SKT DataLakeワークロード統合

背景

AIとデータに基づく判断が競争力の中心となり、業界全体でオンプレミスから拡張性・柔軟性のあるクラウド基盤への移行が進んでいます。多様なワークロードの体系的な分類・移行と、移行後の品質・業務継続性を確保する標準化された検証体系が、導入の前提として重視されています。

SKTは、分散したオンプレミスのデータ基盤をAWS Cloudへ統合し、大規模ワークロードの体系的な移行と安定運用を実現するため、DataLakeワークロード統合事業を進めました。

事業範囲

• ワークロードの分析・移行
• データセキュリティ・検証体系の構築
• 自動検証プロセスの実装
• 分析担当者のワークロード移行支援

実施内容

1. ワークロードの分析・移行：

既存業務ロジックを含む利用環境を精密に分析し、データフローとジョブ種別に応じた移行方針を策定しました。AWS Cloud DataLakeに適したプログラムを開発し、オンプレミスの処理環境を安定的にクラウドへ移しました。

2. データセキュリティ・検証体系の構築：

セキュリティ体系を策定・適用し、本番環境と移行環境の大量データを精密に比較する標準検証体系を構築しました。整合性と正確性を確認するプロセスを適用しました。

3. 自動検証プロセスの実装：

検証対象と基準情報の収集を自動化し、結果を統合管理しました。新たな処理ジョブにも一貫した検証を行える、持続可能な自動プロセスを確立しました。

4. 分析担当者のワークロード移行支援：

分析担当者の環境を事前に調査し、移行対象と作業間の依存関係を特定して、体系的な計画と安定運用を支援しました。

成果と期待効果

分散していたオンプレミス基盤をAWS Cloudへ統合し、安定性と拡張性を備えたデータ処理基盤を構築しました。

ジョブ種別ごとの体系的な移行と精密検証でエラーを抑え、安定性を高めました。標準化された継続検証により、整合性・品質・信頼性と業務継続性を確保しました。自動検証を適用し、移行後も一貫した基準で正確性と品質を管理する全社体制を確立しました。

事前のデータフロー分析を体系的な移行日程の土台とし、組織の分析業務がクラウド環境へ安定的かつ円滑に定着するよう支援しました。