Google Cloud는 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에서 Cloud Storage로 데이터를 마이그레이션하는 데 도움이 되는 도구, 제품, 안내, 전문 서비스를 제공합니다. 이 문서에서는 Amazon S3에서 Cloud Storage로의 마이그레이션 계획을 설계, 구현, 검증하는 방법을 설명합니다. 또한, Amazon S3 아티팩트의 인벤토리를 만들고 마이그레이션 프로세스 처리 방법에 대한 계획을 만드는 전체 마이그레이션 프로세스의 일부를 설명합니다.
이 문서의 설명은 마이그레이션 프로세스를 계획하고 구현하는 방법에 대한 세부정보를 원하는 클라우드 관리자를 대상으로 합니다. 또한 마이그레이션 기회를 평가하고 마이그레이션 과정을 살펴보려는 의사 결정권자를 대상으로 작성되었습니다.
이 문서는 AWS에서 Google Cloud로 마이그레이션하는 방법을 다루는 시리즈의 일부로서 이 시리즈에는 다음 문서가 포함됩니다.
- 시작하기
- Amazon EC2에서 Compute Engine으로 마이그레이션
- Amazon S3에서 Cloud Storage로 마이그레이션(이 문서)
- Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)에서 Google Kubernetes Engine으로 마이그레이션
- Amazon RDS for SQL Server에서 SQL 서버용 Cloud SQL로 마이그레이션
Google Cloud로의 마이그레이션의 경우 Google Cloud로 마이그레이션: 시작하기에 설명된 마이그레이션 프레임워크를 따르는 것이 좋습니다.
다음 다이어그램은 마이그레이션 과정을 보여줍니다.
일련의 반복 작업을 통해 원본 환경에서 Google Cloud로 마이그레이션할 수 있습니다. 예를 들어 일부 워크로드를 먼저 마이그레이션하고 나중에 다른 워크로드를 마이그레이션할 수 있습니다. 개별 마이그레이션을 반복할 때마다 일반 마이그레이션 프레임워크 단계를 수행합니다.
- 워크로드와 데이터를 평가하고 탐색합니다.
- Google Cloud에 대한 기초를 계획하고 빌드합니다.
- 워크로드와 데이터를 Google Cloud로 마이그레이션합니다.
- Google Cloud 환경을 최적화합니다.
이 프레임워크 단계에 대한 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션: 시작하기를 참조하세요.
효과적인 마이그레이션 계획을 설계하려면 계획의 각 단계를 검증하고 롤백 전략이 있는지 확인하는 것이 좋습니다. 마이그레이션 계획을 검증하려면 Google Cloud로 마이그레이션: 마이그레이션 계획 검증 권장사항을 참조하세요.
원본 환경 평가
평가 단계에서는 원본 환경을 Google Cloud로 마이그레이션하기 위한 요구사항과 종속 항목을 결정합니다.
평가 단계는 마이그레이션의 성공에 매우 중요합니다. 마이그레이션하려는 워크로드, 요구사항, 종속 항목, 현재 환경에 대해 자세히 알고 있어야 합니다. Google Cloud 마이그레이션을 성공적으로 계획하고 실행하려면 시작점을 이해해야 합니다.
평가 단계는 다음 작업으로 구성됩니다.
- 워크로드의 포괄적인 인벤토리를 빌드합니다.
- 워크로드의 속성과 종속 항목에 따라 워크로드를 분류합니다.
- 팀에 Google Cloud 교육을 실시합니다.
- Google Cloud에서 실험 및 개념 증명을 빌드합니다.
- 대상 환경의 총 소유 비용(TCO)을 계산합니다.
- 워크로드에 적합한 마이그레이션 전략을 선택합니다.
- 마이그레이션 도구를 선택합니다.
- 마이그레이션 계획 및 타임라인을 정의합니다.
- 마이그레이션 계획을 검증합니다.
평가 단계와 이러한 태스크에 대한 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션: 워크로드 평가 및 탐색을 참조하세요. 다음 섹션은 해당 문서의 정보를 기반으로 합니다.
