영상 다시보기: https://youtu.be/mOfAxl0vHlI 클라우드 환경의 애플리케이션은 페타바이트 규모의 데이터를 밀리초 단위 지연 시간으로 액세스하고, 초당 수백만 건의 요청을 처리하도록 확장할 수 있어야 합니다. 이러한 특정 요구사항을 처리하기 위해 AWS는 관계형 및 비관계형 데이터베이스를 포함한 매우 다양한 관리형 데이터베이스를 제공합니다. 또한 AWS Database Migration Service를 사용해 쉽고 비용 효율적으로 기존 데이터베이스를 AWS의 다양한 데이베이스로 마이그레이션하는 방법 및 사례에 대해 알아봅니다.

1. 여러분의 워크로드에 적합한 AWS
데이터베이스로 손쉽게 마이그레이션하기
최유정
Database Solutions Architect

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어떠한 책임도 지지 아니하며, 이는 직접 손해, 간접 손해, 부수적 손해, 징벌적 손해 및 결과적 손해를 포함하되 이에 한정되지 아니합니다.
고지 사항(Disclaimer)

3. 목적
명사 | 目的
이루려고 하는 일이나방향

4. 여러분의
데이터베이스는 어떤
목적을 달성해야 합니까?

5. modern applications 특성
소셜
미디어
차량 호출 미디어
스트리밍
데이팅
사용자: 1M+
데이터 크기: TB–PB–EB
서비스 지역: 글로벌
성능: Milliseconds–microseconds
요청 비율: 수백만
액세스: Mobile, IoT, devices
확장성: Up-out-in
과금: 사용한 만큼만 지불
개발자 액세스: Instant API
인터넷 규모 및 트랜잭션 지향

6. 데이터 종류 별 사용 사례
Ledger
애플리케이션
데이터의 모든
변경사항에 대한
완전하고 변경
불가능하며 검증
가능한 이력
Systems
of record, supply
chain, health care,
registrations,
financial
Relational
참조 무결성,
ACID 트랜잭션,
스키마 지정
Lift and shift, ERP,
CRM, finance
Key-value
높은 처리량,
빠른 응답시간
(읽기/쓰기),
확장성
Real-time bidding,
shopping cart, social,
product catalog,
customer preferences
Document
문서를
저장하고, 모든
속성에 대하여
빠르게 액세스
Content
management,
personalization,
mobile
In-memory
마이크로세컨드
단위
응답시간으로
키 별 조회
Leaderboards,
real-time analytics,
caching
Time-series
시계열
데이터를 수집,
저장 및 처리
IoT applications,
event tracking
Graph
데이터 간의
관계를 쉽고
빠르게
생성하고 탐색
Fraud detection,
social networking,
recommendation
engine

7. AWS 데이터베이스 서비스
모든 애플리케이션 요구에 맞춰 특별히 구축된 데이터베이스
DynamoDB NeptuneRDS
Aurora CommercialCommunity
Timestream QLDBElastiCache
Relational Key-value Document In-memory Graph Time series Ledger
Amazon
DocumentDB

8. 데이터베이스 마켓 변화

9. 출처) https://db-engines.com/en/ranking_osvsc
상용 DB vs. 오픈소스 DB

10. Amazon.com의 변화
https://twitter.com/ajassy/status/1060979175098437632?lang=ko

11. Amazon.com의 多변화
#1 Wallet – Oracle --> DynamoDB
#2 Prime Video – Oracle -->DynamoDB
#3 Advertising Oracle –> PostgreSQL
#4 Buyer Fraud – Oracle-->PostgreSQL
#5 Items & Offers – Oracle --> DynamoDB
#6 FLASH – Oracle -->DynamoDB

12. AWS 데이터베이스로
손쉽게 클라우드로 마이그레이션

13. AWS로 DB를 옮기고 싶은데…..
 애플리케이션 다운타임이 길면 안돼요.
 다운타임을 최소화하기위한 솔루션이 너무 비싸요.
 DB 마이그레이션은 너무 복잡하고 비용이 많이 들어요.
 온프레미스에 여전히 데이터 복제본이 있어야 해요.
 오픈소스 데이터베이스로 옮기고 싶어요.
 단시간 내 대용량 데이터를 옮기려면 비싼 네트워크 대역폭을 확보해야 해요.
 조직내 마이그레이션을 잘 할 수 있는 역량이 부족해요.

