Evaluación de la migración

Teradata

Requisitos

• Una máquina conectada a tu almacén de datos de Teradata de origen (se admiten las versiones 15 y posteriores de Teradata)
• Una cuenta de Cloud de Confiance by S3NS con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados
• Permisos de lectura en el conjunto de datos para ver los resultados
• Recomendación: derechos de acceso de nivel de administrador a la base de datos de origen cuando se usa la herramienta de extracción para acceder a las tablas del sistema

Requisito: habilitar el registro

La herramienta dwh-migration-dumper extrae tres tipos de registros: registros de consultas, registros de utilidad y registros de uso de recursos. Para ver estadísticas más detalladas, debes habilitar el registro de los siguientes tipos de registros:

• Registros de consultas: extraídos de la vista dbc.QryLogV y de la tabla dbc.DBQLSqlTbl. Para habilitar el registro, especifica la opción WITH SQL.
• Registros de utilidad: extraídos de la tabla dbc.DBQLUtilityTbl. Habilita el registro especificando la opción WITH UTILITYINFO.
• Registros de uso de recursos: extraídos de las tablas dbc.ResUsageScpu y dbc.ResUsageSpma. Habilita el registro RSS en estas dos tablas.

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

Descarga la herramienta dwh-migration-dumper.

Descarga el archivo SHA256SUMS.txt y ejecuta el siguiente comando para verificar que el archivo ZIP es correcto:

sha256sum --check SHA256SUMS.txt

(Get-FileHash RELEASE_ZIP_FILENAME).Hash -eq ((Get-Content SHA256SUMS.txt) -Split " ")[0]

Para obtener información sobre cómo configurar y usar la herramienta de extracción, consulta el artículo Generar metadatos para la traducción y la evaluación.

Usa la herramienta de extracción para extraer los registros y los metadatos de tu almacén de datos de Teradata en dos archivos ZIP. Ejecuta los siguientes comandos en una máquina que tenga acceso al almacén de datos de origen para generar los archivos.

Genera el archivo ZIP de metadatos:

dwh-migration-dumper \
  --connector teradata \
  --database DATABASES \
  --driver path/terajdbc4.jar \
  --host HOST \
  --assessment \
  --user USER \
  --password PASSWORD

Nota: La marca --database es opcional para el conector teradata. Si se omite, se extraerán los metadatos de todas las bases de datos. Esta marca solo es válida para el conector teradata y no se puede usar con teradata-logs.

Genera el archivo ZIP que contiene los registros de consultas:

dwh-migration-dumper \
  --connector teradata-logs \
  --driver path/terajdbc4.jar \
  --host HOST \
  --assessment \
  --user USER \
  --password PASSWORD

Nota: La marca --database no se usa al extraer registros de consultas con el conector teradata-logs. Los registros de consultas siempre se extraen de todas las bases de datos.

Haz los cambios siguientes:

• PATH: ruta absoluta o relativa al archivo JAR del controlador que se va a usar en esta conexión.
• VERSION: la versión de tu controlador
• HOST: la dirección del anfitrión
• USER: nombre de usuario que se usará para la conexión a la base de datos
• DATABASES: (opcional) lista de nombres de bases de datos separados por comas que se van a extraer. Si no se indica, se extraerán todas las bases de datos.
• PASSWORD: (opcional) la contraseña que se usará para la conexión a la base de datos. Si se deja vacío, se le pedirá al usuario que introduzca su contraseña.

De forma predeterminada, los registros de consultas se extraen de la vista dbc.QryLogV y de la tabla dbc.DBQLSqlTbl. Si necesita extraer los registros de consultas de otra ubicación, puede especificar los nombres de las tablas o vistas mediante las marcas -Dteradata-logs.query-logs-table y -Dteradata-logs.sql-logs-table.

De forma predeterminada, los registros de la utilidad se extraen de la tabla dbc.DBQLUtilityTbl. Si necesitas extraer los registros de utilidad de una ubicación alternativa, puedes especificar el nombre de la tabla con la marca -Dteradata-logs.utility-logs-table.

De forma predeterminada, los registros de uso de recursos se extraen de las tablas dbc.ResUsageScpu y dbc.ResUsageSpma. Si necesita extraer los registros de uso de recursos de una ubicación alternativa, puede especificar los nombres de las tablas mediante las marcas -Dteradata-logs.res-usage-scpu-table y -Dteradata-logs.res-usage-spma-table.

Por ejemplo:

dwh-migration-dumper \
  --connector teradata-logs \
  --driver path/terajdbc4.jar \
  --host HOST \
  --assessment \
  --user USER \
  --password PASSWORD \
  -Dteradata-logs.query-logs-table=pdcrdata.QryLogV_hst \
  -Dteradata-logs.sql-logs-table=pdcrdata.DBQLSqlTbl_hst \
  -Dteradata-logs.log-date-column=LogDate \
  -Dteradata-logs.utility-logs-table=pdcrdata.DBQLUtilityTbl_hst \
  -Dteradata-logs.res-usage-scpu-table=pdcrdata.ResUsageScpu_hst \
  -Dteradata-logs.res-usage-spma-table=pdcrdata.ResUsageSpma_hst

dwh-migration-dumper `
  --connector teradata-logs `
  --driver path\terajdbc4.jar `
  --host HOST `
  --assessment `
  --user USER `
  --password PASSWORD `
  "-Dteradata-logs.query-logs-table=pdcrdata.QryLogV_hst" `
  "-Dteradata-logs.sql-logs-table=pdcrdata.DBQLSqlTbl_hst" `
  "-Dteradata-logs.log-date-column=LogDate" `
  "-Dteradata-logs.utility-logs-table=pdcrdata.DBQLUtilityTbl_hst" `
  "-Dteradata-logs.res-usage-scpu-table=pdcrdata.ResUsageScpu_hst" `
  "-Dteradata-logs.res-usage-spma-table=pdcrdata.ResUsageSpma_hst"

De forma predeterminada, la herramienta dwh-migration-dumper extrae los registros de consultas de los últimos siete días. Google recomienda que proporcione registros de consultas de al menos dos semanas para poder ver estadísticas más detalladas. Puede especificar un intervalo de tiempo personalizado mediante las marcas --query-log-start y --query-log-end. Por ejemplo:

dwh-migration-dumper \
  --connector teradata-logs \
  --driver path/terajdbc4.jar \
  --host HOST \
  --assessment \
  --user USER \
  --password PASSWORD \
  --query-log-start "2023-01-01 00:00:00" \
  --query-log-end "2023-01-15 00:00:00"

También puedes generar varios archivos zip que contengan registros de consultas de diferentes periodos y proporcionarlos todos para que se evalúen.

Redshift

Requisitos

• Una máquina conectada a tu almacén de datos de Amazon Redshift de origen
• Una cuenta de Cloud de Confiance by S3NS con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados
• Permisos de lectura en el conjunto de datos para ver los resultados
• Recomendación: acceso de superusuario a la base de datos al usar la herramienta de extracción para acceder a las tablas del sistema

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

Descarga la dwh-migration-dumperherramienta de extracción de línea de comandos.

Descarga el archivo SHA256SUMS.txt y ejecuta el siguiente comando para verificar que el archivo ZIP es correcto:

sha256sum --check SHA256SUMS.txt

(Get-FileHash RELEASE_ZIP_FILENAME).Hash -eq ((Get-Content SHA256SUMS.txt) -Split " ")[0]

Para obtener información sobre cómo usar la herramienta dwh-migration-dumper, consulta la página Generar metadatos.

Utilice la herramienta dwh-migration-dumper para extraer los registros y los metadatos de su almacén de datos de Amazon Redshift en dos archivos ZIP. Ejecuta los siguientes comandos en una máquina que tenga acceso al almacén de datos de origen para generar los archivos.

Genera el archivo ZIP de metadatos:

dwh-migration-dumper \
  --connector redshift \
  --database DATABASE \
  --driver PATH/redshift-jdbc42-VERSION.jar \
  --host host.region.redshift.amazonaws.com \
  --assessment \
  --user USER \
  --iam-profile IAM_PROFILE_NAME

Genera el archivo ZIP que contiene los registros de consultas:

dwh-migration-dumper \
  --connector redshift-raw-logs \
  --database DATABASE \
  --driver PATH/redshift-jdbc42-VERSION.jar \
  --host host.region.redshift.amazonaws.com \
  --assessment \
  --user USER \
  --iam-profile IAM_PROFILE_NAME

Haz los cambios siguientes:

• DATABASE: el nombre de la base de datos a la que se va a conectar
• PATH: ruta absoluta o relativa al archivo JAR del controlador que se va a usar en esta conexión.
• VERSION: la versión de tu controlador
• USER: nombre de usuario que se usará para la conexión a la base de datos
• IAM_PROFILE_NAME: el nombre del perfil de gestión de identidades y accesos de Amazon Redshift. Obligatorio para la autenticación de Amazon Redshift y para el acceso a la API de AWS. Para obtener la descripción de los clústeres de Amazon Redshift, usa la API de AWS.

De forma predeterminada, Amazon Redshift almacena entre tres y cinco días de registros de consultas.

De forma predeterminada, la herramienta dwh-migration-dumper extrae los registros de consultas de los últimos siete días.

Google recomienda que proporcione al menos dos semanas de registros de consultas para poder ver estadísticas más detalladas. Es posible que tengas que ejecutar la herramienta de extracción varias veces a lo largo de dos semanas para obtener los mejores resultados. Puedes especificar un intervalo personalizado con las marcas --query-log-start y --query-log-end. Por ejemplo:

dwh-migration-dumper \
  --connector redshift-raw-logs \
  --database DATABASE \
  --driver PATH/redshift-jdbc42-VERSION.jar \
  --host host.region.redshift.amazonaws.com \
  --assessment \
  --user USER \
  --iam-profile IAM_PROFILE_NAME \
  --query-log-start "2023-01-01 00:00:00" \
  --query-log-end "2023-01-02 00:00:00"

También puedes generar varios archivos zip que contengan registros de consultas de diferentes periodos y proporcionarlos todos para que se evalúen.

Redshift Serverless

Requisitos

• Una máquina conectada a tu almacén de datos de Amazon Redshift Serverless de origen
• Una cuenta de Cloud de Confiance by S3NS con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados
• Permisos de lectura en el conjunto de datos para ver los resultados
• Recomendación: acceso de superusuario a la base de datos al usar la herramienta de extracción para acceder a las tablas del sistema

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

Descarga la dwh-migration-dumperherramienta de extracción de línea de comandos.

Para obtener más información sobre cómo usar la herramienta dwh-migration-dumper, consulta la página Generar metadatos.

Usa la herramienta dwh-migration-dumper para extraer los registros de uso y los metadatos de tu espacio de nombres sin servidor de Amazon Redshift en dos archivos ZIP. Ejecuta los siguientes comandos en una máquina con acceso al almacén de datos de origen para generar los archivos.

