加速数据仓库迁移到infosys和aws的红移

概述

组织使用数据仓库来驱动Analytics并生成见解。为了帮助这个过程，数据仓库旨在将历史数据置于去归一下结构中。这些去归一下结构有助于简化这些大结构的查询。Netezza，Teradata，Exadata是一些最常见的内部部署数据仓库。典型问题与内部部署数据仓库面临的客户包括可扩展性，高度管理和昂贵的前期计算和存储成本。这些因素对客户转换为基于云的数据仓库解决方案。

AWS Redshift是从AWS提供的云数据仓库。这是一个Petabyte Scale完全托管数据仓库上的云上，它与AWS上的其他服务结合，使组织能够为其数据的新见解。RedShift使用熟悉的ANSI SQL，使用户能够无缝迁移并与AWS生态系统集成。

Infosys Redshift迁移策略致致我们在实施数据仓库和Infosys加速器方面的专业知识，帮助企业加速云数据仓库的旅程。

云数据仓库 - 迁移策略：

迁移到红移云数据仓库的策略。

图1：数据仓库迁移到AWS红移 - 模式

数据仓库迁移中的组件：

数据仓库迁移包括迁移/重建诸如模式（表，视图），历史数据迁移和Delta数据附加，构建ETL组件和重新布线的消费组件的若干组件，以至于新数据仓库。

图2：数据仓库迁移中的组件

AWS服务有助于迁移到Redshift数据仓库：

• AWS SCT（AWS架构转换工具）有助于将架构转换为来自多个常用的数据仓库到AWS特定数据库，包括红移。转换后的架构也可以与Amazon EC2上的数据库一起使用，也可以存储为AWS S3上的数据。
• AWS DMS（AWS数据库迁移服务）有助于将数据从源数据库迁移到AWS。它支持均匀和异构数据迁移。与SCT一起使用时，DMS可以将架构从源数据库转换为目标，并且还可以帮助将数据从源迁移到目标。

Infosys数据向导：

Infosys数据向导是一个全面的框架，具有一组加速器，可用于无缝数据迁移。