Snowpark Migration Accelerator: ツールの実行¶
Snowpark Migration Accelerator（SMA）をインストールし、コードベースを準備すると、実行プロセスを開始できます。SMA アプリケーションが開いている場合は戻り、閉じている場合は起動します。
プロジェクト設定¶
最初にツールを開くと、開始/アクティブ化ページが表示されます。その場合は、「開始」ボタンをクリックして始めます。
SMA のユーザーであれば、ウェルカムページをスキップして直接プロジェクトページにアクセスすることができます。新規ユーザーにはウェルカムページが表示され、「開始」をクリックしてプロジェクトページにアクセスできます。
メニューから「新規プロジェクト」を選択して開始します。このチュートリアルのためにすでにプロジェクトを作成している場合は、代わりに「プロジェクトを開く」を選択することでアクセスできます。
「プロジェクト作成」ページでは、新しいプロジェクトファイルを作成することができます。これは、 SMA の評価タスクとコード変換タスクの両方に不可欠です。プロジェクトファイル（拡張子は.snowma）は、選択したソースディレクトリに保存され、 SMA のすべての実行を記録します。複数の実行をリンクさせる場合は、既存のプロジェクトファイルを開き直すことができます。すべてのプロジェクト情報は、ローカルマシンと共有データベースの両方に保存されます。プロジェクトについての詳細は、 「プロジェクト」ファイル をご参照ください。
表示されているすべてのフィールドは、評価ツールの構成および分析実行後のプロジェクト管理に必要です。次の画像は、利用可能な各オプションについて説明したものです。
このウォークスルーでは、「Sparkデータエンジニアリング例」コードベースを使用します。これは、 サンプルコードベースセクション にあります。以下のステップを実行します。
コードベースをダウンロードして解凍します。
すべてのファイルが格納されているルートディレクトリを探します。これが、入力ディレクトリになります。
ご希望のプロジェクト名を選択します。
出力ディレクトリを選択します（ツールはデフォルトの場所を提案しますが、必要に応じて変更できます）。
評価を開始する前に、 コード準備 セクションで説明されているように、入力ディレクトリに適切な拡張子のソースコードファイルがあることを確認してください。
準備ができたら、画面右下の「SAVE して START ASSESSMENT」ボタンをクリックします。
実行と評価の出力¶
評価プロセスを開始すると、 SMA は、3つのステップでソースコードを分析します。
まず、基本的なスキャンを実行し、コードベース内のすべてのファイルとキーワードのインベントリを作成します。
そして、ソース言語に従ってコードを解析し、コードの関数を表すセマンティックモデルを作成します。
最後に、このモデルを使用して、 Spark参照インベントリ や インポートライブラリ分析 などの詳細情報を生成します。変換モードでは、変換後のコードも生成されます。
このプロセス中、画面には3つの進行状況インジケーターが表示されます。
ソースコードの読み込み
ソースコードの分析
結果の書き込み
各ステップが完了すると、これらのインジケーターが点灯します。
.
分析が完了したら、「結果を表示」をクリックして分析出力を表示します。