Modernisation des données vers Databricks

Une plateforme de données prête pour les agents IA

Un agent IA ne vaut que par les données qu'il peut lire. Moderniser la plateforme, c'est rendre ces données fiables, gouvernées et accessibles sans risque, tout en gardant la facture sous contrôle.

Ce que couvre le module

Migration : des parcs SQL Server vers Azure, Kubernetes et Databricks, avec des tests avant la bascule et un plan de retour arrière.
Gouvernance : catalogue, droits d'accès, traçabilité des données.
FinOps : suivi et réduction du coût des DBU, dimensionnement des clusters.
Pipelines prêts pour l'IA générative : des données documentées que vos agents peuvent exploiter sans exposer de données sensibles.

Une expérience des grands volumes

18 ans d'expérience, dont l'infrastructure critique d'un parc de plus de 400 instances SQL Server (plusieurs pétaoctets) aux côtés de Databricks, PostgreSQL et Elasticsearch, avec une approche SRE et l'Infrastructure as Code.

Pour une montée de version SQL Server seule, voir la migration SQL Server. Pour automatiser l'exploitation une fois migré, voir les agents IA en production.

Questions fréquentes

Faut-il tout migrer vers Databricks ?

Non. Les bases transactionnelles restent souvent sur SQL Server ou Azure SQL ; Databricks prend l'analytique, les pipelines et les usages IA. Nous décidons ensemble de ce qui bouge, de ce qui reste et dans quel ordre.

Comment maîtrisez-vous le coût de Databricks ?

Par le FinOps dès la conception : dimensionnement des clusters, politiques de calcul, suivi de la consommation de DBU par équipe et par pipeline, et alertes avant que la facture ne dérape.

Que veut dire « pipelines prêts pour l'IA générative » ?

Des données fiables, documentées et gouvernées, avec des droits d'accès clairs, que des agents IA ou des modèles peuvent exploiter sans exposer de données sensibles.

Travaillez-vous avec Kubernetes ?

Oui, avec une approche SRE et l'Infrastructure as Code : les environnements sont décrits dans le code, reproductibles et supervisés.

Modernisation des données et migration vers Databricks