Migration ETL - de l'ETL legacy vers un ETL SQL ouvert - {oa.tbx}

Thu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000

Une fois les traitements ETL convertis en SQL par {openAudit}, ils peuvent être exécutés dans le conteneur {oa.tbx}.

{oa.tbx} fournit un environnement d’exécution pour des traitements SQL, Python ou Java, pilotés par des référentiels de configuration et d’orchestration.

Point clé : les traitements migrés deviennent des instructions SQL exécutables indépendamment de la plateforme ETL d’origine.

Principes

L’encapsulation du SQL se fait dans des conteneurs ouverts, en mode ETL.

Des conteneurs : les transformations s’exécutent dans un conteneur externe, {oa.tbx}, détaché de la base de données cible. Les conteneurs temporaires servent de zones de stockage intermédiaires où les données sont chargées avant transformation. Les jobs sont testés pour vérifier leur fonctionnement, et possiblement les données, pour garantir leur intégrité.
Orchestration avec Airflow : Airflow pilote l’exécution des conteneurs, étape par étape. Chaque transformation, au sein d’un conteneur, est définie comme un job.

Le scheduling d’un ETL migré vers Airflow reprend automatiquement l’ensemble des instructions et de l’ordonnancement d’origine.

Chaîne d’exécution

Les jobs ETL sont convertis en SQL par {openAudit}.

Les traitements produits sont intégrés dans un référentiel de configuration et un référentiel de pilotage utilisés par {oa.tbx}.

Les workflows sont ensuite orchestrés par des outils tels qu’Airflow ou Dagster.

Conteneur d’exécution

{oa.tbx} exécute les traitements décrits dans les workflows.

Les dataflows peuvent combiner :

SQL ;
Python ;
Java ;
autres.

Le moteur peut également s’appuyer sur des bases embarquées telles que DuckDB pour certains traitements intermédiaires.

Sources et cibles

Les données d’entrée peuvent provenir de n’importe quelle technologie accessible en SQL ou JDBC.

Les résultats peuvent être chargés vers tout système cible compatible avec les mécanismes d’écriture standards.

L’architecture reste indépendante des technologies source et cible.

Orchestration

L’orchestration reste séparée des traitements.

Les dépendances, paramètres d’exécution, planifications et déclenchements sont gérés par la couche workflow.

Les traitements métier restent contenus dans les scripts SQL et les dataflows exécutés par {oa.tbx}.

Bénéfices

{oa.tbx} exécute des pipelines SQL ouverts, orchestrés par Airflow et indépendants des runtimes propriétaires des plateformes Cloud.

Sur l’ensemble des jobs migrés — des volumes allant de quelques milliers à plus de 50 millions de lignes — les temps d’exécution se comptent souvent en quelques secondes seulement, avec un statut OK quasi systématique.

Gouvernance et data lineage

Une fois les traitements ETL convertis en SQL, {oa.tbx} conserve la trace complète entre la logique d’origine et le SQL exécuté. Ce data lineage est exposé à deux niveaux de lecture, adaptés à des besoins différents.

Point clé : une vue synthétique pour la gouvernance, un détail exhaustif pour la maintenance.

Vue high level du pipeline : seules les tables source et cible sont visibles ; les stages ETL intermédiaires sont regroupés en un bloc SQL unique. Une vue lisible, même sur des pipelines complexes.

Détail au clic sur une transformation : au clic sur un stage (par exemple un Transformer), son équivalent SQL généré s’affiche, avec ses inputs/outputs et ses métadonnées d’origine (type, stage ID). Le mapping est immédiat entre la logique ETL d’origine et le SQL exécuté.

Résultat : une gouvernance complète du pipeline migré, de la vue d’ensemble jusqu’au SQL exécuté, quelle que soit la plateforme ETL d’origine.

SQL comme format pivot

Le SQL produit par {openAudit} devient le support principal des transformations.

Les règles métier, jointures, agrégations et calculs sont exprimés dans un format ouvert, versionnable et indépendant des outils ETL historiques.

Résultat : une chaîne ETL/ELT basée sur SQL, orchestrée par workflows et exécutée dans un environnement ouvert.

Migration ETL - connecteurs ETL legacy pour migration SQL

Thu, 02 Jul 2026 00:00:00 +0000

Les plateformes ETL reposent sur des connecteurs, des composants de transformation, des mécanismes de paramétrage et des stratégies d’exécution propres à chaque éditeur.

{openAudit} analyse ces composants, reconstruit leur comportement puis génère une représentation SQL indépendante de la technologie source.

Point clé : la conversion repose sur l’analyse des composants ETL et non sur une simple traduction syntaxique.

Analyse des composants

Les référentiels techniques sont analysés pour identifier les connecteurs, les transformations, les paramètres, les dépendances et les mécanismes d’exécution.

Les composants sont convertis vers un modèle intermédiaire commun avant génération SQL.

Cette approche est identique quelle que soit la technologie source.

Connecteurs

Les connecteurs de lecture et d’écriture sont analysés pour reconstruire les flux entre les systèmes.

Les paramètres de connexion, les requêtes, les formats de données et les mappings sont intégrés dans le modèle de migration.

Les flux peuvent provenir de bases relationnelles, de fichiers, d’APIs ou de plateformes Cloud.

Usage typique : reconstruction des échanges entre Oracle, SQL Server, PostgreSQL, fichiers plats ou stockages Cloud.

Transformations

Les composants de transformation sont convertis en instructions SQL.

Filtres, jointures, agrégations, lookups, mappings, conversions de types, calculs de colonnes et expressions conditionnelles sont reconstruits dans le modèle SQL cible.

Point clé : chaque transformation devient une opération SQL explicite.

Paramétrage

Les variables d’environnement, paramètres de jobs, bibliothèques partagées et composants réutilisables sont analysés pendant la conversion.

Les dépendances entre traitements et les mécanismes de paramétrage sont conservés dans le modèle généré.

Technologies supportées

Les moteurs de migration couvrent notamment IBM DataStage, Talend, SAP BODS, SSIS, ODI, Informatica PowerCenter, Stambia, Semarchy xDI et Ab Initio.

La méthodologie reste identique : analyse des composants, reconstruction des flux puis génération SQL.

Résultat : une approche homogène appliquée à des technologies ETL différentes.

SQL comme format pivot

Une fois les composants reconstruits, les traitements sont convertis vers un modèle SQL indépendant de la plateforme source.

Le SQL généré peut ensuite être adapté à Snowflake, BigQuery, Databricks SQL, Redshift, PostgreSQL, SQL Server ou tout autre moteur compatible.

Point clé : le SQL devient le format commun de représentation des traitements.

Reverse Engineering |

Migration ETL - de l'ETL legacy vers un ETL SQL ouvert - {oa.tbx}

Principes

Chaîne d’exécution

Conteneur d’exécution

Sources et cibles

Orchestration

Bénéfices

Gouvernance et data lineage

SQL comme format pivot

Migration ETL - connecteurs ETL legacy pour migration SQL

Analyse des composants

Connecteurs

Transformations

Paramétrage

Technologies supportées

SQL comme format pivot