Genera el archivo ZIP de metadatos:

dwh-migration-dumper \
  --connector redshift \
  --database DATABASE \
  --driver PATH/redshift-jdbc42-VERSION.jar \
  --host host.region.redshift-serverless.amazonaws.com \
  --assessment \
  --user USER \
  --iam-profile IAM_PROFILE_NAME

Genera el archivo ZIP que contiene los registros de consultas:

dwh-migration-dumper \
  --connector redshift-serverless-logs \
  --database DATABASE \
  --driver PATH/redshift-jdbc42-VERSION.jar \
  --host host.region.redshift-serverless.amazonaws.com \
  --assessment \
  --user USER \
  --iam-profile IAM_PROFILE_NAME

Haz los cambios siguientes:

• DATABASE: el nombre de la base de datos a la que se va a conectar
• PATH: ruta absoluta o relativa al archivo JAR del controlador que se va a usar en esta conexión.
• VERSION: la versión de tu controlador
• USER: nombre de usuario que se usará para la conexión a la base de datos
• IAM_PROFILE_NAME: el nombre del perfil de gestión de identidades y accesos de Amazon Redshift. Obligatorio para la autenticación de Amazon Redshift y para el acceso a la API de AWS. Para obtener la descripción de los clústeres de Amazon Redshift, usa la API de AWS.

Amazon Redshift Serverless almacena los registros de uso durante siete días. Si se necesita un intervalo más amplio, Google recomienda extraer los datos varias veces durante un periodo más largo.

Snowflake

Requisitos

Para extraer metadatos y registros de consultas de Snowflake, debes cumplir los siguientes requisitos:

• Una máquina que pueda conectarse a tus instancias de Snowflake.
• Una Cloud de Confiance by S3NS cuenta con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos.
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados. También puedes crear un conjunto de datos de BigQuery cuando crees el trabajo de evaluación mediante la interfaz de usuario de la consola de Cloud de Confiance .
• Usuario de Snowflake con acceso IMPORTED PRIVILEGES a la base de datos Snowflake. Te recomendamos que crees un usuario SERVICE con una autenticación basada en un par de claves. De esta forma, se proporciona un método seguro para acceder a la plataforma de datos de Snowflake sin necesidad de generar tokens de MFA.
  • Para crear un usuario de servicio, sigue la guía oficial de Snowflake. Deberá generar el par de claves RSA y asignar la clave pública al usuario de Snowflake.
  • El usuario del servicio debe tener el rol ACCOUNTADMIN o tener asignado un rol con los privilegios IMPORTED PRIVILEGES en la base de datos Snowflake por un administrador de la cuenta.
  • Como alternativa a la autenticación con pares de claves, puedes usar la autenticación basada en contraseñas. Sin embargo, a partir de agosto del 2025, Snowflake exigirá la MFA a todos los usuarios que utilicen contraseñas. Para ello, debes aprobar la notificación push de MFA cuando utilices nuestra herramienta de extracción.

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

Descarga la dwh-migration-dumperherramienta de extracción de línea de comandos.

Descarga el archivo SHA256SUMS.txt y ejecuta el siguiente comando para verificar que el archivo ZIP es correcto:

sha256sum --check SHA256SUMS.txt

(Get-FileHash RELEASE_ZIP_FILENAME).Hash -eq ((Get-Content SHA256SUMS.txt) -Split " ")[0]

Para obtener información sobre cómo usar la herramienta dwh-migration-dumper, consulta la página Generar metadatos.

Usa la herramienta dwh-migration-dumper para extraer registros y metadatos de tu almacén de datos de Snowflake en dos archivos ZIP. Ejecuta los siguientes comandos en una máquina con acceso al almacén de datos de origen para generar los archivos.

Genera el archivo ZIP de metadatos:

dwh-migration-dumper \
  --connector snowflake \
  --host HOST_NAME \
  --user USER_NAME \
  --role ROLE_NAME \
  --warehouse WAREHOUSE \
  --assessment \
  --private-key-file PRIVATE_KEY_PATH \
  --private-key-password PRIVATE_KEY_PASSWORD

Genera el archivo ZIP que contiene los registros de consultas:

dwh-migration-dumper \
  --connector snowflake-logs \
  --host HOST_NAME \
  --user USER_NAME \
  --role ROLE_NAME \
  --warehouse WAREHOUSE \
  --query-log-start STARTING_DATE \
  --query-log-end ENDING_DATE \
  --assessment \
  --private-key-file PRIVATE_KEY_PATH \
  --private-key-password PRIVATE_KEY_PASSWORD

Haz los cambios siguientes:

• HOST_NAME: el nombre de host de tu instancia de Snowflake.
• USER_NAME: nombre de usuario que se usará para la conexión a la base de datos. El usuario debe tener los permisos de acceso que se detallan en la sección de requisitos.
• PRIVATE_KEY_PATH: la ruta a la clave privada RSA que se usa para la autenticación.
• PRIVATE_KEY_PASSWORD: (opcional) la contraseña que se usó al crear la clave privada RSA. Solo es obligatorio si la clave privada está cifrada.
• ROLE_NAME: (opcional) el rol de usuario al ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper. Por ejemplo, ACCOUNTADMIN.
• WAREHOUSE: el almacén que se usa para ejecutar las operaciones de volcado. Si tiene varios almacenes virtuales, puede especificar cualquiera de ellos para ejecutar esta consulta. Si ejecutas esta consulta con los permisos de acceso que se detallan en la sección de requisitos, se extraerán todos los artefactos del almacén de esta cuenta.
• STARTING_DATE: (opcional) se usa para indicar la fecha de inicio de un periodo de registros de consultas, escrita en el formato YYYY-MM-DD.
• ENDING_DATE: (opcional) se usa para indicar la fecha de finalización de un periodo de registros de consultas, escrita en el formato YYYY-MM-DD.

También puedes generar varios archivos zip que contengan registros de consultas de periodos que no se solapen y proporcionarlos todos para que se evalúen.

Oracle

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Requisitos

Para extraer metadatos y consultar registros de Oracle, debes cumplir los siguientes requisitos:

• Tu base de datos Oracle debe tener la versión 11g R1 o una posterior.
• Una máquina que pueda conectarse a tus instancias de Oracle.
• Java 8 o una versión posterior.
• Una Cloud de Confiance by S3NS cuenta con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos.
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados. También puedes crear un conjunto de datos de BigQuery cuando crees el trabajo de evaluación mediante la interfaz de usuario de la consola de Cloud de Confiance .
• Un usuario común de Oracle con privilegios SYSDBA.

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

Descarga la dwh-migration-dumperherramienta de extracción de línea de comandos.

Descarga el archivo SHA256SUMS.txt y ejecuta el siguiente comando para verificar que el archivo ZIP es correcto:

sha256sum --check SHA256SUMS.txt

Para obtener información sobre cómo usar la herramienta dwh-migration-dumper, consulta la página Generar metadatos.

Usa la herramienta dwh-migration-dumper para extraer metadatos y estadísticas de rendimiento en el archivo ZIP. De forma predeterminada, las estadísticas se extraen de Oracle AWR, que requiere Oracle Tuning and Diagnostics Pack. Si estos datos no están disponibles, dwh-migration-dumper usa STATSPACK en su lugar.

En las bases de datos multiinquilino, la herramienta dwh-migration-dumper debe ejecutarse en el contenedor raíz. Si lo ejecutas en una de las bases de datos conectables, faltarán estadísticas de rendimiento y metadatos sobre otras bases de datos conectables.

Genera el archivo ZIP de metadatos:

dwh-migration-dumper \
  --connector oracle-stats \
  --host HOST_NAME \
  --port PORT \
  --oracle-service SERVICE_NAME \
  --assessment \
  --driver JDBC_DRIVER_PATH \
  --user USER_NAME \
  --password

Haz los cambios siguientes:

• HOST_NAME: el nombre de host de tu instancia de Oracle.
• PORT: número de puerto de conexión. El valor predeterminado es 1521.
• SERVICE_NAME: el nombre del servicio de Oracle que se va a usar para la conexión.
• JDBC_DRIVER_PATH: ruta absoluta o relativa al archivo JAR del controlador. Puedes descargar este archivo desde la página de descargas del controlador JDBC de Oracle. Debes seleccionar la versión del controlador que sea compatible con la versión de tu base de datos.
• USER_NAME: nombre del usuario que se usa para conectarse a tu instancia de Oracle. El usuario debe tener los permisos de acceso que se detallan en la sección de requisitos.

Hadoop/Cloudera

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Requisitos

Para extraer metadatos de Cloudera, debe tener lo siguiente:

• Una máquina que pueda conectarse a la API de Cloudera Manager.
• Una Cloud de Confiance by S3NS cuenta con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos.
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados. También puede crear un conjunto de datos de BigQuery al crear el trabajo de evaluación.

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

1. Descarga la dwh-migration-dumperherramienta de extracción de línea de comandos.

2. Descarga el archivo SHA256SUMS.txt.

3. En tu entorno de línea de comandos, comprueba que el archivo ZIP sea correcto:

     sha256sum --check SHA256SUMS.txt
     

   Para obtener información sobre cómo usar la herramienta dwh-migration-dumper, consulta el artículo Generar metadatos para la traducción y la evaluación.

4. Usa la herramienta dwh-migration-dumper para extraer metadatos y estadísticas de rendimiento en el archivo ZIP:

   dwh-migration-dumper \
       --connector cloudera-manager \
       --user USER_NAME \
       --password PASSWORD \
       --url URL_PATH \
       --yarn-application-types "APP_TYPES" \
       --pagination-page-size PAGE_SIZE \
       --start-date START_DATE \
       --end-date END_DATE \
       --assessment

   Haz los cambios siguientes:

   • USER_NAME: el nombre del usuario que se conectará a tu instancia de Cloudera Manager.
   • PASSWORD: la contraseña de tu instancia de Cloudera Manager.
   • URL_PATH: la ruta de la URL de la API de Cloudera Manager. Por ejemplo, https://localhost:7183/api/v55/.
   • APP_TYPES (opcional): los tipos de aplicaciones de YARN separados por comas que se han volcado del clúster. El valor predeterminado es MAPREDUCE,SPARK,Oozie Launcher.
   • PAGE_SIZE (opcional): número de registros por respuesta de Cloudera. El valor predeterminado es 1000.
   • START_DATE (opcional): fecha de inicio del volcado del historial en formato ISO 8601. Por ejemplo, 2025-05-29. El valor predeterminado es 90 días antes de la fecha actual.
   • END_DATE (opcional): fecha de finalización del volcado del historial en formato ISO 8601. Por ejemplo, 2025-05-30. El valor predeterminado es la fecha actual.

Usar Oozie en un clúster de Cloudera

Si usas Oozie en tu clúster de Cloudera, puedes volcar el historial de tareas de Oozie con el conector de Oozie. Puedes usar Oozie con la autenticación Kerberos o la autenticación básica.