14. AWS Database Migration Service
0
6,700
16,000
30,100
50,500
65,000
75,000
80,000
85,000
90,000
0
10,000
20,000
30,000
40,000
50,000
60,000
70,000
80,000
90,000
100,000
Mar-16
Apr-16
May-16
Jun-16
Jul-16
Aug-16
Sep-16
Oct-16
Nov-16
Dec-16
Jan-17
Feb-17
Mar-17
Apr-17
May-17
Jun-17
Jul-17
Aug-17
Sep-17
Oct-17
Nov-17
Dec-17
Jan-18
Feb-18
Mar-18
Apr-18
May-18
Jun-18
Jul-18
Aug-18
Sep-18
Total Database Migrations by DMS
Total Migrations Poly. (Total Migrations)
온 프라미스로 부터 AWS로
데이터베이스
스키마 자동 변경
최소의 다운타임을 위한 데이터 복제

15. TB 당 $10 미만!

16. DMS 와 SCT?
AWS Database Migration Service (DMS) 는 데이터베이스나 데이터
웨어하우스를 AWS로 빠르고 안전하게 마이그레이션 또는 복제를 도와주는
서비스 입니다.
AWS Schema Conversion Tool (SCT) 는 데이터베이스 및 데이터웨어
하우스의 스키마를 오픈소스 엔진 또는 AWS에서 제공하는 서비스로 (Aurora
and Amazon Redshift) 변환을 도와드립니다.

17. [DMS] 마이그레이션 중 어플리케이션 실행 유지
고객 온-
프레미스
어플리케이션 사용자
AWS
인터넷
VPN
복제 인스턴스 시작
원본 및 대상 데이터베이스 접속
테이블, 스키마, 데이터베이스 선택
AWS DMS 가 테이블 생성, 데이터 로드 및
변경 사항 적용
적절한 시점에 대상 데이터베이스로 전환
AWS
Database Migration
Service

18. [SCT] Tables, Views 및 Code 변환을 쉽게
시퀀스
사용자 정의 타입
패키지
스토어드
프로시저
함수
트리거
스키마
테이블
인덱스
뷰
소트, 분산 키

19. [SCT] 애플리케이션 변환을 쉽게
 JAVA
 C++
 C#
 Any
• XML
• SQL

20. [SCT] 마이그레이션 진단 리포트
1. SCT 로 소스와 타겟
데이터베이스에 접속
2. 진단 보고서 생성
3. 전체 요약 결과 확인
4. 세부 지침에 따라 변환

21. 데이터베이스 마이그레이션 프로세스
소스
Oracle, SQL Server, DB2,
MySQL, PostgreSQL etc.
소스
Oracle, SQL Server, DB2,
MySQL, PostgreSQL etc
AWS SCT
AWS DMS
대상
Amazon Aurora
대상
Amazon Aurora
1단계
2단계

22. https://aws.amazon.com/dms/resources/
Database Migration Playbook [1/2]
• Migration best practices
• Oracle to Aurora PostgreSQL
• SQL Server to Aurora MySQL
• SQL Server to Aurora PostgreSQL

23. Database Migration Playbook [2/2]

24. AWS DMS – Endpoint 지원 확장
Amazon RedshiftAmazon
DynamoDB
Amazon S3
Amazon S3
Amazon Aurora
Amazon Aurora
Oracle SQL Server Netezza
Greenplum Vertica Teradata
AWS Snowball
Edge
MongoDB Cassandra
Amazon ES Amazon Kinesis

25. Oracle to Aurora Migration Case Study
: Samsung Account Migration

26. Oracle to Aurora PG
Cast Study

27. Cloud migration drivers and challenges
Drivers Challenges
Cast Study

28. Cloud migration drivers and challenges
Drivers Challenges
AWS Database
Migration Service
Amazon Aurora
PostgreSQL
Cast Study

29. 오픈소스 DB 전환 사업 수행 개요
약 22주
Cast Study

30. Benefits and future plans
오픈소스 DB 전환 확대
MSA 도입을 위한 DB 분리
 동일 서비스의 글로벌 지역으로의
적용 확대
 어플리케이션 확장성과 성능을
보장하기 위한 MSA 전환 계획
 MSA 구조 지원을 위한 사전
작업으로 DB분리 진행 예정
라이선스 비용 절감
 데이터베이스 및 CDC 솔루션
Managed Service
 운영 작업 감소
Aurora 서비스 로드맵
 Multi-master
 Serverless
Cast Study

31. © 2018, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
AWS Migration 웨비나에 참석해주셔서 대단히 감사합니다.
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