Migración de datos Data Lake y Data Warehouse a Azure

Los datos son el activo más valioso de cualquier organización. Sin embargo, gestionarlos y analizarlos puede ser un desafío, especialmente si se encuentran dispersos en diferentes sistemas, plataformas y nubes. Por eso, muchas organizaciones están optando por realizar la migración de datos a Azure, la nube de Microsoft que ofrece una solución integrada para el análisis de datos, el almacenamiento de datos y la inteligencia artificial: Azure Synapse Analytics.

En este post, te explicaré cómo puedes usar Azure Data Factory para migrar tus datos de Data Lake y Data Warehouse a Azure de forma fácil, rápida y segura. También te mostraré algunos beneficios de esta migración, así como los pasos que debes realizar para llevarla a cabo.

¿Qué es Azure Data Factory y por qué usarlo para la migración de datos?

Azure Data Factory es un servicio de integración de datos basado en la nube que te permite crear, programar y administrar flujos de trabajo de datos. Con Azure Data Factory, puedes mover y transformar datos desde diversas fuentes, como sistemas locales, otras nubes o servicios de Azure, a destinos como Azure Synapse Analytics, Azure SQL Database, Azure Data Lake Storage o Azure Blob Storage.

Azure Data Factory es adecuado para los siguientes escenarios de migración de datos:

Migración de la carga de trabajo de big data desde Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) o un sistema de archivos distribuido de Hadoop en el entorno local (HDFS) a Azure.
Migración de EDW desde Oracle Exadata, Netezza, Teradata y Amazon Redshift a Azure.

Ventajas de la migración de datos

Azure Data Factory tiene varias ventajas para la migración de datos, entre las que se encuentran:

Puede mover petabytes de datos para la migración del lago de datos y decenas de terabytes de datos para la migración del almacén de datos.
Puede escalar fácilmente la cantidad de potencia de procesamiento necesaria para mover datos en modo sin servidor con alto rendimiento, resistencia y escalabilidad. Y pagas solo por lo que usas.
No tiene ninguna limitación en cuanto al volumen de datos y el número de archivos.
Puede utilizar toda la red y el ancho de banda de almacenamiento para lograr el mayor rendimiento del movimiento de datos en tu entorno.
Puede realizar una carga histórica única, así como una carga incremental programada.
Usa Azure Integration Runtime (IR) para mover datos entre los puntos de conexión de acceso público del lago de datos y el almacén de datos. También puedes usar IR autohospedado para mover datos entre los puntos de conexión del lago de datos y el almacén situados dentro de una red virtual de Azure o detrás de un firewall.
Tiene seguridad de nivel empresarial: puedes usar Windows Installer (MSI) o la identidad del servicio para una integración segura entre servicios, o bien aprovechar las ventajas de Azure Key Vault para la administración de credenciales.
Proporciona una experiencia sin código y un completo panel integrado.

¿Qué beneficios tiene migrar tus datos a Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse Analytics es una solución analítica ilimitada que reúne el análisis empresarial y el análisis avanzado. Con Azure Synapse Analytics, puedes consultar los datos mediante SQL dedicado o SQL sin servidor, crear modelos predictivos con Spark, integrar servicios cognitivos e implementar paneles interactivos con Power BI.

Algunos beneficios que tiene migrar tus datos a Azure Synapse Analytics son:

Puedes acceder a todos tus datos con una sola plataforma: desde los datos estructurados hasta los no estructurados, desde los históricos hasta los que son en tiempo real.
Puedes aprovechar la potencia del procesamiento paralelo masivo (MPP) para ejecutar consultas complejas sobre grandes volúmenes de datos en cuestión de segundos o minutos.
Puedes integrar fácilmente tus flujos de trabajo con otros servicios de Azure, como Azure Databricks, Azure Machine Learning, Azure Cognitive Services y Azure DevOps.
Puedes reducir los costos y optimizar el rendimiento con opciones flexibles de aprovisionamiento y consumo.
Puedes garantizar la seguridad y el cumplimiento de tus datos con cifrado, auditoría, control de acceso y gobernabilidad.

¿Qué pasos hay que seguir para migrar tus datos a Azure?

Para migrar tus datos de Data Lake y Data Warehouse a Azure, puedes seguir los siguientes pasos:

Evaluación de la preparación: en este paso, debes analizar el estado de tus datos, el caso de negocio, los riesgos, el presupuesto, el equipo y las herramientas que necesitas para la migración. También debes definir tu estrategia de migración, ya sea una migración completa o por fases, y el destino de tus datos en Azure.
Preparación de la migración: aquí, debes configurar los recursos y servicios necesarios en Azure, como la suscripción, el grupo de recursos, el almacenamiento, la red y la seguridad. También debes preparar los datos de origen y destino, como limpiarlos, validarlos y optimizarlos. Además, debes diseñar y desarrollar los flujos de trabajo de Azure Data Factory para mover y transformar los datos.
Migración de los datos y las cargas de trabajo de las aplicaciones: debes ejecutar los flujos de trabajo de Azure Data Factory para migrar los datos desde el origen al destino. Puedes hacer una carga inicial completa o una carga incremental según tu estrategia. También debes migrar las cargas de trabajo de las aplicaciones que dependen de los datos, como los procesos ETL, los informes o los análisis.
Transición a Azure: por último, debes verificar que los datos y las cargas de trabajo se hayan migrado correctamente y que funcionen como se espera. También debes realizar pruebas de rendimiento, calidad y seguridad para asegurarte de que cumplen con los requisitos. Finalmente, debes cambiar el punto de conexión de las aplicaciones al destino en Azure y desconectar el origen.

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