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Dflux.ai

Dflux.ai é uma plataforma com IA para migração de bancos de dados empresariais, automatizando mapeamento de esquema, validação e cutovers ao vivo. Permite migrações com zero downtime e zero erros para mais de 20 tipos de banco de dados para qualquer nuvem, confiável por mais de 100 empresas para modernização de dados segura e eficiente.

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Captura de tela do Dflux.ai
Captura de tela do Dflux.ai

A Dflux.ai oferece uma plataforma com IA projetada para revolucionar a migração de bancos de dados empresariais. Processos de migração tradicionais são frequentemente manuais, demorados e repletos de riscos como tempo de inatividade prolongado, erros de dados e um dreno significativo de recursos de engenharia. A Dflux.ai aborda esses desafios implantando agentes de IA especializados que automatizam todo o ciclo de vida da migração.

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Os agentes de IA da plataforma analisam meticulosamente os esquemas do banco de dados de origem, identificam áreas de complexidade e risco e, em seguida, geram automaticamente mapeamentos de esquema de destino otimizados. Isso inclui a resolução de conflitos de tipos de dados e a sinalização de possíveis alterações de quebra para revisão. O próprio processo de migração é executado ao vivo, utilizando um mecanismo de sincronização de escrita dupla para manter os bancos de dados de origem e destino alinhados. Isso garante que os cutovers ocorram rapidamente, muitas vezes em segundos, com a capacidade de rollback instantâneo caso surjam problemas.

Após a migração, a Dflux.ai realiza verificações de validação automatizadas, incluindo verificação de contagem de linhas, validação de checksum e detecção de anomalias estatísticas, gerando um relatório de integridade abrangente. Este rigoroso processo de validação garante a precisão e a completude dos dados. A plataforma é construída para migrações em escala empresarial, suportando mais de 20 tipos de bancos de dados, incluindo bancos de dados relacionais e NoSQL populares como Oracle, MySQL, PostgreSQL, MongoDB, Cassandra, e data warehouses em nuvem como Snowflake, BigQuery e Redshift.

A segurança é uma preocupação primordial, com a Dflux.ai empregando criptografia AES-256 para dados em repouso e em trânsito, controle de acesso baseado em função, conformidade com SOC2 Tipo II e uma trilha de auditoria completa. Dashboards de monitoramento ao vivo fornecem throughput em tempo real, alertas configuráveis e logs de migração detalhados, oferecendo observabilidade completa em todas as etapas da migração. Esta abordagem abrangente garante que bancos de dados complexos possam ser migrados de forma segura, rápida e sem interrupções, capacitando as equipes de engenharia a se concentrarem no desenvolvimento de produtos em vez de tarefas manuais de migração.

  • CategoriaFerramentas de SQL e banco de dados com IA
  • Modelo de preçosFale com vendas
  • ImplantaçãoNuvem

  • Análise e mapeamento de esquema com IA

  • Resolução automatizada de conflitos de tipos de dados

  • Migração ao vivo com zero downtime e sincronização de escrita dupla

  • Capacidade de rollback instantâneo

  • Validação automatizada de dados pós-migração (contagem de linhas, checksums, detecção de anomalias)

  • Suporte para mais de 20 tipos de banco de dados

  • Segurança de nível empresarial (criptografia AES-256, RBAC, SOC2 Tipo II)

  • Dashboards de monitoramento ao vivo em tempo real e alertas

  • Relatórios de integridade automatizados

  • Opções de conexão segura (direta, VPN, link privado)

  • Agentes de IA para análise de esquema, mapeamento, execução de migração e validação

  1. Conectar Origem: Conecte com segurança seu banco de dados de origem usando as credenciais fornecidas.

  2. IA Analisa Esquema: A IA escaneia seu esquema e gera automaticamente mapeamentos de destino otimizados.

  3. Migração ao Vivo: A migração é executada ao vivo contra a produção com sincronização de escrita dupla.

  4. Validar e Concluir: Verificações de integridade automatizadas confirmam a correção dos dados antes de um cutover de um clique.

  • Migração de Banco de Dados para Nuvem
  • Modernização de Banco de Dados
  • Integração de Data Warehouse
  • Migração de Banco de Dados Heterogêneo
  • Planejamento de Recuperação de Desastres
  • Re-plataforma de Aplicações

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