Contesto
Il cliente disponeva già di una data platform matura, sviluppata su Azure Data Factory e Databricks, con reportistica su Power BI. L’obiettivo era capire se e come migrare verso Microsoft Fabric, per sfruttarne al meglio le potenzialità senza perdere ciò che della soluzione esistente già funzionava bene.
Studio di assessment feature-by-feature
Ho condotto uno studio di assessment analizzando singolarmente ogni feature e componente della data platform esistente, per valutarne in modo puntuale la possibilità di migrazione verso Microsoft Fabric. Per ciascun componente sono stati valutati:
- cosa migrare direttamente sull’equivalente in Fabric;
- cosa mantenere o adattare, in base ai vincoli tecnici;
- come allineare il risultato finale ai requisiti del cliente.
Preservare l’architettura bronze, silver e gold
Un vincolo chiave dello studio è stato mantenere l’architettura a livelli bronze / silver / gold anche nello scenario target, traducendola sui componenti nativi di Microsoft Fabric (OneLake come storage unificato), così da preservare la logica di modellazione già consolidata e minimizzare l’impatto sui consumatori a valle del dato.
Disegno architetturale: prima e dopo
Soluzione attuale
Orchestrazione
- Azure Data FactoryOrchestrazione ETL
Lakehouse
- Databricks
- Bronze
- Silver
- Gold
- Databricks
Consumo
- Power BIReportistica
Assessment di migrazione · feature-by-feature
Studio puntuale di ogni componente per valutare la migrazione verso Microsoft Fabric, in linea con i requisiti del cliente.
Soluzione target · Microsoft Fabric
Orchestrazione
- Data Factoryin Fabric
Lakehouse
- OneLake (Lakehouse)
- Bronze
- Silver
- Gold
- OneLake (Lakehouse)
Consumo
- Power BINativo in Fabric
Il mio ruolo
Ho condotto lo studio di assessment, valutando la migrabilità delle singole feature della data platform esistente verso Microsoft Fabric e definendo una proposta di soluzione target coerente con i requisiti del cliente.