프로젝트 창 AWS SCT 시작 프로젝트 생성 새 프로젝트 마법사 사용 프로젝트 저장 및 열기 서버 추가 오프라인 모드 사용 트리 필터 사용 스키마 숨기기 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 관리 스키마 변환 변환된 코드 적용 AWS 프로필 저장 AWS Secrets Manager 사용 데이터베이스 암호 저장 파티션 테이블이 있는 프로젝트에 Union All 보기 사용 키보드 바로 가기

AWS SCT 사용자 인터페이스 사용

다음 항목을 사용하여 AWS SCT 사용자 인터페이스로 작업할 수 있습니다. AWS SCT 설치에 대한 자세한 내용은 설치, 확인 및 업데이트 AWS SCT 섹션을 참조하세요.

주제

AWS SCT 프로젝트 창
AWS SCT 시작
AWS SCT 프로젝트 생성
AWS SCT에서 새 프로젝트 마법사 사용
AWS SCT 프로젝트 저장 및 열기
AWS SCT 프로젝트에 데이터베이스 서버 추가
오프라인 모드에서 AWS SCT 실행
AWS SCT 트리 필터 사용
AWS SCT 트리 보기에서 스키마 숨기기
데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성 및 검토
스키마 변환
변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용
AWS SCT에 AWS 서비스 프로필 저장
AWS Secrets Manager 사용
데이터베이스 암호 저장
파티션 테이블이 있는 프로젝트에 UNION ALL 보기 사용
AWS SCT의 키보드 바로 가기

AWS SCT 프로젝트 창

다음 그림은 스키마 마이그레이션 프로젝트를 만든 다음 스키마를 변환할 때 AWS SCT에서 볼 수 있습니다.

왼쪽 패널에는 소스 데이터베이스의 스키마가 트리 보기로 표시됩니다. 데이터베이스 스키마는 “지연 로드”됩니다. 즉, 트리 보기에서 항목을 선택하면 AWS SCT는 소스 데이터베이스에서 현재 스키마를 가져와 표시합니다.
상단 가운데 패널에는 대상 데이터베이스 엔진으로 자동 변환할 수 없는 소스 데이터베이스 엔진의 스키마 요소에 대한 작업 항목이 표시됩니다.
오른쪽 패널에는 대상 DB 인스턴스의 스키마가 트리 보기로 표시됩니다. 데이터베이스 스키마는 “지연 로드”됩니다. 즉, 트리 보기에서 항목을 선택한 시점에서 AWS SCT가 대상 데이터베이스에서 현재 스키마를 가져와 표시합니다.

왼쪽 하단 패널에서 스키마 요소를 선택하면 속성이 표시됩니다. 여기에는 소스 스키마 요소 및 해당 요소를 소스 데이터베이스에서 생성하는 SQL 명령이 설명되어 있습니다.
오른쪽 하단 패널에서 스키마 요소를 선택하면 속성이 표시됩니다. 여기에는 대상 스키마 요소 및 해당 요소를 대상 데이터베이스에서 생성하는 SQL 명령이 설명되어 있습니다. 이 SQL 명령을 편집하고 업데이트된 명령을 프로젝트와 함께 저장할 수 있습니다.

AWS SCT 시작

AWS Schema Conversion Tool을 시작하려면 애플리케이션 아이콘을 두 번 클릭합니다.

AWS SCT 프로젝트 생성

다음 절차에 따라 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 생성합니다.

프로젝트를 생성하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다.
파일 메뉴에서 새 프로젝트를 선택합니다. 새 프로젝트 대화 상자가 나타납니다.
컴퓨터에서 로컬로 저장되는 프로젝트의 이름을 입력합니다.
로컬 프로젝트 파일의 위치를 입력합니다.
OK를 선택하여 AWS SCT 프로젝트를 생성합니다.
소스 추가를 선택하여 AWS SCT 프로젝트에 새 소스 데이터베이스를 추가합니다. AWS SCT 프로젝트에 여러 소스 데이터베이스를 추가할 수 있습니다.
대상 추가를 선택하여 AWS SCT 프로젝트에 새 대상 플랫폼을 추가합니다. AWS SCT 프로젝트에 여러 대상 플랫폼을 추가할 수 있습니다.
왼쪽 패널에서 소스 데이터베이스 스키마를 선택합니다.
오른쪽 패널에서 선택한 소스 스키마의 대상 데이터베이스 플랫폼을 지정합니다.
매핑 생성을 선택합니다. 이 버튼은 소스 데이터베이스 스키마와 대상 데이터베이스 플랫폼을 선택한 후에 활성화됩니다. 자세한 내용은 매핑 규칙 생성 섹션을 참조하세요.

이제 AWS SCT 프로젝트가 설정되었습니다. 프로젝트를 저장하고, 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성하고, 소스 데이터베이스 스키마를 변환할 수 있습니다.

