데이터 마이그레이션은 데이터를 한 위치에서 다른 위치로, 한 형식에서 다른 형식으로 또는 한 애플리케이션에서 다른 애플리케이션으로 이동하는 프로세스입니다. 일반적으로 데이터 마이그레이션은 데이터에 대한 새로운 시스템 또는 위치를 도입한 결과로 발생합니다. 비즈니스 동인은 일반적으로 기존 시스템을 동일한 데이터 세트를 공유하는 새 애플리케이션으로 대체하거나 보강하는 애플리케이션 마이그레이션 또는 통합입니다. 오늘날은 대개 기업이 온프레미스 인프라 및 애플리케이션에서 클라우드 기반 스토리지 및 애플리케이션으로 이전하여 회사를 최적화하거나 전환함으로써 데이터 마이그레이션이 시작됩니다.
간단히 말해 '데이터 중력' 때문입니다. 데이터 중력이라는 개념은 언젠가부터 있어 왔지만, 클라우드 인프라로의 데이터 마이그레이션 때문에 이 문제는 더욱 중요해지고 있습니다. 간단히 말해, 데이터 중력은 다음을 은유적으로 설명하는 용어입니다.
애플리케이션과 데이터를 보다 유리한 환경으로 이동하기 위해 Gartner는 데이터 중력을 극복하는 방법으로 데이터와 애플리케이션을 '분리'할 것을 권장합니다. 프로젝트를 시작할 때 기업은 시간을 내 데이터 및 애플리케이션의 복잡성을 선별하여 데이터 관리를 개선하고, 애플리케이션 이동성을 지원하고, 데이터 거버넌스를 향상할 수 있습니다.
가장 큰 문제는 모든 애플리케이션이 데이터 관리 계층에 애플리케이션 로직 요소를 도입하여 데이터 관리를 복잡하게 만들고, 각 애플리케이션에서는 이후 데이터 사용 사례에 관심이 없다는 것입니다. 비즈니스 프로세스는 데이터를 개별적으로 사용한 다음, 자체 형식을 출력하고 통합은 다음 프로세스로 남겨둡니다. 따라서 애플리케이션 설계, 데이터 아키텍처, 비즈니스 프로세스가 모두 서로 대응해야 하지만, 이 그룹 중 어느 한 그룹은 변경할 수 없거나 변경할 의지가 없는 경우가 많습니다. 이로 인해 애플리케이션 관리자는 이상적이고 단순한 워크플로를 회피하게 되고, 그 결과 최적이 아닌 설계를 하게 됩니다. 그리고 당시에는 이러한 해결 방법이 필요했을지 모르지만, 결국 데이터 마이그레이션이나 통합 프로젝트 중에 이러한 기술적 부채를 해결해야 합니다.
이러한 복잡성을 고려할 때 데이터 마이그레이션을 '전략적 무기'로 승격하여 적절한 수준의 인식과 리소스를 확보하는 것이 좋습니다. 프로젝트에 필요한 관심을 갖도록 하려면 마이그레이션의 가장 도발적인 요소, 즉 레거시 시스템이 꺼진다는 사실에 초점을 맞추십시오. 그러면 주요 이해 관계자들의 확실한 관심을 받을 수 있습니다.
시스템을 업그레이드하거나 데이터 센터를 클라우드로 확장하면 수많은 비즈니스 이점을 얻을 수 있습니다. 많은 기업에서 이것은 매우 자연스러운 발전입니다. 클라우드를 사용하고 있는 기업은 직원이 비즈니스 우선순위에 주력하고, 매출 성장을 촉진하며, 민첩성을 높이고, 자본 비용을 절감하며, 온디맨드 방식으로 필요한 비용만 지불할 수 있기를 바랍니다. 그러나 IT 직원이 다른 프로젝트를 처리하는 데 얼마나 많은 시간을 들일 수 있는지는 수행되는 마이그레이션 유형에 따라 결정됩니다.
먼저 마이그레이션 유형을 정의해 보겠습니다.
데이터 마이그레이션에는 3가지 기본 단계는 다음과 같습니다.
중요하거나 민감한 데이터를 이동하고 기존 시스템 사용을 중지하면 이해 관계자가 당황할 수 있습니다. 계획을 탄탄하게 세워야 하는 것은 맞지만 이미 있는 것을 다시 만들 필요는 없습니다. 웹에서 수많은 데이터 마이그레이션 계획과 체크리스트를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 마이그레이션 전문가 커뮤니티인 Data Migration Pro에는 7단계 프로세스를 간략하게 보여주는 다음과 같은 종합 체크리스트가 있습니다.
작업량이 엄청나 보일 수 있지만, 모든 마이그레이션에 이러한 단계가 전부 필요한 것은 아닙니다. 각각의 상황은 고유하며, 각 기업은 서로 다른 방식으로 과제에 접근합니다.
데이터 마이그레이션은 수십 년 동안 IT 일상의 일부가 되었지만, 여전히 매년 끔찍한 사례가 보고되고 있습니다. 다음은 기업이 데이터를 마이그레이션할 때 직면하는 10가지 주요 당면 과제입니다.
주요 이해 관계자에게 연락하지 않음. 마이그레이션의 규모와 관계없이 이동하는 데이터를 신경 써야 할 사람이 어딘가에는 있습니다. 작업을 시작하기 전에 이들을 찾아서 이 프로젝트의 필요성과 이들에게 미칠 영향에 관해 설명해야 합니다. 그렇지 않으면 언젠가는 반드시 연락을 받게 될 것이고, 그 때문에 일정에 차질이 생길 가능성이 높습니다.
