Database Migration Service의 Gemini를 사용하여 PostgreSQL 마이그레이션 가속화

*이 콘텐츠는 AI 번역 도구를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 기하기 위해 노력하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 누락이 포함될 수 있습니다. 정확한 정보는 영문 원본을 참고해 주시기 바랍니다.

팀에서 Oracle 또는 SQL Server와 같은 기존 상용 데이터베이스에서 오픈소스 PostgreSQL 또는  PostgreSQL용 AlloyDB와 같은 완전 관리형 서비스로 핵심 애플리케이션을 마이그레이션하기로 결정한 시나리오를 가정해 보겠습니다.

초기 단계는 순조롭게 진행됩니다. 스키마가 변환되고, 테이블이 채워지고, 데이터 마이그레이션 파이프라인이 테라바이트 규모의 데이터를 몇 시간 만에 전송합니다. 프로젝트가 일정보다 앞서 진행되고 있습니다.

그러면 팀은 병목 현상에 직면하게 됩니다.

기존 데이터베이스에는 PL/SQL 또는 T-SQL과 같은 독점적인 SQL 언어로 작성된 수백 개의 저장 프로시저, 복잡한 트리거, 커스텀 함수가 포함되어 있습니다. 이러한 루틴에는 트랜잭션 검증, 주문 처리, 맞춤 보고를 처리하는 중요한 비즈니스 로직이 수년간 포함되어 있습니다.

갑자기 현대화 프로젝트가 중단됩니다. 수천 줄의 절차적 논리를 변환하려면 전문적인 이중 언어 전문 지식, 수개월의 수동 재작성, 높은 변환 오류 위험이 필요합니다. 이 코드 변환은 데이터베이스 마이그레이션의 '라스트 마일' 병목 현상을 나타내며 마이그레이션에서 가장 복잡한 부분입니다.

다행히도 최근 AI의 발전으로 라스트 마일 문제에 대한 해결책이 마련되었습니다. Database Migration Service (DMS)에는 Gemini 기반의 AI 지원 코드 변환 기능이 포함되어 있습니다. 생성형 AI를 마이그레이션 워크플로에 직접 도입하면 저장 프로시저, 트리거, 커스텀 함수를 PostgreSQL PL/pgSQL 코드로 더 빠르고 정확하게 변환할 수 있습니다.

저장 프로시저 변환 과제

상용 데이터베이스 엔진은 저장 프로시저, 사용자 정의 함수, 패키지 본문, 조건부 논리에 대해 공급업체별 구문을 사용합니다. 이 로직을 PostgreSQL PL/pgSQL로 변환하려면 변수 정의, 예외 처리 블록, 커서 루프, 기본 제공 함수를 매핑해야 합니다.

수백 개의 저장 프로시저가 포함된 복잡한 엔터프라이즈 스키마를 마이그레이션할 때 수동 코드 변환에는 몇 달에 달하는 엔지니어링 노력이 필요한 경우가 많습니다. 데이터베이스팀은 레거시 로직을 한 줄씩 파싱하고, 조건부 분기를 다시 구현하고, 엔진 간 데이터 유형 변환을 검증해야 합니다.

DMS의 AI 지원 코드 변환

Database Migration Service의 Gemini는 Google Cloud 콘솔 내에서 직접 이러한 변환 작업을 가속화합니다. DMS는 소스 언어와 PostgreSQL 간의 구조적 차이점을 설명하는 AI 생성 코드 추천과 함께 자동화된 스키마 변환을 제공합니다.

이 서비스는 변환된 PL/pgSQL 코드를 원본 소스 코드와 나란히 표시하므로 데이터베이스팀은 제안을 실시간으로 검토, 수정, 검증할 수 있습니다.

통합 AI가 중요한 이유

주요 공급업체의 대부분의 AI 앱과 도구는 SQL 코드를 포함한 코드를 생성하고 변환할 수 있습니다. 그러나 엔터프라이즈 데이터베이스를 변환하려면 일반적인 AI 채팅 도구에서 제공하는 스니펫 번역보다 훨씬 더 많은 것이 필요합니다. Database Migration Service의 Gemini는 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공합니다.

• 전체 스키마 컨텍스트: DMS의 Gemini는 코드 스니펫을 개별적으로 평가하는 대신 테이블 관계, 데이터 유형, 종속 뷰, 전체 마이그레이션 프로젝트의 교차 프로시저 참조를 포함한 전체 데이터베이스 컨텍스트를 분석합니다.

• 엔터프라이즈 보안 및 개인 정보 보호: 코드 변환은 Google Cloud 프로젝트 경계 및 IAM 거버넌스 내에서 엄격하게 실행되어 독점적인 비즈니스 로직과 지식 재산을 보호합니다.