AWS SCT에서 새 프로젝트 마법사 사용

새 프로젝트 마법사를 사용하여 새 데이터베이스 마이그레이션 프로젝트를 생성할 수 있습니다. 이 마법사는 마이그레이션 대상을 결정하고 데이터베이스에 연결하는 데 도움을 줍니다. 또한 지원되는 모든 대상에 대해 마이그레이션이 얼마나 복잡할지 추정합니다. 마법사를 실행한 후 AWS SCT는 데이터베이스를 다른 대상으로 마이그레이션하기 위한 요약 보고서를 생성합니다. 이 보고서를 사용하여 가능한 대상을 비교하고 최적의 마이그레이션 경로를 선택할 수 있습니다.

새 프로젝트 마법사를 실행하려면

소스 데이터베이스를 선택합니다.

AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다.
파일 메뉴에서 New project wizard를 선택합니다. Create a new database migration project 대화 상자가 열립니다.

소스 데이터베이스 연결 정보를 입력하려면 다음 지침을 사용합니다.

파라미터	작업
프로젝트 이름	컴퓨터에서 로컬로 저장되는 프로젝트의 이름을 입력합니다.
위치	로컬 프로젝트 파일의 위치를 입력합니다.
소스 유형	SQL database, NoSQL database 또는 ETL 옵션 중 하나를 선택합니다. 모든 마이그레이션 대상이 포함된 요약 보고서를 보려면 SQL database를 선택합니다.
[Source engine]	소스 데이터베이스 엔진을 선택합니다.
마이그레이션 전략	다음 옵션 중 하나를 선택합니다. I want to switch engines and optimize for the cloud - 이 옵션은 소스 데이터베이스를 새 데이터베이스 엔진으로 변환합니다. I want to keep the same engine but optimize for the cloud – 이 옵션은 데이터베이스 엔진을 그대로 유지하고 데이터베이스를 온프레미스에서 클라우드로 이동합니다. I want to see a combined report for database engine switch and optimization for the cloud - 이 옵션은 사용 가능한 모든 마이그레이션 옵션의 마이그레이션 복잡성을 비교합니다. 모든 마이그레이션 대상이 포함된 집계된 평가 보고서를 보려면 마지막 옵션을 선택합니다.

다음(Next)을 선택합니다. Connect to the source database 페이지가 열립니다.

소스 데이터베이스에 연결합니다.
1. 소스 데이터베이스 연결 정보를 제공합니다. 연결 파라미터는 소스 데이터베이스 엔진에 따라 달라집니다. 소스 데이터베이스 분석에 사용하는 사용자에게 해당 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 AWS SCT 소스 섹션을 참조하세요.
2. 다음(Next)을 선택합니다. 스키마 선택 페이지가 열립니다.
데이터베이스 스키마를 선택합니다.
1. 평가할 스키마 이름에 대한 확인란을 선택하고 스키마 자체를 선택합니다. 스키마 이름을 선택하면 해당 스키마 이름이 파란색으로 강조 표시되고 다음 버튼을 사용할 수 있습니다.
2. 여러 데이터베이스 스키마를 평가하려면 모든 스키마에 대해 확인란을 선택한 다음 상위 노드를 선택합니다. 성공적인 평가를 위해서는 상위 노드를 선택해야 합니다. 예를 들어 소스 SQL Server 데이터베이스의 경우 데이터베이스 노드를 선택합니다. 상위 노드의 이름은 파란색으로 강조 표시되고 다음 버튼을 사용할 수 있습니다.
3. 다음을 선택합니다. AWS SCT가 소스 데이터베이스 스키마를 분석하고 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성합니다. 소스 데이터베이스 스키마의 데이터베이스 객체 수는 평가를 실행하는 데 걸리는 시간에 영향을 줍니다. 완료되면 Run the database migration assessment 페이지가 열립니다.
데이터베이스 마이그레이션 평가를 실행합니다.
1. 다양한 마이그레이션 대상에 대한 평가 보고서를 검토 및 비교하거나 추가 분석을 위해 평가 보고서 파일의 로컬 사본을 저장할 수 있습니다.
2. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 로컬 사본을 저장합니다. 저장을 선택하고 파일을 저장할 폴더의 경로를 입력한 다음 저장을 선택합니다. AWS SCT가 평가 보고서 파일을 지정된 폴더에 저장합니다.
3. 다음(Next)을 선택합니다. 대상 선택 페이지가 열립니다.
대상 데이터베이스를 선택합니다.
1. 대상 엔진에서 평가 보고서의 기준으로 사용하기로 결정한 대상 데이터베이스 엔진을 선택합니다.
2. 대상 데이터베이스에 대한 연결 정보를 제공합니다. 표시되는 연결 파라미터는 선택한 대상 데이터베이스 엔진에 따라 달라집니다. 대상 데이터베이스에 지정된 사용자에게 필요한 권한이 있는지 확인합니다. 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 AWS SCT 소스 및 Amazon Redshift를 대상으로 사용할 수 있는 권한에서 대상 데이터베이스의 권한을 설명하는 섹션을 참조하세요.
3. 완료를 선택합니다. AWS SCT가 프로젝트를 생성하고 매핑 규칙을 추가합니다. 자세한 내용은 매핑 규칙 생성 섹션을 참조하세요.

