KNIME 워크플로 마이그레이션

PlaidCloud는 KNIME을 그대로 대체할 수 있습니다. KNIME 노드 구성의 98.5%가 완전히 변환되며, 핵심 노드 유형 207개 중 205개가 Full입니다. 각 노드는 해당 노드의 작업을 수행하는 표준 PlaidCloud 워크플로 단계로 변환됩니다. 변환기는 KNIME 워크플로 아카이브를 실행 가능한 고급 워크플로로 바꾸고, 원래의 그래프를 유지하며, 설정해야 할 항목을 알려 주는 변환 보고서를 반환합니다. 모든 노드는 KNIME 변환 매트릭스에서 확인할 수 있습니다.

변환은 지정한 아카이브만 읽습니다. KNIME 노드가 읽거나 쓰는 시스템에는 연결하지 않습니다.

변환은 한 번만 수행하는 작업입니다. 같은 아카이브를 다시 변환하면 새 워크플로가 만들어지며, PlaidCloud에서 수정한 내용은 이후의 내보내기 결과와 병합되지 않습니다.

PlaidCloud가 만드는 항목

KNIME 워크플로마다 고급 워크플로 하나. .knwf는 워크플로 하나를 만들고, .knar는 그룹에 포함된 워크플로마다 하나씩 만듭니다.
각 KNIME 노드는 그에 해당하는 워크플로 단계, 프로젝트 변수 또는 캔버스 개체가 되며, 업스트림과 다운스트림 관계가 유지됩니다. 메타노드와 컴포넌트는 워크플로에 풀어서 포함되므로, 그 안의 노드는 일반 단계로 실행됩니다.
흐름 변수와 Configuration 및 Widget 노드는 기본값을 가진 프로젝트 변수가 됩니다. 변환 시점에 값을 알 수 있는 스위치와 루프는 제거되고, 실제로 실행되는 단계로 확장됩니다.
KNIME 식 언어인 Expression, String Manipulation, Math Formula, Column Expressions, Rule Engine은 PlaidCloud 식으로 변환됩니다.
아카이브 안에 포함된 데이터 파일은 프로젝트 기본 문서 계정의 knime/ 폴더에 워크플로별로 폴더를 나누어 업로드되며, 변환된 리더가 그곳에서 파일을 가져옵니다.
뷰, 차트, 색상 관리자는 데이터에 영향을 주지 않습니다. 이들은 제외되며 변환 보고서에 나열됩니다.

시작하기 전에

KNIME Analytics Platform에서 워크플로를 .knwf 파일로 내보냅니다. 여러 워크플로를 한 번에 변환하려면 워크플로 그룹을 .knar 파일로 내보냅니다. 리더가 사용하는 파일은 워크플로의 data 폴더에 두어 아카이브에 함께 포함되도록 합니다.
읽을 수 있는 문서 계정에 아카이브를 업로드합니다. Analyze 앱에서는 가져오기 창의 찾아보기로 컴퓨터에서 업로드할 수 있습니다.
워크플로를 받을 PlaidCloud 프로젝트를 선택합니다. 해당 프로젝트의 아키텍트 또는 관리자여야 하며, 프로젝트에 기본 문서 계정이 있어야 합니다.
워크플로의 리더와 커넥터 노드가 사용할 PlaidCloud 테이블, 파일, 연결을 확인해 둡니다. 소스 바인딩을 참조하십시오.

워크플로 변환

Analyze 앱, REST API 또는 MCP에 연결된 AI 에이전트에서 변환할 수 있습니다. REST API와 MCP 도구는 같은 필드를 사용하며, 창에서는 창에 표시되는 필드를 사용합니다.

Analyze 앱

분석을 열고 Tools → KNIME 워크플로 가져오기를 선택합니다.
소스 및 대상 가져오기에서 대상 프로젝트와 문서 계정에 있는 KNIME 아카이브(.knwf 또는 .knar) 를 선택합니다. 컴퓨터에서 아카이브를 업로드하려면 찾아보기를 선택합니다.
개체 접두사에서 필요하면 워크플로 접두사, 단계 접두사, 테이블 접두사를 설정합니다. 테이블 접두사의 기본값은 워크플로 이름입니다.
원본 바인딩(선택 사항) 에서 필요하면 리더를 대상 프로젝트의 기존 테이블에 바인딩합니다. 추가를 선택한 다음 KNIME 리더(12:3 같은 노드 ID, 노드 이름 또는 파일 이름)와 테이블 ID를 입력합니다. 연결, 문서 또는 다른 프로젝트의 테이블을 바인딩하려면 REST API 또는 MCP 도구를 사용하십시오. 소스 바인딩을 참조하십시오.
가져오기를 선택합니다.