Para la autenticación de Kerberos, ejecuta lo siguiente:

kinit
dwh-migration-dumper \
    --connector oozie \
    --url URL_PATH \
    --assessment

Haz los cambios siguientes:

• URL_PATH (opcional): la ruta de la URL del servidor de Oozie. Si no especifica la ruta de la URL, se toma de la variable de entorno OOZIE_URL.

Para la autenticación básica, ejecuta lo siguiente:

dwh-migration-dumper \
    --connector oozie \
    --user USER_NAME \
    --password PASSWORD \
    --url URL_PATH \
    --assessment

Haz los cambios siguientes:

• USER_NAME: nombre del usuario de Oozie.
• PASSWORD: la contraseña del usuario.
• URL_PATH (opcional): la ruta de la URL del servidor de Oozie. Si no especifica la ruta de la URL, se toma de la variable de entorno OOZIE_URL.

Usar Airflow en un clúster de Cloudera

Si usas Airflow en tu clúster de Cloudera, puedes volcar el historial de DAGs con el conector de Airflow:

dwh-migration-dumper \
    --connector airflow \
    --user USER_NAME \
    --password PASSWORD \
    --url URL \
    --driver "DRIVER_PATH" \
    --start-date START_DATE \
    --end-date END_DATE \
    --assessment

Haz los cambios siguientes:

• USER_NAME: nombre del usuario de Airflow
• PASSWORD: la contraseña del usuario
• URL: la cadena JDBC de la base de datos de Airflow.
• DRIVER_PATH: la ruta al controlador JDBC
• START_DATE (opcional): fecha de inicio del volcado del historial en formato ISO 8601.
• END_DATE (opcional): fecha de finalización del volcado del historial en formato ISO 8601

Usar Hive en un clúster de Cloudera

Para usar el conector de Hive, consulta la pestaña Apache Hive.

Apache Hive

Requisitos

• Una máquina conectada a tu almacén de datos de Apache Hive de origen (la evaluación de la migración a BigQuery admite Hive en Tez y MapReduce, así como las versiones de Apache Hive entre la 2.2 y la 3.1, ambas incluidas)
• Una cuenta de Cloud de Confiance by S3NS con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados
• Permisos de lectura en el conjunto de datos para ver los resultados
• Acceso a tu almacén de datos de Apache Hive de origen para configurar la extracción de registros de consultas
• Estadísticas actualizadas de tablas, particiones y columnas

La evaluación de la migración de BigQuery usa estadísticas de tablas, particiones y columnas para comprender mejor tu almacén de datos de Apache Hive y ofrecerte información detallada. Si el ajuste de configuración hive.stats.autogather está definido como false en tu almacén de datos de Apache Hive de origen, Google recomienda habilitarlo o actualizar las estadísticas manualmente antes de ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper.

Ejecutar la herramienta dwh-migration-dumper

Descarga la dwh-migration-dumperherramienta de extracción de línea de comandos.

Descarga el archivo SHA256SUMS.txt y ejecuta el siguiente comando para verificar que el archivo ZIP es correcto:

sha256sum --check SHA256SUMS.txt

(Get-FileHash RELEASE_ZIP_FILENAME).Hash -eq ((Get-Content SHA256SUMS.txt) -Split " ")[0]

Para obtener información sobre cómo usar la herramienta dwh-migration-dumper, consulta el artículo Generar metadatos para la traducción y la evaluación.

Usa la herramienta dwh-migration-dumper para generar metadatos de tu almacén de datos de Hive como archivo ZIP.

Sin autenticación

Para generar el archivo ZIP de metadatos, ejecuta el siguiente comando en una máquina que tenga acceso al almacén de datos de origen:

dwh-migration-dumper \
  --connector hiveql \
  --database DATABASES \
  --host hive.cluster.host \
  --port 9083 \
  --assessment

Con la autenticación Kerberos

Para autenticarte en el metastore, inicia sesión como usuario que tenga acceso al metastore de Apache Hive y genera un ticket de Kerberos. A continuación, genera el archivo ZIP de metadatos con el siguiente comando:

JAVA_OPTS="-Djavax.security.auth.useSubjectCredsOnly=false" \
  dwh-migration-dumper \
  --connector hiveql \
  --database DATABASES \
  --host hive.cluster.host \
  --port 9083 \
  --hive-kerberos-url PRINCIPAL/HOST \
  -Dhiveql.rpc.protection=hadoop.rpc.protection \
  --assessment

Haz los cambios siguientes:

• DATABASES: lista de nombres de bases de datos separados por comas que se van a extraer. Si no se indica, se extraerán todas las bases de datos.
• PRINCIPAL: el principal de Kerberos al que se emite el ticket
• HOST: el nombre de host de Kerberos al que se emite el ticket.
• hadoop.rpc.protection: la calidad de protección (QOP) del nivel de configuración de la capa de autenticación y seguridad simple (SASL), igual al valor del parámetro hadoop.rpc.protection del archivo /etc/hadoop/conf/core-site.xml, con uno de los siguientes valores:
  • authentication
  • integrity
  • privacy

Extraer registros de consultas con el hook de registro hadoop-migration-assessment

Para extraer los registros de consultas, sigue estos pasos:

1. Suba el hadoop-migration-assessment gancho de registro.
2. Configura las propiedades del hook de registro.
3. Verifica el hook de registro.

Subir el hook de registro de hadoop-migration-assessment

1. Descarga el hadoop-migration-assessmenthook de registro de extracción de registros de consultas que contiene el archivo JAR del hook de registro de Hive.

2. Extrae el archivo JAR.

   Si necesitas auditar la herramienta para asegurarte de que cumple los requisitos, revisa el código fuente del hadoop-migration-assessmentrepositorio de GitHub del hook de registro y compila tu propio archivo binario.

3. Copia el archivo JAR en la carpeta de bibliotecas auxiliares de todos los clústeres en los que quieras habilitar el registro de consultas. En función de tu proveedor, debes buscar la carpeta de biblioteca auxiliar en la configuración del clúster y transferir el archivo JAR a la carpeta de biblioteca auxiliar del clúster de Hive.

4. Configura las propiedades de configuración del hook de registro de hadoop-migration-assessment. En función de tu proveedor de Hadoop, tendrás que usar la consola de la interfaz de usuario para editar la configuración del clúster. Modifica el archivo /etc/hive/conf/hive-site.xml o aplica la configuración con el gestor de configuración.

Configurar propiedades

Si ya tiene otros valores para las siguientes claves de configuración, añada los ajustes con una coma (,). Para configurar el hook de registro de hadoop-migration-assessment, se necesitan los siguientes ajustes de configuración:

• hive.exec.failure.hooks: com.google.cloud.bigquery.dwhassessment.hooks.MigrationAssessmentLoggingHook
• hive.exec.post.hooks: com.google.cloud.bigquery.dwhassessment.hooks.MigrationAssessmentLoggingHook
• hive.exec.pre.hooks: com.google.cloud.bigquery.dwhassessment.hooks.MigrationAssessmentLoggingHook
• hive.aux.jars.path: incluye la ruta al archivo JAR del hook de registro, por ejemplo, file:///HiveMigrationAssessmentQueryLogsHooks_deploy.jar.
• dwhassessment.hook.base-directory: ruta a la carpeta de salida de los registros de consultas. Por ejemplo, hdfs://tmp/logs/.

• También puedes definir las siguientes configuraciones opcionales:

  • dwhassessment.hook.queue.capacity: capacidad de la cola de los hilos de registro de eventos de consulta. El valor predeterminado es 64.
  • dwhassessment.hook.rollover-interval: la frecuencia con la que se debe realizar la rotación del archivo. Por ejemplo, 600s. El valor predeterminado es de 3600 segundos (1 hora).
  • dwhassessment.hook.rollover-eligibility-check-interval: frecuencia con la que se activa en segundo plano la comprobación de si se cumplen los requisitos para la rotación de archivos. Por ejemplo, 600s. El valor predeterminado es 600 segundos (10 minutos).

Verificar el hook de registro

Después de reiniciar el proceso de hive-server2, ejecuta una consulta de prueba y analiza los registros de depuración. Puede que veas el siguiente mensaje:

Logger successfully started, waiting for query events. Log directory is '[dwhassessment.hook.base-directory value]'; rollover interval is '60' minutes;
rollover eligibility check is '10' minutes

El gancho de registro crea una subcarpeta con particiones por fecha en la carpeta configurada. El archivo Avro con los eventos de consulta aparece en esa carpeta después del dwhassessment.hook.rollover-interval intervalo o de la finalización del proceso hive-server2. Puedes buscar mensajes similares en tus registros de depuración para ver el estado de la operación de rollover:

Updated rollover time for logger ID 'my_logger_id' to '2023-12-25T10:15:30'

Performed rollover check for logger ID 'my_logger_id'. Expected rollover time
is '2023-12-25T10:15:30'

La renovación se produce en los intervalos especificados o cuando cambia el día. Cuando cambia la fecha, el gancho de registro también crea una subcarpeta para esa fecha.

Google recomienda que proporcione registros de consultas de al menos dos semanas para poder ver estadísticas más detalladas.

También puedes generar carpetas que contengan registros de consultas de diferentes clústeres de Hive y proporcionarlas todas para una sola evaluación.

Informatica

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Requisitos

• Acceso al cliente de Repository Manager de Informatica PowerCenter
• Una Cloud de Confiance by S3NS cuenta con un segmento de Cloud Storage para almacenar los datos.
• Un conjunto de datos de BigQuery vacío para almacenar los resultados. También puedes crear un conjunto de datos de BigQuery cuando crees el trabajo de evaluación mediante la Cloud de Confiance consola.

Requisito: exportar archivos de objeto

Puede usar la interfaz gráfica de usuario de Informatica PowerCenter Repository Manager para exportar sus archivos de objeto. Para obtener información, consulta Pasos para exportar objetos.

También puedes ejecutar el comando pmrep para exportar tus archivos de objeto siguiendo estos pasos:

1. Ejecuta el comando pmrep connect para conectarte al repositorio:

  pmrep connect -r `REPOSITORY_NAME` -d `DOMAIN_NAME` -n `USERNAME` -x `PASSWORD`

Haz los cambios siguientes:

• REPOSITORY_NAME: nombre del repositorio al que quieres conectarte
• DOMAIN_NAME: nombre del dominio del repositorio
• USERNAME: nombre de usuario para conectarse al repositorio
• PASSWORD: contraseña del nombre de usuario

1. Una vez que te hayas conectado al repositorio, usa el comando pmrep objectexport para exportar los objetos necesarios:

  pmrep objectexport -n `OBJECT_NAME` -o `OBJECT_TYPE` -f `FOLDER_NAME` -u `OUTPUT_FILE_NAME.xml`

Haz los cambios siguientes:

• OBJECT_NAME: nombre de un objeto específico que se va a exportar
• OBJECT_TYPE: tipo de objeto del objeto especificado
• FOLDER_NAME: nombre de la carpeta que contiene el objeto que se va a exportar
• OUTPUT_FILE_NAME: nombre del archivo XML que contendrá la información del objeto

Teradata

Sube los metadatos y uno o varios archivos ZIP que contengan registros de consultas a tu segmento de Cloud Storage. Para obtener más información sobre cómo crear segmentos y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear segmentos y Subir objetos desde un sistema de archivos. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP de metadatos es de 50 GB.