이제 AWS SCT 프로젝트를 사용하여 소스 데이터베이스 객체를 변환할 수 있습니다.

AWS SCT 프로젝트 저장 및 열기

다음 절차에 따라 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 저장합니다.

프로젝트를 저장하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다.
파일 메뉴에서 Save project를 선택합니다.

AWS SCT는 프로젝트를 생성할 때 지정된 폴더에 프로젝트를 저장합니다.

기존 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 열려면 다음 절차를 따릅니다.

프로젝트를 열려면

파일 메뉴에서 프로젝트 열기를 선택합니다. 열기 대화 상자가 나타납니다.
프로젝트 폴더를 선택하고 Windows 스크립트 구성 요소(*.sct) 파일을 선택합니다.
AWS SCT가 프로젝트를 열지만 소스 및 대상 데이터베이스에 자동으로 연결되지는 않습니다. 데이터베이스 스키마 트리 상단에 있는 Connect to the server를 선택하여 소스 및 대상 데이터베이스에 연결합니다.

AWS SCT 버전 1.0.655 이전 버전으로 저장된 프로젝트를 열면 AWS SCT가 모든 소스 데이터베이스 스키마에 대한 매핑 규칙을 대상 데이터베이스 플랫폼에 자동으로 생성합니다. 다른 대상 데이터베이스 플랫폼을 추가하려면 기존 매핑 규칙을 삭제한 다음 새 매핑 규칙을 생성합니다. 매핑 규칙 생성에 대한 자세한 내용은 AWS SCT에서 매핑 규칙 생성 섹션을 참조하세요.

AWS SCT 프로젝트에 데이터베이스 서버 추가

AWS Schema Conversion Tool 프로젝트에 여러 소스 및 대상 데이터베이스 서버를 추가할 수 있습니다.

프로젝트에 서버를 추가하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다.
새 프로젝트를 생성하거나 기존 프로젝트를 엽니다.
메뉴에서 소스 추가를 선택하여 새 소스 데이터베이스를 추가합니다.
데이터베이스 플랫폼을 선택하고 데이터베이스 연결 보안 인증 정보를 지정합니다. 소스 데이터베이스에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS SCT 소스 섹션을 참조하세요.

다음 절차에 따라 데이터베이스에 연결합니다.

데이터베이스에 연결하려면

데이터베이스 서버에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 연결 설정을 선택합니다.

데이터베이스 스키마 트리 상단에서 Connect to the server를 선택할 수도 있습니다.
소스 데이터베이스 서버에 연결하는 데 필요한 암호를 입력합니다.
Test Connection을 선택하여 AWS SCT가 소스 데이터베이스에 연결할 수 있는지 확인합니다.
연결을 선택하여 소스 데이터베이스에 연결합니다.

AWS SCT 프로젝트에서 데이터베이스 서버를 제거하려면 다음 절차를 따릅니다.

데이터베이스 서버를 제거하려면

제거할 데이터베이스 서버를 선택합니다.
컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 프로젝트에서 제거를 선택합니다.

AWS SCT는 선택한 데이터베이스 서버, 모든 매핑 규칙, 변환 결과 및 이 서버와 관련된 기타 메타데이터를 제거합니다.

오프라인 모드에서 AWS SCT 실행

오프라인 모드에서 AWS Schema Conversion Tool을 실행할 수 있습니다. 아래에서는 소스 데이터베이스에서 연결이 끊어진 경우 기존 AWS SCT 프로젝트를 사용하는 방법을 알아볼 수 있습니다.

AWS SCT에서는 다음 작업을 실행하기 위해 소스 데이터베이스에 연결할 필요가 없습니다.

매핑 규칙 추가
데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성
데이터베이스 스키마와 코드 변환
소스 및 변환된 코드 편집
소스 및 변환된 코드를 텍스트 파일에 SQL 스크립트로 저장

오프라인 모드에서 AWS SCT를 사용하려면 먼저 소스 데이터베이스에 연결하고 메타데이터를 로드한 다음 프로젝트를 저장합니다. 오프라인 모드에서 AWS SCT를 사용하려면 이 프로젝트를 열거나 소스 데이터베이스 서버와의 연결을 끊습니다.

