AWS Schema Conversion Tool이란 무엇인가요?

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT)를 사용하여 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔진에서 다른 데이터베이스 엔진으로 변환할 수 있습니다. 관계형 OLTP 스키마 또는 데이터 웨어하우스 스키마를 변환할 수 있습니다. 변환된 스키마는 Amazon Relational Database Service(RDS) MySQL, MariaDB, Oracle, SQL Server, PostgreSQL DB, Amazon Aurora DB 클러스터 또는 Amazon Redshift 클러스터에 적합합니다. 변환된 스키마는 Amazon EC2 인스턴스에서 데이터베이스와 함께 사용하거나 Amazon S3 버킷에 데이터로 저장할 수 있습니다.

AWS SCT는 Amazon S3 버킷 또는 다른 AWS 리소스에 연결할 때 Federal Information Processing Standards(FIPS)를 포함한 몇 가지 산업 표준을 지원합니다. 또한 AWS SCT는 Federal Risk and Authorization Management Program(FedRAMP)도 준수합니다. AWS 및 규정 준수 활동에 대한 자세한 내용은 규정 준수 프로그램 제공 AWS 범위 내 서비스 섹션을 참조하세요.

AWS SCT는 다음 OLTP 변환을 지원합니다.

원본 데이터베이스	대상 데이터베이스:
IBM Db2 for z/OS(버전 12)	Amazon Aurora MySQL-Compatible Edition(Aurora MySQL), Amazon Aurora PostgreSQL-Compatible Edition(Aurora PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 IBM Db2 for z/OS를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
IBM Db2 LUW(버전 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1, 11.5)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 IBM Db2 LUW를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Microsoft Azure SQL Database	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 Azure SQL Database를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Microsoft SQL Server(버전 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017, 2019, 2022)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, Babelfish for Aurora PostgreSQL(평가 보고서만 해당), MariaDB, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 SQL Server를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
MySQL(버전 5.5 이상)	Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 MySQL을 소스로 사용 섹션을 참조하세요. AWS SCT를 사용하지 않고 MySQL의 스키마 및 데이터를 Aurora MySQL DB 클러스터로 마이그레이션할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora DB 클러스터로 데이터 마이그레이션을 참조하세요.
Oracle(버전 10.1 이상)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, Oracle, PostgreSQL 자세한 내용은 Oracle Database를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
PostgreSQL(버전 9.1 이상)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 PostgreSQL을 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
SAP ASE(버전 12.5.4, 15.0.2, 15.5, 15.7, 16.0)	Aurora MySQL, Aurora PostgreSQL, MariaDB, MySQL, PostgreSQL 자세한 내용은 SAP ASE(Sybase ASE)를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.

AWS SCT는 다음의 데이터 웨어하우스 변환을 지원합니다.

소스 데이터 웨어하우스	대상 데이터 웨어하우스
Amazon Redshift	Amazon Redshift 자세한 내용은 Amazon Redshift를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Azure Synapse Analytics	Amazon Redshift 자세한 내용은 Azure Synapse Analytics를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
BigQuery	Amazon Redshift 자세한 내용은 BigQuery를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Greenplum Database(버전 4.3 및 6.21)	Amazon Redshift 자세한 내용은 Greenplum Database를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Microsoft SQL Server(버전 2008 이상)	Amazon Redshift 자세한 내용은 SQL Server Data Warehouse를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Netezza(버전 7.0.3 이상)	Amazon Redshift 자세한 내용은 Netezza를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Oracle(버전 10.1 이상)	Amazon Redshift 자세한 내용은 Oracle Data Warehouse를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Snowflake(버전 3)	Amazon Redshift 자세한 내용은 Snowflake를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Teradata(버전 13 이상)	Amazon Redshift 자세한 내용은 Teradata를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.
Vertica(버전 7.2.2 이상)	Amazon Redshift 자세한 내용은 Vertica를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.

AWS SCT는 다음과 같은 데이터 NoSQL 데이터베이스 변환을 지원합니다.

원본 데이터베이스	대상 데이터베이스:
Apache Cassandra(버전 2.1.x, 2.2.16, 3.11.x)	Amazon DynamoDB 자세한 내용은 Apache Cassandra를 소스로 사용 섹션을 참조하세요.

AWS SCT는 다음과 같은 추출, 전환, 적재(ETL) 프로세스의 변환을 지원합니다. 자세한 내용은 ETL 프로세스 변환 섹션을 참조하세요.

소스	대상
Informatica ETL 스크립트	Informatica
Microsoft SQL Server Integration Services(SSIS) ETL 패키지	AWS Glue 또는 AWS Glue Studio
Teradata Basic Teradata Query(BTEQ)의 임베디드 명령이 포함된 쉘 스크립트	Amazon Redshift RSQL
Teradata BTEQ ETL 스크립트	AWS Glue 또는 Amazon Redshift RSQL
Terata FastExport 작업 스크립트	Amazon Redshift RSQL
Teradata FastLoad 작업 스크립트	Amazon Redshift RSQL
Teradata MultiLoad 작업 스크립트	Amazon Redshift RSQL

AWS SCT는 다음과 같은 빅 데이터 프레임워크 마이그레이션을 지원합니다. 자세한 내용은 빅 데이터 프레임워크 마이그레이션 섹션을 참조하세요.

