ある多国籍テクノロジー複合企業は、ライセンス費用の高騰とパフォーマンスの問題に直面し、データベース サービスに関する支援を必要としていました。この複合企業は、ネットワーク ハードウェア、ソフトウェア、通信機器のほか、その他のハイテク サービスや製品を製造、販売しています。
同社は、従来のソリューションから新しい最新のデータ・ウェアハウス・プラットフォームに移行したいと考えていました。これには、既存の Teradata データベース・プラットフォームからクラウド・ネイティブの Snowflake データ ウェアハウスへの移行が含まれます。
Teradata は SAP Business Object 内で特定の SQL 構文を使用していましたが、同社は Snowflake への移行を進めていました。これらの SQL 構文は、新しい Snowflake プラットフォームで動作するように書き直して再統合する必要がありました。
Trianz は、SQL クエリの変換を自動化するための概念実証を設計しました。これには、1 つの集中ビジネス オブジェクト ユニバースに含まれる 5 つの Web インテリジェンス・レポートが含まれていました。次に、セマンティック レイヤー変換ツールを使用して、Teradata と Snowflake 間の SQL 変換を自動化しました。
プロジェクトの開始から完了までのタイムラインは 1 か月に設定されました。
このプロジェクトは、Snowflake データ エンジニア 2 名と Business Objectアーキテクト 1 名で構成される Trianz のチームが監督しました。まず、SAP Business Object の要件、設計、ビジネス プロセスを分析して文書化しました。これは、Snowflake への移行中に実装を成功させるのに役立ちます。
次に、 Trianz EVOVEプラットフォームを使用して SQL 構文を Snowflake 互換形式に変換し、その後 Trianz が変換した構文を集中管理されたBusiness Objectユニバースに再統合しました。
SQL テーブルの約 90% は自動的に変換されましたが、残りの 10% は Trianz による手動の介入が必要でした。テクノロジ クライアントがクエリを手動で変換していたことを考慮すると、この切り替えによって膨大な時間が節約されました。
変換を検証するために、Webl レポートを新しい Snowflake 環境に対してテストしました。これにより、レポートが正常に実行され、Teradata と Snowflake の両方でデータが一致することが保証されます。すべてのレポートは、データ一致チェックとともに正常に実行されました。
このプロジェクトでは、ビジネス オブジェクト インスタンスの約 75% がプログラムによって Snowflake に変換されました。Trianz EVOVE はここで大きな助けとなり、派生テーブルの 95% 以上の変換を自動化しましたが、6 つのテーブルでは手動変換が必要でした。
プロジェクト開始後 1 週間以内に、レポートの 40% が目的の結果を達成しました。1 か月以内に、変換および移行プロセス全体が完了しました。通常、このようなプロセスを手動で完了するには最大 3 か月かかります。
さらに、Trianz はプロジェクトの範囲外で、Snowflake での使用に最適化できる 7 つのテーブルを特定しました。クライアントは将来的に 5 つまたは 6 つの SAP ユニバースに拡張して、Snowflake でのデータ操作を将来にわたって保証することもできます。
ユニバースビジネスオブジェクト | カウント |
---|---|
プログラムによる変換 | 460 |
手動で変換 | 219 |
変換は不要 | 約300 |
合計 | 1900年頃 |
派生テーブル | カウント |
---|---|
プログラムによる変換 | 100 |
手動で変換 | 6 |
合計 | 106 |
プログラムエラーの内訳
コンパイラの修正後に解決 | 手動で修正した項目 | 基礎となるデータベース項目 | 問題項目なし |
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245 |
219 |
35 |
30 |