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AWS-Daten und -Analytik

AWS Datenanalytik-Service-Kompetenzen

Virtusa ist der erste SI-Partner (Systemintegrator), der das DB Freedom Programm mit AWS abgeschlossen hat. Wir verfügen über zwei Jahrzehnte Erfahrung im Bereich der Datenverwaltung und konzipieren Cloud-native Datenspeicher für Unternehmen, die Dienstleistungen wie Amazon S3, Amazon RDS, Amazon Aurora, Amazon Redshift und Amazon EMR nutzen. Für die Migration von bestehenden Datenspeichern zu AWS verwenden wir einen ganzheitlichen Ansatz. Unsere unternehmenseigenen Beschleuniger für die Datenmigration bieten in Kombination mit nativen AWS-Migrationsdiensten einen einzigartigen Ansatz für die Bereitstellung Ihrer Datensysteme in der Cloud.

Wir nutzen native AWS-Dienstprogramme wie das Schema Conversion Tool (SCT) und DMS (Data Migration Services) für die einmalige Schemamigration und das erstmalige Hochladen von Daten.

Erfahren Sie mehr über die Erfahrungen von Virtusa mit Amazon Redshift

Dienstleistungen und Beschleuniger für die Datenmigration

Framework zur Rationalisierung von Datenbeständen

Das Framework für die Rationalisierung von Datenbeständen ermöglicht die Rationalisierung von lokalen Datenbeständen vor der Cloud-Migration und erleichtert die Identifizierung der passenden zu migrierenden Datenmenge. Es klassifiziert die Datenbestände des Unternehmens und gibt Rationalisierungsempfehlungen im Einklang mit der zukünftigen Datenstrategie.

Database Objects Analyzer

Database Objects Analyzer hilft bei der schnellen Analyse von Datenbankobjekten (Tabellen, Ansichten, gespeicherte Prozeduren, Funktionen, Skripte/Codes) und bei der Dimensionierung des Projekts und der Komplexität der Migration. Er bietet Berichte mit einer Liste von Objekten wie Transformationen und Funktionen, Komplexitätsinformationen und Informationen über die Abhängigkeit von Quelle und Ziel.

Code Converter

Code Converter wandelt Verfahrenslogik-/SQL-Code in SQL-Skripte/PySpark-Datenrahmen um, wobei Geschäftslogik und allgemeiner Ablauf erhalten bleiben. Er gruppiert Muster und migriert Codesegmente (70–95 %), wodurch die Gesamtprojektkosten um bis zu 80 % gesenkt werden. Außerdem wird der Code so umgestaltet, dass die native Cloud-Elastizität genutzt werden kann.

PySpark Data Transformation Framework

Das auf PySpark basierende Datenumwandlungs-Framework hilft bei der Verarbeitung inkrementeller Datenlast. Es wurde mit Sqoop, PySpark, AWS Glue, AWS Glue-Katalog und AWS S3 entwickelt. Es reduziert den Aufwand für die Erstellung neuer ETL-Jobs um 50 % und bietet eine um 40 % verbesserte Leistung im Vergleich zu mehreren führenden COTS-ETL-Plattformen.

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Wir bieten ganzheitliche Dienstleistungen an und unterstützen Sie von der ersten Etappe Ihrer AWS-Umstellung bis zur Migration und Verwaltung von Lösungen aus der AWS-Suite.

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