데이터 마이그레이션

기업에서 데이터 마이그레이션을 해야 하는 이유는 무엇인가요?

기업은 보통 기존 소프트웨어와 하드웨어를 교체하거나 여러 애플리케이션을 하나의 시스템으로 통합하려고 할 때 데이터 마이그레이션을 수행합니다. 예를 들어, 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 또는 레거시 데이터 레이크에서 Databricks Data Intelligence Platform으로 마이그레이션하여 데이터 플랫폼을 간소화할 수 있습니다.

다음은 몇 가지 일반적인 데이터 마이그레이션 예시입니다.

• 기존 스토리지 시스템을 교체, 업그레이드 및 확장
• 데이터세트를 공유하는 신규 시스템과 기존 시스템의 통합
• 합병 또는 인수를 위한 비즈니스 재구성
• 정보 시스템을 통합
• 데이터 분석 준비
• 데이터베이스 및 비즈니스 데이터의 중앙 집중화
• 기존 데이터 보관
• 저장 및 운영 비용 절감
• 보다 안전한 데이터 센터로 이전
• 데이터 처리 규정 준수
• 에너지 사용량과 탄소 발자국 절감

데이터 마이그레이션에는 어떤 유형이 있나요?

데이터 마이그레이션에는 여러 가지 유형이 있으며, 기업은 비즈니스 요구 사항에 따라 두 가지 이상의 마이그레이션을 수행하는 경우가 많습니다. 주요 데이터 마이그레이션 접근 방식을 살펴보겠습니다.

스토리지

스토리지 마이그레이션은 데이터를 한 스토리지 위치에서 다른 위치로 옮기는 것으로, 예를 들어 하드웨어 기반 스토리지에서 클라우드 기반 스토리지로, 또는 하드 디스크 드라이브에서 SSD로 데이터를 전송하는 것을 의미합니다. 새로운 스토리지 장치는 같은 건물 내에 있을 수도 있고, 원격 데이터 센터에 있을 수도 있습니다. 이러한 유형의 마이그레이션은 일반적으로 데이터의 내용이나 형식을 변경하지 않습니다.

데이터베이스

이는 데이터베이스 파일을 새로운 플랫폼, 일반적으로 새로운 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)으로 옮기는 것을 의미합니다. 현재 버전의 DBMS에서 업그레이드된 버전으로 데이터를 전송할 수도 있습니다. 이 과정은 종종 데이터 변환이 필요하므로 스토리지 마이그레이션보다 더 복잡합니다.

애플리케이션

이는 애플리케이션이나 프로그램을 한 컴퓨팅 환경에서 다른 컴퓨팅 환경으로 이전하는 경우(예: 오래된 컴퓨팅 시스템에서 보다 간소화된 최신 네트워크로 이전하는 경우)에 해당합니다. 여기에는 데이터베이스 마이그레이션과 스토리지 마이그레이션이 모두 포함될 수 있습니다. 일반적으로 기존 소프트웨어 플랫폼이 변경되거나 회사가 소프트웨어 또는 공급업체를 교체할 때 발생합니다.

클라우드

클라우드 마이그레이션이란 온프레미스 위치에서 클라우드로, 또는 다른 클라우드 환경 간에 데이터 또는 앱을 이동하는 것을 의미합니다. 모든 데이터, 애플리케이션, 서비스를 이동할 수도 있고, 일부만 이동할 수도 있습니다. 기업은 일반적으로 비용을 절감하고 데이터를 중앙 집중화하기 위해 클라우드 마이그레이션을 수행합니다.

비즈니스 프로세스

이러한 유형의 마이그레이션에서는 비즈니스 애플리케이션과 고객, 제품 및 운영 정보와 같은 비즈니스 프로세스와 관련된 모든 데이터를 새로운 환경으로 이전합니다. 이는 일반적으로 프로세스를 최적화하고 조직의 관리를 간소화하기 위해 수행됩니다.

두 가지 데이터 마이그레이션 전략

데이터 마이그레이션 전략이란 무엇인가요? 이는 마이그레이션 프로세스를 어떻게 진행할지에 대한 종합적인 계획이며, 먼저 다음 중 하나의 접근 방식을 선택하게 됩니다.

