데이터 마이그레이션

파일 복사가 아닌 계획된 변경으로서의 데이터 마이그레이션

조직에서 데이터를 한 번만 이동하는 경우는 거의 없습니다.
새로운 스토리지, 새로운 SaaS 플랫폼, 시스템 업그레이드는 모두 정보를 한 곳에서 다른 곳으로 푸시합니다.

데이터 마이그레이션은 이러한 변경 사항을 단순 복사본이 아닌 제어된 프로젝트로 처리합니다.
목표는 무결성, 관계, 사용성을 유지하면서 시스템 또는 형식 간에 데이터를 이동하는 것입니다.

동인, 제약 조건 및 리스크

대부분의 마이그레이션은 명확한 이유에서 시작됩니다:

• 노후화된 스토리지 또는 서버 교체

• 여러 시스템을 하나의 플랫폼으로 통합

• 온프레미스 데이터베이스에서 클라우드 서비스로의 이동

• 애플리케이션 공급업체 또는 아키텍처 변경

동시에 팀도 관리해야 합니다:

• 다운타임 기간 및 전환 계획

• 스키마 차이점 및 누락된 필드

• 소스를 검사하면 나타나는 데이터 품질 문제

• 보존 및 마스킹에 대한 규정 준수 요구 사항

이러한 제약 조건을 무시하면 보고서가 손상되거나 통합에 실패하거나 긴급한 롤백이 필요한 부분적인 컷오버가 발생하는 경우가 많습니다.

일반적인 데이터 마이그레이션 범주

데이터 마이그레이션은 여러 가지 패턴으로 이루어집니다.
프로젝트마다 두 개 이상의 프로젝트가 혼합되는 경우가 많습니다.

각 패턴은 구조, 볼륨, 호환성을 다른 방식으로 처리하지만 핵심 원칙은 비슷하게 유지됩니다.

매핑, 변환 및 유효성 검사

성공적인 마이그레이션은 데이터 모델을 일류 디자인 아티팩트로 취급합니다.
단순히 바이트만 이동하는 것이 아니라 의미를 이동합니다.

주요 활동:

• 프로파일링: 소스 데이터의 실제 값, 범위, 널 패턴을 이해합니다.

• 매핑: 각 소스 필드가 대상 구조 및 형식에 매핑되는 방식을 정의합니다.

• 변환: 유형, 단위, 인코딩 및 참조 코드를 조정합니다.

• 유효성 검사: 이동 후에도 카운트, 합계 및 관계가 여전히 예상과 일치하는지 확인합니다.

문서화된 매핑과 반복 가능한 유효성 검사 쿼리는 일회성 스크립트보다 더 중요합니다.

안전망으로서의 백업 및 복구

모든 마이그레이션 계획에는 명확한 탈출 경로가 필요합니다.
강력한 설계라도 예기치 않은 데이터 패턴이나 성능 제약이 나타나면 실패할 수 있습니다.

무거운 짐을 옮기기 전에:

• 만들기 백업 또는 중요한 볼륨 및 데이터베이스의 스냅샷을 만들 수 있습니다.

• 비프로덕션 시스템에서 복원을 테스트합니다.

• 마이그레이션 기간 동안 실수로 백업을 덮어쓰지 않도록 보호하세요.

스토리지 마이그레이션이 잘못되어 파일 시스템이나 파티션이 손상된 경우 다음과 같은 도구를 사용할 수 있습니다. 매직 데이터 복구 손상된 볼륨과 외장 드라이브에서 파일을 복구하는 데 도움이 됩니다.
이러한 추가 계층은 근본 원인을 해결하는 동안 영구적인 손실의 위험을 줄여줍니다.