Las entradas de todos los archivos ZIP que contienen registros de consultas se dividen en lo siguiente:

• Archivos del historial de consultas con el prefijo query_history_.
• Archivos de series temporales con los prefijos utility_logs_, dbc.ResUsageScpu_ y dbc.ResUsageSpma_.

El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del historial de consultas es de 5 TB. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos de serie temporal es de 1 TB.

Si los registros de consultas se archivan en otra base de datos, consulte la descripción de las marcas -Dteradata-logs.query-logs-table y -Dteradata-logs.sql-logs-table que se ha incluido anteriormente en esta sección, donde se explica cómo proporcionar una ubicación alternativa para los registros de consultas.

Redshift

Sube los metadatos y uno o varios archivos ZIP que contengan registros de consultas a tu segmento de Cloud Storage. Para obtener más información sobre cómo crear segmentos y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear segmentos y Subir objetos desde un sistema de archivos. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP de metadatos es de 50 GB.

Las entradas de todos los archivos ZIP que contienen registros de consultas se dividen en lo siguiente:

• Archivos del historial de consultas con los prefijos querytext_ y ddltext_.
• Archivos de series temporales con los prefijos query_queue_info_, wlm_query_ y querymetrics_.

El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del historial de consultas es de 5 TB. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos de serie temporal es de 1 TB.

Redshift Serverless

Sube los metadatos y uno o varios archivos ZIP que contengan registros de consultas a tu segmento de Cloud Storage. Para obtener más información sobre cómo crear segmentos y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear segmentos y Subir objetos desde un sistema de archivos.

Snowflake

Sube los metadatos y los archivos ZIP que contengan los registros de consultas y los historiales de uso a tu segmento de Cloud Storage. Al subir estos archivos a Cloud Storage, se deben cumplir los siguientes requisitos:

• El tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP de metadatos debe ser inferior a 50 GB.
• El archivo ZIP de metadatos y el archivo ZIP que contiene los registros de consultas deben subirse a una carpeta de Cloud Storage. Si tienes varios archivos ZIP que contienen registros de consultas que no se solapan, puedes subirlos todos.
• Debes subir todos los archivos a la misma carpeta de Cloud Storage.
• Debe subir todos los archivos ZIP de metadatos y registros de consultas exactamente como los genera la herramienta dwh-migration-dumper. No los extraigas, combines ni modifiques de ninguna otra forma.
• El tamaño total sin comprimir de todos los archivos del historial de consultas debe ser inferior a 5 TB.

Para obtener más información sobre cómo crear contenedores y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear contenedores y Subir objetos desde un sistema de archivos.

Oracle

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Sube el archivo ZIP que contiene los metadatos y las estadísticas de rendimiento a un segmento de Cloud Storage. De forma predeterminada, el nombre del archivo ZIP es dwh-migration-oracle-stats.zip, pero puedes personalizarlo especificándolo en la marca --output. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP es de 50 GB.

Para obtener más información sobre cómo crear contenedores y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear contenedores y Subir objetos desde un sistema de archivos.

Hadoop/Cloudera

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Sube el archivo ZIP que contiene los metadatos y las estadísticas de rendimiento a un segmento de Cloud Storage. De forma predeterminada, el nombre del archivo ZIP es dwh-migration-cloudera-manager-RUN_DATE.zip (por ejemplo, dwh-migration-cloudera-manager-20250312T145808.zip), pero puedes personalizarlo con la marca --output. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP es de 50 GB.

Para obtener más información sobre cómo crear contenedores y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear un contenedor y Subir objetos desde un sistema de archivos.

Apache Hive

Sube los metadatos y las carpetas que contengan registros de consultas de uno o varios clústeres de Hive a tu segmento de Cloud Storage. Para obtener más información sobre cómo crear contenedores y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear contenedores y Subir objetos desde un sistema de archivos.

El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP de metadatos es de 50 GB.

Puedes usar el conector de Cloud Storage para copiar los registros de consultas directamente en la carpeta de Cloud Storage. Las carpetas que contienen subcarpetas con registros de consultas deben subirse a la misma carpeta de Cloud Storage en la que se sube el archivo ZIP de metadatos.

Las carpetas de registros de consultas tienen archivos de historial de consultas con el prefijo dwhassessment_. El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del historial de consultas es de 5 TB.

Informatica

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Sube un archivo ZIP que contenga los objetos de tu repositorio XML de Informatica a un depósito de Cloud Storage. Este archivo ZIP también debe incluir un archivo compilerworks-metadata.yaml que contenga lo siguiente:

  product:
    arguments: "ConnectorArguments{connector=informatica, assessment=true}"

El límite del tamaño total sin comprimir de todos los archivos del archivo ZIP es de 50 GB.

Para obtener más información sobre cómo crear contenedores y subir archivos a Cloud Storage, consulta Crear contenedores y Subir objetos desde un sistema de archivos.

Consola

1. En la Cloud de Confiance consola, ve a la página BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el menú de navegación, en Migration, haga clic en Servicios.

3. Haz clic en Iniciar evaluación.

4. Rellena el cuadro de diálogo de configuración de la evaluación.

   1. En Nombre visible, introduce el nombre, que puede contener letras, números o guiones bajos. Este nombre se usa únicamente con fines de visualización y no tiene que ser único.

   2. En la lista Ubicación de los datos, elige una ubicación para el trabajo de evaluación. La tarea de evaluación debe estar en la misma ubicación que el segmento de Cloud Storage de entrada de los archivos extraídos y el conjunto de datos de BigQuery de salida. Sin embargo, si el segmento de Cloud Storage o el conjunto de datos de BigQuery se encuentran en una multirregión, la tarea de evaluación debe estar en cualquiera de las regiones de esa multirregión.

      Si la ubicación de la evaluación es una multirregión US o EU, la ubicación del segmento de Cloud Storage y la del conjunto de datos de BigQuery deben estar en la misma multirregión o en la ubicación de esta multirregión. Para obtener más información sobre las restricciones de ubicación, consulta el artículo sobre las consideraciones sobre la ubicación de los datos de carga de BigQuery.

   3. En Fuente de datos de evaluación, elija su almacén de datos.

   4. En Ruta a los archivos de entrada, introduce la ruta al segmento de Cloud Storage que contiene los archivos extraídos.

   5. Para elegir cómo se almacenan los resultados de la evaluación, sigue uno de estos pasos:

      • Deja marcada la casilla Crear automáticamente el nuevo conjunto de datos de BigQuery para que el conjunto de datos de BigQuery se cree automáticamente. El nombre del conjunto de datos se genera automáticamente.
      • Desmarca la casilla Crear automáticamente el nuevo conjunto de datos de BigQuery y elige el conjunto de datos de BigQuery vacío que ya tengas con el formato projectId.datasetId o crea un nombre para el nuevo conjunto de datos. En esta opción, puede elegir el nombre del conjunto de datos de BigQuery.

   Opción 1: generación automática de conjuntos de datos de BigQuery (opción predeterminada)

   Opción 2: crear manualmente un conjunto de datos de BigQuery:

5. Haz clic en Crear. Puedes ver el estado del trabajo en la lista de trabajos de evaluación.

   Mientras se realiza la evaluación, puede consultar su progreso y el tiempo estimado para completarla en la descripción emergente del icono de estado.

   

6. Mientras se lleva a cabo la evaluación, puede hacer clic en el enlace Ver informe de la lista de tareas de evaluación para ver el informe de evaluación con datos parciales en Looker Studio. El enlace Ver informe puede tardar en aparecer mientras se lleva a cabo la evaluación. El informe se abre en una pestaña nueva.

   El informe se actualiza con los nuevos datos a medida que se procesan. Actualiza la pestaña con el informe o vuelve a hacer clic en Ver informe para ver el informe actualizado.

7. Cuando se haya completado la evaluación, haz clic en Ver informe para ver el informe de evaluación completo en Looker Studio. El informe se abre en una pestaña nueva.

API

Llama al método create con un flujo de trabajo definido.

A continuación, llama al método start para iniciar el flujo de trabajo de la evaluación.

Teradata

El informe es una narración dividida en tres partes que va precedida de una página de resumen con los aspectos más destacados. Esta página incluye las siguientes secciones:

• Sistema actual. En esta sección se muestra una vista general del sistema y el uso de Teradata, incluido el número de bases de datos, esquemas y tablas, así como el tamaño total en TB. También muestra los esquemas por tamaño e indica si hay recursos que no se están utilizando de forma óptima (tablas sin escrituras o con pocas lecturas).
• Transformaciones de estado estable de BigQuery (sugerencias). En esta sección se muestra cómo será el sistema en BigQuery después de la migración. Incluye sugerencias para optimizar las cargas de trabajo en BigQuery (y evitar el desperdicio).
• Plan de migración. En esta sección se proporciona información sobre el esfuerzo de migración en sí, por ejemplo, cómo pasar del sistema actual al estado estable de BigQuery. En esta sección se incluye el número de consultas que se han traducido automáticamente y el tiempo estimado para mover cada tabla a BigQuery.

Los detalles de cada sección incluyen lo siguiente:

Sistema actual

• Cálculos y consultas
  • Uso de CPU:
    • Mapa de calor del uso medio de CPU por hora (vista del uso general de los recursos del sistema)
    • Consultas por hora y día con uso de CPU
    • Consultas por tipo (lectura/escritura) con uso de CPU
    • Aplicaciones con uso de CPU
    • Superposición del uso de CPU por horas con el rendimiento medio de las consultas por horas y el rendimiento medio de las aplicaciones por horas
  • Consulta el histograma por tipo y duración de la consulta.
  • Vista de detalles de las aplicaciones (aplicación, usuario, consultas únicas, desglose de informes frente a ETL)
• Información general sobre el almacenamiento
  • Bases de datos por volumen, vistas y tasas de acceso
  • Tablas con tasas de acceso por usuarios, consultas, escrituras y creaciones de tablas temporales
• Aplicaciones: tasas de acceso y direcciones IP

Transformaciones de estado estable de BigQuery (sugerencias)

• Índices de unión convertidos en vistas materializadas
• Agrupación en clústeres y partición de candidatos en función de los metadatos y el uso
• Consultas de baja latencia identificadas como candidatas para BigQuery BI Engine
• Columnas configuradas con valores predeterminados que usan la función de descripción de columna para almacenar valores predeterminados
• Los índices únicos de Teradata (para evitar que las filas tengan claves no únicas en una tabla) usan tablas de almacenamiento temporal y una instrucción MERGE para insertar solo registros únicos en las tablas de destino y, a continuación, descartar los duplicados.
• Consultas y esquemas restantes traducidos tal cual

Plan de migración

• Vista detallada con consultas traducidas automáticamente
  • Recuento del total de consultas con la posibilidad de filtrar por usuario, aplicación, tablas afectadas, tablas consultadas y tipo de consulta
  • Contenedores de consultas con patrones similares agrupados y mostrados juntos para que el usuario pueda ver la filosofía de traducción por tipos de consulta.
• Consultas que requieren la intervención humana
  • Consultas con infracciones de la estructura léxica de BigQuery
  • Funciones y procedimientos definidos por el usuario
  • Palabras clave reservadas de BigQuery
• Tablas programadas por escrituras y lecturas (para agruparlas y moverlas)
• Migración de datos con BigQuery Data Transfer Service: tiempo estimado de migración por tabla

La sección Sistema actual contiene las siguientes vistas:

Descripción general del sistema

La vista Resumen del sistema proporciona las métricas de volumen de alto nivel de los componentes clave del sistema durante un periodo específico. La cronología que se evalúa depende de los registros que haya analizado la evaluación de la migración de BigQuery. Esta vista te ofrece información rápida sobre la utilización del almacén de datos de origen, que puedes usar para planificar la migración.

