데이터 마이그레이션 전략 가이드

새로운 시스템으로의 이동을 결정하는 것은 결코 쉽지 않습니다. 그러나 기존 시스템이 더 이상 요구 사항을 충족시키지 못하면, 그만두면 됩니다. 질문은 다음과 같습니다. 모든 데이터를 마이그레이션하려면 어떻게 해야 할까요? 이 가이드에서는 데이터 마이그레이션과 관련된 다양한 단계를 안내하고 비즈니스에 적합한 전략을 수립하는 방법을 소개합니다. 이제 시작하겠습니다.

데이터 마이그레이션은 온-프레미스 데이터센터에서 클라우드로, 데이터베이스에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 이동하는 프로세스입니다. 데이터 마이그레이션 프로세스에는 새로운 스토리지 환경에서 데이터에 액세스할 수 있도록 계획, 매핑, 추출 및 포맷이 포함됩니다. 

우리가 처리해야 하는 데이터의 양과 유형이 기하급수적으로 증가함에 따라 데이터를 빠르고 쉽게 마이그레이션하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.

대부분의 데이터 마이그레이션에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

• 마이그레이션하려는 데이터를 분석하여 현재 스토리지 환경과 마이그레이션하려는 환경 간의 호환성 문제 파악
• 데이터 마이그레이션 중 데이터 손실 가능성을 최소화하기 위한 데이터 백업
• 프로덕션 환경의 복사본을 사용하여 마이그레이션 코드 또는 애플리케이션을 테스트하여 새로운 소스 시스템의 데이터를 검증합니다.
• 데이터 로더 또는 ETL 애플리케이션을 사용하여 소스 시스템에서 데이터 추출
• 필요한 경우 데이터를 대상 시스템 형식으로 변환
• 새로운 시스템에 데이터 로드
• 데이터 전송의 성공을 위한 검증 및 테스트

물론, 마이그레이션 대상과 장소/장소에 따라 위의 사항에 차이가 있을 수 있습니다.

이는 데이터 마이그레이션과 관련된 가장 일반적인 위험 및 과제입니다. 

1. 예산 초과

The Bloor Group에 따르면, 데이터 마이그레이션 프로젝트의 60% 이상이 시간이 지남에 따라 예산을 초과하며, 비용은 평균 30% 초과되고 시간은 평균 41% 초과합니다. 물론, 시간은 예산과 상호 연결되어 있으며, 일반적으로 아래에 설명된 다른 위험 중 하나와 관련된 지연으로 인해 예산이 초과됩니다.

2. 데이터 손실

데이터 손실은 데이터 마이그레이션에서 흔히 발생하는 문제입니다. 물론 데이터 손실은 비즈니스의 주요 원인입니다. 데이터 백업(위에서 언급)이 데이터 마이그레이션의 핵심 부분인 이유도 바로 이 때문입니다. 

3. 다운타임

다운타임은 또 다른 일반적인 데이터 마이그레이션 위험입니다. 지리적 복제와 같은 적절한 시스템이 없으면, 애플리케이션 성능에 영향을 미치는 방식으로 서버를 종료하지 않고 데이터를 마이그레이션하는 것이 어려울 수 있습니다. 

4. 데이터 손상

데이터가 손상되면 불필요한 데이터가 새로운 시스템으로 전송되어 충돌 가능성과 “불량 데이터”가 발생하며, 이는 궁극적으로 애플리케이션의 성능에 영향을 미칩니다. 

5. 데이터 중력

모든 데이터 마이그레이션의 가장 큰 위험은 데이터 중력일 수 있으며, 이는 동일한 환경에서 서로 다른 데이터 세트 또는 연결되지 않은 데이터 세트를 함께 가져와서 발생합니다. 데이터 중력은 모든 데이터와 애플리케이션이 서로 자연스럽게 어트랙션을 가지고 있어, 데이터의 \"무거움\"이 발생하기 때문에 이동이 더 어렵고, 데이터 간소화, 적용 및 사용을 위해 엉키지 않는 것이 훨씬 더 어렵다는 것입니다. 

적절한 데이터 마이그레이션 계획을 통해 데이터 중력을 포함한 위의 모든 것을 피할 수 있습니다. 바로 데이터 마이그레이션 전략이 시작되는 곳입니다.

