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# 의 사용자 인터페이스 탐색 AWS SCT
다음 주제를 사용하면 AWS SCT 사용자 인터페이스 작업에 도움이 됩니다. 설치에 대한 자세한 내용은 단원을 AWS SCT참조하십시오[설치 및 구성 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Installing.md).
**Topics**
+ [에서 프로젝트 창 보기 AWS SCT](CHAP_UserInterface.Overview.ProjectWindow.md)
+ [에서 프로젝트 시작 및 관리 AWS SCT](CHAP_UserInterface.Project.md)
+ [AWS SCT 마법사 사용](CHAP_UserInterface.Wizard.md)
+ [에 프로젝트 저장 AWS SCT](CHAP_UserInterface.SaveProject.md)
+ [에서 프로젝트에 서버 추가 AWS SCT](CHAP_UserInterface.AddServers.md)
+ [에서 오프라인 모드 사용 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.OfflineMode.md)
+ [에서 트리 필터 사용 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.TreeFilters.md)
+ [에서 스키마 숨기기 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.HidingSchemas.md)
+ [에서 평가 보고서 보기 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.AssessmentReport.md)
+ [에서 스키마 변환 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.Converting.md)
+ [에서 변환된 스키마 적용 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.ApplyingConversion.md)
+ [에서 프로필 관리 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.Profiles.md)
+ [AWS Secrets Manager 에서 구성 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.SecretsManager.md)
+ [에 암호 저장 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.StoringPasswords.md)
+ [에서 UNION ALL 보기 생성 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.UnionAllView.md)
+ [에서 키보드 바로 가기 사용 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.KeyboardShortcuts.md)
# 에서 프로젝트 창 보기 AWS SCT
다음 그림은 스키마 마이그레이션 프로젝트를 만든 다음 스키마를 변환할 때 AWS SCT 에서 볼 수 있습니다.
1. 왼쪽 패널에는 소스 데이터베이스의 스키마가 트리 보기로 표시됩니다. 데이터베이스 스키마는 “지연 로드”됩니다. 즉, 트리 보기에서 항목을 선택하면가 소스 데이터베이스에서 현재 스키마를 AWS SCT 가져와 표시합니다.
1. 상단 가운데 패널에는 대상 데이터베이스 엔진으로 자동 변환할 수 없는 소스 데이터베이스 엔진의 스키마 요소에 대한 작업 항목이 표시됩니다.
1. 오른쪽 패널에는 대상 DB 인스턴스의 스키마가 트리 보기로 표시됩니다. 데이터베이스 스키마는 “지연 로드”됩니다. 즉, 트리 보기에서 항목을 선택하면 대상 데이터베이스에서 현재 스키마를 AWS SCT 가져와 표시합니다.
![\[AWS SCT 프로젝트 창\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/AWS_Migration_Tool.png)
1. 왼쪽 하단 패널에서 스키마 요소를 선택하면 속성이 표시됩니다. 여기에는 소스 스키마 요소 및 해당 요소를 소스 데이터베이스에서 생성하는 SQL 명령이 설명되어 있습니다.
1. 오른쪽 하단 패널에서 스키마 요소를 선택하면 속성이 표시됩니다. 여기에는 대상 스키마 요소 및 해당 요소를 대상 데이터베이스에서 생성하는 SQL 명령이 설명되어 있습니다. 이 SQL 명령을 편집하고 업데이트된 명령을 프로젝트와 함께 저장할 수 있습니다.
# 에서 프로젝트 시작 및 관리 AWS SCT
를 시작하려면 애플리케이션 아이콘을 AWS Schema Conversion Tool두 번 클릭합니다.
다음 절차에 따라 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 생성합니다.
**프로젝트를 생성하려면**
1. 를 시작합니다 AWS Schema Conversion Tool.
1. **파일** 메뉴에서 **새 프로젝트**를 선택합니다. **새 프로젝트** 대화 상자가 나타납니다.
![\[새 프로젝트 대화 상자\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/file-new-project.png)
1. 컴퓨터에서 로컬로 저장되는 프로젝트의 이름을 입력합니다.
1. 로컬 프로젝트 파일의 위치를 입력합니다.
1. **확인을** 선택하여 AWS SCT 프로젝트를 생성합니다.
1. **소스 추가**를 선택하여 AWS SCT 프로젝트에 새 소스 데이터베이스를 추가합니다. AWS SCT 프로젝트에 여러 소스 데이터베이스를 추가할 수 있습니다.
1. **대상 추가**를 선택하여 AWS SCT 프로젝트에 새 대상 플랫폼을 추가합니다. AWS SCT 프로젝트에 여러 대상 플랫폼을 추가할 수 있습니다.
1. 왼쪽 패널에서 소스 데이터베이스 스키마를 선택합니다.
