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Lo strumento analizza uno stack lakehouse acquisendo input su sorgenti dati, archiviazione, calcolo e workload per fornire una valutazione strutturata della qualità della configurazione. Stima costi e prestazioni, evidenzia colli di bottiglia e propone modifiche di topologia allineate agli obiettivi di governance. Il modello supporta contesti multi-cloud e include controlli di provenienza dei dati e compatibilità degli schema per ridurre i rischi di migrazione. Fornisce raccomandazioni di topologia concrete, proiezioni di costi e punteggi di governance per guidare le decisioni architetturali.
L’analisi è basata su regole e guidata da profili di workload, formati di file e strategie di partizionamento. Può confrontare scenari come layout Parquet wide-file vs partitioned e transizioni lake-to-warehouse, mostrando compromessi tra latenza e costi. Segnala anche rischi da metadata obsoleti, schemi incompatibili o mancanza di controlli di qualità dei dati, consentendo remediation proattiva.
Gli stakeholder includono ingegneri di piattaforma dati, responsabili analisi e team di governance che necessitano di architetture scalabili e auditabili. Il valore unico risiede nell’integrazione della modellazione dei costi con controlli di governance e visualizzazione della lineage, rimanendo neutri rispetto ai motori di ottimizzazione proprietari. Le funzionalità principali includono raccomandazioni di topologia, stima dei costi, profiling del workload, data lineage, controlli di compatibilità degli schema e punteggio di governance. Casi d’uso: pianificazione migrazioni, pianificazione capacità e ottimizzazione continua degli ecosistemi lakehouse.