빅뱅

모든 데이터를 정해진 시간 내에 한꺼번에 목표 환경으로 이전하는 방법입니다. 모든 것이 계획대로 진행되기만 한다면, 시간과 비용이 적게 든다는 것이 장점입니다. 그러나 마이그레이션 중에는 모든 시스템이 종료되어 사용할 수 없게 됩니다. 데이터 양이 적은 소규모 기업의 경우 주말이나 공휴일에 데이터를 마이그레이션할 수 있습니다.

트리클

단계적 또는 반복적인 마이그레이션 방법입니다. 마이그레이션을 각각 고유한 범위와 기간을 가진 하위 프로세스로 분할하는 작업이 포함됩니다. 데이터는 조금씩 전송되며 이 과정에서 기존 시스템은 계속 작동합니다. 다운타임이 없고 위험이 적다는 단점이 있찌만, 사용자가 두 시스템 간에 전환할 수 있도록 해야 하므로 더 복잡하고 시간과 비용이 많이 듭니다.

데이터 마이그레이션 과정에서 일반적으로 발생하는 문제로는 어떤 것이 있나요?

데이터 마이그레이션은 많은 이점을 제공하지만, 몇 가지 문제점에 대해 알아 두어야 합니다.

데이터 손상 또는 손실

가장 일반적인 데이터 마이그레이션의 문제점 중 하나는 데이터 손실입니다. 자동 잘림, 형식 호환성 문제, 알 수 없는 검증 설정, 네트워크 간섭 등으로 인해 정보가 손실되거나 손상될 수 있습니다. 소스 데이터를 적절하게 준비하고, 형식을 지정하고, 데이터 종속성과 의미를 충분히 고려하지 않으면 새 시스템에서 데이터에 공백, 오류 또는 중복이 발생할 수 있습니다.

비즈니스 연속성 및 예상치 못한 비용 발생

빅뱅 접근 방식을 취하면 일정 기간 동안 시스템이 다운되어 비즈니스에 영향을 미치게 됩니다. 마이그레이션 프로세스가 예상보다 오래 걸리면 비즈니스 연속성과 예산에 영향을 미칩니다. 마이그레이션이 실패하면 비용이 많이 들 수도 있습니다.

데이터 거버넌스 및 보안

마이그레이션은 특히 대상 시스템의 보안 권한을 사전에 철저히 테스트하지 않은 경우 데이터 거버넌스 및 보안에 위험을 초래할 수 있습니다. 데이터를 암호화하고 전송 프로세스를 위한 가상 사설망을 만드는 등의 프로토콜을 마련하지 않으면 민감한 정보가 노출되거나 손실되는 등의 데이터 마이그레이션 문제를 겪게 될 수 있습니다.

데이터 및 시스템 통합

데이터 스택에 여러 도구가 함께 작동하고 있는 경우, 새로운 환경에서도 원활하게 통합되도록 하는 것은 어려운 일입니다. 이 과제를 해결하지 않으면 생산성에 문제가 생길 수 있습니다. 새 데이터 스토리지 솔루션에 맞게 구조, 속성 또는 형식을 변경하지 않으면 데이터 통합이 잘 이루어지지 않을 수 있습니다.

성공적인 데이터 마이그레이션 계획하기

예산을 설정하고 위험을 평가하는 등 데이터 마이그레이션에 대한 명확한 계획을 세우는 것이 중요합니다. 데이터 마이그레이션이 성공하기 위해서는 다음 5가지 중요한 단계를 포함한 계획을 세워야 합니다.

1. 대상 시스템 확인

첫째, 데이터가 어디로 이전되는지 알아야 합니다. 그런 다음 대상 시스템의 요구 사항과 사양을 평가하고 기존 데이터의 구조를 새 데이터 시스템에 매핑할 수 있습니다. 이렇게 하면 새 구조 및 형식에 맞게 조정하고 필요한 보안 권한을 포함하여 대상 환경을 설정할 수 있습니다.

2. 기존 데이터 평가

이제 데이터의 양, 품질, 안정성을 평가해야 합니다. 잠재적인 충돌이나 중복이 있는지 살펴보고 이러한 문제를 완화할 수 있는 데이터 표준을 설정하세요. 필요한 경우 데이터를 정리하여 유효한 고품질 데이터만 마이그레이션할 수도 있습니다. 프로파일러를 사용해 자동으로 분석하고, 분석 도구를 통해 코드 복잡성을 평가하며 마이그레이션 프로젝트의 비용을 추정하는 것이 좋습니다.

