COVID-19疫情对全球航空业的打击尤其严重，迫使很多航空公司寻找新方法以优化运营。

对于全球航空公司德国汉莎航空公司来说，这场疫情促使该公司重新思考其数据战略，以支持比以前更敏捷的方法，尤其是数据仓库技术。

该航空公司过去主要使用本地技术，而现在正在迁移到云端。从本地数据仓库迁移到云端并不是简单的直接迁移。为此，汉莎航空在9月20日表示，他们正在使用Datometry Hyper-Q数据虚拟化平台来帮助迁移到Microsoft Azure Synapse云服务。

汉莎航空集团数据、分析和集成高级总监 Mirco Bharpalania 解释道：“我们确实有一个数据技术战略，我们想要实现的是提高我们的弹性和可扩展性选项。”

Datometry如何帮助汉莎迁移到云数据仓库

与所有大型企业一样，该航空公司在其运营中需要维护多种数据库和数据仓库技术。

对于云迁移，汉莎航空转移的首批本地系统之一是在Teradata上运行的客户数据系统。

汉莎航空更大数据战略的一部分是摆脱现有的本地数据仓库系统。汉莎航空希望在云端构建统一的数据平台，以整合其数据工作。Bharpalania说，该公司选择在很大程度上标准化微软Azure堆栈。

现有的数据仓库不能简单地放到云部署中，因为每个部署都提供不同的结构和功能。

Datometry平台提供虚拟化层，可以抽象化这种差异。Datometry是专门用于从Teradata到云数据仓库迁移的技术。该技术允许在汉莎航空现有本地系统上运行的 SQL 操作在其新的云部署上正常运行。

通过使用Datometry，汉莎航空可以降低迁移到云端的风险;它的团队不必重写他们在本地使用的每个SQL查询。

Bharpalania说：“因此，我们的目的是转向云端，并我们有Datometry虚拟化层。虚拟化可降低风险并提高速度。否则，我们将需要很多专家来采取行动。”

准备工作负载以迁移到云数据仓库

作为迁移工作的一部分，汉莎航空首先进行全面评估，以确定Datometry方法是否真的能够满足航空公司的需求。

Bharpalania 的团队进行了概念验证，采用了五个资源最密集的数据管道，提取、转换、加载工作负载并在新环境中运行它们。

Bharpalania 称：“我们取得了非常好的结果，这是我们为坚持这个决定所做的第一件事。现在我们正处于进行优化的阶段。”

几十年来，汉莎航空一直在运行其现有的本地系统。对于Bharpalania的团队来说，在云端获得最佳性能的复杂优化过程是一项艰巨而具有挑战性的任务。

展望未来，Bharpalania表示，汉莎航空的计划是将更多的本地数据仓库技术迁移到云端，包括现有的Oracle部署。云的更广泛目标是将数据保存在同一个地方，以便航空公司可以更轻松地分析数据以进行分析和商业智能，并改善运营。