Snowpark Migration Accelerator: 評価出力 - アプリケーション内¶
Snowpark Migration Accelerator（SMA）がコードの分析を終了すると、評価成果物が生成され、ページの上部に「Analysis completed!」と表示されます。「VIEW RESULTS」をクリックして、評価の概要ページにアクセスします。
レディネススコア¶
評価の概要は、現在のツール実行から、利用可能な レディネススコア のみを表示し、簡潔な概要を提供します。
最初に表示されるレディネススコアは、 Spark API レディネススコア を表します。このスコアは、コード内でSpark API 参照がいくつ見つかり、そのうちの何パーセントがSnowflakeにうまく変換できるかを示します。このセクションは以下を表示します。
Spark API レディネススコア: コード内のSpark API 関数のうち、Snowparkに変換可能な関数の割合。
次にすること: 次に進む前に必要なアクションについてのステップバイステップガイダンス
Spark API レディネススコアの理解: スコアの意味と情報の使い方についての詳細な説明
識別された使用: コード内で見つかったSpark API 関数の合計数
変換準備済みの使用: SMA でSnowparkに自動変換できるSpark API 関数の数。
2番目に表示されるレディネススコアは、 サードパーティライブラリレディネススコア です。このスコアは、Snowflakeと互換性のあるサードパーティライブラリの割合を示します。このセクションは以下を表示します。
サードパーティライブラリレディネススコア: インポートしたライブラリの何パーセントがSnowflakeと互換性があるかを示します。
次にすること: 次に進む前に必要なアクションについて、ステップバイステップのガイダンスを提供します。
サードパーティライブラリレディネススコアの理解: レディネススコアの解釈方法と、それが移行にどのような意味を持つかを説明しています。
識別されたライブラリ呼び出し: コード内で見つかった外部ライブラリ呼び出しの合計数を表示します。
Snowparkでサポートされているライブラリ呼び出し: Snowparkが現在サポートしているライブラリ呼び出しの数を示します。
3番目に表示されるレディネススコアは、 SQL レディネススコア です。このスコアは、コード内で見つかった SQL 要素の何パーセントがSnowflake SQL に正常に変換できるかを示します。このセクションは以下を表示します。
SQL レディネススコア: コード内の SQL 要素のうち、Snowflakeで動作可能な要素の数をパーセントで表示します。
次にすること: 次に進む前に必要なアクションについてのステップバイステップガイダンス。
SQL レディネススコアの理解: SQL レディネススコアの意味と、この情報の使い方について説明します。
要素合計: コードに SQL コンポーネントがいくつ見つかったかを表示します。
サポート要素合計: SQL コンポーネントのうち、Snowflakeと互換性のあるコンポーネントの数を表示します。
注釈
重要な情報:
レディネススコアが高くても、たとえ100％でも、すぐに移行が成功するとは限りません。これは、Spark API 参照がSnowflakeと互換性があることを示しており、Snowparkへの移行の可能性を示唆しています。
実際のレディネススコアは、使用するツールのバージョンの違いにより、この例と異なる場合があります。また、これらの公開リポジトリのソースコードは、Snowflakeによって管理されていないため、いつでも変更される可能性があります。
お使いのツールのバージョンによっては、追加のレディネススコアが表示される場合があります。これらのスコアを理解するための詳細については、 レディネススコアの現在のリスト をご参照ください。
レディネススコアは、アプリケーションで確認するための最も重要な情報です。他の概要も簡単に取り上げていますが、レディネススコアが何を意味するかについての詳細情報については、以下の 評価の概要からの結論 セクションをご覧ください。
その他の概要
実行の概要
下にスクロールを続けると、実行の概要のセクションが表示されます。
実行の概要は現在のプロセスの詳細を提供します。この情報は、 SMA チームと問題のトラブルシューティングを行う際に役立ちますが、現時点では確認する必要はありません。
問題の概要
レディネススコアの下には、ページをスクロールすると詳細な問題の概要が表示されます。
問題の概要では、ツールによって検出された警告、変換エラー、解析エラーを識別します。これらの問題を理解することは、変換を成功させるために非常に重要です。問題の概要に関する詳細情報は、 このドキュメントの問題の概要セクション にありますが、後ほど 変換のウォークスルー でその実用的な適用を紹介します。今はこのセクションを飛ばして、評価プロセスを続けてもかまいません。
アプリケーションにある評価の概要からの結論
先に進む前に、いくつかの主要な側面を評価する必要があります。
レディネスレベル（Snowparkとの互換性） 評価では、レディネススコアが 95.22% （ツールのバージョンによって結果が異なる場合があります）となっています。80%以上のスコアはSnowparkとの互換性が高いことを示し、このコードベースでは移行が推奨されることを示唆しています。互換性の全体像を理解するには、出力フォルダーにある評価結果全体を調べる必要があります。
Sparkのフットプリントの大きさ/このコードベースへの影響 分析の結果、Spark API の参照総数は3,746件で、3,541件が自動的に変換がサポートされていました。これにより、手動変換が必要な参照は205件のみとなります。コードベース全体のサイズは不明ですが、サポートされていない参照の数が少ないことから、管理可能な評価作業であると考えられます。これらの205件の参照は、いくつかの共通パターンに従っている可能性が高く、評価がしやすくなっています。実際の変換作業は移行フェーズで決定されます。
分析によると、このコードベースはSparkからSnowparkへの移行に適しており、変換に必要な労力は最小限です。この評価を確認するために、残りの出力を調べてみましょう。