1. 오른쪽 패널에서 선택한 소스 스키마의 대상 데이터베이스 플랫폼을 지정합니다.
1. **매핑 생성**을 선택합니다. 이 버튼은 소스 데이터베이스 스키마와 대상 데이터베이스 플랫폼을 선택한 후에 활성화됩니다. 자세한 내용은 [데이터 유형 매핑](CHAP_Mapping.md) 단원을 참조하십시오.
이제 AWS SCT 프로젝트가 설정되었습니다. 프로젝트를 저장하고, 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성하고, 소스 데이터베이스 스키마를 변환할 수 있습니다.
# AWS SCT 마법사 사용
새 프로젝트 마법사를 사용하여 새 데이터베이스 마이그레이션 프로젝트를 생성할 수 있습니다. 이 마법사는 마이그레이션 대상을 결정하고 데이터베이스에 연결하는 데 도움을 줍니다. 또한 지원되는 모든 대상에 대해 마이그레이션이 얼마나 복잡할지 추정합니다. 마법사를 실행한 후는 데이터베이스를 다른 대상 대상으로 마이그레이션하기 위한 요약 보고서를 AWS SCT 생성합니다. 이 보고서를 사용하여 가능한 대상을 비교하고 최적의 마이그레이션 경로를 선택할 수 있습니다.
**새 프로젝트 마법사를 실행하려면**
1. 소스 데이터베이스를 선택합니다.
1. 를 시작합니다 AWS Schema Conversion Tool.
1. **파일** 메뉴에서 **New project wizard**를 선택합니다. **Create a new database migration project** 대화 상자가 열립니다.
1. 소스 데이터베이스 연결 정보를 입력하려면 다음 지침을 사용합니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_UserInterface.Wizard.html)
1. **다음**을 선택합니다. **Connect to the source database** 페이지가 열립니다.
1. 소스 데이터베이스에 연결합니다.
1. 소스 데이터베이스 연결 정보를 제공합니다. 연결 파라미터는 소스 데이터베이스 엔진에 따라 달라집니다. 소스 데이터베이스 분석에 사용하는 사용자에게 해당 권한이 있어야 합니다. 자세한 내용은 [를 사용하여 소스 데이터베이스에 연결 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Source.md) 단원을 참조하십시오.
1. **다음**을 선택합니다. **스키마 선택** 페이지가 열립니다.
1. 데이터베이스 스키마를 선택합니다.
1. 평가할 스키마 이름에 대한 확인란을 선택하고 스키마 자체를 선택합니다. 스키마 이름을 선택하면 해당 스키마 이름이 파란색으로 강조 표시되고 **다음** 버튼을 사용할 수 있습니다.
![\[새 프로젝트 마법사에서 데이터베이스 스키마 하나를 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/new-project-wizard-choose-schema.png)
1. 여러 데이터베이스 스키마를 평가하려면 모든 스키마에 대해 확인란을 선택한 다음 상위 노드를 선택합니다. 성공적인 평가를 위해서는 상위 노드를 선택해야 합니다. 예를 들어 소스 SQL Server 데이터베이스의 경우 **데이터베이스** 노드를 선택합니다. 상위 노드의 이름은 파란색으로 강조 표시되고 **다음** 버튼을 사용할 수 있습니다.
![\[새 프로젝트 마법사에서 여러 데이터베이스 스키마를 선택합니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/new-project-wizard-choose-two-schemas.png)
1. **Next**를 선택합니다. 소스 데이터베이스 스키마를 AWS SCT 분석하고 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성합니다. 소스 데이터베이스 스키마의 데이터베이스 객체 수는 평가를 실행하는 데 걸리는 시간에 영향을 줍니다. 완료되면 **Run the database migration assessment** 페이지가 열립니다.
1. 데이터베이스 마이그레이션 평가를 실행합니다.
1. 다양한 마이그레이션 대상에 대한 평가 보고서를 검토 및 비교하거나 추가 분석을 위해 평가 보고서 파일의 로컬 사본을 저장할 수 있습니다.
1. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 로컬 사본을 저장합니다. **저장**을 선택한 다음 폴더 경로를 입력하여 파일을 저장하고 **저장**을 선택합니다. 평가 보고서 파일을 지정된 폴더에 AWS SCT 저장합니다.
1. **다음**을 선택합니다. **대상 선택** 페이지가 열립니다.
1. 대상 데이터베이스를 선택합니다.
1. **대상 엔진**에서 평가 보고서의 기준으로 사용하기로 결정한 대상 데이터베이스 엔진을 선택합니다.
