데이터 마이그레이션(Data Migration)은 조직의 성장과 기술의 발전에 따라 필수적으로 수행해야 하는 작업입니다. 하지만 이 과정은 복잡하며 여러 가지 리스크가 수반될 수 있습니다. 이번 기사에서는 데이터 마이그레이션의 기본적인 절차, 성공적인 실행을 위한 팁, 실제 사례를 통해 데이터 마이그레이션을 성공적으로 수행하기 위한 방법을 설명합니다.
데이터 마이그레이션(Data Migration, 이하 데이터 마이그레이션)은 서로 다른 장치(Device), 소프트웨어, 시스템, 데이터 형식 간에 데이터를 이동시키는 중요한 프로세스를 말합니다.
이 프로세스는 주로 두 가지 시나리오에서 필수적입니다. 첫 번째는 시스템 마이그레이션이며, 두 번째는 데이터 활용과 관련이 있습니다.
시스템 마이그레이션에서는 기존 시스템에서 새로운 시스템으로 데이터를 이동하는 역할을 합니다. 여기에는 메인프레임에서 오픈 환경으로의 전환인 다운사이징, 자체 개발 시스템에서 패키지로의 전환, 온프레미스(On Premise)에서 클라우드로의 이전인 대체(Replace) 등이 포함됩니다.
데이터 활용에서는 데이터 분석을 지원하기 위해 데이터 마이그레이션을 수행합니다. 기업은 데이터에서 인사이트를 얻기 위해 데이터를 정리하고 사용하기 쉬운 데이터 저장소에 배치합니다.
데이터 마이그레이션의 주요 목적은 다음 두 가지입니다.
데이터 마이그레이션은 데이터의 추출, 변환, 적재(ETL: Extract, Transform, Load) 등의 단계를 거쳐 수행됩니다. 서로 다른 소프트웨어나 시스템 간의 데이터 이전에는 전용 장비나 변환 소프트웨어를 사용하는 경우도 있습니다. 오늘날 디지털이 주류인 비즈니스 환경에서 데이터는 기업에게 소중한 자산이며, 이를 적절하게 이전하고 활용하는 것은 경쟁력 강화와 전략적 의사 결정의 열쇠가 됩니다. 따라서 데이터 마이그레이션은 새로운 기술과 비즈니스 전략을 실현하기 위한 필수적인 단계라고 할 수 있습니다.
데이터 마이그레이션은 정확하게 수행되지 않으면 심각한 문제를 초래할 수 있기 때문에 비즈니스에서 매우 중요한 과정으로 여겨집니다. 데이터 마이그레이션의 중요성을 구체적으로 설명하면 아래 5가지 핵심 포인트가 도출됩니다.
데이터 마이그레이션에서 가장 기본적인 요구 사항은 데이터의 정확성을 유지하는 것입니다. 잘못된 데이터를 새로운 시스템으로 이전하면 기업 활동 전반에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 이처럼 부정확한 데이터가 이전될 경우, 올바른 의사 결정을 내릴 수 없게 되고, 사업 성과가 저하될 가능성이 큽니다.
잘못된 데이터를 사용한 분석은 정확한 결과를 도출할 수 없습니다. 데이터가 정확하지 않을 경우, 기업은 잘못된 전략을 세울 위험이 있으며, 최악의 경우 경영에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
데이터 마이그레이션 전에 소스 데이터를 검증하는 과정이 필요합니다. 부정확하거나 중복된 데이터를 식별하고 이를 정제하는 과정이 필수적입니다. 정확한 데이터 이전은 이후의 모든 프로세스를 원활하게 진행하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터 마이그레이션 과정에서는 문제가 발생할 경우를 대비한 리스크 관리 계획이 필요합니다. 데이터 이전 중 오류가 발생하면 신속하게 원인을 파악하고 수정하며, 계획을 준수하기 위한 절차를 마련하는 것이 중요합니다.
데이터 마이그레이션이 완료된 후에는 결과를 검증하는 과정이 필수적입니다. 구체적으로는 데이터의 일관성, 총계, 금액 등을 정밀히 점검하고, 이전 시스템과 비교해야 합니다. 차이가 발생할 경우 그 원인을 찾아 수정해야 합니다.
위에서 언급한 것처럼, 데이터 마이그레이션은 데이터의 정확성과 신뢰성을 보장하고 비즈니스 연속성을 유지하기 위한 필수 과정입니다. 앞서 설명했듯이, 데이터 마이그레이션 실패는 기업의 경쟁력을 약화시키고 경영에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 철저한 계획과 신중한 실행이 필요합니다.
데이터 마이그레이션 전략은 일반적으로 아래 3가지 주요 데이터 이전 전략이 사용됩니다.
빅뱅 이행은 모든 데이터를 한 번에 새로운 시스템으로 이전하는 전략입니다. 이 전략의 장점은 짧은 기간에 데이터 이전을 완료할 수 있다는 점으로, 새로운 시스템을 빠르게 운영하고자 할 때 효과적입니다. 하지만 단점으로는 이전 중에 기존 시스템과 새로운 시스템 모두를 일시적으로 중단해야 하며, 이로 인해 사용자에게 영향을 미칠 수 있습니다. 또한, 이전 부하와 비용이 높고 실패 위험이 크다는 점도 주요 리스크입니다.
