원활한 전송을 위한 데이터 마이그레이션 전략 마스터링

Source: Dev.to

Introduction

오늘날 데이터 중심의 세상에서 데이터를 효율적으로 이동하고 변환하는 것은 매우 중요합니다. 시스템 업그레이드, 데이터베이스 통합, 클라우드 마이그레이션 등 어떤 경우든 잘 실행된 데이터 마이그레이션 전략이 성공의 기반이 됩니다. CSV, JSON, XML, YAML, SQL 등 다양한 포맷을 다루는 것은 복잡성을 더하지만, 올바른 접근 방식을 사용하면 전환을 원활하고 안전하게, 그리고 성공적으로 수행할 수 있습니다.

What Is Data Migration?

데이터 마이그레이션은 저장 유형, 포맷 또는 컴퓨터 시스템 간에 데이터를 전송하는 과정입니다. 데이터 무결성과 새로운 환경에서의 접근성을 보장하기 위해 신중한 계획, 변환, 검증이 필요합니다.

Common Drivers

• System upgrades – 레거시 애플리케이션에서 최신 플랫폼으로 이동.
• Cloud adoption – 온프레미스 인프라를 AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 제공업체로 전환.
• Database consolidation – 여러 데이터베이스를 하나의 통합 시스템으로 병합.
• Disaster recovery & backup – 강력한 백업 솔루션 또는 보다 복원력이 높은 스토리지를 구축.
• Mergers & acquisitions – 서로 다른 조직의 데이터를 통합.

Types of Migration

Migration Approaches

Big‑Bang Migration

전체 데이터 세트를 짧고 정의된 다운타임 기간 내에 전송합니다. 전환 후에는 기존 시스템을 폐기합니다.

Pros

• 완벽히 수행될 경우 전체 프로젝트 완료 속도가 빠름.
• 단일 전환 시 롤백이 단순함.
• 전환 후 동기화 문제가 적음.

Cons

• 단일 중요한 전환에 대한 위험이 높음.
• 상당한 다운타임이 필요해 운영에 영향을 줄 수 있음.
• 철저한 계획과 테스트가 필수적.

Phased (Incremental) Migration

데이터를 작은 배치로 나누어 장기간에 걸쳐 전송하며, 구 시스템과 신 시스템을 병행 운영하고 폐기될 때까지 동기화합니다.

Pros

• 다운타임을 최소화해 비즈니스 연속성을 지원.
• 반복적인 테스트와 조정을 통해 위험을 감소.
• 문제를 작은 구간에서 식별하고 해결 가능.

Cons

• 전체 일정이 길어짐.
• 데이터 동기화 복잡도가 증가.
• 강력한 Change‑Data‑Capture (CDC) 메커니즘이 필요.

Hybrid Migration

두 접근 방식을 결합하여 일부 워크로드는 클라우드로, 일부는 온프레미스에 유지하면서 환경 간 연결을 제공. 전환 단계나 장기 아키텍처로 활용될 수 있습니다.

Practical Planning Guide

1. Audit Your Data

   • 볼륨, 유형(CSV, JSON, XML, SQL), 위치, 의존성, 비즈니스 중요성을 평가.
   • 이동, 보관, 폐기할 데이터를 결정.

2. Define Scope & Objectives

   • 성공 기준, 성능 목표, 보안 및 컴플라이언스 요구사항을 설정.

3. Choose Your Tools

   • 마이그레이션 유틸리티, 클라우드 서비스, 데이터 변환 도구를 선정.
   • DataFormatHub와 같은 변환 도구는 포맷 준비를 간소화할 수 있음.

4. Improve Data Quality

   • 중복을 정리하고 오류를 수정하며 대상 시스템 요구사항에 맞게 데이터를 정렬.

Data Transformation Example (CSV → JSON)

import csv
import json

def csv_to_json(csv_file_path: str, json_file_path: str) -> None:
    """Convert a CSV file to a formatted JSON file."""
    data = []
    with open(csv_file_path, 'r', encoding='utf-8') as csv_file:
        csv_reader = csv.DictReader(csv_file)
        for row in csv_reader:
            # Optional: add cleaning or type conversion here
            data.append(row)

    with open(json_file_path, 'w', encoding='utf-8') as json_file:
        json.dump(data, json_file, indent=4)

# Example usage during migration preparation:
# csv_to_json("legacy_products.csv", "new_products.json")

이 스크립트는 NoSQL 데이터베이스, API 또는 기타 대상 시스템에 로드하기 위한 데이터를 준비하여 전환 후 문제를 줄여줍니다.

Backup and Testing

• Backup: 모든 소스 시스템에 대해 완전하고 검증된 백업(전체, 증분, 차등)을 생성합니다. 안전하게 보관하고 복구 절차를 테스트합니다.
• Testing (반복적이며 필수):
  • Data integrity: 정확하고 완전한 전송을 검증.
  • Performance: 새로운 시스템이 벤치마크를 충족하는지 확인.
  • User Acceptance Testing (UAT): 최종 사용자를 참여시켜 기능을 확인.
  • Rollback testing: 필요 시 이전 시스템으로 복구하는 절차를 연습.

Security Considerations

• 데이터 전송 중 및 저장 중 암호화.
• 엄격한 접근 제어 적용.
• GDPR, HIPAA 등 규정을 준수.

Transfer Methods

Online Transfer

• 네트워크 기반 도구 활용:
  • AWS DataSync
  • Azure Data Box Gateway
  • Google Cloud Transfer Service
  • 간단한 rsync 명령
• 대용량 데이터의 경우 전용 연결이나 VPN을 고려.

Offline Transfer

• 페타바이트 규모 데이터는 물리적 장치를 사용:
  • AWS Snowball
  • Azure Data Box
  • Google Transfer Appliance
• 보안 스토리지 장치를 클라우드 제공업체에 직접 배송해 대역폭 제한을 우회.

Post‑Migration Activities

1. Verify and Reconcile – 최종 무결성 검사를 수행하고 소스와 대상 간 레코드를 조정.
2. Monitor Performance – 리소스 사용량, 오류율, 지연 시간을 지속적으로 추적.
3. Optimize – 모니터링 인사이트를 기반으로 구성, 인덱스, 쿼리를 미세 조정.
4. Decommission Old Systems – 레거시 환경을 안전하게 폐기하고, 컴플라이언스 또는 기록 보관을 위해 백업을 유지.

Rollback Plan

포괄적인 롤백 계획은 보험과 같습니다. 마이그레이션 후 심각한 문제가 발생하면 사전 마이그레이션 상태로 빠르고 안전하게 복구할 수 있어야 합니다. 단계, 필요 자원, 담당자를 문서화하고 최종 전환 전에 계획을 리허설하십시오.