1. 대상 데이터베이스에 대한 연결 정보를 제공합니다. 표시되는 연결 파라미터는 선택한 대상 데이터베이스 엔진에 따라 달라집니다. 대상 데이터베이스에 지정된 사용자에게 필요한 권한이 있는지 확인합니다. 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 [를 사용하여 소스 데이터베이스에 연결 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Source.md) 및 [Amazon Redshift를 대상으로 사용할 수 있는 권한](CHAP_Converting.DW.md#CHAP_Converting.DW.ConfigureTarget)에서 대상 데이터베이스의 권한을 설명하는 섹션을 참조하세요.
1. **Finish**. AWS SCT creates your project를 선택하고 매핑 규칙을 추가합니다. 자세한 내용은 [데이터 유형 매핑](CHAP_Mapping.md) 단원을 참조하십시오.
이제 AWS SCT 프로젝트를 사용하여 소스 데이터베이스 객체를 변환할 수 있습니다.
# 에 프로젝트 저장 AWS SCT
다음 절차에 따라 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 저장합니다.
**프로젝트를 저장하려면**
1. 를 시작합니다 AWS Schema Conversion Tool.
1. **파일** 메뉴에서 **Save project**를 선택합니다.
AWS SCT 는 프로젝트를 생성할 때 지정한 폴더에 프로젝트를 저장합니다.
다음 절차에 따라 기존 AWS Schema Conversion Tool 프로젝트를 엽니다.
**프로젝트를 열려면**
1. **파일** 메뉴에서 **프로젝트 열기**를 선택합니다. **열기** 대화 상자가 나타납니다.
1. 프로젝트 폴더를 선택하고 Windows 스크립트 구성 요소(\$1.sct) 파일을 선택합니다.
1. AWS SCT 는 프로젝트를 열지만 소스 및 대상 데이터베이스에 자동으로 연결되지 않습니다. 데이터베이스 스키마 트리 상단에 있는 **Connect to the server**를 선택하여 소스 및 대상 데이터베이스에 연결합니다.
AWS SCT 버전 1.0.655 이전에 AWS SCT 저장된 프로젝트를 열면는 모든 소스 데이터베이스 스키마에 대한 매핑 규칙을 대상 데이터베이스 플랫폼에 자동으로 생성합니다. 다른 대상 데이터베이스 플랫폼을 추가하려면 기존 매핑 규칙을 삭제한 다음 새 매핑 규칙을 생성합니다. 매핑 규칙 생성에 대한 자세한 내용은 [AWS Schema Conversion Tool에서 데이터 유형 매핑](CHAP_Mapping.md) 섹션을 참조하세요.
# 에서 프로젝트에 서버 추가 AWS SCT
AWS Schema Conversion Tool 프로젝트에 여러 소스 및 대상 데이터베이스 서버를 추가할 수 있습니다.
**프로젝트에 서버를 추가하려면**
1. 를 시작합니다 AWS Schema Conversion Tool.
1. 새 프로젝트를 생성하거나 기존 프로젝트를 엽니다.
1. 메뉴에서 **소스 추가**를 선택하여 새 소스 데이터베이스를 추가합니다.
1. 데이터베이스 플랫폼을 선택하고 데이터베이스 연결 보안 인증 정보를 지정합니다. 소스 데이터베이스에 연결하는 방법에 대한 자세한 내용은 [를 사용하여 소스 데이터베이스에 연결 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_Source.md) 섹션을 참조하세요.
다음 절차에 따라 데이터베이스에 연결합니다.
**데이터베이스에 연결하려면**
1. 데이터베이스 서버에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **연결 설정**을 선택합니다.
데이터베이스 스키마 트리 상단에서 **Connect to the server**를 선택할 수도 있습니다.
1. 소스 데이터베이스 서버에 연결하는 데 필요한 암호를 입력합니다.
1. **연결 테스트를** 선택하여가 소스 데이터베이스에 연결할 AWS SCT 수 있는지 확인합니다.
1. **연결**을 선택하여 소스 데이터베이스에 연결합니다.
다음 절차에 따라 AWS SCT 프로젝트에서 데이터베이스 서버를 제거합니다.
**데이터베이스 서버를 제거하려면**
1. 제거할 데이터베이스 서버를 선택합니다.
1. 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **프로젝트에서 제거**를 선택합니다.
AWS SCT 는 선택한 데이터베이스 서버, 모든 매핑 규칙, 변환 결과 및이 서버와 관련된 기타 메타데이터를 제거합니다.
# 에서 오프라인 모드 사용 AWS Schema Conversion Tool
오프라인 AWS Schema Conversion Tool 모드에서를 실행할 수 있습니다. 아래에서 소스 데이터베이스와의 연결이 끊긴 경우 기존 AWS SCT 프로젝트로 작업하는 방법을 배울 수 있습니다.
AWS SCT 에서는 다음 작업을 실행하기 위해 소스 데이터베이스에 연결할 필요가 없습니다.
