생성형 AI를 활용한 이기종 데이터베이스 마이그레이션

생성형 AI를 활용한 이기종 데이터베이스 마이그레이션 분석

• 이기종 데이터베이스 마이그레이션의 어려움:
  • 스키마 객체와 SQL 구문의 호환성 문제, 데이터 이관 시 다운타임 최소화 및 데이터 정합성 보장, 개발팀의 새로운 기술 습득 필요.
  • AWS DMS SC는 생성형 AI를 활용하여 스키마 자동 변환 기능을 제공하지만, 복잡한 SQL 구문은 여전히 수동 변환이 필요.
• Oracle Modernization Accelerator (OMA) 소개:
  • Amazon Q Developer를 활용하여 Oracle 데이터베이스에서 오픈소스 데이터베이스로의 마이그레이션을 가속화.
  • 데이터베이스 변환, 애플리케이션 변환, SQL 단위 테스트 및 검증, 애플리케이션 기능 테스트의 4단계로 구성.
  • OMA는 변환 공수를 획기적으로 줄이고, 변환된 SQL에 대한 체계적인 테스트를 통해 변환의 정확성을 보장.
• OMA 활용 사례 및 결론:
  • 실제 고객 사례에서 OMA를 통해 마이그레이션 공수를 크게 절감하고, 변환된 구문에 대한 신뢰도를 높임.
  • Amazon Q Developer 기반의 오류 수정 프로그램을 통해 런타임 오류를 효과적으로 처리.
  • OMA는 클라우드 전환 및 오픈소스 데이터베이스 마이그레이션을 실현할 수 있도록 지원하며, 비용 절감, 확장성, 운영 효율화 등의 이점을 제공.