Migration von Amazon Redshift zu Databricks: Neue Chancen für moderne Daten- und KI-Plattformen
Viele Unternehmen setzen seit Jahren auf Amazon Redshift als Datenwarehouse. Doch mit dem fortschreitenden Wachstum von Datenmengen und einer steigenden Komplexität bei Workloads wird die Verwaltung immer aufwändiger. Die Kosten steigen, das Performance-Tuning wird komplizierter und Innovationen aus der Redshift-Entwicklung nehmen ab. Gerade für datengetriebene Unternehmen im industriellen Umfeld stellt sich die Frage: Wie kann ein moderner, skalierbarer und zukunftssicherer Analytics- und KI-Stack aussehen?
Im Folgenden zeigen wir, warum der Umstieg von Redshift auf Databricks neue Möglichkeiten eröffnet und wie Unternehmen diesen Wechsel erfolgreich gestalten können.
Redshift vs. Databricks: Grundlegende Architekturunterschiede
Amazon Redshift ist ein klassisches Cloud-Datenwarehouse mit proprietärem Speicherformat und einer Architektur, in der Speicher und Rechenleistung eng aneinander gekoppelt sind. Das bedeutet: Muss die Verarbeitung wachsen, steigen damit auch die Kosten, da Cluster als Einheit skaliert werden müssen. Komplexe Workloads können so schnell zur Herausforderung werden.
Databricks setzt dagegen auf das Lakehouse-Prinzip, das die Vorteile von Data Lake und Data Warehouse in einer Architektur vereint. Die Trennung von Storage und Compute erlaubt eine flexible, elastische Skalierung und die Speicherung von Daten in offenen Formaten wie Delta oder Iceberg. Daten müssen nicht dupliziert oder verschoben werden und stehen Analytics- und KI-Teams einheitlich und sicher zur Verfügung.
- Databricks unterstützt diverse Workloads – von klassischer Analyse bis zu Machine Learning und KI – auf einer einheitlichen Plattform.
- Durch offene Standards und flexible Workflows werden Innovationszyklen beschleunigt und die Governance vereinfacht.
- Performante Engines wie Photon und automatische Skalierung ermöglichen eine effiziente Ressourcennutzung.
Was spricht für die Migration zu Databricks?
Die Entscheidung für eine Migration sollte nicht nur aus technologischer Perspektive, sondern auch strategisch betrachtet werden:
- Kosteneffizienz: Durch Trennung von Speicher und Rechenleistung sind Ressourcen besser ausnutzbar; Unternehmen zahlen nur, was sie tatsächlich nutzen.
- Skalierbarkeit und Flexibilität: Automatische Skalierung absorbiert Lastspitzen nahtlos, ohne manuelle Eingriffe.
- Innovationspotenzial: Moderne Datenplattformen ermöglichen agile Analytics, Data Science und KI-Use-Cases mit State-of-the-Art-Tools.
- Einheitliche Governance: Datenzugriffe und -transformationen sind unternehmensweit steuer- und nachverfolgbar.
Strategische Planung für einen reibungslosen Übergang
Eine erfolgreiche Redshift-zu-Databricks-Migration beginnt mit einer klaren Bestandsaufnahme:
- Datenlandschaft analysieren: Welche Tabellen und Schemata liegen vor? Wie komplex sind die bestehenden Pipelines und Abfragen?
- Migrations-Tools auswählen: Automatisierte Werkzeuge wie Lakebridge oder Lösungen von Partnern unterstützen bei der Analyse und der Übertragung von SQL-Logik.
- Schrittweises Vorgehen: Ein phasenweises Rollout ist dem Big-Bang-Wechsel vorzuziehen. So werden Risiken minimiert und Wissen im Team aufgebaut.
Typische Herausforderungen und Best Practices
- Schema-Übersetzung: Es empfiehlt sich, die Redshift-Schemas nicht 1:1 zu übernehmen. Einige Spaltentypen sind unterschiedlich implementiert; eine Anpassung verhindert spätere Performance- und Kompatibilitätsprobleme.
