Converta código proprietário em ANSI SQL aberto com o Genie Code

A migração de um data warehouse legado é uma tarefa complexa, que exige que as equipes analisem códigos com décadas de existência, traduzam dialetos proprietários, migrem conjuntos de dados massivos e reconciliem as diferenças entre os sistemas. A Databricks está facilitando drasticamente a migração de cargas de trabalho de data warehouses legados para o Lakehouse com o Genie Code, o agente de codificação de AI da Databricks.

Temos o prazer de anunciar o novo conversor agêntico no Genie Code. O conversor de código agêntico traduz dialetos proprietários para ANSI SQL aberto, começando com T-SQL, Snowflake, Redshift, Oracle, BigQuery e Teradata. Ele transforma a migração de um data warehouse de um projeto que sua equipe precisa alocar recursos e gerenciar em algo que você apenas configura, inicia e monitora.

Planejamento de migração automatizado

Para ver como o conversor agêntico funciona na prática, faremos uma demonstração de prova de conceito convertendo um conjunto de stored procedures do T-SQL para ANSI SQL.

Para iniciar a migração, criamos um projeto de migração, um novo recurso no workspace da Databricks. Os projetos de migração oferecem às equipes um hub central para gerenciar arquivos de origem, acompanhar o progresso da conversão e colaborar durante toda a migração. Nomeamos nosso projeto como Migration Project - POC, definimos o dialeto de origem como T-SQL, o destino como ANSI SQL e escolhemos uma pasta de destino para os arquivos convertidos. Uma vez criado, podemos preencher o projeto com arquivos SQL de origem, que foram carregados anteriormente no workspace. Cada arquivo aparece no projeto com seu tipo de arquivo, linhas de código e status de migração:

O Genie Code analisa e pontua a complexidade de cada arquivo, apresentando uma avaliação no painel direito. Em nosso exemplo, o arquivo mixed_5cats_sp_string_agg.sql recebe uma pontuação de baixa complexidade porque contém apenas recursos SQL que são mapeados diretamente para o ANSI SQL. Para uma migração em grande escala, as equipes podem usar a pontuação de complexidade para priorizar e resolver os arquivos mais simples primeiro.

O Genie Code também gera linhagem, mapeando cada relacionamento entre objetos no ambiente legado — tabelas, views e stored procedures. O gráfico de linhagem mostra que sps_sp_update_from.sql e sps_sp_pivot.sql não têm dependências compartilhadas, o que significa que podem ser migrados de forma independente e segura.

Em uma migração em grande escala, a complexidade e a linhagem oferecem às equipes uma visão clara do que migrar, em qual ordem e o que precisa ser movido em conjunto.

Conversão de código totalmente agêntica

Depois de analisar o código-fonte, podemos começar a converter o código. Quando clicamos em Run, o Genie Code analisa o T-SQL de cada script e inicia enxames de subagentes para converter arquivos em paralelo. Cada subagente corrige erros de forma iterativa, validando a sintaxe e a intenção semântica para garantir que o código convertido mantenha a lógica de negócios original e seja analisado com sucesso.

Uma vez concluído, os arquivos convertidos são gravados na pasta de destino e codificados por cores de acordo com o status. Em nossa prova de conceito, 6 de 8 arquivos foram convertidos com sucesso. No entanto, mixed_5cats_sp_string_agg.sql e mixed_6cats_sp_string_agg.sql precisam de uma revisão adicional. Ao visualizar o painel direito, podemos ver a lista de tarefas pendentes necessárias para corrigir o script. O Genie Code explica que as stored procedures sinalizadas devem ser qualificadas por um nome de três partes no Unity Catalog (catalog.schema.sp_string_agg).

Ao clicar no arquivo, podemos abrir o editor SQL nativo para explorar a diferença lado a lado. Podemos fazer a correção manualmente no editor ou codificar uma regra de conversão criando uma custom skill no Genie Code. Quando estivermos prontos para executar a migração completa, o Genie Code aplicará a regra, neste caso fornecendo às stored procedures um nome de três partes no Unity Catalog, de forma automática em toda a base de código. As custom skills também são úteis para uma personalização mais ampla, como a conformidade com um padrão ETL aprovado ou o seguimento de convenções internas de nomenclatura.

Para equipes que buscam uma abordagem lift-and-shift, a Databricks oferece o conjunto completo de recursos SQL corporativos. Multi-Statement Transactions, Temp Tables e Stored Procedures — recursos comumente usados em data warehouses legados — estão todos disponíveis na Databricks, portanto não há necessidade de reestruturar sua lógica para se adequar a uma nova plataforma.

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O conversor de código agêntico é a próxima geração de ferramentas de migração de data warehouse, baseando-se no sucesso em escala do Lakebridge. Desde o seu lançamento no Data and AI Summit 2025, a ferramenta de conversão do Lakebridge ajudou mais de mil clientes a adotar o lakehouse da Databricks:

“O Lakebridge tornou nossa migração para a Databricks mais previsível e eficiente. Ele lidou com a conversão de nossas stored procedures legadas em Spark Declarative Pipelines, o que reduziu muito o trabalho manual e nos ajudou a avançar mais rapidamente em direção a um Lakehouse aberto e consolidado.”—Shane Irons, Diretor Sênior de Gestão de Informação

Como próximo passo, estamos expandindo o conversor agêntico para oferecer suporte a fontes ETL legadas comuns e novos dialetos de destino. Também planejamos trazer a migração e reconciliação de dados para a experiência do projeto de migração, com uma integração nativa do Lakeflow Connect para migrar dados e ferramentas automatizadas para validar se os dados migrados correspondem à origem antes da transição.

Pronto para migrar? Entre em contato com a equipe de conta da Databricks para avaliar seu ambiente legado e experimente o conversor de código agêntico aqui.

(Esta publicação no blog foi traduzida utilizando ferramentas baseadas em inteligência artificial) Publicação original