올바른 방법으로 데이터 마이그레이션을 수행하는 방법 – PromptCloud

오늘날 기업이 처리하는 데이터의 양은 엄청나며 이러한 데이터 폭발이 줄어들 기미는 보이지 않습니다. 데이터의 성장은 기하급수적으로 증가했으며 이로 인해 놀라운 기회와 함께 몇 가지 심각한 데이터 관리 문제가 발생했습니다. 데이터가 단순히 시스템 간에 이동하지 않는 집적 회로 시대에서 계속 작업하는 한 데이터 마이그레이션은 여전히 ​​걱정스러운 문제로 남을 것입니다.

업종이나 규모에 관계없이 기업은 이제 재정, 제품, 직원, 운영, 고객 등에 대한 대량의 데이터를 수집하고 저장합니다. 비즈니스 엔터티로서 기본적으로 새로운 기술, 서버 인프라 또는 데이터베이스로 이동할 때마다 데이터를 마이그레이션해야 합니다. 오래된 시스템이 오래되면 비즈니스 크리티컬 데이터를 이동하는 것이 필수가 되었습니다.

데이터 마이그레이션은 최대한 주의를 기울여야 하며 작업을 시도하기 전에 계획을 세워야 합니다. 데이터 이동, 검증 및 테스트를 위한 구체적인 계획은 데이터가 손실되거나 손상되지 않도록 합니다. 이 게시물에서는 올바른 방법으로 데이터 마이그레이션을 수행하기 위한 전제 조건을 설명했습니다.

데이터 마이그레이션이 필요한 상황

데이터 마이그레이션은 다양한 상황에서 필수가 되며 그 중 일부는 다음과 같습니다.

• 서버 또는 스토리지 하드웨어 교체
• 유지
• 시스템 업그레이드
• 애플리케이션 마이그레이션
• 데이터 센터 이전
• 웹사이트 통합

마이그레이션 계획

데이터 마이그레이션의 첫 번째 단계는 계획이며 가장 먼저 확인해야 할 것은 소스와 대상을 이해하는 것입니다. 데이터가 어디에서 오고 어디로 가는지 시스템을 포괄적으로 이해해야 합니다. 소스와 대상에 익숙해지면 프로세스를 매핑하여 시작할 수 있습니다. 처리 중인 기술 환경에 대한 명확한 이해는 신속한 결정을 내리는 데 도움이 되고 프로세스의 속도와 범위를 크게 향상시켜 문제가 발생할 가능성을 최소화할 수 있습니다.

또한 마이그레이션 프로세스를 비즈니스 목표에 맞춰 조정해야 합니다. 새 시스템으로 전환하고 싶을 수도 있지만 새 시스템이 비즈니스 목표를 완전히 보완하지 못하면 최종 결과는 재앙이 될 수 있습니다. 이것이 마이그레이션을 계획할 때 다른 팀의 담당자를 포함해야 하는 이유입니다. 이렇게 하면 모든 이해 관계자에게 유리한 방식으로 마이그레이션 프로세스가 진행됩니다. 보안 정책 및 기타 비즈니스 제한과 같은 문제로 인해 내부 마이그레이션조차 실패한 것으로 알려져 있기 때문에 이것의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 원활한 마이그레이션을 위해 계획 단계에서 이러한 장애물의 존재를 배제해야 합니다.

모든 데이터 마이그레이션 프로세스에는 몇 가지 고유한 위험이 있습니다. 일반적인 위험에는 이전 시스템과 새 시스템의 양식 구조와 데이터 프로필의 불일치가 포함됩니다. 이는 마이그레이션 중에 데이터가 복제되거나 왜곡될 수 있음을 의미할 수 있습니다. 테스트 메커니즘이 실제 데이터를 변환할 수 없는 경우 API 구성을 조정하거나 지원팀에 도움을 요청할 수 있습니다.

고려해야 할 또 다른 주요 측면은 마이그레이션과 관련된 비용입니다. 마이그레이션을 계속하려면 새로운 소프트웨어나 도구에 투자해야 할 수도 있습니다. 이동하려는 새 소프트웨어 환경의 비용을 고려하면서 마이그레이션 비용도 포함해야 합니다. 복잡성에 따라 마이그레이션 프로세스 자체가 비용의 큰 부분을 차지할 수 있으며 이를 무시하면 프로세스 중에 자금 부족이 발생할 수 있습니다.

쉽게 추적할 수 있도록 작업 관리 소프트웨어에서 계획을 설명하는 것이 좋습니다. 계획은 관련 엔지니어가 자신의 책임과 일정을 인식할 수 있도록 작업 할당, 종속성 차트 및 번다운 차트로 나눌 수 있습니다.

데이터 마이그레이션의 다양한 단계

모든 데이터 마이그레이션 프로세스는 5가지 중요한 단계로 구성됩니다.

1. 추출

이것은 데이터를 현재 시스템에서 임시 작업 설정으로 이동하여 변경하는 첫 번째 단계입니다. 이는 새 시스템에 사용할 수 있도록 데이터를 수정하는 데 필요합니다.

2. 변신

변환은 데이터를 대상 시스템에 적합한 새로운 형식으로 일치시키는 프로세스입니다. 데이터를 일치시키는 동안 메타데이터가 각 필드의 데이터를 반영하는지 확인해야 합니다.

3. 데이터 정리

중복 항목, 불완전한 필드 및 손상된 데이터를 수정하기 위해 데이터를 정리하는 단계입니다. 데이터를 정리하면 데이터 정리 부족으로 인해 발생할 수 있는 문제를 배제하는 데 도움이 됩니다.

4. 검증

실제 마이그레이션 프로세스를 진행하기 전에 데이터를 새 시스템으로 이동할 때 이상 없이 예상한 결과를 제공하는지 여러 번 테스트해야 합니다.

5. 로딩

마지막으로 데이터가 새 시스템으로 마이그레이션됩니다. 유입될 수 있는 오류에 대한 최종 설정을 검토할 때까지 프로세스가 성공적인 것으로 간주될 수 없습니다.

데이터 마이그레이션 예약

데이터 마이그레이션 계획을 세울 때입니다. 마이그레이션 일정과 관련하여 다양한 접근 방식이 있습니다. 일부는 주말이나 업무 시간 외에 전체 데이터를 마이그레이션하는 것을 선호하지만 이 접근 방식은 문제가 발생하면 역효과를 낼 수 있습니다. 더 나은 옵션은 데이터가 조각으로 전송되는 동안 이전 시스템과 새 시스템이 동시에 실행되는 병렬 마이그레이션을 수행하는 것입니다. 이 병렬 마이그레이션 접근 방식은 시간이 더 걸리지만 시도 실패로 인한 어려운 상황으로부터 사용자를 보호합니다.

프로세스 표준화

새롭고 향상된 소프트웨어 플랫폼이 계속 등장함에 따라 데이터 마이그레이션은 일상적이고 압도적인 작업이 될 수 있습니다. 따라서 첫 번째 마이그레이션 프로세스에서 힌트를 얻고 단점, ​​강점 및 실수를 분석하여 안정적이고 반복 가능한 프로세스를 찾는 것이 좋습니다. 향후 마이그레이션 계획을 재사용하기 위해 문서화할 수 있습니다.