오프라인 모드에서 AWS SCT를 실행하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작하고 새 프로젝트를 생성합니다. 자세한 내용은 AWS SCT 프로젝트 생성 섹션을 참조하세요.
소스 데이터베이스 서버를 추가한 후 소스 데이터베이스에 연결합니다. 자세한 내용은 AWS SCT 프로젝트에 데이터베이스 서버 추가 섹션을 참조하세요.
대상 데이터베이스 서버를 추가하거나 가상 대상 데이터베이스 플랫폼을 사용합니다. 자세한 내용은 가상 대상 사용 섹션을 참조하세요.
매핑 규칙을 생성하여 소스 데이터베이스의 대상 데이터베이스 플랫폼을 정의합니다. 자세한 내용은 AWS SCT에서 매핑 규칙 생성 섹션을 참조하세요.
보기를 선택하고 Main view를 선택합니다.
소스 데이터베이스의 객체를 표시하는 왼쪽 패널에서 소스 데이터베이스 스키마를 선택합니다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Load schema를 선택합니다. 이 작업은 모든 소스 스키마 메타데이터를 AWS SCT 프로젝트에 로드합니다.

보고서 생성 및 스키마 변환 작업도 모든 소스 스키마 메타데이터를 AWS SCT 프로젝트에 로드합니다. 컨텍스트 메뉴에서 이러한 작업 중 하나를 실행한 경우에는 Load schema 작업을 건너뜁니다.
파일 메뉴에서 Save project를 선택하여 소스 데이터베이스 메타데이터를 프로젝트에 저장합니다.
Disconnect from the server를 선택하여 소스 데이터베이스와의 연결을 끊습니다. 이제 오프라인 모드에서 AWS SCT를 사용할 수 있습니다.

AWS SCT 트리 필터 사용

소스에서 대상으로 데이터를 마이그레이션하기 위해 AWS SCT는 소스 및 대상 데이터베이스의 모든 메타데이터를 트리 구조에 로드합니다. 이 구조는 AWS SCT에서 기본 프로젝트 창의 트리 보기로 나타납니다.

일부 데이터베이스는 트리 구조에 많은 객체가 포함될 수 있습니다. AWS SCT에서 트리 필터를 사용하면 소스 및 대상 트리 구조에서 객체를 검색할 수 있습니다. 트리 필터를 사용하면 데이터베이스를 변환할 때 변환되는 객체를 변경할 수 없습니다. 필터는 트리에 표시되는 항목만 변경합니다.

트리 필터는 AWS SCT가 미리 로드된 객체에서 작동합니다. 즉, 검색 중에는 AWS SCT가 데이터베이스에서 객체를 로드하지 않습니다. 이 방법을 사용하면 일반적으로 트리 구조에는 데이터베이스에 있는 객체 수보다 적은 수의 객체가 포함됩니다.

트리 필터에서 다음 사항에 유의합니다.

필터 기본값은 ANY입니다. 즉, 필터는 이름 검색을 사용하여 객체를 찾습니다.
하나 이상의 객체 유형을 선택하면 트리에 해당 유형의 객체만 표시됩니다.
필터 마스크를 사용하여 유니코드, 공백, 특수 문자 등 다양한 유형의 기호를 표시할 수 있습니다. “%” 문자는 모든 기호의 와일드카드입니다.
필터를 적용한 후에는 필터링된 객체의 수만 표시됩니다.

트리 필터를 만들려면

기존 AWS SCT 프로젝트를 엽니다.
트리 필터를 적용할 데이터베이스에 연결합니다.
필터 아이콘을 선택합니다.

현재는 적용된 필터가 없기 때문에 필터 실행 취소 아이콘이 회색으로 표시됩니다.

필터 대화 상자에 다음 정보를 입력합니다. 대화 상자의 옵션은 각 데이터베이스 엔진마다 다릅니다.

AWS SCT 필터 옵션	작업
수준	범주별로 객체를 필터링하려면 범주를 선택합니다. 상태를 기준으로 객체를 필터링하려면 상태를 선택합니다.
유형	수준의 범주에서 필터링된 객체의 범주를 선택합니다. 모든 범주의 객체를 표시하려면 Any loaded를 선택합니다. 수준의 상태에서 필터링된 객체의 상태를 선택합니다. 다음 옵션 중 하나를 선택할 수 있습니다. 변환된 모든 객체를 표시하려면 변환됨을 선택합니다. 변환 문제가 있는 모든 객체를 표시하려면 작업 있음을 선택합니다. 암호화된 모든 객체를 표시하려면 암호화됨을 선택합니다.
Condition	수준의 범주에서 Like와 Not like사이에서 필터링 조건을 선택합니다. 수준의 상태에서는 필터링 조건 옵션을 사용할 수 없습니다.
값	수준의 범주에서 값을 입력하여 이 값을 기준으로 트리를 필터링합니다. 모든 객체를 표시하려면 퍼센트(`%`)를 와일드카드로 사용합니다. 수준의 상태에서 True와 False 사이의 값을 선택합니다.
And/Or	여러 필터 절을 적용하려면 `OR` 또는 `AND` 논리 연산자를 선택합니다.