창에는 아카이브를 변환하는 동안 진행 상황이 표시된 다음 변환 보고서가 표시됩니다. 보고서에는 단계 수(단계, 높은 신뢰도, 보통, 낮음, 변환되지 않음), 변환할 수 없었던 노드와 그 다운스트림 단계, 부분 변환, 경고, 업로드할 소스 파일, 단계가 없는 노드가 포함됩니다. 검토할 항목이 없는 변환은 그 사실을 알려 주며 창이 자동으로 닫힙니다.

필드

필드	필수	용도
`source_account_id`	예	KNIME 아카이브가 있는 문서 계정입니다.
`source_file_path`	예	해당 계정 내 `.knwf` 또는 `.knar` 파일의 경로입니다.
`project_id`	예	워크플로를 만들 프로젝트입니다.
`workflow_prefix`	아니요	워크플로 이름에 붙일 접두사입니다.
`step_prefix`	아니요	단계 이름에 붙일 접두사입니다.
`table_prefix`	아니요	테이블 이름에 붙일 접두사입니다. 기본값은 워크플로 자체 이름입니다. 기존 테이블 이름을 재사용하게 되는 접두사는 아무것도 만들어지기 전에 거부됩니다. `.knar`의 경우 각 워크플로의 접두사 뒤에 해당 워크플로의 이름이 붙습니다.
`source_bindings`	아니요	리더와 커넥터 노드를 이미 가지고 있는 데이터 및 연결에 바인딩하며, 최대 500개 항목까지 지정할 수 있습니다. 소스 바인딩을 참조하십시오.

REST

필드를 JSON 본문으로 다음 주소에 보냅니다.

POST /rest/v1/analyze/knime/convert

{
  "source_account_id": "<document account id>",
  "source_file_path": "/knime/monthly-close.knwf",
  "project_id": "<project id>"
}

MCP

MCP에 연결된 AI 에이전트는 같은 필드로 knime_convert 도구를 호출합니다. 에이전트를 연결하려면 AI 에이전트(MCP)를 참조하십시오. 이 도구는 프로젝트를 변경하므로 승인하기 전에 호출 내용을 검토하십시오.

소스 바인딩

source_bindings를 사용하면 KNIME 리더가 아카이브에 있는 사본 대신 PlaidCloud에 이미 있는 데이터를 가리키도록 할 수 있습니다. 키는 노드 ID(예: 12:3), 노드 이름, 포함된 파일 경로(예: data/sales.csv) 또는 파일 이름이며, 이 순서대로 처음 일치하는 항목이 적용됩니다. 값은 다음 중 하나입니다.

대상 프로젝트에 있는 테이블의 analyzetable_ ID. 해당 테이블이 리더를 대체합니다.
읽을 수 있는 다른 프로젝트의 테이블에 대한 {"project": "<project id>", "table": "<table id>"}. 리더는 해당 테이블을 복사하는 Import Project Table 단계가 됩니다. 원본 프로젝트는 대상 프로젝트와 읽기 권한을 공유해야 하며, 그렇지 않으면 단계가 경고합니다. 행 액세스로 관리되는 테이블은 거부됩니다.
읽을 수 있는 문서에 대한 {"account": "<document account id>", "path": "/finance/budget.xlsx"}. 리더가 해당 문서를 가져옵니다.
데이터베이스 또는 REST 커넥터 노드에 대한 {"connection": "<connection id>"}. 변환된 단계가 해당 연결에서 실행됩니다.

Analyze 앱 창에서는 테이블 ID로 리더를 대상 프로젝트의 테이블에 바인딩합니다. 연결, 문서, 다른 프로젝트의 테이블은 REST API 또는 MCP 도구로 바인딩하십시오.

"source_bindings": {
  "Sales": "analyzetable_1234",
  "data/budget.xlsx": { "account": "<document account id>", "path": "/finance/budget.xlsx" }
}

바인딩한 테이블이 없거나 어떤 리더와도 일치하지 않는 키는 경고로 처리됩니다. 적용된 바인딩은 프로젝트 및 테이블 이름과 함께 변환 보고서의 bindings에 나열됩니다.