Volumen de la tabla

La vista Volumen de tabla proporciona estadísticas sobre las tablas y bases de datos más grandes que ha encontrado la evaluación de la migración de BigQuery. Como las tablas grandes pueden tardar más en extraerse del sistema de almacén de datos de origen, esta vista puede ser útil para planificar y secuenciar la migración.

Uso de tablas

La vista Uso de tablas proporciona estadísticas sobre las tablas que se usan mucho en el sistema de almacén de datos de origen. Las tablas que se usan mucho pueden ayudarte a identificar las que tienen muchas dependencias y requieren una planificación adicional durante el proceso de migración.

Aplicaciones

Las vistas Uso de aplicaciones y Patrones de aplicaciones proporcionan estadísticas sobre las aplicaciones encontradas durante el procesamiento de los registros. Estas vistas permiten a los usuarios conocer el uso de aplicaciones específicas a lo largo del tiempo y el impacto en el uso de recursos. Durante una migración, es importante visualizar la ingestión y el consumo de datos para comprender mejor las dependencias del almacén de datos y analizar el impacto de mover varias aplicaciones dependientes a la vez. La tabla de direcciones IP puede ser útil para identificar la aplicación exacta que usa el almacén de datos a través de conexiones JDBC.

Consultas

La vista Consultas ofrece un desglose de los tipos de instrucciones SQL ejecutadas y estadísticas sobre su uso. Puedes usar el histograma de tipo de consulta y hora para identificar los periodos de baja utilización del sistema y las horas del día óptimas para transferir datos. También puede usar esta vista para identificar las consultas que se ejecutan con frecuencia y los usuarios que las invocan.

Bases de datos

La vista Bases de datos proporciona métricas sobre el tamaño, las tablas, las vistas y los procedimientos definidos en el sistema de almacén de datos de origen. Esta vista puede proporcionarte información valiosa sobre el volumen de objetos que tienes que migrar.

Acoplamiento de bases de datos

La vista Acoplamiento de bases de datos ofrece una vista general de las bases de datos y las tablas a las que se accede conjuntamente en una sola consulta. En esta vista se pueden ver las tablas y bases de datos a las que se hace referencia con frecuencia y lo que puedes usar para planificar la migración.

La sección Estado estable de BigQuery contiene las siguientes vistas:

Tablas sin uso

En la vista Tablas sin uso se muestran las tablas en las que la evaluación de la migración a BigQuery no ha encontrado ningún uso durante el periodo de los registros analizados. Si no se usa, puede que no sea necesario transferir esa tabla a BigQuery durante la migración o que los costes de almacenamiento de datos en BigQuery sean más bajos. Debe validar la lista de tablas no utilizadas, ya que podrían tener un uso fuera del periodo de los registros, como una tabla que solo se utiliza una vez cada tres o seis meses.

Tablas sin escrituras

La vista Tablas sin escritura muestra las tablas en las que la evaluación de la migración de BigQuery no ha encontrado ninguna actualización durante el periodo de los registros analizados. La falta de escrituras puede indicar dónde puedes reducir los costes de almacenamiento en BigQuery.

Consultas de baja latencia

La vista Consultas de baja latencia muestra una distribución de los tiempos de ejecución de las consultas en función de los datos de registro analizados. Si el gráfico de distribución de la duración de las consultas muestra un gran número de consultas con un tiempo de ejecución inferior a 1 segundo, considera la posibilidad de habilitar BigQuery BI Engine para acelerar la inteligencia de negocio y otras cargas de trabajo de baja latencia.

Vistas materializadas

La vista materializada ofrece más sugerencias de optimización para mejorar el rendimiento en BigQuery.

Clústeres y particiones

En la vista Particiones y clústeres se muestran las tablas que se beneficiarían de las particiones, los clústeres o ambos.

Las sugerencias de metadatos se obtienen analizando el esquema del almacén de datos de origen (como la partición y la clave principal de la tabla de origen) y buscando el equivalente más cercano en BigQuery para conseguir características de optimización similares.

Las sugerencias de carga de trabajo se obtienen analizando los registros de consultas de origen. La recomendación se determina analizando las cargas de trabajo, especialmente las cláusulas WHERE o JOIN de los registros de consultas analizados.

Recomendación de clustering

La vista Particiones muestra las tablas que pueden tener más de 10.000 particiones, en función de la definición de su restricción de partición. Estas tablas suelen ser buenas candidatas para la creación de clústeres de BigQuery, lo que permite crear particiones de tabla pormenorizadas.

Restricciones únicas

La vista Restricciones únicas muestra tanto las tablas SET como los índices únicos definidos en el almacén de datos de origen. En BigQuery, se recomienda usar tablas de almacenamiento temporal y una instrucción MERGE para insertar solo registros únicos en una tabla de destino. Utiliza el contenido de esta vista para determinar qué tablas debes ajustar en el proceso de extracción, transformación y carga durante la migración.

Valores predeterminados o restricciones de comprobación

En esta vista se muestran las tablas que usan restricciones de comprobación para definir los valores predeterminados de las columnas. En BigQuery, consulta Especificar valores predeterminados de las columnas.

La sección Ruta de migración del informe contiene las siguientes vistas:

Traducción de SQL

En la vista Traducción de SQL se muestra el número y los detalles de las consultas que se han convertido automáticamente mediante la evaluación de la migración de BigQuery y que no requieren intervención manual. La traducción automática de SQL suele alcanzar tasas de traducción altas si se proporcionan metadatos. Esta vista es interactiva y permite analizar las consultas habituales y cómo se traducen.

Esfuerzo offline

La vista Esfuerzo sin conexión muestra las áreas que requieren intervención manual, como UDFs específicas y posibles infracciones de la estructura léxica y la sintaxis de tablas o columnas.

Palabras clave reservadas de BigQuery

La vista Palabras clave reservadas de BigQuery muestra el uso detectado de palabras clave que tienen un significado especial en el lenguaje GoogleSQL y que no se pueden usar como identificadores a menos que estén entre comillas inversas (`).

Programación de las actualizaciones de Tables

La vista Programación de actualizaciones de tablas muestra cuándo y con qué frecuencia se actualizan las tablas para ayudarte a planificar cómo y cuándo moverlas.

Migración de datos a BigQuery

La vista Migración de datos a BigQuery muestra el proceso de migración con el tiempo estimado para migrar los datos mediante BigQuery Data Transfer Service. Para obtener más información, consulta la guía de BigQuery Data Transfer Service para Teradata.

La sección Apéndice contiene las siguientes vistas:

Distinción entre mayúsculas y minúsculas

La vista Sensibilidad a mayúsculas y minúsculas muestra las tablas del almacén de datos de origen que están configuradas para realizar comparaciones sin distinción entre mayúsculas y minúsculas. De forma predeterminada, las comparaciones de cadenas en BigQuery distinguen entre mayúsculas y minúsculas. Para obtener más información, consulta Colación.

Redshift

Aspectos destacados de la migración

La vista "Aspectos destacados de la migración" ofrece un resumen ejecutivo de las tres secciones del informe:

1. El panel Sistema actual proporciona información sobre el número de bases de datos, esquemas y tablas, así como el tamaño total del sistema Redshift actual. También se muestran los esquemas por tamaño y el uso de recursos potencialmente no óptimo. Puede usar esta información para optimizar sus datos quitando, particionando o agrupando en clústeres sus tablas.
2. El panel Estado estable de BigQuery proporciona información sobre el aspecto que tendrán tus datos después de la migración a BigQuery, incluido el número de consultas que se pueden traducir automáticamente con BigQuery Migration Service. En esta sección también se muestran los costes de almacenar los datos en BigQuery en función de la tasa de ingestión de datos anual, así como sugerencias de optimización para tablas, aprovisionamiento y espacio.
3. El panel Ruta de migración proporciona información sobre el esfuerzo de migración. En cada tabla se muestra el tiempo estimado de migración, el número de filas y el tamaño.

La sección Sistema actual contiene las siguientes vistas:

Consultas por tipo y programación

La vista Consultas por tipo y programación clasifica tus consultas en ETL/Escritura e Informes/Agregación. Ver la combinación de consultas a lo largo del tiempo te ayuda a comprender tus patrones de uso, identificar la variabilidad y el posible aprovisionamiento excesivo que pueden afectar al coste y al rendimiento.

Colas de consultas

La vista Colas de consultas proporciona más detalles sobre la carga del sistema, como el volumen y la combinación de consultas, así como cualquier impacto en el rendimiento debido a las colas, como la insuficiencia de recursos.

Consultas y escalado de WLM

En la vista Consultas y escalado de WLM, se identifica el escalado de la simultaneidad como un coste adicional y una complejidad de configuración. Muestra cómo enruta tu sistema Redshift las consultas en función de las reglas que hayas especificado, así como el impacto en el rendimiento debido a las colas, el escalado de la simultaneidad y las consultas desalojadas.

Poner en cola y esperar

La vista Colas y tiempos de espera ofrece información más detallada sobre las colas y los tiempos de espera de las consultas a lo largo del tiempo.

Clases y rendimiento de WLM

La vista Clases y rendimiento de WLM ofrece una forma opcional de asignar tus reglas a BigQuery. Sin embargo, te recomendamos que dejes que BigQuery enrute tus consultas automáticamente.

Estadísticas de volumen de consultas y tablas

En la vista Estadísticas de volumen de consultas y tablas se muestran las consultas por tamaño, frecuencia y usuarios principales. De esta forma, puede categorizar las fuentes de carga del sistema y planificar cómo migrar sus cargas de trabajo.

Bases de datos y esquemas

La vista Bases de datos y esquemas proporciona métricas sobre el tamaño, las tablas, las vistas y los procedimientos definidos en el sistema de almacén de datos de origen. De esta forma, podrá hacerse una idea del volumen de objetos que se deben migrar.