소스	대상
Apache Hive(버전 0.13.0 이상)	Amazon EMR의 Hive
Apache HDFS	Amazon EMR의 Amazon S3 또는 HDFS
Apache Oozie	AWS Step Functions

스키마 변환 개요

AWS SCT는 소스 데이터베이스의 데이터베이스 스키마를 대상 Amazon RDS 인스턴스와 호환되는 형식으로 자동 변환할 수 있는 프로젝트 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다. 소스 데이터베이스의 스키마를 자동으로 변환할 수 없는 경우 AWS SCT가 대상 Amazon RDS 데이터베이스에서 동일한 스키마를 생성할 수 있는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

AWS SCT 설치 방법에 대한 자세한 내용은 설치, 확인 및 업데이트 AWS SCT 단원을 참조하십시오.

AWS SCT 사용자 인터페이스에 대한 소개는 AWS SCT 사용자 인터페이스 사용 단원을 참조하십시오.

변환 프로세스에 대한 자세한 정보는 AWS SCT를 사용하여 데이터베이스 스키마 변환 단원을 참조하십시오.

AWS SCT에는 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔진에서 다른 데이터베이스 엔진으로 변환하는 기능 외에도 다음과 같이 데이터 및 애플리케이션을 AWS 클라우드로 이전하는 데 도움이 되는 몇 가지 추가 기능이 있습니다.

• 데이터 추출 에이전트를 사용하면 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 추출하여 Amazon Redshift로 마이그레이션할 준비를 할 수 있습니다. 데이터 추출 에이전트를 관리하려면 AWS SCT를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 온프레미스 데이터 웨어하우스에서 Amazon Redshift로 데이터 마이그레이션 섹션을 참조하세요.

• AWS SCT를 사용하여 AWS DMS 엔드포인트 및 작업을 생성할 수 있습니다. AWS SCT로부터 이러한 작업을 실행하고 모니터링할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS SCT와 함께 AWS DMS 사용 섹션을 참조하세요.

• 데이터베이스 기능을 동등한 Amazon RDS 또는 Amazon Redshift 기능으로 변환할 수 없는 경우도 있습니다. AWS SCT 확장 팩 마법사를 통해 AWS Lambda 함수와 Python 라이브러리를 설치하고 변환되지 않는 기능을 에뮬레이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS SCT 확장 팩 사용 섹션을 참조하세요.

• AWS SCT를 사용하여 기존 Amazon Redshift 데이터베이스를 최적화할 수 있습니다. AWS SCT에서 사용자의 데이터베이스를 최척화하기 위한 정렬 키 및 배포 키를 추천합니다. 자세한 내용은 AWS SCT를 사용하여 Amazon Redshift 최적화 섹션을 참조하세요.

• AWS SCT를 사용하면 동일한 엔진을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스로 기존 온프레미스 데이터베이스 스키마를 복사할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 클라우드로 이전하고 라이선스 유형을 변경하는 데 따르는 비용 절감의 가능성을 분석할 수 있습니다.

• AWS SCT를 사용하여 C++, C#, Java 또는 기타 애플리케이션 코드의 SQL을 변환할 수 있습니다. 변환된 SQL 코드를 보고, 분석하고, 편집하고, 저장할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS SCT를 사용하여 애플리케이션 SQL 변환 섹션을 참조하세요.

• AWS SCT를 사용하여 추출, 전환, 적재(ETL) 프로세스를 마이그레이션할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 추출, 전환, 적재(ETL) 프로세스 변환 섹션을 참조하세요.

피드백 제공

AWS SCT에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 버그 보고서를 제출하거나, 기능 요청을 제출하거나, 일반 정보를 제공할 수 있습니다.

AWS SCT에 대한 피드백을 제공하려면

1. AWS Schema Conversion Tool을 시작합니다.

2. 도움말 메뉴를 열고 Leave Feedback(피드백 남기기)을 선택합니다. Leave Feedback(피드백 남기기) 대화 상자가 열립니다.

3. Area(영역)에서 정보, Bug report(버그 보고서) 또는 Feature request(기능 요청)를 선택합니다.

4. Source database(소스 데이터베이스)에서 소스 데이터베이스를 선택합니다. 피드백이 특정 데이터베이스에 한정되지 않으면 Any(모두)를 선택합니다.

5. Target database(대상 데이터베이스)에서 대상 데이터베이스를 선택합니다. 피드백이 특정 데이터베이스에 한정되지 않으면 Any(모두)를 선택합니다.

6. 제목에 피드백 제목을 입력합니다.

7. 메시지에 피드백 내용을 입력합니다.

8. 전송을 선택하여 피드백을 제출합니다.