Migration Hadoop vers Lakehouse cloud

Contexte

Banque d'investissement (BFI) d'un groupe bancaire européen, avec un cluster Hadoop on-premise de 200 nœuds déployé en 2016. L'infrastructure supporte 50+ pipelines critiques de données de marché, risques et conformité. L'équipe Big Data de 12 personnes passe 70% de son temps en maintenance et firefighting. Le contrat de support Cloudera expire dans 12 mois.

Problème & Défi

Coûts d'infrastructure Hadoop multipliés par 3 en 5 ans (maintenance, licences, recrutement spécialisé). Dette technique majeure : versions obsolètes de Spark/Hive, scripts non versionnés, 0 tests automatisés. Pénurie critique de compétences Hadoop sur le marché. Temps de développement d'un nouveau pipeline : 6 semaines minimum. Incidents de production hebdomadaires impactant les reportings réglementaires.

Solution & Livrables

Plan de migration détaillé en 3 vagues sur 12 mois avec matrice de risques. Re-engineering des 50+ pipelines vers Spark sur Databricks avec tests automatisés. Nouveau socle cloud (landing zone sécurisée, networking, IAM) conforme aux exigences régulateur. Framework CI/CD data avec templates réutilisables et monitoring. Programme de formation et montée en compétence de l'équipe existante (12 personnes). Décommissionnement progressif du cluster Hadoop. Résultats mesurables dès le premier mois d'exploitation.

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