Volumen de la tabla

La vista Volumen de tabla proporciona estadísticas sobre las tablas y las bases de datos más grandes, y muestra cómo se accede a ellas. Como las tablas grandes pueden tardar más en extraerse del sistema de almacén de datos de origen, esta vista te ayuda a planificar y secuenciar la migración.

Uso de tablas

La vista Uso de tablas proporciona estadísticas sobre las tablas que se usan mucho en el sistema de almacén de datos de origen. Las tablas que se usan mucho se pueden aprovechar para identificar las tablas que pueden tener muchas dependencias y que requieren una planificación adicional durante el proceso de migración.

Importadores y exportadores

La vista Importadores y exportadores proporciona información sobre los datos y los usuarios implicados en la importación de datos (mediante consultas COPY) y la exportación de datos (mediante consultas UNLOAD). Esta vista ayuda a identificar la capa de almacenamiento provisional y los procesos relacionados con la ingesta y las exportaciones.

Utilización del clúster

La vista Utilización del clúster proporciona información general sobre todos los clústeres disponibles y muestra la utilización de CPU de cada clúster. Esta vista puede ayudarte a entender la reserva de capacidad del sistema.

La sección Estado estable de BigQuery contiene las siguientes vistas:

Agrupación en clústeres y particiones

En la vista Particiones y clústeres se muestran las tablas que se beneficiarían de las particiones, los clústeres o ambos.

Las sugerencias de metadatos se obtienen analizando el esquema del almacén de datos de origen (como las claves de ordenación y de distribución de la tabla de origen) y buscando el equivalente más parecido en BigQuery para conseguir características de optimización similares.

Las sugerencias de cargas de trabajo se obtienen analizando los registros de consultas de origen. La recomendación se determina analizando las cargas de trabajo, especialmente las cláusulas WHERE o JOIN de los registros de consultas analizados.

En la parte inferior de la página, se muestra una instrucción de creación de tabla traducida con todas las optimizaciones proporcionadas. Todas las instrucciones DDL traducidas también se pueden extraer del conjunto de datos. Las instrucciones DDL traducidas se almacenan en la tabla SchemaConversion, en la columna CreateTableDDL.

Las recomendaciones del informe solo se proporcionan para tablas de más de 1 GB, ya que las tablas pequeñas no se benefician de la creación de clústeres ni de particiones. Sin embargo, el DDL de todas las tablas (incluidas las que tienen un tamaño inferior a 1 GB) está disponible en la tabla SchemaConversion.

Tablas sin uso

En la vista Tablas sin uso se muestran las tablas en las que la evaluación de la migración a BigQuery no ha identificado ningún uso durante el periodo de los registros analizados. Si no se usa, puede que no sea necesario transferir esa tabla a BigQuery durante la migración o que los costes de almacenamiento de datos en BigQuery sean más bajos (se facturan como almacenamiento a largo plazo). Le recomendamos que valide la lista de tablas sin usar, ya que podrían tener un uso fuera del periodo de los registros, como una tabla que solo se usa una vez cada tres o seis meses.

Tablas sin escrituras

En la vista Tablas sin escrituras se muestran las tablas en las que la evaluación de la migración de BigQuery no ha identificado ninguna actualización durante el periodo de los registros analizados. Si no se realizan escrituras, puede que sea un indicio de que puedes reducir los costes de almacenamiento en BigQuery (que se facturan como almacenamiento a largo plazo).

BigQuery BI Engine y vistas materializadas

BigQuery BI Engine y las vistas materializadas ofrecen más sugerencias de optimización para mejorar el rendimiento en BigQuery.

La sección Ruta de migración contiene las siguientes vistas:

Traducción de SQL

En la vista Traducción de SQL se muestra el número y los detalles de las consultas que se han convertido automáticamente mediante la evaluación de la migración de BigQuery y que no requieren intervención manual. La traducción automática de SQL suele alcanzar tasas de traducción altas si se proporcionan metadatos.

Traducción de SQL sin conexión

La vista Esfuerzo de traducción de SQL sin conexión muestra las áreas que necesitan intervención manual, incluidas funciones definidas por el usuario específicas y consultas con posibles ambigüedades de traducción.

Compatibilidad con ALTER TABLE APPEND

La vista Alter Table Append Support muestra detalles sobre las construcciones comunes de SQL de Redshift que no tienen una contraparte directa en BigQuery.

Asistencia con el comando de copia

La vista Compatibilidad con el comando de copia muestra detalles sobre las estructuras comunes de SQL de Redshift que no tienen una contraparte directa en BigQuery.

Advertencias de SQL

La vista Advertencias de SQL muestra las áreas que se han traducido correctamente, pero que requieren una revisión.

Infracciones de la estructura léxica y la sintaxis

La vista Infracciones de estructura léxica y sintaxis muestra los nombres de las columnas, las tablas, las funciones y los procedimientos que infringen la sintaxis de BigQuery.

Palabras clave reservadas de BigQuery

La vista Palabras clave reservadas de BigQuery muestra el uso detectado de palabras clave que tienen un significado especial en el lenguaje GoogleSQL y que no se pueden usar como identificadores a menos que estén entre comillas inversas (`).

Acoplamiento de esquemas

La vista Acoplamiento de esquemas ofrece una vista general de las bases de datos, los esquemas y las tablas a los que se accede conjuntamente en una sola consulta. Esta vista puede mostrar qué tablas, esquemas y bases de datos se referencian a menudo y qué puedes usar para planificar la migración.

Programación de las actualizaciones de Tables

La vista Programación de las actualizaciones de tablas muestra cuándo y con qué frecuencia se actualizan las tablas para ayudarte a planificar cómo y cuándo moverlas.

Escala de la tabla

La vista Escala de tabla muestra las tablas con más columnas.

Migración de datos a BigQuery

En la vista Migración de datos a BigQuery se describe el proceso de migración y el tiempo estimado para migrar los datos con BigQuery Migration Service Data Transfer Service. Para obtener más información, consulta la guía de BigQuery Data Transfer Service para Redshift.

Resumen de la ejecución de la evaluación

El resumen de la ejecución de la evaluación contiene el grado de finalización del informe, el progreso de la evaluación en curso y el estado de los archivos procesados y los errores.

La integridad de los informes representa el porcentaje de datos procesados correctamente que se recomienda mostrar para obtener estadísticas significativas en el informe de evaluación. Si faltan datos de una sección concreta del informe, esta información se indica en la tabla Módulos de evaluación, en el indicador Integridad del informe.

La métrica Progreso indica el porcentaje de datos procesados hasta el momento, junto con la estimación del tiempo restante para procesar todos los datos. Una vez completado el procesamiento, no se muestra la métrica de progreso.

Redshift Serverless

Aspectos destacados de la migración

En esta página de informe se muestra el resumen de las bases de datos de Amazon Redshift Serverless, incluido el tamaño y el número de tablas. Además, proporciona una estimación general del valor anual del contrato (VAC), que es el coste de computación y almacenamiento en BigQuery. La vista "Aspectos destacados de la migración" ofrece un resumen de las tres secciones del informe.

La sección Sistema actual tiene las siguientes vistas:

Bases de datos y esquemas

Proporciona un desglose del tamaño total de almacenamiento en GB de cada base de datos, esquema o tabla.

Bases de datos y esquemas externos

Proporciona un desglose del tamaño total de almacenamiento en GB de cada base de datos, esquema o tabla externa.

Uso del sistema

Proporciona información general sobre el uso histórico del sistema. En esta vista se muestra el historial de uso de las unidades de procesamiento de Amazon Redshift (RPUs) y el consumo de almacenamiento diario. Esta vista puede ayudarte a entender la reserva de capacidad del sistema.

En la sección Estado estable de BigQuery se ofrece información sobre el aspecto que tendrán tus datos después de la migración a BigQuery, incluido el número de consultas que se pueden traducir automáticamente con BigQuery Migration Service. En esta sección también se muestran los costes de almacenamiento de tus datos en BigQuery en función de tu tasa de ingestión de datos anual, junto con sugerencias de optimización para tablas, aprovisionamiento y espacio. La sección Estado estable tiene las siguientes vistas:

Comparación de precios de Amazon Redshift Serverless y BigQuery

Compara los modelos de precios de Amazon Redshift Serverless y BigQuery para ayudarte a entender las ventajas y el ahorro de costes que puedes obtener al migrar a BigQuery.

Coste de computación de BigQuery (TCO)

Te permite estimar el coste de la computación en BigQuery. La calculadora tiene cuatro entradas manuales: edición de BigQuery, región, periodo de compromiso y valor de referencia. De forma predeterminada, la calculadora proporciona compromisos de referencia óptimos y rentables que puede anular manualmente.

Coste total de propiedad

Te permite estimar el valor anual del contrato (VAC), es decir, el coste de computación y almacenamiento en BigQuery. La calculadora también te permite calcular el coste del almacenamiento, que varía en función del almacenamiento activo y del almacenamiento a largo plazo, según las modificaciones de la tabla durante el periodo analizado. Para obtener más información, consulta la página Precios de almacenamiento.

La sección Apéndice contiene esta vista:

Resumen de la ejecución de la evaluación

Proporciona los detalles de la ejecución de la evaluación, incluida la lista de archivos procesados, los errores y el grado de finalización del informe. Puedes usar esta página para investigar los datos que faltan en el informe y para comprender mejor si está completo.

Snowflake

El informe consta de diferentes secciones que se pueden usar por separado o juntas. En el siguiente diagrama se organizan estas secciones en tres objetivos comunes de los usuarios para ayudarte a evaluar tus necesidades de migración:

Vistas de lo más destacado de la migración

La sección Aspectos destacados de la migración contiene las siguientes vistas:

Modelos de precios de Snowflake y BigQuery

Lista de precios con diferentes niveles o ediciones. También incluye una ilustración de cómo el escalado automático de BigQuery puede ayudar a ahorrar más costes en comparación con Snowflake.

Coste total de propiedad

Tabla interactiva que permite al usuario definir la edición de BigQuery, el compromiso, el compromiso de slots de referencia, el porcentaje de almacenamiento activo y el porcentaje de datos cargados o modificados. Ayuda a estimar mejor el coste de las fundas personalizadas.

Aspectos destacados de la traducción automática

Relación de traducción agregada, agrupada por usuario o base de datos, ordenada de forma ascendente o descendente. También incluye el mensaje de error más habitual cuando falla la traducción automática.

Vistas del sistema actual

La sección Sistema actual contiene las siguientes vistas:

Descripción general del sistema

La vista Resumen del sistema proporciona las métricas de volumen generales de los componentes clave del sistema durante un periodo específico. La cronología que se evalúa depende de los registros que haya analizado la evaluación de la migración de BigQuery. Esta vista te ofrece información rápida sobre el uso del almacén de datos de origen, que puedes utilizar para planificar la migración.

Información general sobre los almacenes virtuales

Muestra el coste de Snowflake por almacén, así como el ajuste de escala basado en nodos durante el periodo.

