마이그레이션 접근 방식 결정 - AWS 권장 가이드

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마이그레이션 접근 방식 결정

마이그레이션 접근 방식을 결정하려면 이전 단계의 기존 패턴에 대해 수행한 분석을 사용합니다. 조직의 향후 데이터 및 분석 요구 사항은 마찬가지로 중요한 고려 사항입니다. 기존 온프레미스 ETL 도구는 관계형 데이터 모델 및 구조화된 데이터를 처리합니다. 처리할 반정형 및 비정형 데이터가 있는 경우 마이그레이션에 AWS Glue 또는 Amazon EMR과 같은 서비스를 사용할 AWS 수 있습니다. 마이그레이션 접근 방식에 영향을 미칠 수 있는 다른 요인은 다음과 같습니다.

  • 그래픽 인터페이스(예: AWS Glue Studio) 또는 사용자 지정 프레임워크(예: Spark/Python 라이브러리)를 사용할지 여부

  • 온프레미스 소스 및 AWS 대상에 대한 보안 액세스 권한이 있는지 여부

  • 팀에 필요한 기술 및 훈련

  • 감사 및 규정 준수 요구 사항

빅 뱅, 단계별, 리프트 앤 시프트의 세 가지 마이그레이션 접근 방식 중에서 선택할 수 있습니다. 다음 표에서는 이러한 세 가지 접근 방식을 비교합니다.

접근 방식 설명 사용 사례 장단점
빅 뱅 특정 기간 내에 모든 SSIS 패키지를 마이그레이션합니다.

  • 복잡성, 범위 및 대상 아키텍처는 명확합니다.

  • 팀에 필요한 기술이 있거나 학습 곡선이 얕습니다.

  • 위험이 높습니다.

  • 단계적 접근 방식보다 시간이 적게 걸립니다.

  • AWS Glue Amazon EMR 또는 사용자 지정 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
단계적 각 개별 패턴 및 복잡성에 대해 하나의 SSIS 패키지를 식별합니다. 패키지를 기존 아키텍처로 마이그레이션 AWS, 테스트 및 비교합니다.

  • 시간은 제약 조건이 아닙니다.

  • 다양한 ETL 패턴에 대해 다양한 설계를 원합니다.

  • 빅 뱅 접근 방식보다 덜 위험하지만 더 많은 시간과 노력이 필요합니다.

  • AWS Glue Amazon EMR 또는 사용자 지정 프레임워크를 사용할 수 있습니다.
리프트 앤 시프트 현재 아키텍처를 그대로 마이그레이션합니다 AWS.

  • 온프레미스 하드웨어는 더 이상 지원되지 않습니다.

  • 마이그레이션을 즉시 계획할 리소스가 없습니다.

  • 필요한 마이그레이션 작업 및 시간 최소화.

  • 기존 솔루션의 문제는 계속 켜져 있습니다 AWS.

  • SSIS 패키지는 있는 그대로 실행됩니다. 다른 ETL 도구나 프레임워크는 필요하지 않습니다.

성공적인 마이그레이션을 위해서는 소스 시스템과 대상 시스템의 데이터를 비교하는 것이 필수적입니다. 기존 프로덕션 시스템은 소스 시스템에서 정기적으로 업데이트를 받기 때문에이 비교가 혼동될 수 있습니다. 따라서 마이그레이션 접근 방식을 결정할 때 데이터 검증 전략도 결정하는 것이 좋습니다.

  • 특정 날짜 및 시간에 소스 시스템의 프로덕션 환경에서 해당하는 모든 데이터베이스 및 파일을 백업합니다.

  • 모든 작업이 백업된 소스 데이터에서 데이터를 성공적으로 로드한 후 대상 시스템의 프로덕션 환경에서 모든 데이터베이스를 백업합니다.

  • 테스트 환경에서 소스 데이터를 복원하고 새 작업을 실행합니다.

  • 소스 데이터베이스와 대상(이전 데이터베이스와 새 데이터베이스) 데이터베이스 간의 유효한 차이 백분율에 합의합니다. 예를 들어 1% 미만의 차이가 허용 가능하다고 결정할 수 있습니다.

  • 다룰 모든 검증 규칙을 나열합니다.

  • 최대한 비교를 자동화하고 모든 규칙을 다룹니다.