Add new clause를 선택하여 필터 절을 더 추가합니다. AWS SCT는 AND 또는 OR 논리 연산자를 사용하여 여러 필터 절을 적용할 수 있습니다.
Apply(적용)를 선택합니다. 적용을 선택하면 필터 실행 취소 아이콘(필터 아이콘 옆에 위치)이 활성화됩니다. 적용된 필터를 제거하려면 이 아이콘을 사용합니다.
[Close]를 선택하여 대화 상자를 닫습니다.

트리에 표시되는 스키마를 필터링하면 스키마를 변환할 때 변환되는 객체가 변경되지 않습니다. 필터는 트리에 표시되는 항목만 변경합니다.

트리 필터의 파일 목록 가져오기

세미콜론 구분자가 있는 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일 또는 트리 필터에서 사용할 이름이나 값이 포함된 JSON 파일을 가져올 수 있습니다. 기존 AWS SCT 프로젝트를 열고 트리 필터를 적용할 데이터베이스에 연결한 다음 필터 아이콘을 선택합니다.

파일 예제를 다운로드하려면 템플릿 다운로드를 선택합니다. 파일 이름을 입력하고 저장을 선택합니다.

기존 필터 설정을 다운로드하려면 내보내기를 선택합니다. 파일 이름을 입력하고 저장을 선택합니다.

트리 필터에 대한 파일 목록을 가져오려면 가져오기를 선택합니다. 가져올 파일을 선택한 후 열기를 선택합니다. [Apply]를 선택한 다음 [Close]를 선택합니다.

CSV 파일은 세미콜론을 구분자로 사용하며 형식은 다음과 같습니다.

object_type은 찾으려는 객체의 유형입니다.
database_name은 이 객체가 있는 데이터베이스의 이름입니다.
schema_name은 이 객체가 있는 스키마의 이름입니다.
object_name은 객체 이름입니다.
import_type은 필터에서 이 항목에 대해 exclude 또는 include를 수행하도록 지정합니다.

중첩 규칙과 같은 복잡한 필터링 사례를 설명하려면 JSON 파일을 사용합니다. JSON 파일의 형식은 다음과 같습니다.

filterGroupType은 여러 필터 절에 적용되는 필터 규칙 유형(AND 또는 OR 논리 연산자)입니다.
filterCategory는 필터의 수준(범주 또는 상태)입니다.
names는 범주 필터에 적용되는 객체 이름 목록입니다.
filterCondition은 범주 필터에 적용되는 필터링 조건(LIKE 또는 NOT LIKE)입니다.
transformName은 상태 필터에 적용되는 상태 이름입니다.
value는 트리를 필터링하는 기준 값입니다.
transformValue는 상태 필터에 적용되는 필터의 값(TRUE 또는 FALSE)입니다.

AWS SCT 트리 보기에서 스키마 숨기기

트리 보기 설정을 사용하여 AWS SCT 트리 보기에 표시할 스키마와 데이터베이스를 지정할 수 있습니다. 빈 스키마, 빈 데이터베이스, 시스템 데이터베이스, 사용자 정의 데이터베이스 및 스키마를 숨길 수 있습니다.

트리 보기에서 데이터베이스와 스키마를 숨기려면

AWS SCT 프로젝트를 엽니다.
트리 보기에 표시할 데이터 스토어에 연결합니다.
설정, 전역 설정, 트리 보기를 선택합니다.
Tree view settings 섹션에서 다음을 수행합니다.
- 공급업체에서 데이터베이스 플랫폼을 선택합니다.
- 선택한 데이터베이스 플랫폼의 빈 스키마를 숨기려면 빈 스키마 숨기기를 선택합니다.
- 선택한 데이터베이스 플랫폼의 빈 데이터베이스를 숨기려면 빈 데이터베이스 숨기기를 선택합니다.
- Hide system databases/schemas에서 시스템 데이터베이스와 스키마를 이름별로 선택하여 숨깁니다.
- Hide user-defined databases/schemas에 숨기려는 사용자 정의 데이터베이스 및 스키마의 이름을 입력한 다음 추가를 선택합니다. 이름은 대/소문자를 구분하지 않습니다.
확인(OK)을 선택합니다.

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성 및 검토

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서에는 대상 Amazon RDS DB 인스턴스의 엔진으로 자동 변환할 수 없는 스키마에 대한 모든 작업 항목이 요약되어 있습니다. 또한 이 보고서에는 대상 DB 인스턴스에 대해 동등한 코드를 작성하는 데 소요되는 예상 작업량도 포함되어 있습니다.

소스 데이터베이스와 대상 플랫폼을 프로젝트에 추가하고 매핑 규칙을 지정한 후 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성할 수 있습니다.

데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성하고 보려면

평가 보고서를 생성하는 데 사용할 소스 데이터베이스 스키마에 대한 매핑 규칙을 생성했는지 확인합니다. 자세한 내용은 새 매핑 규칙 추가 섹션을 참조하세요.
보기 메뉴에서 Main view를 선택합니다.
소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 평가 보고서를 생성할 스키마 객체를 선택합니다.

