빅 데이터 마이그레이션: 프로세스, 유형 및 따라야 할 모든 황금률

게시 됨: 2021-04-26

PC나 랩톱을 한동안 사용해 왔다면 한 폴더에서 다른 폴더로 파일을 마우스 클릭만으로 쉽게 이동할 수 있다는 것을 알고 있을 것입니다. 그러나 비즈니스가 성장함에 따라 매일 처리해야 하는 수백만 개의 데이터가 나타납니다.

연구에 따르면 데이터 마이그레이션과 관련된 프로젝트의 약 55%가 예산 초과 지출로 발생합니다. 이 과정은 생각보다 복잡할 수 있습니다. 그러나 어려운 빅 데이터 마이그레이션에 대해 더 깊이 들어가기 전에 먼저 기본 개념을 이해해야 합니다.

데이터 마이그레이션 정의

데이터 마이그레이션은 기존 데이터를 새로운 스토리지, 시스템 또는 파일 형식으로 이동하는 것을 의미합니다.

아주 간단해 보이지만 그 과정은 복잡합니다. 우리는 처리하는 데 많은 리소스가 필요한 방대한 양의 데이터에 대해 이야기하고 있습니다.

성공적인 마이그레이션을 위해서는 계획, 백업, 테스트 및 유지 관리를 포함한 철저한 준비가 필요합니다. 모든 데이터가 이동되고 이전 시스템이 종료된 후 특정 활동이 종료됩니다.

마이그레이션된 데이터의 종류

비즈니스 유형에 따라 마이그레이션하려는 고유한 데이터 유형이 있을 수 있습니다.

데이터 마이그레이션은 단독 실행이 아닙니다. 시스템 변경, 소프트웨어 교체, 시스템 업데이트, 온프레미스를 클라우드 환경으로 이전, 기업 간 합병 등과 같은 대규모 프로젝트에서 항상 중요한 부분이었습니다.

데이터 마이그레이션 대 데이터 통합 및 데이터 복제

데이터 마이그레이션은 데이터 통합 및 복제와 다르다는 것을 이해하는 것이 중요합니다. 사람들은 종종 서로를 착각합니다. 차이점을 아는 것이 중요합니다.

데이터 통합 중에 회사 안팎의 여러 소스에서 데이터를 가져와 혼합합니다. 데이터는 "이동"이 아니라 "통합"됩니다.

데이터 마이그레이션에는 특정 자산을 결정된 대상으로 이동하는 한 가지 방향이 있습니다. 이것은 또한 데이터 복제와 구별됩니다. 데이터 복제 중에는 복제 소스를 삭제하지 않습니다. 즉, 출처가 다른 두 개의 정확한 데이터 컬렉션이 있습니다. 데이터 복제는 일반적으로 통합에 포함됩니다. 그러나 미래에는 첫 번째 소스에서 제거하기로 결정한 경우 데이터 마이그레이션도 될 수 있습니다.

데이터 마이그레이션 유형

빅데이터 마이그레이션은 이동할 자산에 따라 다양한 유형이 될 수 있습니다. 그러나 이주의 각 부문을 지정하기 위해 다양한 이름을 찾을 수 있습니다. 다음은 알아야 할 주요 유형입니다.

스토리지 마이그레이션. 스토리지 마이그레이션은 일반적으로 비즈니스 인프라에서 새로운 기술을 업데이트할 때 발생합니다. 인쇄에서 디지털 형식으로, 디지털에서 클라우드 환경으로, 또는 클라우드 환경에서 SSD로 될 수 있습니다. 비즈니스를 확장해야 할 때 좋은 옵션이 될 수 있습니다.
데이터베이스 마이그레이션. 이 마이그레이션은 DBMS 데이터베이스 관리 시스템에서 감독합니다. 이름에서 알 수 있듯이 데이터베이스가 마이그레이션됩니다. 예를 들어 MySQL을 Oracle로 또는 그 반대로 이동할 수 있습니다. 많은 경우에 한 데이터베이스를 다른 데이터베이스로 더 자세히 이동할 수 있습니다.
앱 또는 소프트웨어 마이그레이션. 비즈니스에서 운영 개선을 위해 소프트웨어 솔루션을 변경하는 경우 데이터를 한 곳에서 다른 곳으로 이동해야 합니다. 인프라는 다양한 데이터 모델과 함께 제공될 수 있습니다. 한 환경에서 다른 환경으로 앱을 옮기는 것은 어려울 것입니다. 여기에서 ERBIS 전문가의 도움을 받을 수 있습니다.
데이터 센터 마이그레이션. 데이터 센터는 자산을 보호하기 위해 회사 또는 조직에서 사용하는 단일 인프라에 의존합니다. 이는 데이터 센터를 새로운 위치 또는 스토리지가 될 수 있는 다른 장소로 재배치하는 것을 의미합니다.
비즈니스 데이터 마이그레이션. 이것은 사업에 합병이나 합작 투자가 있을 때 발생합니다. 예를 들어 페이스북이 인스타그램을 인수했을 때 회원, 운영, 모든 자산으로 구성된 비즈니스 앱과 데이터베이스가 서로 다른 환경으로 이동했습니다.
클라우드 마이그레이션. 물리적 환경에서 클라우드 환경으로 또는 클라우드 환경 간에 모든 종류의 데이터를 이동하는 것입니다.

마이그레이션에 소요되는 시간은 얼마나 됩니까?

빅 데이터 마이그레이션에 대해 이야기할 때 모든 것이 단 1~2시간 만에 완료될 것이라고 기대해서는 안 됩니다. 비즈니스 규모에 관계없이 이 프로세스는 며칠, 몇 주, 몇 달 또는 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

진행 시간에 기여하는 요소는 사용 가능한 리소스, 인력, 프로젝트의 복잡성, 대역폭 등입니다.

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데이터 마이그레이션에는 Big Bang과 Trickel의 두 가지 주요 접근 방식이 있습니다.

빅뱅은 모든 데이터 자산을 소스에서 특정 목적지로 한 번에 이동하는 것입니다. 일반적으로 더 짧은 시간에 끝납니다. 그러나 그것은 실패의 큰 위험과 함께 매우 비싼 절차입니다. 문제는 서버의 다운타임에 있습니다.

그러나 이 방법은 상대적으로 데이터 양이 적은 스타트업이나 소규모 기업에 적합할 수 있습니다. 이 방법을 사용하는 것이 덜 위험합니다.

우리가 집중하고 있는 것이 빅 데이터 마이그레이션이라면 Trickle 접근 방식이 올바른 선택이 될 수 있습니다. 가동 중지 시간이 없고 위험이 적습니다. 그러나 더 많은 자원과 에너지를 사용하게 됩니다. 세류 접근 방식은 방대한 양의 데이터를 보유한 중대형 기업, 기업 및 기업에 적합한 옵션이 될 수 있습니다.

데이터 마이그레이션 단계

각 클라우드 완화 공급자는 고객이 빅 데이터를 이동하는 데 도움이 되는 다양한 전략을 가지고 있을 수 있습니다. 그러나 프로젝트는 다음 단계를 거칩니다.

계획
데이터 감사
지원
설계
실행 중
테스트

황금률

다음은 데이터를 안전하고 성공적으로 마이그레이션하는 데 도움이 되는 일반적인 황금률입니다.

데이터 마이그레이션 오류 찾기
프로젝트를 도와줄 데이터 마이그레이션 서비스 제공업체를 고용하세요.
데이터 양 최소화
타임라인을 염두에 두세요

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