비즈니스와 소통하지 않음. 이해 관계자에게 프로젝트를 설명한 후에는 진행 상황을 계속 알려야 합니다. 상태 보고서를 매주 같은 요일에 제공하는 것이 가장 좋습니다. 특히 일이 순조롭지 않은 경우에 더욱 알려야 합니다. 정기적인 소통은 영향을 받는 모든 사람들과 신뢰를 쌓는 데 큰 도움이 됩니다.
데이터 거버넌스의 부재. 소스 시스템에서 데이터를 생성, 승인, 편집 또는 제거할 수 있는 권한이 있는 사람을 명확하게 파악하고 프로젝트 계획 과정에서 이를 서면으로 문서화해야 합니다.
전문성의 결여. 데이터 이전은 간단한 작업이지만 데이터 이동에는 많은 복잡성이 수반됩니다. 우수한 참조 자료를 갖춘 숙련된 전문가가 있으면 프로세스가 원활하게 진행됩니다.
계획 수립 부족. 평균적으로 가족은 휴가 계획을 세우는 데 10~20시간을 소비하는 반면, IT 팀은 소규모 데이터 마이그레이션을 계획하는 데 그 절반 정도의 시간만 소비할 수 있습니다. 계획에 많은 시간을 들인다고 해서 항상 성공이 보장되는 것은 아니지만, 탄탄한 데이터 마이그레이션 계획을 세우면 실제로 데이터를 이동할 때 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 준비 소프트웨어 및 기술 부족. 수백만 개의 레코드 또는 수백 개의 테이블을 포함하는 등 대규모 마이그레이션인 경우, 최고 수준의 데이터 품질 소프트웨어에 투자하고 전문 업체의 도움을 받는 것이 좋습니다. 좋은 소식은 외부 업체에서 비용 절감을 위해 소프트웨어를 대여해 줄 수 있다는 것입니다.
대상에 대한 완벽한 사양을 모색. 구현 팀이 설계 기준에 트집을 잡더라도 계획대로 진행하십시오. 대상이 준비되었는지 여부는 프로젝트의 후반부에 문제가 될 수 있지만 그로 인해 지금 멈춰서는 안 됩니다.
검증되지 않은 마이그레이션 방법론. 데이터 이동 절차가 다른 회사에서도 잘 작동하는지 조사해봐야 합니다. 공급업체가 제공하는 일반적인 절차를 그냥 받아들이고 싶은 유혹을 뿌리쳐야 합니다.
공급업체 및 프로젝트 관리. 공급업체와 프로젝트를 관리해야 합니다. 다른 업무도 병행하고 있다면 프로젝트와 관련 공급업체를 관리할 시간을 확보해야 합니다.
오브젝트 간 종속성. 오늘날 사용 가능한 데이터 관리 툴의 기술과 기능에도 불구하고 원래 계획에 포함되지 않은 종속 데이터 세트에 관해 알게 되는 것은 여전히 충격적입니다. 오브젝트 간 종속성은 마이그레이션 프로세스의 아주 후반에야 발견되는 경우가 많으므로 전체 일정에 차질이 생기지 않도록 이에 대한 비상 대책을 수립해야 합니다.
데이터 마이그레이션 및 데이터 변환이라는 용어는 때때로 인터넷에서 같은 의미로 사용되기도 합니다. 하지만 이 둘의 의미는 다릅니다. 앞서 언급했듯이 데이터 마이그레이션은 위치, 형식 또는 시스템 간에 데이터를 이동하는 프로세스입니다. 데이터 마이그레이션에는 데이터 프로파일링, 데이터 정리, 데이터 검증 및 대상 시스템의 지속적인 데이터 품질 보증 프로세스가 포함됩니다. 일반적인 데이터 마이그레이션 시나리오에서는 데이터 변환이 복잡한 프로세스의 첫 번째 단계일 뿐입니다.
데이터 변환이라는 용어는 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환하는 프로세스를 의미합니다. 이 작업은 기존 애플리케이션에서 동일한 애플리케이션의 업그레이드된 버전으로 데이터를 이동하거나 새 구조로 된 완전히 다른 애플리케이션으로 데이터를 이동할 때 필요합니다. 데이터를 변환하려면 소스에서 데이터를 추출하고, 변경하여 일련의 요구사항에 따라 새 대상 시스템으로 로드해야 합니다.
데이터 마이그레이션과 종종 혼동되는 또 다른 용어는 데이터 통합입니다. 데이터 통합은 다른 소스에 상주하는 데이터를 결합하여 사용자에게 모든 데이터에 대한 통합 보기를 제공하는 프로세스를 말합니다. 데이터 분석에는 여러 소스의 데이터를 통합하는 것이 중요합니다. 데이터 통합의 예로는 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 그리고 온프레미스 데이터 센터와 클라우드 간에 또는 AWS EBS 블록 스토리지와 AWS S3 오브젝트 저장소 간에 데이터를 자동으로 계층화하는 NetApp® FabricPools 가 있습니다.
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비즈니스 요구사항에 부합하는 구축 모델을 선택하는 것은 데이터 마이그레이션을 원활하고 성공적으로 수행하고 성능, 보안, ROI 측면에서 비즈니스 가치를 제공하도록 보장하는 데 매우 중요합니다.
클라우드의 새로운 서비스에 애플리케이션을 통합하면 기술적 부채를 낮추는 효과를 얻을 수 있습니다!