평가 보고서를 만들 때 사용할 모든 스키마 객체의 확인란을 선택했는지 확인합니다.
객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 보고서 생성을 선택합니다.

평가 보고서 보기가 열립니다.
작업 항목 탭을 선택합니다.

작업 항목 탭에는 자동으로 변환할 수 없는 스키마를 설명하는 항목 목록이 표시됩니다. 목록에서 작업 항목 중 하나를 선택합니다. AWS SCT는 다음과 같이 작업 항목이 적용되는 스키마의 항목을 강조 표시합니다.
요약 탭을 선택합니다.

요약 탭에는 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 요약 정보가 표시됩니다. 자동으로 변환된 항목 수와 자동으로 변환되지 않은 항목 수가 표시됩니다. 또한 요약에는 소스 데이터베이스의 스키마와 동일한 스키마를 대상 DB 인스턴스에서 생성하는 데 소요되는 예상 시간도 포함됩니다.

라이선스 평가 및 클라우드 지원 섹션에는 동일한 엔진을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스로 기존 온프레미스 데이터베이스 스키마를 이동하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 예를 들어 라이선스 유형을 변경하려는 경우 보고서의 이 섹션에서는 현재 데이터베이스에서 제거할 기능을 설명합니다.

평가 보고서 요약의 예는 다음과 같습니다.
요약 탭을 선택한 후 Save to PDF를 선택합니다. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서가 PDF 파일로 저장됩니다. PDF 파일에는 요약 정보와 작업 항목 정보가 모두 수록돼 있습니다.

또한 Save to CSV를 선택하여 보고서를 CSV 파일로 저장할 수 있습니다. 이 옵션을 선택하면 AWS SCT에서 세 개의 CSV 파일을 생성합니다. 이러한 파일에는 다음과 같은 정보가 포함되어 있습니다.
- 권장 작업이 포함된 변환 작업 항목 목록
- 발생 작업 항목을 변환하는 데 필요한 예상 작업량이 포함된 변환 작업 항목 요약 정보
- 예상 변환 시간을 기준으로 분류된 여러 작업 항목이 포함된 핵심 요약 정보

스키마 변환

프로젝트에 소스 및 대상 데이터베이스를 추가하고 매핑 규칙을 생성한 후 소스 데이터베이스 스키마를 변환할 수 있습니다. 스키마를 변환하려면 다음 절차를 따릅니다.

스키마를 변환하려면

보기를 선택하고 Main view를 선택합니다.
소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 변환할 객체 이름에 해당하는 확인란을 선택합니다. 그 다음, 이 객체를 선택합니다. AWS SCT가 해당 객체 이름을 파란색으로 강조 표시합니다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 스키마 변환을 선택합니다.

여러 데이터베이스 객체를 변환하려면 모든 개체의 확인란을 선택합니다. 그 다음으로, 상위 노드를 선택합니다. 예를 들어 테이블에서 상위 노드는 Tables입니다. AWS SCT가 상위 노드의 이름을 파란색으로 강조 표시했는지 확인합니다. 상위 노드의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 스키마 변환을 선택합니다.
AWS SCT가 스키마 변환을 완료하면 프로젝트 오른쪽의 패널에서 제안된 스키마를 볼 수 있습니다.

이 시점에서는 대상 데이터베이스 인스턴스에 스키마가 적용되지 않습니다. 계획된 스키마는 프로젝트의 일부입니다. 변환된 스키마 항목을 선택하면 대상 데이터베이스 인스턴스의 하단 중앙에 있는 패널에서 계획된 스키마 명령을 볼 수 있습니다.

이 창에서 스키마를 편집할 수 있습니다. 편집된 스키마는 프로젝트의 일부로 저장되며 변환된 스키마를 적용하도록 선택하면 대상 데이터베이스 인스턴스에 기록됩니다.

변환된 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용

변환된 데이터베이스 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용할 수 있습니다. 대상 DB 인스턴스에 스키마를 적용한 후 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 작업 항목을 기반으로 스키마를 업데이트할 수 있습니다.

주의

다음 절차는 기존 대상 스키마를 덮어씁니다. 실수로 스키마를 덮어쓰지 않도록 주의합니다. 이미 수정한 대상 DB 인스턴스의 스키마를 덮어쓰거나 해당 변경 내용을 덮어쓰지 않도록 주의해야 합니다.

변환된 데이터베이스 스키마를 대상 데이터베이스 인스턴스에 적용하려면

프로젝트 오른쪽 패널 상단에서 Connect to the server를 선택하여 대상 데이터베이스에 연결합니다. 대상 데이터베이스에 이미 연결되어 있는 경우에는 이 단계를 건너뜁니다.
프로젝트의 오른쪽 패널에서 대상 DB 인스턴스의 계획된 스키마를 표시하는 스키마 요소를 선택합니다.
스키마 요소의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Apply to database를 선택합니다.

