Snowpark Migration Accelerator : Conclusions¶

By utilizing the SMA, we were able to accelerate the migration of both a data pipeline and a reporting notebook. The more of each that you have, the more value a tool like the SMA can provide.

Et revenons au flux d’évaluation -> conversion -> validation auquel nous revenons toujours. Dans cette migration, nous avons :

• Configuré le projet dans SMA

• Exécuté le moteur d’évaluation et de conversion de SMA sur les fichiers de code

• Examiné les rapports de sortie de SMA pour mieux comprendre ce que nous avons

• Vérifié ce qui n’a pas pu être converti par SMA dans VS Code

• Résolu les problèmes et les erreurs

• Résolu les références de session

• Résolu les références aux entrées/sorties

• Exécuté le code localement

  • Et exécuté le code dans Snowflake

• Exécuté les scripts qui venaient d’être migrés et validé leur réussite

Snowflake has spent a great deal of time improving its ingestion and data engineering capabilities, just as it has spent time improving migration tools like SnowConvert, the SnowConvert Migration Assistant, and the Snowpark Migration Accelerator. Each of these will continue to improve. Please feel free to reach out if you have any suggestions for migration tooling. These teams are always looking for additional feedback to improve the tools.