모든 데이터 마이그레이션의 일반적인 목표는 성능과 경쟁력을 개선하는 것이지만, 마이그레이션으로 인해 알 수 없는 중복 데이터가 포함된 부정확한 데이터가 발생하는 경우, 이 중 어느 것도 달성하지 못할 것입니다. 포괄적인 데이터 마이그레이션 전략 또는 계획을 수립하면 데이터 마이그레이션이 방지되어 결국 해결보다 더 많은 문제가 발생합니다.

데이터 마이그레이션에는 다양한 유형이 있으며, 곧 제공될 예정입니다. 전반적인 계획은 마이그레이션 유형과 일치해야 합니다.

그러나 일반적으로 데이터 마이그레이션 전략에는 두 가지 유형이 있습니다.

1. 한 번에 

“빅뱅” 마이그레이션이라고도 하며, 모든 데이터를 한 번에 마이그레이션하는 올인원 전송은 일반적으로 데이터가 ETL 처리를 거치고 새로운 데이터베이스로 이동하는 동안 시스템을 다운받는 것을 포함합니다.

이 방법의 장점은 모든 것이 한 번에 신속하게 이루어진다는 것입니다. 단점은 비즈니스 시스템이 잠시 다운되어 보안 및 데이터 손실 위험뿐만 아니라 마이그레이션이 손상되거나 실패할 위험이 있다는 점입니다.

2. “트릭”

세류 데이터 마이그레이션에서는 마이그레이션 실행 중에 기존 시스템과 새로운 시스템을 동시에 실행하여 데이터 마이그레이션 프로세스를 단계별로 완료합니다. 따라서 다운타임이나 운영 중단이 발생하지 않습니다.

올인원 마이그레이션과 비교할 때, 세류 구현은 복잡할 수 있지만, 올바르게 수행하면, 이러한 복잡성이 추가하지 않고 위험을 줄이는 것보다 더 자주 증가했습니다.

다양한 유형의 데이터 마이그레이션 전략 외에도, 데이터를 마이그레이션하는 위치와 마이그레이션하는 데이터 유형에 따라 다양한 유형의 데이터 마이그레이션이 있습니다.

데이터베이스 마이그레이션

데이터베이스 마이그레이션은 한 공급업체에서 다른 공급업체로 이동하거나 현재 데이터베이스에 사용되는 소프트웨어를 업그레이드하기 위해 두 데이터베이스 시스템 간에 데이터 또는 애플리케이션을 전송하는 것입니다.

클라우드 마이그레이션 

클라우드 마이그레이션에는 데이터 또는 애플리케이션을 온-프레미스 데이터센터에서 클라우드로 또는 한 클라우드에서 다른 클라우드로 이동하는 것이 포함됩니다. 클라우드 마이그레이션에는 스토리지 마이그레이션이 포함되는 경우가 많습니다.

스토리지 마이그레이션

스토리지 마이그레이션에는 기존 스토리지 어레이에서 새로운 스토리지 어레이로 데이터 또는 애플리케이션을 이동하는 것이 포함됩니다.

애플리케이션 마이그레이션

애플리케이션 마이그레이션은 애플리케이션을 한 환경에서 다른 환경으로 이동하는 것을 포함합니다. 이는 애플리케이션을 온-프레미스 데이터센터에서 클라우드로 이동시키거나, 애플리케이션을 한 클라우드에서 다른 클라우드로 이동시키거나, 애플리케이션의 기본 데이터를 소프트웨어 공급업체가 호스팅하는 새로운 형태의 애플리케이션으로 이동시키는 것을 의미할 수 있습니다.

모든 데이터 마이그레이션에는 ETL의 형태가 포함되지만, 데이터센터 마이그레이션 계획의 정확한 형태는 비즈니스의 고유한 요구사항에 따라 달라집니다. 그렇기 때문에, 계획을 성공시키기 위해 따라야 할 몇 가지 일반적인 단계가 있습니다.

데이터센터 마이그레이션 프로젝트 계획을 잘 세우면 마이그레이션을 예산 내에서 적시에 진행할 수 있습니다. Data Migration Pro 의 빠른 단계별 가이드입니다.

1. 마이그레이션 전 계획

마이그레이션 비용을 확인하려면 마이그레이션 전 영향 평가를 수행해야 합니다. 이 평가는 예상 비용이 추측 또는 구체적인 세부 사항과 사실에 기반한 것인지를 조사해야 합니다. 또한 경영진과 IT 부서가 마이그레이션에 관여하거나 관여할 수 있음을 인지해야 합니다. 또한, 프로젝트의 보안 제한에 대해 관련 보안 거버넌스 팀으로부터 공식적인 동의를 사전에 얻고, 최적의 프로젝트 제공 구조(예: 애자일 대 폭포)를 결정하며, 관련된 모든 사람이 마이그레이션에서 자신의 역할을 이해하고, 교육 계획을 설계하며, 구성 관리 정책을 마련해야 합니다.