Volumen de la tabla

La vista Volumen de la tabla proporciona estadísticas sobre las tablas y las bases de datos más grandes que ha encontrado la evaluación de la migración de BigQuery. Como las tablas grandes pueden tardar más en extraerse del sistema de almacén de datos de origen, esta vista puede ser útil para planificar y secuenciar la migración.

Uso de tablas

La vista Uso de tablas proporciona estadísticas sobre las tablas que se usan mucho en el sistema de almacén de datos de origen. Las tablas que se usan mucho pueden ayudarte a identificar las que tienen muchas dependencias y requieren una planificación adicional durante el proceso de migración.

Consultas

La vista Consultas ofrece un desglose de los tipos de instrucciones SQL ejecutadas y estadísticas de su uso. Puedes usar el histograma de Tipo de consulta y Hora para identificar los periodos de baja utilización del sistema y las horas óptimas del día para transferir datos. También puede usar esta vista para identificar las consultas que se ejecutan con frecuencia y los usuarios que las invocan.

Bases de datos

La vista Bases de datos proporciona métricas sobre el tamaño, las tablas, las vistas y los procedimientos definidos en el sistema de almacén de datos de origen. Esta vista ofrece información sobre el volumen de objetos que debes migrar.

Vistas de estado estable de BigQuery

La sección Estado estable de BigQuery contiene las siguientes vistas:

Tablas sin uso

La vista Tablas sin uso muestra las tablas en las que la evaluación de la migración de BigQuery no ha encontrado ningún uso durante el periodo de los registros analizados. Esto puede indicar qué tablas no es necesario transferir a BigQuery durante la migración o que los costes de almacenamiento de datos en BigQuery podrían ser más bajos. Debes validar la lista de tablas no utilizadas, ya que podrían tener un uso fuera del periodo de los registros analizados, como una tabla que solo se usa una vez al trimestre o al semestre.

Tablas sin escrituras

La vista Tablas sin escritura muestra las tablas en las que la evaluación de la migración de BigQuery no ha encontrado ninguna actualización durante el periodo de los registros analizados. Esto puede indicar que los costes de almacenamiento de datos en BigQuery podrían ser más bajos.

Vistas del plan de migración

La sección Plan de migración del informe contiene las siguientes vistas:

Traducción de SQL

En la vista Traducción de SQL se muestra el número y los detalles de las consultas que se han convertido automáticamente mediante la evaluación de la migración de BigQuery y que no requieren intervención manual. La traducción automática de SQL suele alcanzar tasas de traducción altas si se proporcionan metadatos. Esta vista es interactiva y permite analizar las consultas habituales y cómo se traducen.

Traducción de SQL sin conexión

La vista Esfuerzo sin conexión muestra las áreas que requieren intervención manual, como UDFs específicas y posibles infracciones de la estructura léxica y la sintaxis de tablas o columnas.

Advertencias de SQL - Pendientes de revisión

En la vista Advertencias que revisar se muestran las áreas que están traducidas en su mayoría, pero que requieren una revisión humana.

Palabras clave reservadas de BigQuery

La vista Palabras clave reservadas de BigQuery muestra el uso detectado de palabras clave que tienen un significado especial en el lenguaje GoogleSQL y que no se pueden usar como identificadores a menos que estén entre comillas inversas (`).

Acoplamiento de bases de datos y tablas

La vista Acoplamiento de bases de datos ofrece una vista general de las bases de datos y las tablas a las que se accede conjuntamente en una sola consulta. En esta vista se pueden ver las tablas y bases de datos a las que se hace referencia con frecuencia y qué se puede usar para la planificación de la migración.

Programación de las actualizaciones de Tables

La vista Programación de actualizaciones de tablas muestra cuándo y con qué frecuencia se actualizan las tablas para ayudarte a planificar cómo y cuándo moverlas.

Visualizaciones de prueba de concepto

La sección PoC contiene las siguientes vistas:

Prueba de concepto para demostrar los ahorros de BigQuery en estado estable

Incluye las consultas más frecuentes, las consultas que leen más datos, las consultas más lentas y las tablas afectadas por las consultas mencionadas anteriormente.

Prueba de concepto para demostrar el plan de migración a BigQuery

Muestra cómo traduce BigQuery las consultas más complejas y las tablas a las que afectan.

Oracle

Para solicitar comentarios o asistencia sobre esta función, envía un correo a bq-edw-migration-support@google.com.

Aspectos destacados de la migración

La sección Aspectos destacados de la migración contiene las siguientes vistas:

• Sistema actual: una captura del sistema Oracle actual y su uso, incluido el número de bases de datos, esquemas y tablas, así como el tamaño total en GB. También proporciona el resumen de clasificación de cargas de trabajo de cada base de datos para ayudarte a decidir si BigQuery es el destino de migración adecuado.
• Compatibilidad: proporciona información sobre el esfuerzo de migración en sí. En cada base de datos analizada, se muestra el tiempo estimado de migración y el número de objetos de la base de datos que se pueden migrar automáticamente con las herramientas proporcionadas por Google.
• Estado estable de BigQuery: contiene información sobre el aspecto que tendrán tus datos después de la migración a BigQuery, incluidos los costes de almacenamiento de tus datos en BigQuery en función de tu tasa de ingestión de datos anual y la estimación de los costes de computación. Además, proporciona información valiosa sobre las tablas que no se utilizan lo suficiente.

Sistema actual

La sección Sistema actual contiene las siguientes vistas:

• Característica de las cargas de trabajo: describe el tipo de carga de trabajo de cada base de datos en función de las métricas de rendimiento analizadas. Cada base de datos se clasifica como OLAP, Mixta u OLTP. Esta información puede ayudarte a decidir qué bases de datos se pueden migrar a BigQuery.
• Bases de datos y esquemas: proporciona un desglose del tamaño total de almacenamiento en GB de cada base de datos, esquema o tabla. Además, puedes usar esta vista para identificar vistas materializadas y tablas externas.
• Funciones y enlaces de la base de datos: muestra la lista de funciones de Oracle que se usan en tu base de datos, junto con las funciones o los servicios equivalentes de BigQuery que se pueden usar después de la migración. Además, puedes consultar los enlaces de la base de datos para entender mejor las conexiones entre las bases de datos.
• Conexiones de bases de datos: proporciona información valiosa sobre las sesiones de bases de datos iniciadas por el usuario o la aplicación. Analizar estos datos puede ayudarte a identificar las aplicaciones externas que pueden requerir un esfuerzo adicional durante la migración.
• Tipos de consultas: ofrece un desglose de los tipos de instrucciones SQL ejecutadas y estadísticas de su uso. Puedes usar el histograma por horas de Ejecuciones de consultas o Tiempo de CPU de consultas para identificar los periodos de baja utilización del sistema y las horas del día óptimas para transferir datos.
• Código fuente de PL/SQL: proporciona información valiosa sobre los objetos PL/SQL, como funciones o procedimientos, y su tamaño en cada base de datos y esquema. Además, el histograma de ejecuciones por hora se puede usar para identificar las horas punta con la mayoría de las ejecuciones de PL/SQL.
• Utilización del sistema: proporciona información general sobre la utilización histórica del sistema. En esta vista se muestra el uso por horas de la CPU y el consumo de almacenamiento diario. Esta vista puede ayudarte a entender la reserva de capacidad del sistema.

Estado estable de BigQuery

La sección Estado estable de BigQuery contiene las siguientes vistas:

• Precios de Exadata y BigQuery: ofrece una comparación general de los modelos de precios de Exadata y BigQuery para ayudarte a entender las ventajas y el ahorro de costes potencial después de la migración a BigQuery.
• Lecturas y escrituras de la base de datos de BigQuery: proporciona información valiosa sobre las operaciones de disco físico de la base de datos. Analizar estos datos puede ayudarte a determinar el mejor momento para migrar datos de Oracle a BigQuery.
• Coste de computación de BigQuery: te permite estimar el coste de computación en BigQuery. La calculadora tiene cuatro entradas manuales: Edición de BigQuery, Región, Periodo de compromiso y Base. De forma predeterminada, la calculadora proporciona un compromiso de referencia óptimo y rentable que puedes anular manualmente. El valor Horas de ranura de autoescalado anual indica el número de horas de ranura utilizadas fuera del compromiso. Este valor se calcula en función de la utilización del sistema. Al final de la página se ofrece una explicación visual de las relaciones entre la base de referencia, el ajuste de escala automático y la utilización. Cada estimación muestra el número probable y un intervalo de estimación.
• Coste total de propiedad (TCO): te permite estimar el valor anual del contrato (VAC), es decir, el coste de computación y almacenamiento en BigQuery. La calculadora también te permite calcular el coste del almacenamiento. La calculadora también te permite calcular el coste de almacenamiento, que varía en función del almacenamiento activo y del almacenamiento a largo plazo, según las modificaciones que se hagan en la tabla durante el periodo analizado. Para obtener más información sobre los precios del almacenamiento, consulta la página Precios del almacenamiento.
• Tablas infrautilizadas: proporciona información sobre las tablas no utilizadas y de solo lectura en función de las métricas de uso del periodo analizado. Si no se usa, puede que no sea necesario transferir la tabla a BigQuery durante una migración o que los costes de almacenamiento de datos en BigQuery sean más bajos (se facturan como almacenamiento a largo plazo). Le recomendamos que valide la lista de tablas no utilizadas por si se han usado fuera del periodo analizado.

Sugerencias de migración

La sección Sugerencias de migración contiene las siguientes vistas:

• Compatibilidad de objetos de base de datos: ofrece una descripción general de la compatibilidad de los objetos de base de datos con BigQuery, incluido el número de objetos que se pueden migrar automáticamente con las herramientas proporcionadas por Google o que requieren una acción manual. Esta información se muestra para cada base de datos, esquema y tipo de objeto de base de datos.
• Esfuerzo de migración de objetos de base de datos: muestra la estimación del esfuerzo de migración en horas de cada base de datos, esquema o tipo de objeto de base de datos. Además, muestra el porcentaje de objetos pequeños, medianos y grandes en función del esfuerzo de migración.
• Esfuerzo de migración del esquema de la base de datos: proporciona la lista de todos los tipos de objetos de la base de datos detectados, su número, su compatibilidad con BigQuery y el esfuerzo de migración estimado en horas.
• Esfuerzo de migración del esquema de la base de datos (detalles): proporciona información más detallada sobre el esfuerzo de migración del esquema de la base de datos, incluida la información de cada objeto.

Visualizaciones de prueba de concepto

La sección Vistas de prueba de concepto contiene las siguientes vistas:

• Migración de prueba de concepto: muestra la lista sugerida de bases de datos con el menor esfuerzo de migración, que son buenas candidatas para la migración inicial. Además, muestra las consultas principales que pueden ayudar a demostrar el ahorro de tiempo y costes, así como el valor de BigQuery, mediante una prueba de concepto.

