4 bilhões de linhas migradas de SQL para Azure Synapse com Power BI em tempo real
Um data warehouse de 4 bilhões de registros reconstruído em Azure Synapse, com dashboards em Power BI alimentados por API — sem perder uma linha.
4B+
Linhas migradas
De SQL Server para Azure Synapse, com integridade validada.
Synapse
Dedicated SQL Pool
Distribuição e particionamento projetados para escala.
Power BI
Integração via API
Dashboards rápidos sem onerar o transacional.
Zero perda
Integridade de dados
Reconciliação por contagens, checksums e amostras.
Migramos um data warehouse com mais de 4 bilhões de linhas de SQL Server para o Azure Synapse Dedicated SQL Pool, reprojetando a distribuição e o particionamento das tabelas para desempenho em escala. Integramos o resultado ao Power BI via API, entregando dashboards rápidos sobre um volume massivo de dados — sem perda de registros e com validação completa.
O desafio
O que precisava ser resolvido
- O data warehouse legado em SQL Server, com mais de 4 bilhões de linhas, havia atingido o limite de desempenho: consultas analíticas e cargas demoravam horas e degradavam a operação.
- A arquitetura monolítica não escalava: o crescimento do volume tornava cada vez mais caro e lento extrair valor dos dados.
- Os dashboards consumiam diretamente o banco transacional, competindo por recursos e entregando experiência lenta aos usuários.
- Migrar 4 bilhões de linhas exigia uma estratégia de carga e validação que garantisse integridade absoluta — nenhuma linha podia ser perdida ou duplicada.
- Era preciso reprojetar a modelagem (distribuição e particionamento) para o paradigma MPP do Synapse, e não apenas copiar as tabelas como estavam.
A abordagem
Como a Cyberwalk conduziu
Assessment do data warehouse e dos workloads
Analisamos o modelo de dados, os volumes por tabela e os padrões de consulta para projetar a distribuição e o particionamento ideais no Synapse, em vez de replicar o legado.
Arquitetura no Azure Synapse Dedicated SQL Pool
Definimos a arquitetura de Dedicated SQL Pool com estratégias de distribuição (hash, replicada, round-robin) e particionamento adequadas ao paradigma MPP e ao volume de 4 bilhões de linhas.
Pipelines de carga em massa com Data Factory
Construímos pipelines no Azure Data Factory para extração e carga em massa, com paralelismo e controle de lotes, otimizando a ingestão dos bilhões de registros.
Validação de integridade e reconciliação
Reconciliamos contagens, somas de verificação e amostras entre origem e destino, garantindo que nenhuma linha fosse perdida ou duplicada na migração.
Otimização de desempenho em T-SQL
Ajustamos estatísticas, índices columnstore e consultas em T-SQL, calibrando a distribuição para eliminar movimentação de dados e acelerar as consultas analíticas.
Integração via API com Power BI
Expusemos os dados por API e conectamos o Power BI à camada do Synapse, entregando dashboards rápidos sem onerar o ambiente transacional.
A solução
O que entregamos
O ponto de partida foi tratar a migração como reengenharia, não como cópia. Em um banco columnstore distribuído como o Synapse, a escolha da chave de distribuição e do particionamento determina o desempenho. Analisamos volumes e padrões de consulta para escolher, tabela a tabela, entre distribuição por hash, replicada ou round-robin — o que evita a movimentação de dados que mata a performance em sistemas MPP.
Com a modelagem definida, construímos os pipelines de carga em massa no Azure Data Factory. Mover 4 bilhões de linhas exige paralelismo, controle de lotes e tolerância a falhas: estruturamos a ingestão para carregar grandes volumes de forma eficiente e reprocessável, sem comprometer janelas operacionais.
A integridade era inegociável. Para cada tabela, reconciliamos contagens de linhas, somas de verificação sobre colunas-chave e amostras entre origem e destino. Só consideramos uma carga concluída quando os números batiam — garantindo que nenhuma linha fosse perdida ou duplicada nos 4 bilhões de registros.
O desempenho veio da calibração fina: índices columnstore agrupados, estatísticas atualizadas e consultas T-SQL reescritas para aproveitar a distribuição. Consultas analíticas que levavam horas no legado passaram a responder em uma fração do tempo, e as cargas deixaram de degradar a operação.
Por fim, separamos o consumo analítico do transacional. Expusemos os dados por API e conectamos o Power BI à camada do Synapse, de modo que os dashboards ficassem rápidos sem competir por recursos com a operação. O resultado é uma plataforma de dados que escala com o crescimento do volume, em vez de ser limitada por ele.
Funcionalidades entregues
Migração de 4 bilhões de linhas
Carga em massa de SQL Server para Azure Synapse com integridade validada.
Dedicated SQL Pool otimizado
Distribuição (hash, replicada, round-robin) e particionamento adequados ao paradigma MPP.
Pipelines no Azure Data Factory
Extração e carga com paralelismo, controle de lotes e reprocessamento.
Validação e reconciliação de dados
Contagens, somas de verificação e amostras entre origem e destino.
Otimização em T-SQL
Índices columnstore, estatísticas e consultas calibradas para escala.
Integração via API com Power BI
Dashboards rápidos sobre o Synapse, sem onerar o ambiente transacional.
Separação de cargas analítica e transacional
Consumo de BI isolado da operação, eliminando concorrência por recursos.
Plataforma de dados escalável
Arquitetura preparada para crescer com o volume, em vez de ser limitada por ele.
Stack: Azure Synapse · SQL Pool · Power BI · Data Factory · T-SQL · REST API
Perguntas frequentes
Quanto tempo leva para migrar um data warehouse para o Azure Synapse?
Como garantir que nenhum dado seja perdido na migração de bilhões de linhas?
Posso simplesmente copiar minhas tabelas SQL Server para o Synapse?
Como o Power BI consome um data warehouse de bilhões de linhas com bom desempenho?
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