Amazon S3 버킷의 인벤토리 빌드
마이그레이션 범위를 지정하려면 인벤토리 두 개, 즉 Amazon S3 버킷의 인벤토리와 버킷에 저장된 객체의 인벤토리를 만듭니다.
Amazon S3 버킷의 인벤토리를 빌드하려면 현재 환경에서 Google Cloud까지의 엔드 투 엔드 클라우드 여정을 가속화하는 데 도움이 되는 Google Cloud의 통합 플랫폼인 Migration Center를 사용하는 것이 좋습니다. Migration Center를 사용하면 Amazon S3 및 기타 AWS 리소스에서 데이터를 가져올 수 있습니다. 그러면 Migration Center에서 마이그레이션할 수 있는 관련 Google Cloud 서비스를 권장합니다.
Amazon S3 버킷의 인벤토리를 빌드한 후에는 각 Amazon S3 버킷에서 다음 데이터 포인트를 고려하여 인벤토리를 세분화합니다.
- Amazon S3 버킷 서버 측 암호화를 구성한 방법
- Amazon S3 버킷 ID와 액세스 관리 설정
- S3 블록 공개 액세스 구성
- Amazon S3 버킷의 비용 할당 태그
- S3 객체 잠금의 구성
- Amazon S3 버킷에 액세스하는 방법
- 요청자 지불 구성 방법
- Amazon S3 객체 버전 관리 설정
- Amazon S3의 AWS 백업 정책 구성
- Amazon S3 지능형 계층화 사용 여부
- Amazon S3 객체 복제 구성 방법
- Amazon S3 객체 수명 주기
또한 각 버킷에 포함된 객체에 대해 집계 통계를 계산할 수 있는 Amazon S3 버킷에 대한 데이터를 수집하는 것이 좋습니다. 예를 들어 총 객체 크기, 평균 객체 크기, 객체 수를 수집하면 Amazon S3 버킷을 Cloud Storage 버킷으로 마이그레이션 하는 데 필요한 시간과 비용을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Amazon S3 버킷에 대해 이러한 데이터 포인트를 수집하려면 다음과 같이 AWS 도구에 의존하는 데이터 컬렉션 메커니즘과 프로세스를 구현할 수 있습니다.
- Amazon S3 모니터링 도구
- S3 분석
- AWS API
- AWS 개발자 도구
- AWS 명령줄 인터페이스
마이그레이션 중에 문제를 방지하고 마이그레이션에 필요한 작업을 추정하려면 Amazon S3 버킷 기능이 비슷한 Cloud Storage 버킷 기능에 어떻게 매핑되는지 평가하세요. 다음 표에서는 이러한 매핑을 요약해서 보여줍니다.
앞에서 설명한 것처럼 이전 표에 나열된 기능은 서로 비교했을 때 비슷하게 보일 수 있습니다. 하지만 두 클라우드 제공업체의 기능 설계와 구현의 차이로 인해 Amazon S3에서 Cloud Storage로 마이그레이션하는 데 상당한 영향을 줄 수 있습니다.
Amazon S3 객체에 저장된 객체 인벤토리 빌드
Amazon S3 버킷의 인벤토리를 빌드한 후에는 Amazon S3 인벤토리 도구를 사용해서 이러한 버킷에 저장된 객체의 인벤토리를 빌드하는 것이 좋습니다.
Amazon S3 객체 인벤토리를 빌드하려면 각 객체에 대해 다음을 고려하세요.
- Amazon S3 객체 이름
- Amazon S3 객체 크기
- Amazon S3 객체 메타데이터
- Amazon S3 객체 하위 리소스
- Amazon S3 객체 버전과 이러한 버전을 마이그레이션해야 하는지 여부
- Amazon S3 객체 사전 서명된 URL
- Amazon S3 객체 변환
- Amazon S3 객체 태그
- Amazon S3 객체 스토리지 클래스
- Amazon S3 객체 보관처리
또한 사용자 및 사용자 워크로드가 Amazon S3 객체를 만들고, 업데이트, 삭제하는 빈도를 확인하기 위해 Amazon S3 객체에 대한 데이터를 수집하는 것이 좋습니다.