+ 매핑 규칙 추가
+ 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성
+ 데이터베이스 스키마와 코드 변환
+ 소스 및 변환된 코드 편집
+ 소스 및 변환된 코드를 텍스트 파일에 SQL 스크립트로 저장
오프라인 모드에서 AWS SCT 를 사용하기 전에 소스 데이터베이스에 연결하고 메타데이터를 로드하고 프로젝트를 저장합니다. 이 프로젝트를 열거나 소스 데이터베이스 서버에서 연결을 해제하여 AWS SCT 오프라인 모드에서 사용합니다.
**오프라인 AWS SCT 모드에서를 실행하려면**
1. 를 시작하고 새 프로젝트를 AWS Schema Conversion Tool 생성합니다. 자세한 내용은 [에서 프로젝트 시작 및 관리 AWS SCT](CHAP_UserInterface.Project.md) 단원을 참조하십시오.
1. 소스 데이터베이스 서버를 추가한 후 소스 데이터베이스에 연결합니다. 자세한 내용은 [에서 프로젝트에 서버 추가 AWS SCT](CHAP_UserInterface.AddServers.md) 단원을 참조하십시오.
1. 대상 데이터베이스 서버를 추가하거나 가상 대상 데이터베이스 플랫폼을 사용합니다. 자세한 내용은 [AWS Schema Conversion Tool에서 가상 대상에 매핑](CHAP_Mapping.VirtualTargets.md) 단원을 참조하십시오.
1. 매핑 규칙을 생성하여 소스 데이터베이스의 대상 데이터베이스 플랫폼을 정의합니다. 자세한 내용은 [AWS Schema Conversion Tool에서 데이터 유형 매핑](CHAP_Mapping.md) 단원을 참조하십시오.
1. **보기**를 선택하고 **Main view**를 선택합니다.
1. 소스 데이터베이스의 객체를 표시하는 왼쪽 패널에서 소스 데이터베이스 스키마를 선택합니다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **Load schema**를 선택합니다. 이 작업은 모든 소스 스키마 메타데이터를 AWS SCT 프로젝트에 로드합니다.
**보고서 생성** 및 **스키마 변환** 작업은 모든 소스 스키마 메타데이터도 AWS SCT 프로젝트에 로드합니다. 컨텍스트 메뉴에서 이러한 작업 중 하나를 실행한 경우에는 **Load schema** 작업을 건너뜁니다.
1. **파일** 메뉴에서 **Save project**를 선택하여 소스 데이터베이스 메타데이터를 프로젝트에 저장합니다.
1. **Disconnect from the server**를 선택하여 소스 데이터베이스와의 연결을 끊습니다. 이제 오프라인 AWS SCT 모드에서를 사용할 수 있습니다.
# 에서 트리 필터 사용 AWS Schema Conversion Tool
소스에서 대상으로 데이터를 마이그레이션하기 위해는 소스 및 대상 데이터베이스의 모든 메타데이터를 트리 구조로 AWS SCT 로드합니다. 이 구조는 AWS SCT 에서 기본 프로젝트 창의 트리 보기로 나타납니다.
일부 데이터베이스는 트리 구조에 많은 객체가 포함될 수 있습니다. 에서 *트리 필터를* 사용하여 소스 및 대상 트리 구조에서 객체를 AWS SCT 검색할 수 있습니다. 트리 필터를 사용하면 데이터베이스를 변환할 때 변환되는 객체를 변경할 수 없습니다. 필터는 트리에 표시되는 항목만 변경합니다.
트리 필터 AWS SCT 는가 미리 로드된 객체에서 작동합니다. 즉, 검색 중에는 AWS SCT 가 데이터베이스에서 객체를 로드하지 않습니다. 이 방법을 사용하면 일반적으로 트리 구조에는 데이터베이스에 있는 객체 수보다 적은 수의 객체가 포함됩니다.
트리 필터에서 다음 사항에 유의합니다.
+ 필터 기본값은 ANY입니다. 즉, 필터는 이름 검색을 사용하여 객체를 찾습니다.
+ 하나 이상의 객체 유형을 선택하면 트리에 해당 유형의 객체만 표시됩니다.
+ 필터 마스크를 사용하여 유니코드, 공백, 특수 문자 등 다양한 유형의 기호를 표시할 수 있습니다. “%” 문자는 모든 기호의 와일드카드입니다.
+ 필터를 적용한 후에는 필터링된 객체의 수만 표시됩니다.
**트리 필터를 만들려면**
1. 기존 AWS SCT 프로젝트를 엽니다.
1. 트리 필터를 적용할 데이터베이스에 연결합니다.
1. 필터 아이콘을 선택합니다.
![\[스키마 트리의 필터 아이콘\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/filter-source-tree.png)
현재는 적용된 필터가 없기 때문에 필터 실행 취소 아이콘이 회색으로 표시됩니다.
