데이터베이스 엔진(데이터베이스 관리 시스템, DBMS라고도 함)은 기본 데이터베이스 작업을 관리하고 소프트웨어 애플리케이션과 인터페이스하는 소프트웨어입니다. 

동종 마이그레이션은 이전하는 데이터베이스(소스)가 이전하려는 대상 데이터베이스(타겟)와 동일하거나 매우 유사한 엔진을 사용하는 경우입니다. 이기종 마이그레이션은 대상 데이터베이스 엔진이 소스와 크게 다른 경우를 말합니다. 

마이그레이션의 복잡성은 소스 데이터베이스와 대상 데이터베이스 간의 차이에 따라 크게 달라집니다. 이기종 마이그레이션에는 스키마와 코드를 대상 데이터베이스 언어로 다시 작성하는 스키마 및 코드 변환이 필요합니다. 변환이 필요한 소스 데이터베이스를 위해 작성된 애플리케이션 코드 관리와 같은 복잡한 마이그레이션을 관리하는 데 데이터베이스 마이그레이션 서비스가 도움이 될 수 있습니다.

많은 기업이 최신 데이터베이스 엔진으로 얻을 수 있는 장기적인 이점을 누리기 위해 복잡하고 오래 걸리는 데이터베이스 마이그레이션 프로젝트에 투자하고 있습니다.

데이터를 마이그레이션하는 일반적인 전략은 4가지입니다. 클라우드 마이그레이션 전략에서 자세한 내용과 추천 전략을 확인하세요.

• 재호스팅: 리프트 앤 시프트 데이터를 마이그레이션하는 가장 간단한 방법으로, 기존 데이터베이스의 전체 사본을 다른 환경에 만듭니다(일반적으로 나머지 애플리케이션 스택과 함께). [동종]
• 리플랫폼: 리프트 및 최적화 이 전략은 데이터베이스, 애플리케이션, 가상 머신을 복사한 후 새 클라우드 환경에 맞게 최적화합니다. 상용 데이터베이스에서 AlloyDB와 같은 PostgreSQL 호환 데이터베이스로 마이그레이션하는 경우와 같이 이기종 마이그레이션이 가능합니다.  [동종/이기종]
• 리팩터링: 이동 및 개선 리팩터링 클라우드 마이그레이션 전략은 애플리케이션을 클라우드 네이티브로 재설계하는 것을 말합니다. 여기에는 애플리케이션 변경이 포함됩니다. [일반적으로 이기종]
• 재빌드. 재빌드 클라우드 마이그레이션 전략은 아키텍처와 애플리케이션을 클라우드용으로 완전히 다시 작성하는 것을 말합니다. 애플리케이션에 따라 이 방법이 리팩터링보다 저렴할 수 있습니다. [일반적으로 이기종]

사실상 어느 두 위치 간에도 데이터베이스를 마이그레이션할 수 있지만 대부분의 마이그레이션은 온프레미스에서 클라우드로 또는 한 클라우드에서 다른 클라우드로 이루어 집니다.

기업이 클라우드(또는 대체 클라우드 제공업체)로 마이그레이션하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다.

• 더 빠른 애플리케이션 개발
• 성능 및 확장성 개선 
• 비용 절감
• 보안
• 특히 AI와 관련된 기능 등 더 다양한 기능
• 기존 라이선스 데이터베이스에서 흔히 볼 수 있는 온프레미스 자본적 지출(CapEx)에서 클라우드 서비스에서 흔히 볼 수 있는 운영 지출(OpEx)로 전환

클라우드로 마이그레이션할 때의 이점에 대해 자세히 알아보세요.

기업에서 데이터베이스 마이그레이션을 자주 수행하지 않는 것이 좋습니다. 마이그레이션을 최대한 활용하려면 다음과 같은 몇 가지 핵심 질문을 고려해 보세요.

• 새로운 아키텍처가 미래의 비즈니스 성장 요구사항을 충족할 수 있을 만큼 확장될 수 있나요?
• 마이그레이션이 비즈니스 운영에 어떤 영향을 미칠까요? 다운타임과 중단을 최소화할 수 있나요?
• 새 시스템의 전체 비용은 얼마가 될까요? 마이그레이션 비용을 새 인프라/서비스의 월별 비용/절감액과 비교하여 고려하세요.

데이터 및 데이터베이스 마이그레이션은 복잡할 수 있습니다. 조직과 기능뿐만 아니라 기업의 데이터도 원활하게 새 아키텍처로 이전해야 합니다. 잘못 수행할 경우 데이터 손실, 워크로드가 제대로 실행되지 않음, 보안 문제가 발생할 수 있습니다.

권장사항

• 데이터 이해도를 높이세요. 구체적인 비즈니스 사례와 애플리케이션에 대한 요구사항을 파악하는 것이 중요합니다.
• 비즈니스의 방향성을 평가하세요. 확장을 고려하는 것은 올바른 아키텍처와 제공업체를 선택하는 데 핵심입니다. 
• 현재 상황에 적합한 데이터 마이그레이션 전략을 선택합니다.
• 최적의 성능을 보장하려면 데이터 마이그레이션 계획을 주의 깊게 따르세요.