바인딩되지 않은 입력

아카이브에 파일이 없는 리더는 기본 문서 계정에 있는 워크플로 폴더의 inputs/<file name>에서 읽으며, 변환 보고서는 해당 경로를 missing_inputs에 경고와 함께 나열합니다. 그 위치에 파일을 업로드한 다음 워크플로를 실행하십시오. 파일이 업로드되기 전까지는 가져오기가 경고와 함께 끝나고 빈 테이블이 만들어지며, 워크플로는 계속 진행됩니다.

자격 증명과 연결

KNIME 자격 증명은 마이그레이션되지 않습니다. 다른 시스템에 로그인하는 각 단계는 사용자가 설정한 PlaidCloud 연결 또는 프로젝트 변수에서 자격 증명을 읽으며, 변환 보고서에 있는 해당 단계의 경고가 어느 쪽인지 알려 줍니다.

KNIME	설정할 항목
데이터베이스 커넥터	데이터베이스 연결입니다. `{"connection": "<id>"}`로 바인딩하거나 단계에서 선택합니다.
로그인이 필요한 REST 및 웹 서비스 노드	REST 연결입니다. `{"connection": "<id>"}`로 바인딩하거나 단계에서 선택합니다.
Speech Recognizer(IBM Watson)	기본 URL이 경고에 표시된 Watson 서비스 URL이고, 사용자가 `apikey`이며 API 키가 기본 로그인 비밀번호인 REST 연결입니다. 이를 노드에 바인딩합니다.
Email Reader 또는 Email Mover와 함께 사용하는 Email Connector	경고에 표시된 이름으로 메일 서버 비밀번호를 담은 프로젝트 변수입니다. 호스트와 사용자는 Email Connector에서 가져옵니다.
통합 문서 비밀번호가 있는 Excel Reader 또는 Excel Writer	경고에 표시된 이름으로 비밀번호를 담은 프로젝트 변수입니다.
LLM 커넥터와 인증기	AI 단계의 LLM 연결입니다.

프로젝트 변수를 설정하려면 워크플로 변수 관리를 참조하십시오.

변환 보고서 읽기

가져오기가 끝나면 Analyze 앱 창에 변환 보고서가 표시되고, REST 및 MCP 응답에도 보고서가 포함됩니다. 워크플로를 실행하기 전에 보고서를 읽어 보십시오.

summary는 생성된 단계 수와 그중 높은 신뢰도, 보통 신뢰도, 낮은 신뢰도로 매핑된 단계 수를 집계합니다.
warnings는 각 경고를 해당 노드, 단계, 취해야 할 조치와 함께 나열하며, 설정해야 하는 모든 자격 증명 또는 연결이 포함됩니다.
missing_inputs는 바인딩되지 않은 입력의 파일을 업로드할 문서 경로를 나열합니다.
bindings는 적용된 바인딩을 나열합니다.
table_prefix는 사용된 접두사입니다. .knar의 경우 workflows가 각 워크플로를 해당 접두사와 함께 나열합니다.
보고서와 함께 제공되는 uploaded_files는 기본 문서 계정에 업로드된 포함 파일을 나열합니다.
dropped_tools는 제외된 뷰와 차트를 나열합니다.

자리 표시자

변환 경로가 없는 노드는 이름이 지정된 자리 표시자로 캔버스에 남습니다. 자리 표시자는 데이터를 그대로 전달하고 KNIME 노드의 이름과 함께 경고하며, 그 다운스트림의 모든 단계는 보고서에 표시되므로 누락된 결과가 조용히 넘어가지 않습니다. 결과가 중요하면 표준 단계로 해당 기능을 다시 구성하십시오.

변환된 워크플로 실행

프로젝트에서 새 워크플로를 엽니다.
경고에 나온 프로젝트 변수와 연결을 설정합니다.
바인딩되지 않은 입력의 파일을 창의 업로드할 소스 파일 아래 또는 missing_inputs에 있는 경로에 업로드합니다.
워크플로를 실행하고 각 단계의 출력 테이블을 검토합니다.

예외 사례

KNIME과 다른 점은 다음이 전부입니다.

Crosstab. Table: Pivot 단계로 변환됩니다. 일부 설정 조합은 KNIME과 결과가 다릅니다.
Loop End (Column Append). 테이블: 내부 조인 단계로 변환됩니다. 일부 설정 조합은 KNIME과 결과가 다릅니다.
무작위 추출. Row Sampler, Table Partitioner, Equal Size Sampling은 Table: KNIME Random Sample 단계로 KNIME 자체의 무작위 추출을 수행하므로, 시드가 있는 노드는 KNIME과 같은 행을 선택합니다. 추출 대상 테이블은 최대 10,000,000행이며, 이보다 큰 테이블은 단계가 실패합니다.