• 통합 실행 작업공간: DMS는 수백 개의 파일에 걸쳐 수동으로 복사하여 붙여넣는 작업을 없애줍니다. 단일 콘솔 내에서 나란히 표시된 차이점을 검토하고, 인라인 AI 설명을 검사하고, 코드를 편집하고, 검증된 PL/pgSQL 루틴을 대상 데이터베이스에 직접 배포할 수 있습니다.

• 결정론적 정확성 및 AI 컴파일: DMS는 표준 DDL 변환, 스칼라 함수, 잘 정의된 문법 변환과 같은 1:1 매핑을 위한 결정론적 컴파일러 규칙을 복잡한 절차 블록을 위한 Gemini 컨텍스트 합성 기능과 결합하여 모델 드리프트 없이 정확하고 예측 가능한 변환을 보장합니다.

Oracle PL/SQL을 PostgreSQL로 변환

고유한 NVL 및 DECODE 함수를 사용하여 고객 주문 합계를 계산하고 등급 기반 할인을 적용하는 Oracle PL/SQL 저장 프로시져를 고려해 보겠습니다. 원래 워크플로에서는 NVL을 COALESCE에 수동으로 매핑하고, DECODE 문을 표준 CASE 표현식으로 다시 작성하고, WHEN NO_DATA_FOUND THEN과 같은 예외 블록을 조정해야 합니다.

DMS에서 마이그레이션 평가를 실행하면 Gemini가 소스 프로시저를 분석하고 기본 PostgreSQL PL/pgSQL 코드를 생성합니다.

소스: Oracle PL/SQL

타겟: PostgreSQL PL/pgSQL (DMS의 Gemini로 변환)

생성된 SQL과 함께 Gemini는 NVL이 COALESCE로 변환된 이유와 Oracle DECODE 함수가 PostgreSQL의 명시적 CASE 블록으로 변환된 방법을 자세히 설명하는 인라인 설명을 제공합니다.

완전한 스키마 제어 및 검증 유지

보안, 투명성, 코드 정확성은 데이터베이스 현대화의 핵심 요소로 남아 있습니다. DMS의 Gemini는 설정된 Google Cloud 보안 경계 내에서 엄격하게 작동하여 코드를 프로젝트에 비공개로 유지합니다.

신뢰성을 보장하기 위해 전환 및 검증 프로세스는 구조화된 워크플로를 따릅니다.

• 자동 스키마 컨텍스트 가져오기: DMS 변환 작업공간을 설정하면 서비스가 테이블 스키마, 데이터 유형, 외래 키 제약조건, 교차 프로시저 종속 항목을 포함한 전체 소스 데이터베이스 메타데이터를 자동으로 파싱합니다. Gemini는 코드 생성 중에 이 프로젝트 전체 컨텍스트를 참조하므로 종속 객체 정의를 수동으로 제공할 필요가 없습니다.

• 자동화된 구문 및 종속 항목 검증: 코드가 생성되면 DMS는 대상 PostgreSQL 구문 규칙에 대해 검증 파서를 실행합니다. 객체에는 검증 상태 표시기 (예: 변환됨, 경고 또는 조치 필요)가 할당되어 수동 검토가 필요한 루틴을 빠르게 강조 표시합니다.

• 대화형 평가 상태: 모든 스키마 변경사항을 완전히 제어할 수 있습니다. 변환 작업공간 내에서 나란히 표시된 차이점을 검사하고, 인라인 AI 설명을 검토하고, 변경사항을 타겟 데이터베이스에 적용하기 전에 PL/pgSQL 코드를 직접 편집할 수 있습니다.

• 스테이징 배포 및 검증: 코드의 작업공간 검증이 통과되면 변환된 스키마와 함수를 프로덕션 전환 전에 기능 실행 및 성능 테스트를 위해 대상 스테이징 인스턴스 (예:  Cloud SQL 또는 AlloyDB)에 적용할 수 있습니다.

데이터베이스 현대화 간소화

Database Migration Service의 AI 지원 코드 변환은 데이터베이스팀이 몇 달이 아닌 며칠 만에 기존 데이터베이스 로직을 변환할 수 있도록 도와줍니다. 데이터베이스 관리자와 애플리케이션 개발자는 코드를 처음부터 다시 작성하는 데 귀중한 시간을 낭비하는 대신 새로운 기능을 추가하고, 성능을 테스트하고, 애플리케이션을 현대화하는 데 집중할 수 있습니다.

일반적인 Oracle 및 SQL Server 변환 시나리오와 DMS가 이를 PostgreSQL로 변환하는 방법에 대한 좋은 예시를 확인하려면 최근에 게시된  Gemini가 알려주는 PostgreSQL 동영상 시리즈를 시청하세요.

Database Migration Service 시작하기

데이터베이스 변환을 시작하려면 Database Migration Service 콘솔 (https://console.cloud.google.com/dms)에서 마이그레이션 평가를 시작하거나 이기종 마이그레이션 가이드 (https://cloud.google.com/database-migration)를 읽어보세요.