1. **필터** 대화 상자에 다음 정보를 입력합니다. 대화 상자의 옵션은 각 데이터베이스 엔진마다 다릅니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_UserInterface.TreeFilters.html)
![\[스키마 트리의 필터 아이콘\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/filter-tree-db.png)
1. **새 절 추가**를 선택하여 필터 절을 추가합니다. `AND` 또는 `OR` 논리 연산자를 사용하여 여러 필터 절을 적용할 AWS SCT 수 있습니다.
1. **적용**을 선택합니다. **적용**을 선택하면 필터 실행 취소 아이콘(필터 아이콘 옆에 위치)이 활성화됩니다. 적용된 필터를 제거하려면 이 아이콘을 사용합니다.
1. **닫기**를 선택하여 대화 상자를 닫습니다.
트리에 표시되는 스키마를 필터링하면 스키마를 변환할 때 변환되는 객체가 변경되지 않습니다. 필터는 트리에 표시되는 항목만 변경합니다.
## 트리 필터의 파일 목록 가져오기
세미콜론 구분자가 있는 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일 또는 트리 필터에서 사용할 이름이나 값이 포함된 JSON 파일을 가져올 수 있습니다. 기존 AWS SCT 프로젝트를 열고 데이터베이스에 연결하여 트리 필터를 적용한 다음 필터 아이콘을 선택합니다.
파일 예제를 다운로드하려면 **템플릿 다운로드**를 선택합니다. 파일 이름을 입력하고 **저장**을 선택합니다.
기존 필터 설정을 다운로드하려면 **내보내기**를 선택합니다. 파일 이름을 입력하고 **저장**을 선택합니다.
트리 필터에 대한 파일 목록을 가져오려면 **가져오기**를 선택합니다. 가져올 파일을 선택한 후 **열기**를 선택합니다. [**Apply**]를 선택한 다음 [**Close**]를 선택합니다.
CSV 파일은 세미콜론을 구분자로 사용하며 형식은 다음과 같습니다.
+ `object_type`은 찾으려는 객체의 유형입니다.
+ `database_name`은 이 객체가 있는 데이터베이스의 이름입니다.
+ `schema_name`은 이 객체가 있는 스키마의 이름입니다.
+ `object_name`은 객체 이름입니다.
+ `import_type`은 필터에서 이 항목에 대해 `exclude` 또는 `include`를 수행하도록 지정합니다.
중첩 규칙과 같은 복잡한 필터링 사례를 설명하려면 JSON 파일을 사용합니다. JSON 파일의 형식은 다음과 같습니다.
+ `filterGroupType`은 여러 필터 절에 적용되는 필터 규칙 유형(`AND` 또는 `OR` 논리 연산자)입니다.
+ `filterCategory`는 필터의 수준(**범주** 또는 **상태**)입니다.
+ `names`는 **범주** 필터에 적용되는 객체 이름 목록입니다.
+ `filterCondition`은 **범주** 필터에 적용되는 필터링 조건(`LIKE` 또는 `NOT LIKE`)입니다.
+ `transformName`은 **상태** 필터에 적용되는 상태 이름입니다.
+ `value`는 트리를 필터링하는 기준 값입니다.
+ `transformValue`는 **상태** 필터에 적용되는 필터의 값(`TRUE` 또는 `FALSE`)입니다.
# 에서 스키마 숨기기 AWS Schema Conversion Tool
트리 보기 설정을 사용하여 AWS SCT 트리 보기에서 보려는 스키마와 데이터베이스를 지정합니다. 빈 스키마, 빈 데이터베이스, 시스템 데이터베이스, 사용자 정의 데이터베이스 및 스키마를 숨길 수 있습니다.
**트리 보기에서 데이터베이스와 스키마를 숨기려면**
1. AWS SCT 프로젝트를 엽니다.
1. 트리 보기에 표시할 데이터 스토어에 연결합니다.
1. **설정**, **전역 설정**, **트리 보기**를 선택합니다.
![\[전역 설정 대화 상자의 트리 보기 설정 섹션\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/treeview-hide.png)
1. **Tree view settings** 섹션에서 다음을 수행합니다.
+ **공급업체**에서 데이터베이스 플랫폼을 선택합니다.
+ 선택한 데이터베이스 플랫폼의 빈 스키마를 숨기려면 **빈 스키마 숨기기**를 선택합니다.
+ 선택한 데이터베이스 플랫폼의 빈 데이터베이스를 숨기려면 **빈 데이터베이스 숨기기**를 선택합니다.
+ **Hide system databases/schemas**에서 시스템 데이터베이스와 스키마를 이름별로 선택하여 숨깁니다.
+ **Hide user-defined databases/schemas**에 숨기려는 사용자 정의 데이터베이스 및 스키마의 이름을 입력한 다음 **추가**를 선택합니다. 이름은 대/소문자를 구분하지 않습니다.