마이그레이션 중에 문제를 방지하고 마이그레이션에 필요한 작업을 추정하려면 Amazon S3 객체 기능이 비슷한 Cloud Storage 객체 기능에 어떻게 매핑되는지 평가하세요. 다음 표에서는 이러한 매핑을 요약해서 보여줍니다.
| Amazon S3 기능 | Cloud Storage 기능 |
|---|---|
| 객체 명명 규칙 | 객체 이름 요구사항 |
| 객체 메타데이터 객체 태그 |
객체 메타데이터 |
| 객체 하위 리소스 | 객체 메타데이터 |
| 객체 사전 서명된 URL | 서명된 URL |
| 객체 변환 | Cloud Storage용 Pub/Sub 알림 Cloud Functions Cloud Run |
| 객체 스토리지 클래스 객체 보관처리 |
Cloud Storage 스토리지 클래스 |
앞에서 설명한 것처럼 이전 표에 나열된 기능은 서로 비교했을 때 비슷하게 보일 수 있습니다. 하지만 두 클라우드 제공업체의 기능 설계와 구현의 차이로 인해 Amazon S3에서 Cloud Storage로 마이그레이션하는 데 상당한 영향을 줄 수 있습니다.
평가 완료
Amazon S3 환경에서 인벤토리를 빌드한 후 Google Cloud로 마이그레이션: 워크로드 평가 및 탐색에 설명된 대로 평가 단계의 나머지 활동을 완료하세요.
기반 계획 및 빌드
계획 및 빌드 단계에서는 다음을 수행하도록 인프라를 프로비저닝하고 구성합니다.
- Google Cloud 환경에서 워크로드를 지원합니다.
- 원본 환경과 Google Cloud 환경을 연결하여 마이그레이션을 완료합니다.
계획 및 빌드 단계는 다음과 같은 태스크로 구성됩니다.
- 리소스 계층 구조를 빌드합니다.
- Google Cloud의 Identity and Access Management(IAM)를 구성합니다.
- 결제 설정.
- 네트워크 연결을 설정합니다.
- 보안을 강화합니다.
- 로깅, 모니터링, 알림을 설정합니다.
각 태스크에 대한 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션: 기반 계획 및 빌드를 참조하세요.
Amazon S3에서 Cloud Storage로 데이터 및 워크로드 마이그레이션
Amazon S3에서 Cloud Storage로 데이터를 마이그레이션하려면 Google Cloud로 마이그레이션: 대규모 데이터 세트 전송의 안내에 따라 데이터 마이그레이션 계획을 설계하는 것이 좋습니다. 이 문서에서는 여러 가지 소스의 데이터를 온프레미스 환경 또는 클라우드 스토리지 제공업체 등의 Cloud Storage로 마이그레이션할 수 있게 해주는 Google Cloud 제품인 Storage Transfer Service를 사용하는 것을 권장합니다. Storage Transfer Service는 다음과 같이 여러 유형의 데이터 전송 작업을 지원합니다.
- 한 번 실행 전송 작업은 Amazon S3 또는 기타 지원되는 소스에서 Cloud Storage로 주문형으로 데이터를 전송합니다.
- 예약된 전송 작업은 Amazon S3 또는 기타 지원되는 소스에서 Cloud Storage로 일정에 따라 데이터를 전송합니다.
- 이벤트 기반 전송 작업 - Amazon S3가 Amazon Simple Queue Service(SQS)로 Amazon S3 이벤트 알림을 전송할 때 자동으로 데이터를 전송합니다.
데이터 마이그레이션 계획을 구현하려면 하나 이상의 데이터 전송 작업을 구성할 수 있습니다. 예를 들어 마이그레이션 중 컷오버 기간의 길이를 줄이려면 다음과 같이 지속적 복제 데이터 마이그레이션 전략을 구현할 수 있습니다.
- Amazon S3 버킷에서 Cloud Storage 버킷으로 데이터를 복사하도록 1회 전송 작업을 구성하세요.
- 데이터 검증 및 일관성 검사를 수행하여 Cloud Storage 버킷의 복사된 데이터에 대해 Amazon S3 버킷의 데이터를 비교합니다.
