Convierte código propietario en ANSI SQL abierto con Genie Code

Migrar desde un almacén de datos heredado es una tarea compleja que requiere que los equipos analicen código con décadas de antigüedad, traduzcan dialectos propietarios, migren conjuntos de datos masivos y concilien las diferencias entre los sistemas. Databricks está facilitando enormemente la migración de cargas de trabajo desde almacenes de datos heredados al Lakehouse con Genie Code, el agente de codificación de AI de Databricks.

Nos complace anunciar el nuevo convertidor agéntico en Genie Code. El convertidor de código agéntico traduce dialectos propietarios a ANSI SQL abierto, comenzando con T-SQL, Snowflake, Redshift, Oracle, BigQuery y Teradata. Transforma la migración de un almacén de datos de un proyecto que su equipo debe dotar de personal y gestionar a uno que simplemente configura, inicia y supervisa.

Planificación de migración automatizada

Para ver cómo funciona el convertidor agéntico en la práctica, realizaremos una prueba de concepto (POC) convirtiendo un conjunto de procedimientos almacenados de T-SQL a ANSI SQL.

Para iniciar la migración, creamos un proyecto de migración, una nueva función en el espacio de trabajo de Databricks. Los proyectos de migración ofrecen a los equipos un centro de control para gestionar los archivos de origen, realizar un seguimiento del progreso de la conversión y colaborar durante toda la migración. Nombramos a nuestro proyecto Migration Project - POC, establecemos el dialecto de origen en T-SQL, el destino en ANSI SQL y elegimos una carpeta de destino para los archivos convertidos. Una vez creado, podemos rellenar el proyecto con los archivos SQL de origen, que se subieron previamente al espacio de trabajo. Cada archivo aparece en el proyecto con su tipo de archivo, líneas de código y estado de migración:

Genie Code analiza y califica la complejidad de cada archivo, mostrando una evaluación en el panel derecho. En nuestro ejemplo, mixed_5cats_sp_string_agg.sql obtiene una calificación de complejidad baja porque solo contiene características de SQL que se asignan directamente a ANSI SQL. Para una migración a gran escala, los equipos pueden usar la puntuación de complejidad para priorizar y abordar primero los archivos más sencillos.

Genie Code también genera el linaje, mapeando cada relación entre los objetos del entorno heredado: tablas, vistas y procedimientos almacenados. El gráfico de linaje muestra que sps_sp_update_from.sql y sps_sp_pivot.sql no tienen dependencias compartidas, lo que significa que se pueden migrar de forma independiente y segura.

En una migración a gran escala, la complejidad y el linaje ofrecen a los equipos una imagen clara de qué migrar, en qué orden y qué elementos deben moverse juntos.

Conversión de código totalmente agéntica

Después de analizar el código fuente, podemos comenzar a convertir el código. Al hacer clic en Run, Genie Code analiza el T-SQL de cada script y lanza grupos de subagentes para convertir archivos en paralelo. Cada subagente corrige errores de forma iterativa, validando tanto la sintaxis como la intención semántica para garantizar que el código convertido conserve la lógica de negocio original y se analice correctamente.

Una vez completado, los archivos convertidos se escriben en la carpeta de destino y se codifican por colores según su estado. En nuestra prueba de concepto, 6 de los 8 archivos se convirtieron con éxito. Sin embargo, mixed_5cats_sp_string_agg.sql y mixed_6cats_sp_string_agg.sql necesitan una revisión adicional. Al ver el panel derecho, podemos ver la lista de tareas pendientes necesarias para corregir el script. Genie Code explica que los procedimientos almacenados marcados deben calificarse con un nombre de tres partes en Unity Catalog (catalog.schema.sp_string_agg).

Al hacer clic en el archivo, podemos abrir el editor de SQL nativo para explorar las diferencias en paralelo. Podemos realizar la corrección manualmente en el editor o codificar una regla de conversión creando una habilidad personalizada (custom skill) en Genie Code. Cuando estemos listos para ejecutar la migración completa, Genie Code aplicará la regla (en este caso, asignar a los procedimientos almacenados un nombre de tres partes en Unity Catalog) de forma automática en toda la base de código. Las habilidades personalizadas también son útiles para una personalización más amplia, como adaptarse a un patrón ETL aprobado o seguir las convenciones de nomenclatura internas.

Para los equipos que buscan una migración directa (lift-and-shift), Databricks ofrece el conjunto completo de funciones de SQL empresarial. Transacciones de múltiples instrucciones, Tablas temporales y Procedimientos almacenados (características de uso común en los almacenes de datos heredados) están disponibles en Databricks, por lo que no es necesario rediseñar su lógica para adaptarla a una nueva plataforma.

Comience a usar el convertidor agéntico hoy mismo

El convertidor de código agéntico es la próxima generación de herramientas de migración de almacenes de datos, basada en el éxito a gran escala de Lakebridge. Desde su lanzamiento en el Data and AI Summit 2025, la herramienta de conversión de Lakebridge ha ayudado a más de mil clientes a adoptar el lakehouse de Databricks:

“Lakebridge hizo que nuestra migración a Databricks fuera más predecible y eficiente. Se encargó de la conversión de nuestros procedimientos almacenados heredados en Spark Declarative Pipelines, lo que redujo gran parte del trabajo manual y nos ayudó a avanzar más rápido hacia un Lakehouse abierto y consolidado”.—Shane Irons, director sénior de gestión de información

Como siguiente paso, estamos expandiendo el convertidor agéntico para admitir fuentes ETL heredadas comunes y nuevos dialectos de destino. También planeamos incorporar la migración y conciliación de datos en la experiencia del proyecto de migración, con una integración nativa de Lakeflow Connect para migrar datos y herramientas automatizadas para validar que los datos migrados coincidan con el origen antes de la transición definitiva.

¿Listo para migrar? Póngase en contacto con el equipo de su cuenta de Databricks para evaluar su entorno heredado y pruebe el convertidor de código agéntico aquí.

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original