Snowpark Migration Accelerator:結論¶

SMA を活用することで、データパイプラインとレポーティングノートブックの両方の移行を加速させることができました。それぞれが多ければ多いほど、 SMA のようなツールが提供できる価値は高くなります。

これまで一貫して行ってきた評価 -> 変換 -> 検証のフローに戻りましょう。この移行では、次を行いました。

• SMA でプロジェクトをセットアップした

• SMA の評価および変換エンジンをコードファイルに対して実行した

• SMA からの出力レポートを精査し、何を得たかをよりよく理解した

• SMA で変換できなかったものを VS Codeで精査する

• 問題やエラーを解決する

• セッション参照を解決する

• 入力および出力参照を解決する

• ローカルでコードを実行する

  • Snowflakeでコードを実行する

• 新しく移行したスクリプトを実行し、その成功を検証した

Snowflakeは、 SnowConvert 、 SnowConvert 移行アシスタント、Snowpark Migration Acceleratorのような移行ツールの改善に時間を費やしてきたのと同様に、インジェストとデータエンジニアリング機能の改善に多大な時間を費やしてきました。これらはそれぞれ今後も改善され続けるでしょう。移行ツールについてご提案がありましたら、お気軽にご連絡ください。これらのチームは、ツールを改善するための追加のフィードバックを常に求めています。