- Amazon S3 버킷의 콘텐츠가 변경되면 Amazon S3 버킷에서 Cloud Storage 버킷으로 데이터를 자동으로 전송하도록 이벤트 기반 전송 작업을 설정하세요.
- 마이그레이션되는 데이터(즉, 이전 단계와 관련된 데이터)에 액세스할 수 있는 워크로드 및 서비스를 중지합니다.
Amazon S3 대신 Cloud Storage를 사용하도록 워크로드를 리팩터링합니다. 다음 접근 방법 중 하나를 사용하거나 순차적으로 접근 방법을 사용해서 워크로드를 리팩터링할 수 있습니다.
- Amazon S3에서 Cloud Storage로 단순 마이그레이션. 단순 마이그레이션에서는 Amazon S3에 대한 인증된 REST 요청을 생성하는 기존 도구와 라이브러리를 사용하여 Cloud Storage에 대한 인증된 요청을 대신 생성합니다.
- Amazon S3에서 Cloud Storage로 전체 마이그레이션. 전체 마이그레이션에서는 인증을 위한 여러 프로젝트 및 OAuth 2.0을 포함하여 Cloud Storage의 모든 기능을 사용할 수 있습니다.
복제 과정 중 Cloud Storage가 Amazon S3와 완전히 동기화될 때까지 기다립니다.
워크로드를 시작합니다.
대체 옵션으로 Amazon S3 환경이 더 이상 필요하지 않으면 폐기합니다.
Storage Transfer Service는 지원되는 소스에서 Cloud Storage로 객체를 마이그레이션할 때 특정 메타데이터를 보존할 수 있습니다. Storage Transfer Service가 원하는 Amazon S3 메타데이터를 마이그레이션할 수 있는지 여부를 평가하는 것이 좋습니다.
데이터 마이그레이션 계획을 설계할 때는 AWS 네트워크 이그레스 비용과 Amazon S3 비용도 평가하는 것이 좋습니다. 예를 들어 데이터 전송을 위해 다음 옵션을 고려합니다.
- 공개 인터넷 사용
- 상호 연결 링크 사용
- Amazon CloudFront 사용
선택한 옵션에 따라 AWS 네트워크 이그레스 비용 및 Amazon S3 비용에 영향을 줄 수 있습니다. 이 옵션은 또한 인프라 프로비저닝 및 구성을 위해 필요한 작업 및 리소스 양에 영향을 줄 수 있습니다. 비용에 대한 상세 설명은 다음을 참조하세요.
- AWS 문서에서 데이터 전송 요금 이해
- Amazon S3 가격 책정
Amazon S3에서 Cloud Storage로 데이터를 마이그레이션할 때는, VPC 서비스 제어를 사용해 서비스가 승인되지 않는 한 Google Cloud 서비스 간의 통신을 명시적으로 거부하는 경계를 빌드하는 것이 좋습니다.
Google Cloud 환경 최적화
최적화는 마이그레이션의 마지막 단계입니다. 이 단계에서는 대상 환경이 최적화 요구사항을 충족할 때까지 최적화 태스크를 반복합니다. 각 반복 단계는 다음과 같습니다.
- 현재 환경, 팀 및 최적화 루프를 평가합니다.
- 최적화 요구사항 및 목표를 설정합니다.
- 환경 및 팀을 최적화합니다.
- 최적화 루프를 조정합니다.
최적화 목표에 도달할 때까지 이 순서를 반복합니다.
Google Cloud 환경 최적화에 대한 자세한 내용은 Google Cloud로 마이그레이션: 환경 최적화 및 성능 최적화 프로세스를 참조하세요.
다음 단계
- 기타 AWS에서 Google Cloud로의 마이그레이션 여정 알아보기
AWS 및 Azure 서비스와 Google Cloud 비교 방법 알아보기
마이그레이션에 대한 도움을 찾는 방법 알아보기
Cloud 아키텍처 센터에서 참조 아키텍처, 다이어그램, 권장사항 자세히 살펴보기
참여자
작성자: 마르코 페라리 | 클라우드 솔루션 설계자