고려사항:

• 먼저 어떤 데이터베이스와 애플리케이션을 마이그레이션해야 하나요?
• 동일한 데이터 모델(예: 관계형)을 유지해야 할까요, 아니면 사용 사례에 따라 변경하는 것이 좋을까요?
• 동일한 데이터베이스 엔진을 사용해야 할까요, 아니면 다른 엔진으로 전환해야 할까요?
• 데이터베이스를 사내에서 마이그레이션해야 할까요, 아니면 외부 서비스 제공업체를 고용해야 할까요?
• 어떤 데이터베이스 마이그레이션 서비스와 기타 도구를 사용해야 할까요?
• 생성형 AI가 마이그레이션에 도움이 될 수 있을까요?
• 새 데이터베이스를 직접 관리해야 할까요, 아니면 관리형 서비스를 선택해야 할까요?

마이그레이션에 필요한 단계 수는 조직의 기존 설정과 타임라인에 따라 다릅니다. 예를 들어 자체 관리형 온프레미스 배포에서 관리형 클라우드 서비스로 마이그레이션하는 작업을 한 단계로 완료할 수 있습니다. 또는 시간이 촉박한 경우 먼저 클라우드의 자체 관리형 데이터베이스로 마이그레이션한 다음 완전 관리형 솔루션으로 전환할 수 있습니다.

이종 데이터베이스 마이그레이션인 경우 이러한 단계 중 하나와 변환을 결합할지 아니면 나중에 변환할지 고려합니다.

프로세스를 자세히 살펴보려면 데이터 마이그레이션의 개념 및 원칙과 데이터 마이그레이션 프로세스 설정 및 실행을 읽어보세요.

세부적인 내용은 비즈니스 사례에 따라 다르지만 성공적인 마이그레이션을 위한 기본 단계는 다음과 같습니다.

1. 현재 모든 데이터가 어디에 있는지, 어떤 형식인지, 마이그레이션 후 어디에 있어야 하는지 파악합니다. 모든 데이터를 마이그레이션할 필요가 없다고 판단하고 기존 데이터를 보관처리하거나 삭제할 수 있습니다. 또한 마이그레이션의 잠재적인 위험을 기록할 중요한 시기이기도 합니다.
2. 마이그레이션 전략을 계획합니다. 가장 적합한 마이그레이션 전략을 결정하고, 업무 시간 중에 다운타임이 발생할 수 있는지 여부를 확인하고, 예산을 책정합니다. 
3. 마이그레이션을 실행합니다. 구현을 위해 마이그레이션 서비스를 사용할 수 있습니다.
4. 컷오버 전에 새 시스템을 테스트하세요. 이를 통해 적절하게 작동하지 않는 워크로드를 파악하고 문제를 해결할 수 있습니다. 두 데이터베이스를 동시에 실행해야 할 수 있으며, 이 경우 한 시스템에서 다른 시스템으로 데이터를 복제해야 합니다. 모든 워크로드가 새 데이터베이스에서 예상대로 작동하는지 확인한 후에만 기존 시스템을 종료할 수 있습니다.

데이터베이스를 마이그레이션한 후에는 최상의 성능을 유지하기 위해 계속 최적화해야 합니다. 완전 관리형 데이터베이스 서비스를 고려하세요.

많은 조직이 앞서 설명한 이유로 온프레미스 워크로드를 클라우드로 이전하고 있습니다. 온프레미스에서 마이그레이션하는 경우 클라우드 간 마이그레이션에 비해 추가로 고려해야 할 사항이 있습니다.

온프레미스 워크로드를 마이그레이션하는 일반적인 전략은 전체 워크로드를 클라우드로 복사하는 재호스팅입니다. 이렇게 하면 클라우드 마이그레이션과 관련된 보안, 안정성, 일부 비용 이점을 누릴 수 있습니다. 하지만 이 전략은 기존의 비효율성을 온프레미스 아키텍처에서 클라우드 인프라로 그대로 이전하는 효과도 있습니다. 따라서 이러한 전략을 사용하면 클라우드 네이티브 아키텍처와 관련된 더 큰 비용 절감 효과와 효율성을 놓치게 됩니다. 재해 복구, 분석 통합, AI/ML 서비스, 파트너 제품 마켓플레이스와 같은 영역에서 클라우드의 풍부한 기능을 놓칠 수도 있습니다.

마이그레이션 중에는 특히 서로 다른 유형의 환경 간에 데이터 보안을 유지해야 합니다. 최고의 보안을 보장하는 한 가지 방법은 신뢰할 수 있는 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용하는 것입니다.

며칠에서 몇 개월까지 걸릴 수 있으므로 계획이 중요합니다. 데이터베이스 크기, 마이그레이션 전략, 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 사용하는지 여부 등의 요인이 있습니다.

데이터베이스 마이그레이션은 단순히 데이터를 이동하는 것 이상의 작업입니다. 워크로드가 새로운 시스템에서 원활하게 실행되도록 기능을 보존하는 작업입니다. 마이그레이션 방법은 작성한 코드와 마이그레이션 도구에 따라 달라집니다. 

데이터베이스 마이그레이션 서비스의 이점은 다음과 같습니다.

• 원활한 데이터 전송
• 전송 중 데이터의 보안 및 암호화
• 전반적인 전송 속도 향상
• 다운타임 단축
• 데이터 일관성
• 전반적인 비용 절감

생성형 AI가 엔터프라이즈 워크로드에 더욱 필수적인 기술로 자리 잡으면서 클라우드 제공업체에서는 Gemini와 같은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한 데이터베이스 엔진 간의 AI 기반 변환을 제공하고 있습니다.

선택한 클라우드 제공업체에서 데이터베이스 마이그레이션 서비스를 제공하는지 확인하세요.