Apéndice

La sección Apéndice contiene las siguientes vistas:

• Resumen de la ejecución de la evaluación: proporciona los detalles de la ejecución de la evaluación, incluida la lista de archivos procesados, los errores y el grado de completitud del informe. Puedes usar esta página para investigar los datos que faltan en el informe y comprender mejor el grado de completitud general del informe.

Apache Hive

El informe, que consta de una narración de tres partes, va precedido de una página de resumen que incluye las siguientes secciones:

• Sistema actual: Apache Hive. Esta sección incluye una instantánea del sistema y el uso de Apache Hive, como el número de bases de datos, tablas, su tamaño total en GB y el número de registros de consultas procesados. En esta sección también se enumeran las bases de datos por tamaño y se señalan los posibles problemas de aprovisionamiento y de utilización de recursos (tablas sin escrituras o con pocas lecturas). En esta sección se incluyen los siguientes detalles:

  • Computación y consultas
    • Uso de CPU:
      • Consultas por hora y día con uso de CPU
      • Consultas por tipo (lectura/escritura)
      • Colas y aplicaciones
      • Superposición del uso de CPU por horas con el rendimiento medio de las consultas por horas y el rendimiento medio de las aplicaciones por horas
    • Consulta el histograma por tipo y duración de la consulta.
    • Página de colas y espera
    • Vista detallada de las colas (cola, usuario, consultas únicas, desglose de informes frente a ETL, por métricas)
  • Información general sobre el almacenamiento
    • Bases de datos por volumen, vistas y tasas de acceso
    • Tablas con tasas de acceso por usuarios, consultas, escrituras y creaciones de tablas temporales
  • Colas y aplicaciones: tasas de acceso y direcciones IP de los clientes

• Estado estable de BigQuery. En esta sección se muestra cómo será el sistema en BigQuery después de la migración. Incluye sugerencias para optimizar las cargas de trabajo en BigQuery (y evitar el desperdicio). En esta sección se incluyen los siguientes detalles:

  • Tablas identificadas como candidatas para vistas materializadas.
  • Agrupar y particionar candidatos en función de los metadatos y el uso.
  • Consultas de baja latencia identificadas como candidatas para BigQuery BI Engine.
  • Tablas sin uso de lectura o escritura.
  • Tablas con particiones con la asimetría de datos.

• Plan de migración. En esta sección se proporciona información sobre el esfuerzo de migración en sí. Por ejemplo, pasar del sistema actual al estado estable de BigQuery. Esta sección contiene los destinos de almacenamiento identificados para cada tabla, las tablas identificadas como significativas para la migración y el número de consultas que se han traducido automáticamente. En esta sección se incluyen los siguientes detalles:

  • Vista detallada con consultas traducidas automáticamente
    • Recuento del total de consultas con la posibilidad de filtrar por usuario, aplicación, tablas afectadas, tablas consultadas y tipo de consulta.
    • Contenedores de consultas con patrones similares agrupados para que los usuarios puedan ver la filosofía de traducción por tipos de consultas.
  • Consultas que requieren la intervención humana
    • Consultas con infracciones de la estructura léxica de BigQuery
    • Funciones y procedimientos definidos por el usuario
    • Palabras clave reservadas de BigQuery
  • Consulta que requiere revisión
  • Tablas programadas por escrituras y lecturas (para agruparlas y moverlas)
  • Destino de almacenamiento identificado para tablas externas y gestionadas

La sección Sistema actual: Hive contiene las siguientes vistas:

Descripción general del sistema

Esta vista proporciona las métricas de volumen generales de los componentes clave del sistema actual durante un periodo específico. La cronología que se evalúa depende de los registros que haya analizado la evaluación de la migración de BigQuery. Esta vista te ofrece información rápida sobre la utilización del almacén de datos de origen, que puedes usar para planificar la migración.

Volumen de la tabla

Esta vista proporciona estadísticas sobre las tablas y bases de datos más grandes que ha encontrado la evaluación de la migración de BigQuery. Como las tablas grandes pueden tardar más en extraerse del sistema de almacén de datos de origen, esta vista puede ser útil para planificar y secuenciar la migración.

Uso de tablas

Esta vista proporciona estadísticas sobre las tablas que se usan mucho en el sistema del almacén de datos de origen. Las tablas que se usan mucho pueden ayudarte a identificar las que tienen muchas dependencias y requieren una planificación adicional durante el proceso de migración.

Uso de colas

Esta vista proporciona estadísticas sobre el uso de las colas de YARN que se han encontrado durante el procesamiento de los registros. Estas vistas permiten a los usuarios conocer el uso de colas y aplicaciones específicas a lo largo del tiempo, así como el impacto en el uso de recursos. Estas vistas también ayudan a identificar y priorizar las cargas de trabajo para la migración. Durante una migración, es importante visualizar la ingestión y el consumo de datos para comprender mejor las dependencias del almacén de datos y analizar el impacto de mover varias aplicaciones dependientes a la vez. La tabla de direcciones IP puede ser útil para identificar la aplicación exacta que usa el almacén de datos a través de conexiones JDBC.

Métricas de colas

Esta vista ofrece un desglose de las diferentes métricas de las colas de YARN encontradas durante el procesamiento de los registros. Esta vista permite a los usuarios comprender los patrones de uso de colas específicas y el impacto en la migración. También puede usar esta vista para identificar las conexiones entre las tablas a las que se ha accedido en las consultas y las colas en las que se ha ejecutado la consulta.

Poner en cola y esperar

Esta vista ofrece información valiosa sobre el tiempo de puesta en cola de las consultas en el almacén de datos de origen. Los tiempos de espera indican una degradación del rendimiento debido a un aprovisionamiento insuficiente, y el aprovisionamiento adicional requiere un aumento de los costes de hardware y mantenimiento.

Consultas

Esta vista ofrece un desglose de los tipos de instrucciones SQL ejecutadas y estadísticas sobre su uso. Puedes usar el histograma de tipo de consulta y hora para identificar los periodos de baja utilización del sistema y las horas del día óptimas para transferir datos. También puede usar esta vista para identificar los motores de ejecución de Hive más utilizados y las consultas que se ejecutan con frecuencia, junto con los detalles del usuario.

Bases de datos

Esta vista proporciona métricas sobre el tamaño, las tablas, las vistas y los procedimientos definidos en el sistema de almacén de datos de origen. Esta vista puede proporcionarte información valiosa sobre el volumen de objetos que tienes que migrar.

Acoplamiento de bases de datos y tablas

Esta vista ofrece una perspectiva general de las bases de datos y las tablas a las que se accede conjuntamente en una sola consulta. En esta vista se pueden ver las tablas y bases de datos a las que se hace referencia con frecuencia y lo que puedes usar para planificar la migración.

La sección Estado estable de BigQuery contiene las siguientes vistas:

Tablas sin uso

En la vista Tablas sin uso se muestran las tablas en las que la evaluación de la migración a BigQuery no ha encontrado ningún uso durante el periodo de los registros analizados. Si no se usa, puede que no sea necesario transferir esa tabla a BigQuery durante la migración o que los costes de almacenamiento de datos en BigQuery sean más bajos. Debes validar la lista de tablas no utilizadas porque podrían tener un uso fuera del periodo de los registros, como una tabla que solo se usa una vez cada tres o seis meses.

Tablas sin escrituras

La vista Tablas sin escritura muestra las tablas en las que la evaluación de la migración de BigQuery no ha encontrado ninguna actualización durante el periodo de los registros analizados. La falta de escrituras puede indicar dónde puedes reducir los costes de almacenamiento en BigQuery.

Recomendaciones de agrupamiento en clústeres y particiones

En esta vista se muestran las tablas que se beneficiarían de las particiones, el agrupamiento o ambos.

Las sugerencias de metadatos se obtienen analizando el esquema del almacén de datos de origen (como la partición y la clave principal de la tabla de origen) y buscando el equivalente más cercano en BigQuery para conseguir características de optimización similares.

Las sugerencias de carga de trabajo se obtienen analizando los registros de consultas de origen. La recomendación se determina analizando las cargas de trabajo, especialmente las cláusulas WHERE o JOIN de los registros de consultas analizados.

Particiones convertidas en clústeres

En esta vista se muestran las tablas que tienen más de 10.000 particiones, según la definición de su restricción de partición. Estas tablas suelen ser buenas candidatas para la creación de clústeres de BigQuery, lo que permite crear particiones de tabla pormenorizadas.

Particiones sesgadas

En la vista Particiones sesgadas se muestran las tablas que se basan en el análisis de metadatos y que tienen datos sesgados en una o varias particiones. Estas tablas son buenas candidatas para cambiar el esquema, ya que las consultas en particiones sesgadas podrían no funcionar bien.

BI Engine y vistas materializadas

La vista Consultas de baja latencia y vistas materializadas muestra una distribución de los tiempos de ejecución de las consultas basada en los datos de registro analizados y sugerencias de optimización adicionales para mejorar el rendimiento en BigQuery. Si el gráfico de distribución de la duración de las consultas muestra un gran número de consultas con un tiempo de ejecución inferior a 1 segundo, considera habilitar BI Engine para acelerar la inteligencia empresarial y otras cargas de trabajo de baja latencia.

La sección Plan de migración del informe contiene las siguientes vistas:

Traducción de SQL

En la vista Traducción de SQL se muestra el número y los detalles de las consultas que se han convertido automáticamente mediante la evaluación de la migración de BigQuery y que no requieren intervención manual. La traducción automática de SQL suele alcanzar tasas de traducción altas si se proporcionan metadatos. Esta vista es interactiva y permite analizar las consultas habituales y cómo se traducen.

Traducción de SQL sin conexión

La vista Esfuerzo sin conexión muestra las áreas que requieren intervención manual, como UDFs específicas y posibles infracciones de la estructura léxica y la sintaxis de tablas o columnas.

Advertencias de SQL

La vista de advertencias de SQL muestra las áreas que se han traducido correctamente, pero que requieren una revisión.

Palabras clave reservadas de BigQuery

La vista Palabras clave reservadas de BigQuery muestra el uso detectado de palabras clave que tienen un significado especial en el lenguaje GoogleSQL. Estas palabras clave no se pueden usar como identificadores a menos que estén entre comillas inversas (`).

Programación de las actualizaciones de Tables

La vista Programación de actualizaciones de tablas muestra cuándo y con qué frecuencia se actualizan las tablas para ayudarte a planificar cómo y cuándo moverlas.

Tablas externas de BigLake

La vista Tablas externas de BigLake muestra las tablas que se han identificado como destinos de migración a BigLake en lugar de a BigQuery.

La sección Apéndice del informe contiene las siguientes vistas:

Análisis detallado del esfuerzo de traducción de SQL sin conexión

La vista Análisis detallado del esfuerzo sin conexión proporciona información adicional sobre las áreas de SQL que necesitan intervención manual.

Análisis detallado de las advertencias de SQL

La vista Análisis detallado de las advertencias proporciona información adicional sobre las áreas de SQL que se han traducido correctamente, pero que requieren una revisión.