SnowConvert AI 확인

SnowConvert AI 검증 소개

AI 검증은 변환된 데이터베이스 코드의 기능 검증을 자동화하여 SnowConvert AI를 강화합니다. AI 검증은 합성 데이터 생성, AI 기반 단위 테스트 및 변환에서 식별된 오류의 AI 기반 해결 기능을 활용합니다. 또한 기존의 결정론적 변환 프로세스(오류 경고 및 문제(EWIs), 기능 감지 메시지(FDMs) 플래그 변환 문제)를 확장하고 Snowflake 서비스의 지능형 계층을 통해 정확성을 사전에 확인하고 오류를 해결하며 신뢰도를 빠르게 높입니다.

마이그레이션하는 동안 AI 검증은 먼저 결정론적 논리를 적용하여 소스 코드를 변환하고, 특정 패턴을 자동으로 해결할 수 없는 경우 EWIs 및 FDMs를 표시합니다. 다음으로, AI 검증은 구성한 Snowflake 테스트 계정에 연결하여 합성 데이터 세트를 생성하고, 변환된 코드에 맞게 조정된 단위 테스트를 빌드 및 실행하며, 결과를 보고하고, 오류 수정을 시도합니다. AI 검증은 수동 수정 작업을 줄이고, 프로세스 초기에 문제를 식별 및 해결하며, 변환된 오브젝트가 예상대로 동작하도록 보장합니다.

SnowConvert AI 검증의 주요 기능

  • AI 유효성 검사 가속화: 수동 테스트에 소요되는 시간과 리소스를 대폭 줄일 수 있습니다.

  • 테스트 생성 자동화: 에이전트는 기존 쿼리와 비즈니스 논리를 기반으로 테스트 사례를 자동으로 생성합니다.

  • 에이전트 복구 제안: 에이전트는 기존 코드에 대한 패치를 제안하여 레거시 시스템과 Snowflake 간에 일관된 결과를 생성합니다.

SnowConvert AI 검증의 전제 조건

SnowConvert AI 검증을 시작하기 전에 다음 단계를 완료합니다.

  1. SnowConvertAI를 다운로드하여 설치합니다.

  2. [권장] SnowConvert AI를 사용하여 레거시 SQL Server 코드를 변환합니다.

  3. 테스트 및 개발 전용 계정을 연결하고 프로덕션 계정은 사용하지 마세요.

    일부 오브젝트는 AI 검증 프로세스 중에 생성됩니다.

  4. 연결하는 계정의 PUBLIC 역할에 프로덕션 데이터에 대한 액세스 권한이 없고 CREATE USER 명령과 같은 민감한 작업을 실행할 수 있는 권한이 없는지 확인합니다.

  5. AI 검증에 사용된 역할이 해당 계정에 대해 다음의 권한을 갖는지 확인합니다.

    • CREATE DATABASE

    • CREATE MIGRATION

  6. 해당 계정에서 Cortex AI SQL 함수, 특히 claude-4-sonnet 모델을 활성화합니다.

    • 해당 리전에서 모델을 사용할 수 없는 경우 모델을 활성화하려면 리전 간 추론을 참조하세요.

SnowConvert AI 검증 시작하기

마이그레이션 유효성 검사 프로젝트를 시작하려면 다음 단계를 완료합니다.

  1. AI 검증을 시작합니다. SQL Server 데이터베이스에서 SnowConvert AI의 코드 변환을 실행합니다.

  2. AI 검증을 엽니다. 코드 변환이 완료된 후 GO TO AI VERIFICATION을 선택합니다.

    ![](<../../images/migrations/sc-assets/snowconvert-ai-verification-start.png>”AI 검증 시작”)

    (i) 모든 AI 처리는 연결하는 Snowflake 계정에서 이루어지며 Snowflake 요금이 부과됩니다.