2. 프로젝트 개시

프로젝트 시작 단계는 “백오피스”를 정돈하는 것입니다. 데이터 마이그레이션 계획의 이 부분에서는 프로젝트 정책을 게시 및 배포하고, 프로젝트 협업 플랫폼을 설정하며, 표준 프로젝트 문서를 작성하고, 타사 공급업체 계약을 공식화하고, 프로젝트의 후반 단계에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 요구 사항을 정의하기 위한 이해관계자 커뮤니케이션 계획을 수립해야 합니다.

3. 가로 분석

가로 분석은 데이터의 구조, 의미, 콘텐츠 및 컨텍스트를 파악하기 때문에 데이터 마이그레이션 계획에서 가장 중요한 단계일 수 있습니다. 이 단계에서는 세부적인 데이터 사전, 높은 수준의 소스-타겟 매핑 사양 및 높은 수준의 범위 지정 보고서를 작성해야 합니다. 또한 높은 수준의 볼륨을 결정하고, 리스크 관리 프로세스를 팀과 공유하고, 데이터 품질 관리 프로세스 및 영향 보고서를 생성하고, 첫 번째 시스템 폐기 전략을 개발 및 공유하고, 개념 및 공통 모델을 설계하고, 프로젝트 추정치를 구체화해야 합니다.

4. 솔루션 설계

솔루션 설계 프로세스에는 소스-타겟 변환을 매핑하고 구축을 위한 최종 설계를 생성하는 것이 포함됩니다. 이 단계에서는 세부적인 매핑 설계 사양, 인터페이스 설계 사양 및 데이터 품질 관리 사양을 작성해야 합니다. 또한 프로덕션 하드웨어 요구 사항을 정의하고 마이그레이션을 위한 서비스 수준 계약에 동의해야 합니다.

5. 구축 및 테스트

구축 및 테스트 단계에서는 데이터 마이그레이션 아키텍처를 구현하고 엄격한 테스트를 통해 목적에 적합한지 확인해야 합니다. 이 단계에서는 팀이 마이그레이션 로직을 문서화했는지 확인해야 합니다. 또한 라이브 환경의 미러를 통해 마이그레이션을 테스트해야 합니다. 독립적인 마이그레이션 검증 엔진 개발, 보고 전략 및 관련 기술 정의 지속적인 데이터 품질 모니터링 솔루션을 확보하고 마이그레이션 대체 정책을 수립하고 레거시 서비스 해제 전략을 수립하고 관련 실행 교육을 이수하고, 발생할 수 있는 데이터 품질 문제를 이해하고 이해관계자로부터 예상되는 문제에 대한 승인을 받아야 합니다. 데이터 마이그레이션 실행 전략을 정의하고 수립하며, 실제 및 현재 진행 상황을 측정하기 위한 격차 분석을 생성합니다. 

6. 마이그레이션 및 검증

이 단계에서는 앞서 언급한 접근 방식 중 하나로 마이그레이션을 수행합니다. 한 번에 마이그레이션을 수행하거나 다운할 수 있습니다. 이 부분에서는 감사관 및 비즈니스 후원자에게 마이그레이션 준수 여부를 입증해야 합니다. 또한, 마이그레이션의 성공을 보장하고, 결과적인 데이터 품질이 대상 서비스를 지원할 수 있을 만큼 충분히 높은 수준인지 확인하기 위해, 마이그레이션을 독립적으로 객관적으로 검증해야 합니다.

7. 해체 및 모니터링

데이터 마이그레이션의 마지막 단계는 레거시 환경을 해체하고 데이터 품질 자산을 전환하는 것입니다. 이 단계에서는 시스템 폐기 검증을 완료하고 데이터 품질 모니터링에 대한 소유권을 부여해야 합니다.

이미 언급한 바와 같이, 데이터 스토리지는 모든 데이터 마이그레이션의 핵심 요소입니다. 적절한 스토리지가 없으면 데이터가 준비되지 않거나 이동이 불가능하기 때문에 마이그레이션이 시작되기 전에 마이그레이션의 성공이 감소할 위험이 있습니다. 

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