변환된 스키마가 대상 DB 인스턴스에 적용됩니다.

AWS SCT에 AWS 서비스 프로필 저장

AWS SCT에 AWS 보안 인증 정보를 저장할 수 있습니다. AWS SCT는 AWS 서비스와 통합되는 기능을 사용할 때 보안 인증 정보를 사용합니다. 예를 들어, AWS SCT는 Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Relational Database Service(RDS) 및 AWS Database Migration Service(AWS DMS)와 통합됩니다.

AWS SCT는 보안 인증이 필요한 기능에 액세스할 때 AWS 보안 인증 정보를 물어봅니다. 전역 애플리케이션 설정에 보안 인증 정보를 저장할 수 있습니다. AWS SCT가 보안 인증 정보를 묻는 메시지가 표시되면 저장된 보안 인증 정보를 선택할 수 있습니다.

전역 애플리케이션 설정에 여러 AWS 보안 인증 정보 세트를 저장할 수 있습니다. 예를 들어 테스트 시나리오에서 사용하는 보안 인증 정보 세트 하나와 프로덕션 시나리오에서 사용하는 다른 보안 인증 정보 세트를 저장할 수 있습니다. 또한 여러 AWS 리전에 대해 서로 다른 보안 인증 정보를 저장할 수 있습니다.

AWS 보안 인증 정보 저장

AWS 보안 인증 정보를 전역으로 저장하려면 다음 절차를 사용합니다.

AWS 보안 인증 정보를 저장하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다.
설정 메뉴를 열고 전역 설정을 선택합니다. 전역 설정 대화 상자가 나타납니다.
AWS service profiles를 선택한 다음 Add a new AWS service profile을 선택합니다.

다음과 같이 AWS 정보를 입력합니다.

AWS SCT 옵션	작업
프로필 이름	프로필의 이름을 입력합니다.
AWS 액세스 키	AWS 액세스 키를 입력합니다.
AWS 비밀 키	AWS 비밀 액세스 키를 입력합니다. AWS 액세스 키에 대한 자세한 내용은 IAM 사용 설명서에서 액세스 키 관리를 참조하세요.
리전(Region)	프로필의 AWS 리전을 선택합니다.
Amazon S3 bucket folder	프로필의 Amazon S3 버킷을 선택합니다. Amazon S3에 연결하는 기능을 사용하는 경우에만 버킷을 지정해야 합니다. 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 AWS 서비스 프로필 사용 권한 섹션을 참조하세요.

Federal Information Processing Standard(FIPS)의 보안 요구 사항을 준수해야 하는 경우 Use FIPS endpoint for S3을 선택합니다. FIPS 엔드포인트는 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.

US East (N. Virginia) Region
미국 동부(오하이오) 리전
미국 서부(캘리포니아 북부) 리전
미국 서부(오레곤) 리전

연결 테스트를 선택하여 보안 인증 정보가 정확하고 활성 상태인지 확인합니다.

연결 테스트 대화 상자가 나타납니다. 프로필에 연결된 각 서비스의 상태를 볼 수 있습니다. 통과는 프로필이 서비스에 성공적으로 액세스할 수 있음을 나타냅니다.
프로필을 구성한 후 저장을 선택하여 프로필을 저장하거나 취소를 선택하여 변경 내용을 취소합니다.
확인을 선택하여 전역 설정 대화 상자를 닫습니다.

프로젝트의 기본 프로필 설정

AWS SCT 프로젝트의 기본 프로필을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 프로필에 저장된 AWS 보안 인증 정보가 프로젝트와 연결됩니다. 프로젝트를 연 상태에서 다음 절차에 따라 기본 프로필을 설정합니다.

프로젝트의 기본 프로필을 설정하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작하고 새 프로젝트를 생성합니다.
설정 메뉴에서 프로젝트 설정을 선택합니다. 프로젝트 설정 대화 상자가 나타납니다.
Project environment 탭을 선택합니다.
Add a new AWS service profile을 선택하여 새 프로필을 추가합니다. 그런 다음, AWS service profile에서 프로젝트와 연결할 프로필을 선택합니다.
확인을 선택하여 프로젝트 설정 대화 상자를 닫습니다. 취소를 선택하여 변경 사항을 취소할 수도 있습니다.

AWS 서비스 프로필 사용 권한

AWS 서비스 프로필에서 Amazon S3 버킷에 액세스하려면 다음과 같은 권한이 필요합니다.

s3:PutObject - Amazon S3 버킷에 객체를 추가합니다.
s3:DeleteObject – 객체의 null 버전을 제거하고 삭제 마커를 삽입합니다. 이 삭제 마커가 객체의 현재 버전이 됩니다.
s3:ListBucket - Amazon S3 버킷에서 최대 1,000개의 객체를 반환합니다.
s3:GetObject - Amazon S3 버킷에서 객체를 검색합니다.