1. **확인**을 선택합니다.
# 에서 평가 보고서 보기 AWS Schema Conversion Tool
*데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서*에는 대상 Amazon RDS DB 인스턴스의 엔진으로 자동 변환할 수 없는 스키마에 대한 모든 작업 항목이 요약되어 있습니다. 또한 이 보고서에는 대상 DB 인스턴스에 대해 동등한 코드를 작성하는 데 소요되는 예상 작업량도 포함되어 있습니다.
소스 데이터베이스와 대상 플랫폼을 프로젝트에 추가하고 매핑 규칙을 지정한 후 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성할 수 있습니다.
**데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서를 생성하고 보려면**
1. 평가 보고서를 생성하는 데 사용할 소스 데이터베이스 스키마에 대한 매핑 규칙을 생성했는지 확인합니다. 자세한 내용은 [AWS Schema Conversion Tool에서 새 데이터 유형 매핑](CHAP_Mapping.New.md) 단원을 참조하십시오.
1. **보기** 메뉴에서 **Main view**를 선택합니다.
1. 소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 평가 보고서를 생성할 스키마 객체를 선택합니다.
평가 보고서를 만들 때 사용할 모든 스키마 객체의 확인란을 선택했는지 확인합니다.
1. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **보고서 생성**을 선택합니다.
![\[데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/create_assessment_report.png)
평가 보고서 보기가 열립니다.
1. **작업 항목** 탭을 선택합니다.
**작업 항목** 탭에는 자동으로 변환할 수 없는 스키마를 설명하는 항목 목록이 표시됩니다. 목록에서 작업 항목 중 하나를 선택합니다. 다음과 같이 작업 항목이 적용되는 스키마의 항목을 AWS SCT 강조 표시합니다.
![\[작업 항목 탭\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/action_items_tab.png)
1. **요약** 탭을 선택합니다.
**요약** 탭에는 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 요약 정보가 표시됩니다. 자동으로 변환된 항목 수와 자동으로 변환되지 않은 항목 수가 표시됩니다. 또한 요약에는 소스 데이터베이스의 스키마와 동일한 스키마를 대상 DB 인스턴스에서 생성하는 데 소요되는 예상 시간도 포함됩니다.
**라이선스 평가 및 클라우드 지원** 섹션에는 동일한 엔진을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스로 기존 온프레미스 데이터베이스 스키마를 이동하는 방법에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 예를 들어 라이선스 유형을 변경하려는 경우 보고서의 이 섹션에서는 현재 데이터베이스에서 제거할 기능을 설명합니다.
평가 보고서 요약의 예는 다음과 같습니다.
![\[평가 보고서 요약\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/summary_tab.png)
1. **요약** 탭을 선택한 후 **Save to PDF**를 선택합니다. 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서가 PDF 파일로 저장됩니다. PDF 파일에는 요약 정보와 작업 항목 정보가 모두 수록돼 있습니다.
또한 **Save to CSV**를 선택하여 보고서를 CSV 파일로 저장할 수 있습니다. 이 옵션을 선택하면가 3개의 CSV 파일을 AWS SCT 생성합니다. 이러한 파일에는 다음과 같은 정보가 포함되어 있습니다.
+ 권장 작업이 포함된 변환 작업 항목 목록
+ 발생 작업 항목을 변환하는 데 필요한 예상 작업량이 포함된 변환 작업 항목 요약 정보
+ 예상 변환 시간을 기준으로 분류된 여러 작업 항목이 포함된 핵심 요약 정보
![\[데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/assessment_report.png)
# 에서 스키마 변환 AWS Schema Conversion Tool
프로젝트에 소스 및 대상 데이터베이스를 추가하고 매핑 규칙을 생성한 후 소스 데이터베이스 스키마를 변환할 수 있습니다. 스키마를 변환하려면 다음 절차를 따릅니다.
**스키마를 변환하려면**
1. **보기**를 선택하고 **Main view**를 선택합니다.
![\[기본 보기 선택\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/select_main_view.png)
1. 소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 변환할 객체 이름에 해당하는 확인란을 선택합니다. 그 다음, 이 객체를 선택합니다. AWS SCT 가 해당 객체 이름을 파란색으로 강조 표시합니다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **스키마 변환**을 선택합니다.
여러 데이터베이스 객체를 변환하려면 모든 개체의 확인란을 선택합니다. 그 다음으로, 상위 노드를 선택합니다. 예를 들어 테이블에서 상위 노드는 **Tables**입니다. 가 상위 노드의 이름을 파란색으로 AWS SCT 강조 표시하는지 확인합니다. 상위 노드의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **스키마 변환**을 선택합니다.