3. 전략 설계

마이그레이션 방식을 선택하고 이를 실현하기 위한 로드맵을 만드세요. 필요한 시스템과 도구, 데이터 변환 프로세스, 마이그레이션 테스트 절차 및 보안 프로토콜을 미리 계획해야 합니다. 비용을 추정하고 현실적인 예산과 기한을 설정해야 합니다. 이해관계자와 소통하는 방법을 정하고 비상시를 대비한 계획을 수립하는 것을 잊지 마세요.

4. 파일럿 테스트

시작하기 전에 마이그레이션을 테스트하여 실제로 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 보통 프로덕션 환경을 복제한 환경에서 이를 수행하지만, 소규모 데이터 세트, 더미 데이터 또는 실제 시스템 데이터의 복사본으로도 테스트할 수 있습니다. 테스트를 통해 실제 마이그레이션을 시작하기 전 개선이 필요한 부분이 있는지 확인할 수 있습니다.

5. 마이그레이션 실행

이제 전략 단계에서 세운 지침을 따라 마이그레이션을 진행할 수 있습니다. 이 단계에서는 데이터 추출, 변환, 로드(ETL) 과정도 실행됩니다. 새로운 환경에서 데이터를 검증하고 마이그레이션이 성공적으로 완료되었다는 확신이 들면, 기존 시스템을 종료할 수 있습니다.

5가지 데이터 마이그레이션 모범 사례

다음은 데이터 마이그레이션을 원활하게 진행하기 위한 몇 가지 모범 사례입니다.

1. 데이터 백업

마이그레이션 중에 중요한 데이터가 손실되지 않도록 하는 유일한 방법은 데이터를 철저히 백업하는 것입니다. 데이터를 백업하면 문제가 발생하여 데이터가 손실되거나 손상된 경우에도 데이터를 검색하고 복원할 수 있습니다. 최고의 방법은 여러 형태의 백업을 준비하는 것으로, 로컬 백업뿐만 아니라 서버가 손상되더라도 데이터를 보호할 수 있는 외부 클라우드 백업을 실행하는 것입니다.

2. 비즈니스 사용 사례 및 요구 사항 정의

마이그레이션 접근 방식을 결정하거나 전략을 계획하기 전에 마이그레이션에 대한 비즈니스 사례를 명확하게 정의했는지 확인하세요. 왜 이렇게 해야 하나요? 비즈니스를 어떻게 개선할 수 있을까요? 이 데이터를 어떤 용도로 사용하시나요? 프로젝트를 더 광범위한 비즈니스 목표에 맞추고 새 시스템의 비즈니스 요구 사항을 고려하세요. 또한 데이터 권한에 대한 개요를 작성하고 계획을 문서화하는 것도 중요합니다.

3. 전담 팀 구성

데이터 마이그레이션은 복잡한 과정이므로 프로젝트 관리를 도와줄 전문가가 필요합니다. 데이터 마이그레이션에 대한 경험이 풍부한 사람이 팀에 한 명 이상 포함되어 있는 것이 이상적입니다.

적절한 팀을 구성한 후에는 각자에게 담당 업무를 부여하세요. 내부에 필요한 기술이 없다면, 외부 컨설턴트의 도움을 받는 것도 좋은 방법입니다. Databricks Professional Services에서 마이그레이션에 대한 도움을 받을 수 있습니다.

4. 계획을 충실히 이행하기

데이터 마이그레이션 방식을 선택하고 계획을 세우는 데 많은 시간과 노력을 들였으니 그 계획을 충실히 이행하세요. 프로세스에서 벗어나거나 데이터 보안 프로토콜 구현과 같은 중요한 단계 중 하나를 실천하지 못하면 마이그레이션에 실패할 수 있습니다. 마이그레이션 과정을 진행하면서 문서화하면, 중요한 교훈과 향후 마이그레이션에서 피해야 할 문제들을 파악하는 데 도움이 됩니다.

