Migration progressive
Reprise des pipelines Glue et de leur logique métier, migration vers des jobs Databricks et sécurisation des entrées/sorties existantes.
ÉTUDE DE CAS · DATA PLATFORM
Migration d'AWS Glue vers Databricks.
Moderniser une chaîne de traitement historique pour réduire les temps d'exécution, simplifier l'exploitation et mieux contrôler le coût des workloads data.
DatabricksPySparkAWSPostgreSQL
CONTEXTE
Des traitements devenus trop coûteux à faire évoluer.
Un éditeur SaaS français s'appuyait historiquement sur AWS Glue pour plusieurs traitements d'ingestion et de transformation de données. Avec la croissance des volumes et du nombre de pipelines, le temps de développement, le diagnostic des incidents et les performances devenaient des freins.
L'objectif n'était pas de changer de technologie pour le principe, mais de disposer d'une plateforme plus adaptée aux usages Spark de l'équipe et plus simple à opérer.
Optimisation des traitements
Révision des transformations Spark, du partitionnement et des étapes coûteuses pour exploiter plus efficacement les ressources disponibles.
Exploitation simplifiée
Centralisation de l'exécution, meilleure visibilité sur les jobs et cycles de développement plus courts pour les évolutions et corrections.
RÉSULTATS
Des gains simultanés sur le temps, la performance et le coût.
La migration a permis de réduire les temps de traitement et d'itération, d'améliorer les performances des workloads Spark et de diminuer les coûts associés à l'exécution et à l'exploitation de la plateforme.
Les gains sont réels mais ne sont volontairement pas exprimés ici en pourcentage : aucun chiffre n'est publié sans mesure vérifiable et comparable avant/après.
La valeur de la migration venait moins du changement d'outil que de la capacité à rendre les traitements plus rapides à comprendre, modifier et exploiter.
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