다음 코드 예제는 사용자에게 이러한 권한을 부여하는 방법을 보여줍니다.


{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "s3:DeleteObject",
                "s3:GetObject",
                "s3:ListBucket",
                "s3:PutObject"
            ],
            "Resource": [
                "*"
            ]
        }
    ]
}

AWS Secrets Manager 사용

AWS SCT는 AWS Secrets Manager에 저장된 데이터베이스 보안 인증을 사용할 수 있습니다. Secrets Manager에서 데이터베이스 연결 대화 상자의 모든 값을 채울 수 있습니다. Secrets Manager를 사용하려면 AWS 프로필을 AWS Schema Conversion Tool에 저장해야 합니다.

AWS Secrets Manager 사용에 대한 자세한 내용은 AWS Secrets Manager 사용 설명서의 AWS Secrets Manager란 무엇인가요?를 참조하세요. AWS 프로필 저장에 대한 자세한 내용은 AWS SCT에 AWS 서비스 프로필 저장 섹션을 참조하세요.

Secrets Manager에서 데이터베이스 보안 인증 정보를 검색하려면

AWS Schema Conversion Tool을 시작하고 새 프로젝트를 생성합니다.
소스 추가 또는 대상 추가를 선택하여 프로젝트에 새 데이터베이스를 추가합니다.
데이터베이스 플랫폼을 선택한 후 다음을 선택합니다.
AWS Secret에서 사용할 보안 암호를 선택합니다.
Populate를 선택합니다. 그러면 AWS SCT가 데이터베이스 연결 대화 상자의 모든 값을 입력합니다.
연결 테스트를 선택하여 AWS SCT가 데이터베이스에 연결할 수 있는지 확인합니다.
연결을 선택하여 데이터베이스에 연결합니다.

AWS SCT는 다음 구조를 갖는 보안 암호를 지원합니다.


{
  "username": "secret_user",
  "password": "secret_password",
  "engine": "oracle",
  "host": "secret_host.eu-west-1.compute.amazonaws.com",
  "port": "1521",
  "dbname": "ora_db"
}

이 구조에서는 username 및 password 값이 필수이고 다른 모든 값은 선택 사항입니다. Secrets Manager에 저장하는 값에는 모든 데이터베이스 보안 인증 정보가 포함되어야 합니다.

데이터베이스 암호 저장

AWS SCT 캐시에 데이터베이스 암호 또는 SSL 인증서를 저장할 수 있습니다. 암호를 저장하려면 연결을 생성할 때 Store Password를 선택합니다.

암호는 seed.dat 파일에서 임의로 생성된 토큰을 사용하여 암호화됩니다. 그런 다음, 암호가 사용자 이름과 함께 캐시 파일에 저장됩니다. seed.dat 파일을 분실하거나 파일이 손상된 경우 데이터베이스 암호가 잘못 암호화 해제될 수 있습니다. 이 경우 연결이 실패합니다.

파티션 테이블이 있는 프로젝트에 UNION ALL 보기 사용

소스 테이블이 분할된 경우 AWS SCT는 n개의 대상 테이블을 생성합니다. 여기서 n은 소스 테이블의 파티션 수입니다. AWS SCT는 대상 테이블을 기반으로 UNION ALL 보기를 생성하여 소스 테이블을 나타냅니다. AWS SCT 데이터 추출기를 사용하여 데이터를 마이그레이션하는 경우 소스 테이블 파티션은 별도의 하위 작업에 의해 병렬로 추출 및 로드됩니다.

프로젝트에 Union All 보기를 사용하려면

Start AWS SCT. 새 프로젝트를 생성하거나 기존 AWS SCT 프로젝트를 엽니다.
설정 메뉴에서 변환 설정을 선택합니다.
상단의 목록에서 OLAP 데이터베이스 페어를 선택합니다.
Use Union all view?를 켭니다.
확인을 선택하여 설정을 저장하고 변환 설정 대화 상자를 닫습니다.

AWS SCT의 키보드 바로 가기

AWS SCT에서 사용할 수 있는 키보드 바로 가기는 다음과 같습니다.

키보드 바로 가기	설명
Ctrl+N	새 프로젝트를 생성합니다
Ctrl+O	기존 프로젝트를 엽니다.
Ctrl+S	열려 있는 프로젝트를 저장합니다.
Ctrl+W	마법사를 사용하여 새 프로젝트를 생성합니다.
Ctrl+M	새 다중 서버 평가를 생성합니다.
Ctrl+L	새 소스 데이터베이스를 추가합니다.
Ctrl+R	새 대상 데이터베이스를 추가합니다.
Ctrl+F4	열려 있는 프로젝트를 닫습니다.
F1	AWS SCT 사용 설명서를 엽니다.

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