5. 지속적인 테스트 및 유효성 검사

데이터를 마이그레이션할 때는 지속적으로 모니터링하고 테스트해야 합니다. 이렇게 하면 품질 문제, 누락 또는 데이터가 적절하게 전송되고 있는지 확인할 수 있습니다. 트리클 방식을 사용하는 경우 기존 시스템의 다운타임을 비롯한 모든 문제를 신속하게 파악할 수 있습니다. 마이그레이션이 지침에 따라 수행되었는지 확인하고, 새로운 환경에서 데이터를 검토하여 사용할 준비가 되었는지 검증하세요.

Databricks로 데이터를 안전하게 마이그레이션하세요.

데이터 마이그레이션은 방대한 작업이므로, 계획대로 잘 진행되어 비즈니스가 중단되거나 예산이 초과되지 않을 것이라는 확신이 필요합니다.

Databricks에서 전문가의 도움을 받으면 데이터를 안전하고 성공적으로 이전할 수 있습니다. 레이크하우스 아키텍처를 기반으로 한 Databricks Data Intelligence Platform은 고객이 기존 데이터 플랫폼에서 단계적인 엔드투엔드 프로세스를 통해 마이그레이션할 수 있도록 지원합니다.

애플리케이션, 스토리지 시스템, 클라우드 등 어디에서 데이터를 이전하더라도 이 프로세스는 비용을 예측하고 이해할 수 있는 체계적인 모델을 제공합니다. Databricks는 자동화 도구, 기술 가이드, 파트너 솔루션 및 전문 서비스를 제공하여 위험을 제거하고 가치를 더 빠르게 실현할 수 있도록 지원합니다.

엔터프라이즈 데이터 웨어하우스에서 Databricks로 데이터를 마이그레이션하면, 모든 데이터, 분석, AI 워크로드를 단일 통합 데이터 플랫폼에서 실행할 수 있으며, 비즈니스가 발전함에 따라 빠르게 확장할 수 있습니다.

데이터 마이그레이션 FAQ

데이터 마이그레이션의 두 가지 유형은 무엇인가요?

데이터 마이그레이션에는 빅뱅과 트리클이라는 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째 방법을 사용하면 한 번의 작업으로 모든 데이터를 전송할 수 있어 시간과 비용을 절약할 수 있지만, 시스템 다운타임이 발생하고 더 높은 위험이 수반됩니다. 두 번째는 단계적 접근 방식으로, 기존 시스템을 병행하여 운영하면서 데이터를 일정 기간 동안 작은 단위로 나누어 점진적으로 전송하는 방법입니다. 더 복잡하고 비용이 많이 들지만 실패할 위험이 적습니다.

데이터 마이그레이션은 어떻게 이루어지나요?

데이터 마이그레이션에는 스토리지 위치, 데이터베이스, 애플리케이션 또는 클라우드 환경 간에 데이터를 이동하는 작업이 포함될 수 있습니다. 경우에 따라 비즈니스 프로세스도 이전되기도 합니다. 어떤 유형의 마이그레이션을 선택하든, 먼저 빅뱅 방식 또는 트리클 방식 중 하나를 선택하게 됩니다. 그런 다음, 데이터를 전송할 대상 시스템을 설정하고, 데이터 자체의 품질을 평가합니다.

다음 단계는 예산과 기간을 포함하여 마이그레이션 계획을 수립하는 것입니다. 실제 마이그레이션을 진행하기 전에, 테스트를 통해 잠재적인 문제를 확인해야 합니다. 마이그레이션 과정 전반에 걸쳐 지속적으로 테스트와 검증을 수행하고, 기존 시스템을 중단하기 전에 데이터가 안전하게 대상 환경에 도착했는지 확인해야 합니다.

데이터 마이그레이션과 데이터 변환의 차이점은 무엇인가요?

이 두 용어는 종종 혼용되지만, 서로 다른 개념입니다. 데이터 마이그레이션은 디지털 정보를 한 장소에서 다른 장소로 이전하는 것을 의미합니다. 데이터 변환을 포함할 수 있지만, 반드시 포함하는 것은 아닙니다.

데이터 변환은 데이터를 새로운 형식으로 변환하는 것을 의미합니다. 변환된 데이터가 새로운 애플리케이션으로 이동할 수는 있지만, 반드시 새로운 데이터 센터, 시스템, 또는 환경으로 이동하는 것은 아닙니다. 변환은 데이터 마이그레이션에서 꼭 필요한 과정은 아닙니다.