![\[스키마 변환\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/transform_schema.png)
1. 가 스키마 변환을 AWS SCT 완료하면 프로젝트 오른쪽의 패널에서 제안된 스키마를 볼 수 있습니다.
이 시점에서는 대상 데이터베이스 인스턴스에 스키마가 적용되지 않습니다. 계획된 스키마는 프로젝트의 일부입니다. 변환된 스키마 항목을 선택하면 대상 데이터베이스 인스턴스의 하단 중앙에 있는 패널에서 계획된 스키마 명령을 볼 수 있습니다.
이 창에서 스키마를 편집할 수 있습니다. 편집된 스키마는 프로젝트의 일부로 저장되며 변환된 스키마를 적용하도록 선택하면 대상 데이터베이스 인스턴스에 기록됩니다.
![\[변환된 스키마 보기\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/view_transformed_schema.png)
# 에서 변환된 스키마 적용 AWS Schema Conversion Tool
변환된 데이터베이스 스키마를 대상 DB 인스턴스에 적용할 수 있습니다. 대상 DB 인스턴스에 스키마를 적용한 후 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서의 작업 항목을 기반으로 스키마를 업데이트할 수 있습니다.
**주의**
다음 절차는 기존 대상 스키마를 덮어씁니다. 실수로 스키마를 덮어쓰지 않도록 주의합니다. 이미 수정한 대상 DB 인스턴스의 스키마를 덮어쓰거나 해당 변경 내용을 덮어쓰지 않도록 주의해야 합니다.
**변환된 데이터베이스 스키마를 대상 데이터베이스 인스턴스에 적용하려면**
1. 프로젝트 오른쪽 패널 상단에서 **Connect to the server**를 선택하여 대상 데이터베이스에 연결합니다. 대상 데이터베이스에 이미 연결되어 있는 경우에는 이 단계를 건너뜁니다.
1. 프로젝트의 오른쪽 패널에서 대상 DB 인스턴스의 계획된 스키마를 표시하는 스키마 요소를 선택합니다.
1. 스키마 요소의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 **Apply to database**를 선택합니다.
![\[데이터베이스에 적용\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/write_to_database.png)
변환된 스키마가 대상 DB 인스턴스에 적용됩니다.
# 에서 프로필 관리 AWS Schema Conversion Tool
자격 AWS 증명을에 저장할 수 있습니다 AWS SCT. AWS SCT 는 AWS 서비스와 통합되는 기능을 사용할 때 자격 증명을 사용합니다. 예를 들어,는 Amazon S3, AWS Lambda, Amazon Relational Database Service(RDS) 및 AWS Database Migration Service ()와 AWS SCT 통합됩니다AWS DMS.
AWS SCT 는 필요한 기능에 액세스할 때 자격 AWS 증명을 요청합니다. 전역 애플리케이션 설정에 보안 인증 정보를 저장할 수 있습니다. 에서 자격 증명을 AWS SCT 요청하면 저장된 자격 증명을 선택할 수 있습니다.
글로벌 애플리케이션 설정에서 다양한 자격 AWS 증명 세트를 저장할 수 있습니다. 예를 들어 테스트 시나리오에서 사용하는 보안 인증 정보 세트 하나와 프로덕션 시나리오에서 사용하는 다른 보안 인증 정보 세트를 저장할 수 있습니다. 다른 AWS 리전에 대해 다른 자격 증명을 저장할 수도 있습니다.
## AWS 자격 증명 저장
다음 절차에 따라 자격 AWS 증명을 전역적으로 저장합니다.
**AWS 자격 증명을 저장하려면**
1. 를 시작합니다 AWS Schema Conversion Tool.
1. **설정** 메뉴를 열고 **전역 설정**을 선택합니다. **전역 설정** 대화 상자가 나타납니다.
1. **AWS 서비스 프로필을** 선택한 다음 **새 AWS 서비스 프로필 추가를** 선택합니다.
1. 다음과 같이 AWS 정보를 입력합니다.
[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_UserInterface.Profiles.html)
Federal Information Processing Standard(FIPS)의 보안 요구 사항을 준수해야 하는 경우 **Use FIPS endpoint for S3**을 선택합니다. FIPS 엔드포인트는 다음 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다.
+ US East (N. Virginia) Region
+ US East (Ohio) Region
+ US West (N. California) Region
+ 미국 서부(오리건) 리전
1. **연결 테스트**를 선택하여 보안 인증 정보가 정확하고 활성 상태인지 확인합니다.
**연결 테스트** 대화 상자가 나타납니다. 프로필에 연결된 각 서비스의 상태를 볼 수 있습니다. **통과**는 프로필이 서비스에 성공적으로 액세스할 수 있음을 나타냅니다.
![\[연결 테스트 대화 상자\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/AWSServiceProfileSettings-Test.png)
1. 프로필을 구성한 후 **저장**을 선택하여 프로필을 저장하거나 **취소**를 선택하여 변경 내용을 취소합니다.
