Databricks, Ajan Tabanlı SQL Converter’ı Beta’ya Aldı: Diyalektten ANSI’ye Göç
databricks, genie-code içinde ajan tabanlı (agentic) kod converter’ını beta’ya aldığını duyurdu. Araç, T-SQL, Snowflake, Redshift, Oracle, BigQuery ve Teradata diyalektlerini açık ANSI SQL’e çevirmek için paralel AI subagent’ları kullanıyor. Hedef: legacy warehouse’dan lakehouse’a göçte diyalekt çevirisini insan ekibinin tek başına yönettiği bir projeden, izlenen bir migration toolchain’ine dönüştürmek.
Ana Gelişme
Ekipler Databricks workspace’inde bir migration project oluşturuyor; Genie Code dosya karmaşıklığını skorluyor, tablo/view/stored procedure ilişkilerini lineage ile haritalıyor. “Run” ile her script için subagent sürüleri paralel çalışıyor; sözdizimi ve semantik niyeti doğrulamaya çalışarak çıktıyı hedef klasöre yazıyor. Tek seferlik düzeltmeler reusable custom skill (dönüşüm kuralı) olarak kodlanabiliyor.
Ürün, Data and AI Summit 2025’te duyurulan lakebridge tooling’inin üzerine inşa ediliyor. Databricks, Multi-Statement Transactions, Temp Tables ve Stored Procedures desteğiyle lift-and-shift senaryolarında mantığı baştan yazma ihtiyacını azaltmayı amaçlıyor. Resmi dokümantasyona göre beta’da batch üst sınırı 300 dosya / 1.000 satır; BTEQ desteklenmiyor.
Neden Önemli?
Veri platformu ekipleri için haber, agentic-ai’nin yalnızca IDE asistanı olmadığını; çekirdek migration iş akışına girdiğini gösteriyor. snowflake SnowConvert ve Google Cloud’un Gemini destekli Database Migration Service’i aynı alanda yarışıyor. Bu haber bir doğruluk bake-off değildir: beta ürün, insan doğrulaması gerektirir; %100 otomatik göç iddiası yapılmamalıdır.
Teknik Detaylar
Desteklenen kaynak diyalektler: T-SQL, Snowflake, Redshift, Oracle, BigQuery, Teradata → ANSI SQL. Migration project progress, complexity score ve lineage sunuyor. Deterministik transpiler’lar (Morpheus, BladeBridge vb.) sözdiziminde güçlü olsa da control-flow, cursor, dynamic SQL ve recursive CTE’lerde kırılgan kalabiliyor; ajan tabanlı yaklaşım özellikle stored procedure ve karmaşık iş mantığında konumlandırılıyor — bu ayrım analist yorumudur, Databricks’in resmi “üstünüz” iddiası değildir.
Bağlam
llm ve ai-code-assistance / coding-agents dalgası, veri göçünü “elle çevir” modelinden “yapılandır, çalıştır, izle” modeline çekiyor. Lakebridge’in binlerce müşteriye yardım ettiği iddiası şirket beyanıdır. Yol haritasında legacy ETL kaynakları, yeni hedef diyalektler ve Lakeflow Connect ile veri taşıma/reconciliation yer alıyor.
Sonraki Adımlar
Beta kullanıcıları için pratik kural: çıktıyı side-by-side diff ile doğrulayın; kritik stored procedure’lerde insan review zorunlu tutun; skill’leri org standartlarına bağlayın. Rekabet açısından SnowConvert ve Gemini DMS ile özellik/limit karşılaştırması, accuracy yarışından daha güvenli bir değerlendirme çerçevesidir.
Databricks blogu, migration’ı “ekibin staff edip yönettiği projeden yapılandırıp izlediğiniz işe” dönüştürmeyi vaat ediyor. Bu, ajan orchestration’ının veri platformu ürünlerine nasıl sindiğinin somut örneği. Yine de beta batch limiti (300 dosya) büyük monolit warehouse’larda işi parçalamayı zorunlu kılar; lineage haritası olmadan paralel çeviri bağımlılık hatalarını gizleyebilir.