- Datenmodellierung optimieren: Nutzen Sie die Migration als Chance, stark genutzte Modelle zu überarbeiten und an neue Business-Anforderungen anzupassen.
- Datenverschiebung: Große Tabellen sollten mit nativen Export-Tools migriert werden; für kleinere Datenmengen sind Federation und Spark Redshift Connectors hilfreich.
Performance & Verwaltung: Autonome Optimierung mit Databricks
Im Gegensatz zu Redshift, wo Schlüssel und Clustergrößen ständig nachjustiert werden müssen, setzt Databricks auf Vorhersage-basierte Optimierung. Dies beinhaltet:
- Automatische Datendisposition: Features wie Predictive Optimization und Liquid Clustering sorgen dafür, dass Daten optimal verteilt werden, ohne manuelle Partitionierung oder Sortierung.
- Das System optimiert sich fortlaufend asynchron, verbessert Zugriffszeiten und sorgt für konstant hohe Performance.
- Aufwändige Wartungsjobs wie in Redshift entfallen weitgehend.
SQL Code & ETL-Pipelines: Migration und Transformation
Die Überführung der bestehenden ETL-Prozesse und SQL-Logik ist meist der komplexeste Teil der Migration. Hier unterstützen spezialisierte Tools, um Redshift-spezifischen Syntax automatisch zu übersetzen und auf Inkompatibilitäten hinzuweisen.
- Databricks Assistant: Entwickelnde können Redshift-Abfragen einfügen und erhalten Vorschläge für das Äquivalent in Databricks SQL – inklusive Erklärungen bei Unterschieden.
- Stored Procedures: Während Redshift auf PL/pgSQL setzt, arbeitet Databricks mit SQL/PSM. Die Kernkonstrukte lassen sich meist direkt übertragen, spezifische Erweiterungen müssen angepasst oder umgeschrieben werden.
Fortschrittliche Orchestrierung und Workflow-Design
Databricks bietet mit Notebooks, deklarativen Pipelines und Jobs weitreichende Möglichkeiten, ETL-Prozesse zu gestalten:
- Notebooks: Ideal für explorative Datenanalysen oder leichte Automatisierungen, kombinierbar mit Python, SQL und Scala.
- Deklarative Pipelines: Transformationsregeln werden einmal definiert, der Betrieb läuft automatisch – inklusive Datenqualitätsprüfungen und Fehlerhandling.
- Jobs: Komplexe Workflows können über mehrere Aufgaben und Sprachen orchestriert und zentral gemonitort werden.
Workload Management & Betrieb
Wo bislang aufwändige Konfigurationen für Queue-Management und Ressourcen-Tuning nötig waren, punktet Databricks mit einer komplett automatisierten Verwaltung:
- Compute-Cluster skalieren dynamisch entsprechend des Anfragevolumens.
- Einstellungen wie Mindest- und Maximalgröße werden zentral im SQL Warehouse festgelegt, der Rest läuft automatisiert ab.
- Das Monitoring und die Optimierung erfolgen durch integrierte Metriken und Dashboards.
Erfolgreicher Go-Live: Kontinuierliche Optimierung und Team Enablement
Ein erfolgreicher Cutover zu Databricks ist kein einmaliges Ereignis, sondern der Startpunkt für fortlaufende Optimierungen:
- Detaillierte Validierungen und Performance-Checks sind Teil jedes Projektabschnitts.
- Teams sollten gezielt geschult werden, um das Potenzial der neuen Plattform voll auszuschöpfen.
- Neue Features und Verbesserungen lassen sich sukzessive einführen, ohne den Betrieb zu stören.
Fazit: Mehr als ein Plattformwechsel – Ihre Zukunft als datengetriebenes Unternehmen
Der Umstieg von Amazon Redshift zu Databricks ist mehr als ein technisches Projekt: Es bedeutet, den Grundstein für skalierbare, offene und innovative Daten- und KI-Plattformen zu legen. Mit einem strukturierten, phasenweisen Ansatz können Risiken minimiert und zugleich nachhaltige Vorteile für Analytics, Data Science und industrielle KI erschlossen werden.
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