데이터 마이그레이션이란?

데이터 마이그레이션은 일반적인 IT 작업입니다. 그러나 데이터 자산은 다양한 위치에 다양한 상태로 존재할 수 있으므로 일부 마이그레이션 프로젝트는 다른 마이그레이션 프로젝트보다 더 복잡하고 기술적으로 어려울 수 있습니다. 데이터 자산의 예는 다음과 같습니다.

• 다양한 디바이스에 저장된 정리되지 않은 다양한 파일
  
  
• 애플리케이션, 운영 체제, 환경
  
  
• SQL Server, MySQL, PostgreSQL, MariaDB와 같은 관계형 데이터베이스
  
  
• MongoDB, Azure Cosmos DB, DocumentDB, Cassandra, Couchbase, HBase, Redis, Neo4j와 같은 비정형 데이터베이스
  
  
• 데이터 레이크, 데이터 Blob, 전체 데이터 센터
  

따라서 데이터 마이그레이션 프로젝트에는 성공을 보장하기 위한 계획, 구현, 유효성 검사가 필요합니다. 여기에서 클라우드 마이그레이션 및 기타 마이그레이션 유형에 대해 자세히 알아보세요.

클라우드 데이터 마이그레이션에 대한 요구 사항을 수집하고 범위를 지정하는 작업을 시작하기 전에 먼저 조직에서는 실제로 보유한 데이터를 검색하고 평가해야 합니다. 그런 다음 데이터를 매핑해야 합니다. 즉, 존재하는 데이터의 양, 데이터의 다양성, 데이터의 품질 또는 상태를 파악해야 합니다.

마찬가지로 마이그레이션이 조직에 미치는 영향을 평가하고, 관련자 및 관련 전문 지식이 있는 사람을 설정하고, 책임을 할당하고, 예산 및 타임라인을 설정하고, 모든 사람이 데이터 마이그레이션 프로젝트에 대해 커뮤니케이션하는 방식에 동의하게 됩니다.

프로젝트 범위를 지정한 후 팀은 마이그레이션을 디자인합니다. 여기에는 데이터를 이동할 때 사용할 데이터 마이그레이션 소프트웨어 및 하드웨어 선택, 데이터 마이그레이션의 사양 만들기, 데이터 마이그레이션 속도(한 번에 모두 진행할지, 한 번에 조금씩 진행할지 또는 이 두 가지 속도 범위 사이에 포함되는 속도로 진행할지) 결정이 포함됩니다. 많은 조직에서는 특히 클라우드로 이전할 때 마이그레이션의 적절한 크기 조정에 관한 지원과 지침을 찾습니다.

계획이 완료되고 마이그레이션이 디자인되고 나면 팀에서 구현을 시작합니다. 계획 단계에 명시된 요구 사항 및 단계별 마이그레이션 지침 에 따라 데이터 마이그레이션 솔루션을 빌드하고 데이터 전송을 시작합니다.

데이터가 마이그레이션됨에 따라 팀에서는 모니터링 및 테스트를 진행하여 데이터가 충돌, 데이터 품질 문제, 중복, 변칙 없이 제대로 전송되고 있는지 확인합니다. 이 모니터링 및 테스트는 프로덕션 환경을 미러링하고 팀이 데이터 마이그레이션과 관련된 문제를 빠르게 식별하고 해결할 수 있게 해주는 환경에서 진행됩니다.

모든 데이터가 마이그레이션되고 구현이 완료되면 팀에서는 새 구성의 데이터를 감사하고 데이터가 정확하게 전송되었는지 유효성을 검사합니다. 팀에서는 기술 및 비즈니스 관련자와 데이터를 사용할 수 있는 그 밖의 모든 사람(고객 포함)이 데이터 마이그레이션의 유효성을 검사한 후에만 이전 데이터 구성을 서비스에서 제외합니다.

조직에서는 다양한 이유로 데이터를 마이그레이션해야 하거나 마이그레이션하도록 선택할 수 있습니다. 개괄적인 수준에서 이러한 이유로는 비용 절감, 혁신 구현, 성능 향상, 고가용성 확보, 보안 강화 등이 있습니다. 조직에서 데이터 마이그레이션을 결정할 때 데이터의 무결성, 마이그레이션 비용, 비즈니스 및 고객에게 미치는 영향을 고려해야 합니다.

데이터 마이그레이션이 필요할 수 있는 몇 가지 구체적인 시나리오 및 비즈니스 사례는 다음과 같습니다.