de Lakehouse gestionado, tus datos se vuelven inmediatamente accesibles para las cargas de trabajo de SQL, Spark y Python desde su recepción.

Google Cloud trabaja codo a codo con integradores de sistemas globales como Accenture, Capgemini, Deloitte, KPMG, PwC y Tata Consultancy Services en la planificación estratégica y ejecución de migraciones integrales.

Trabaja con un partner especializado en migraciones: Cognizant, Datatonic, Devoteam, EPAM Systems, HCLTech, Infosys, Kyndryl, LTIMindtree, Onix, Persistent Systems, PublicisSapient, Qodea, Quantiphi, Searce, TechMahindra, TEKsystems, Tredence, Wipro y Zencore.

Los servicios profesionales de Google Cloud pueden ayudarte a planificar y ejecutar la migración de tu EDW o data lake. Contamos con expertos en migración que ofrecen una gran experiencia técnica. Más información sobre los servicios de Google Cloud Consulting.