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L’outil analyse une pile lakehouse en absorbant des entrées sur les sources de données, le stockage, le calcul et les charges de travail pour produire une évaluation structurée de la qualité de la configuration. Il estime les coûts et les performances, met en évidence les goulots d’étranglement et propose des modifications de topologie qui s’alignent sur les objectifs de gouvernance. Le modèle prend en charge les contextes multi-cloud et inclut des vérifications de traçabilité des données et de compatibilité des schémas pour réduire les risques de migration. Il produit des recommandations de topologie concrètes, des projections de coûts et une notation de gouvernance pour guider les décisions d’architecture.
L’analyse est fondée sur des règles et guidée par les profils de charge, les formats de fichier et les stratégies de partitionnement. Elle peut comparer des scénarios tels que des layouts Parquet à fichiers larges versus partitionnés, ou des transitions lake-to-warehouse, et montrer les compromis entre latence et coût. Elle signale aussi les risques liés à des métadonnées obsolètes, des schémas incompatibles ou l’absence de contrôles de qualité des données, permettant une remédiation précoce.
Les bénéficiaires incluent les ingénieurs de plateforme de données, les responsables d’analyse et les équipes de gouvernance qui ont besoin d’architectures évolutives et auditable. La valeur unique réside dans l’intégration de la modélisation des coûts avec les vérifications de gouvernance et la visualisation de la traçabilité, tout en restant neutre vis-à-vis des moteurs d’optimisation propriétaires. Les fonctionnalités principales couvrent les recommandations de topologie, l’estimation des coûts, le profilage des charges, la traçabilité des données, les vérifications de compatibilité des schémas et la notation de gouvernance. Les cas d’usage incluent la planification de migrations, la planification des capacités et l’optimisation continue des écosystèmes lakehouse.