  3. AI로 확인할 오브젝트를 선택합니다. 변환된 오브젝트를 AI 검증을 위해 선택할 수 있는 페이지로 리디렉션한 후 AI 검증으로 확인할 오브젝트를 선택합니다.

    ![](<../../images/migrations/sc-assets/snowconvert-ai-verification-select.png>”AI 검증을 위한 오브젝트 선택”)

    SnowConvert는 다음 작업을 자동으로 수행합니다.

    1. 선택한 오브젝트와 종속 오브젝트가 연결되면 자동으로 종속 오브젝트를 선택하고 유효성을 검사합니다.

    2. 선택한 오브젝트, 해당 종속성, 예상 시간 및 Snowflake 크레딧 비용에 대한 요약을 검토합니다.

    3. 선택 항목을 확인하여 코드 검증을 진행합니다.

    ![](<../../images/migrations/sc-assets/snowconvert-ai-verification-actions.png>”AI 검증 작업”)

  4. AI 검증으로 코드를 확인합니다. VERIFY CODE를 선택합니다. 또는 AI 기능을 사용하지 않으려면 SKIP AI VERIFICATION을 선택합니다.

    If you select VERIFY CODE, SnowConvert AI connects to your Snowflake account, where it relies on Cortex AI Functions to review your code and suggest resolutions to any problems. AI verification might take a few minutes to start, and it might run for several minutes or hours depending on the complexity of the code being verified.

    ![](<../../images/migrations/sc-assets/snowconvert-ai-verification-review.png>”AI 검증 검토”)

  5. 오브젝트의 상태를 검토합니다. AI 검증 화면에서 AI 검증이 선택한 오브젝트의 상태를 검토합니다.

    이 화면에는 선택한 각 오브젝트의 상태, 확인이 이미 완료되었는지 여부, AI 검증 기능이 수행한 변경 사항이 표시됩니다.

    오브젝트를 검증한 후 해당 상태를 확인하고 코드에 어떤 변경 사항이 있는지 검사할 수 있습니다.

    ![](<../../images/migrations/sc-assets/snowconvert-ai-verification-check.png>”AI 검증 확인”)

    (i) 배포하기 전에 AI에서 생성한 코드를 검토합니다. AI에서 생성한 코드가 올바르지 않을 수 있습니다.

    • AI 검증 상태:

      • AI에서 수정됨

      • 확인할 수 없음

      • 확인됨

      • 원본 오브젝트에 오류 발생

    • OPEN CODE:

      • 기본적으로 이 옵션은 원본 소스 코드와 VS Code에서 검증 후 AI에서 생성한 코드를 열어 비교합니다.

      • OPEN CODE 옆의 화살표를 클릭하여 VS Code에서 열고 비교할 수도 있습니다.

        • SnowConvert에서 변환된 코드 및 AI에서 생성 및 수정한 코드.

SnowConvert AI 검증의 청구 및 비용 고려 사항

AI 검증은 Snowflake 계정에서 사용하는 컴퓨팅 리소스를 기반으로 Snowflake 크레딧을 사용합니다. 비용에 영향을 미치는 기능은 다음과 같습니다.

  • AI SQL - AI 검증은 Cortex AI SQL을 사용합니다.

  • 웨어하우스 - 테스트 쿼리는 웨어하우스에서 실행됩니다.

  • Snowflake 스테이지 - AI 검증의 입력 및 출력은 스테이지에 저장되며, 저장소 비용이 발생합니다.

  • Snowpark Container Services - AI 검증은 Snowpark Container Services를 사용할 때 소량의 크레딧을 소모할 수 있습니다. AI 검증과 관련된 비용을 확인하려면 AI_MIGRATOR로 시작하는 이름의 컴퓨팅 풀을 확인합니다. 자세한 내용은 Snowpark Container Services 비용을 참조하세요.

자세한 내용은 Snowflake Service Consumption Table을 참조하세요.

SnowConvert AI 검증의 제한 사항

초기 버전은 표준 SQL Server 마이그레이션에 최적화되어 있습니다. 많은 쿼리 유형을 처리할 수 있지만, SnowConvert AI 검증에서 생성된 모든 변경 사항은 계정에 배포하기 전에 고객이 검토해야 합니다.

언어: 한국어