트리클다운 이행은 데이터 이전 과정을 단계별로 진행하는 전략입니다. 구체적으로는 기존 시스템과 새로운 시스템을 동시에 운영하면서 데이터를 단계적으로 이전합니다.
장점으로는 시스템 중단을 피할 수 있다는 점이 있으며, 단점으로는 데이터 이전 시간이 길어져 새로운 시스템의 본격적인 사용이 지연될 수 있습니다. 또한 두 시스템을 일정 기간 유지해야 하며, 이에 따른 운영 부담과 비용 증가가 발생할 수 있습니다.
빅뱅 이행과 트리클다운 이행이 일반적이지만, 하이브리드 이행이라는 방식도 존재합니다. 이 전략은 일괄 이행과 단계적 이행의 요소를 결합한 방식입니다. 예를 들어, 마스터 데이터를 일괄 이전하고, 실적 데이터는 단계적으로 이전하는 방식입니다.
장점으로는 두 방식의 중간에 위치하여 비교적 빠르게 종료할 수 있으며, 시스템 중단과 병행 운영 기간을 최소화할 수 있다는 점이 있습니다. 다만, 이 전략은 세심한 계획과 통제가 필요합니다.
첫 번째 단계에서는 프로젝트의 성공에 필수적인 이행 범위, 리스크, 필요한 리소스를 평가합니다. 구체적으로는 현재 데이터 환경과 이행 대상 기술 스택을 면밀히 조사하고, 데이터의 양, 유형, 품질을 심층적으로 분석합니다. 이를 통해 이행 시 발생할 수 있는 리스크 요인을 파악하고, 프로젝트에 필요한 리소스를 확보합니다. 이 단계에서 고려해야 할 주요 요인은 다음과 같습니다.
가장 먼저 고려해야 할 요소는 워크로드의 종류입니다. 특히 가상 머신, 백업, 데이터베이스와 같은 특수한 워크로드의 경우, 적합한 툴을 사용해 데이터를 이행할 수 있는지 여부가 중요합니다.
적합한 툴을 사용할 수 있다면 효율적인 데이터 이행이 가능하지만, 툴을 사용할 수 없는 경우에는 더욱 신중하게 계획을 수립해야 합니다. 특히 핵심 업무의 워크로드를 이행할 때는 단계적 접근 방식을 채택하고, 데이터 전송 프로세스를 수시로 테스트하며 소스 시스템과 대상 시스템을 동시에 운영함으로써 다운타임을 최소화하고 문제를 사전에 발견할 수 있습니다. 또한, 필요에 따라 대규모 이행 작업을 비업무 시간대(오프 피크 시간대)에 계획하는 것도 고려해야 합니다.
데이터셋이 10TB 미만의 소규모인 경우, 클라이언트가 제공하는 스토리지 디바이스를 사용해 새로운 스토리지 위치로 전송하는 방법이 가장 간단하고 비용 효율적인 방법입니다.
반면, 수 페타바이트(PB) 단위의 대규모 데이터를 이행할 때는 클라우드 서비스 제공자가 제공하는 전용 데이터 마이그레이션 디바이스가 매우 유용합니다.
하지만 데이터 양이 많아질수록 온라인 데이터 마이그레이션에 제약이 생길 수 있습니다. 따라서 데이터 양에 맞는 최적의 접근 방식을 선택하는 것이 중요합니다.
데이터 마이그레이션에 소요되는 시간은 데이터의 양과 네트워크 연결 속도에 크게 좌우됩니다.
온라인 데이터 전송은 빠르지만, 데이터 양이나 네트워크 속도에 따라 긴 시간이 소요될 수 있습니다.
오프라인 데이터 마이그레이션의 경우, 데이터 운송 시간을 고려해야 하지만 마이그레이션 속도가 최우선 과제입니다. 충분한 네트워크 대역폭이 확보된 경우, 온라인 데이터 전송이 최적의 선택입니다.
반면, 대역폭이나 네트워크의 제한이 있을 경우, 오프라인 데이터 마이그레이션을 검토하는 것이 좋은 대안이 될 수 있습니다.
다음으로 이행 계획을 수립합니다. 이행 계획은 프로젝트 전체의 성공을 보장하기 위해 필수적인 단계입니다. 구체적으로는 작업의 우선순위를 명확히 하고, 타임라인을 엄격하게 설계합니다. 담당자와 이해관계자의 역할 분담을 명확히 하며, 프로젝트 전체를 체계적으로 관리합니다. 또한 필요한 도구와 기술의 선택도 계획의 일부로 수행됩니다.
다음으로 실행되는 데이터 클렌징과 전처리는 데이터 품질을 향상시키고 이행 프로세스의 신뢰성을 확보하기 위해 진행됩니다. 구체적인 작업으로는 중복 데이터와 누락 데이터를 철저히 확인하고, 필요에 따라 수정합니다. 이러한 작업을 통해 데이터를 정규화하고 표준화함으로써, 이행 출발지와 도착지의 데이터 형식 적합성을 확인합니다.
다음으로, 본 환경으로의 이행 전 테스트 이행을 실시합니다. 이는 일부 데이터를 사용해 이행 프로세스를 신중히 테스트하고, 데이터의 완전성과 성능을 확인하는 작업입니다. 문제가 발견될 경우 신속히 수정할 수 있도록 피드백 루프가 중요합니다.
테스트가 성공하면 본 이행 작업을 실행합니다. 이는 실제 데이터를 새로운 환경으로 이행하고, 데이터의 검증과 완전성 확인을 철저히 수행하는 것을 의미합니다. 사용자에게 교육이나 지원이 필요한 경우 이를 제공하여 원활한 이행을 보장합니다.
마지막으로, 이행이 완료된 후에도 시스템 성능과 데이터 품질을 지속적으로 모니터링하며, 필요에 따라 조정이나 변경을 진행합니다. 이는 사용자 피드백을 적극적으로 수집하고, 이행 후 발생하는 문제나 변경 요구에 신속히 대응하는 것을 포함합니다.
데이터 이행 전에 가장 중요한 단계는 데이터를 백업하는 것입니다. 데이터 이행 과정에서 어떤 문제가 발생하여 원본 데이터를 잃어버리면 사업 전체에 큰 피해를 초래할 수 있습니다. 따라서, 데이터 이행 전에 확실하고 신뢰할 수 있는 데이터 백업을 수행하고, 백업이 테스트를 거쳐 정상적으로 작동하는지 확인해야 합니다.
데이터 이행 전에 테스트를 철저히 수행하는 것도 매우 중요한 과정입니다. 구체적으로는 아래 네 가지 작업을 진행합니다.
먼저, 이행 프로세스에서 필요한 데이터 오브젝트를 빠짐없이 식별하는 것이 필수적입니다. 데이터가 누락되면 나중에 재작업이 발생해 프로젝트가 지연될 가능성이 있습니다. 초기 단계에서 요구 사항 정의를 정확히 수행하고, 이행 대상을 명확하게 특정해야 합니다.
다음으로, 본 이행 시 오류를 방지하기 위해 모든 데이터 패턴에 대해 테스트를 수행해야 합니다. 데이터 패턴에 따라 시스템 동작이 달라질 수 있으므로, 다양한 시나리오를 미리 테스트하는 것이 중요합니다.
그리고 이행 리허설은 본 환경과 가능한 한 동일한 상황 및 조건에서 진행해야 합니다. 이를 통해 기존 시스템과의 데이터 일관성 및 이행 작업 시간의 적정성을 확인할 수 있습니다. 본 이행이 원활하게 진행되기 위해서는 리허설을 통한 검증이 필수적입니다.
마지막으로, 트랜잭션 데이터를 밸런스 데이터로 변경할 수 있는 경우, 해당 방안을 검토해보세요. 트랜잭션 데이터 최적화를 통해 본 이행 시간을 단축할 수 있습니다. 비즈니스 부서와 협력하여 데이터 이행의 중요성과 리스크에 대한 공통된 이해를 확립하는 것이 중요합니다.
데이터 이행을 오류 없이 완료하는 것은 해당 시스템뿐만 아니라 사업 전체에 있어서도 매우 중요한 일입니다. 데이터 이행에는 여러 가지 방법이 있지만, 어느 방법을 선택하더라도 테스트를 철저히 수행하고 데이터를 사전에 백업하는 것이 필수적입니다.
이 과정에서 데이터 마이그레이션과 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스에 대한 적절한 이해와 활용이 중요한 역할을 합니다.
구체적으로, 데이터 마이그레이션과 ETL은 몇 가지 측면에서 유사성과 상호 연관성을 가지고 있습니다. 주요 공통점으로는 데이터 이동과 변환의 목적 및 역할, 데이터 형식 변환 및 통합이 있습니다. 또한, 데이터 마이그레이션 프로젝트에서는 ETL 도구가 자주 사용되며, 이를 통해 데이터를 효율적으로 추출(Extract), 변환(Transform), **적재(Load)**할 수 있도록 지원합니다.
ETL 도구는 데이터 이행을 보다 효율적이고 안정적으로 수행하기 위해 다음과 같은 이점을 제공합니다.
이러한 이점들을 바탕으로, ETL 도구는 데이터 마이그레이션 프로젝트에서 다양한 혜택들을 제공할 수 있습니다.
TROCCO®는 ETL의 주요 기능을 갖추고 있으며, 앞서 언급한 여러 포인트를 커버하고 있습니다.
노코드(No-code)로 조작이 가능하면서도 코딩을 통해 고급 설정도 가능합니다. 또한, ELT의 경우 dbt 연계를 통해 정교한 데이터 모델링을 지원합니다. 직관적인 UI/UX와 일본어 지원으로 많은 기업이 데이터 활용에 성공하고 있습니다.
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