1. **확인**을 선택하여 **전역 설정** 대화 상자를 닫습니다.
## 프로젝트의 기본 프로필 설정
AWS SCT 프로젝트의 기본 프로필을 설정할 수 있습니다. 이렇게 하면 프로파일에 저장된 AWS 자격 증명이 프로젝트와 연결됩니다. 프로젝트를 연 상태에서 다음 절차에 따라 기본 프로필을 설정합니다.
**프로젝트의 기본 프로필을 설정하려면**
1. 를 시작하고 새 프로젝트를 AWS Schema Conversion Tool 생성합니다.
1. **설정** 메뉴에서 **프로젝트 설정**을 선택합니다. **프로젝트 설정** 대화 상자가 나타납니다.
1. **Project environment** 탭을 선택합니다.
1. **새 AWS 서비스 프로필 추가**를 선택하여 새 프로필을 추가합니다. 그런 다음, **AWS service profile**에서 프로젝트와 연결할 프로필을 선택합니다.
1. **확인**을 선택하여 **프로젝트 설정** 대화 상자를 닫습니다. **취소**를 선택하여 변경 사항을 취소할 수도 있습니다.
## AWS 서비스 프로파일 사용 권한
AWS 서비스 프로파일에서 Amazon S3 버킷에 액세스하려면 다음 권한이 필요합니다.
+ `s3:PutObject` - Amazon S3 버킷에 객체를 추가합니다.
+ `s3:DeleteObject` – 객체의 null 버전을 제거하고 삭제 마커를 삽입합니다. 이 삭제 마커가 객체의 현재 버전이 됩니다.
+ `s3:ListBucket` - Amazon S3 버킷에서 최대 1,000개의 객체를 반환합니다.
+ `s3:GetObject` - Amazon S3 버킷에서 객체를 검색합니다.
다음 코드 예제는 사용자에게 이러한 권한을 부여하는 방법을 보여줍니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:DeleteObject",
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket",
"s3:PutObject"
],
"Resource": [
"*"
]
}
]
}
```
------
# AWS Secrets Manager 에서 구성 AWS Schema Conversion Tool
AWS SCT 는 사용자가 저장하는 데이터베이스 자격 증명을 사용할 수 있습니다 AWS Secrets Manager. Secrets Manager에서 데이터베이스 연결 대화 상자의 모든 값을 채울 수 있습니다. Secrets Manager를 사용하려면에 AWS 프로필을 저장해야 합니다 AWS Schema Conversion Tool.
사용에 대한 자세한 내용은 *AWS Secrets Manager 사용 설명서*의 [What is AWS Secrets Manager?](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/intro.html)를 AWS Secrets Manager참조하세요. AWS 프로필 저장에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[에서 프로필 관리 AWS Schema Conversion Tool](CHAP_UserInterface.Profiles.md).
**Secrets Manager에서 데이터베이스 보안 인증 정보를 검색하려면**
1. 를 시작하고 새 프로젝트를 AWS Schema Conversion Tool 생성합니다.
1. **소스 추가** 또는 **대상 추가**를 선택하여 프로젝트에 새 데이터베이스를 추가합니다.
1. 데이터베이스 플랫폼을 선택한 후 **다음**을 선택합니다.
1. **AWS Secret**에서 사용할 보안 암호를 선택합니다.
1. **Populate**를 선택합니다. 그런 다음 데이터베이스 연결 대화 상자의 모든 값을 AWS SCT 채웁니다.
1. **연결 테스트를** 선택하여가 데이터베이스에 연결할 AWS SCT 수 있는지 확인합니다.
1. **연결**을 선택하여 데이터베이스에 연결합니다.
AWS SCT 는 다음 구조의 보안 암호를 지원합니다.
```
{
"username": "secret_user",
"password": "secret_password",
"engine": "oracle",
"host": "secret_host.eu-west-1.compute.amazonaws.com",
"port": "1521",
"dbname": "ora_db"
}
```
이 구조에서는 `username` 및 `password` 값이 필수이고 다른 모든 값은 선택 사항입니다. Secrets Manager에 저장하는 값에는 모든 데이터베이스 보안 인증 정보가 포함되어야 합니다.
# 에 암호 저장 AWS Schema Conversion Tool
AWS SCT 캐시에 데이터베이스 암호 또는 SSL 인증서를 저장할 수 있습니다. 암호를 저장하려면 연결을 생성할 때 **Store Password**를 선택합니다.
암호는 `seed.dat` 파일에서 임의로 생성된 토큰을 사용하여 암호화됩니다. 그런 다음, 암호가 사용자 이름과 함께 캐시 파일에 저장됩니다. `seed.dat` 파일을 분실하거나 파일이 손상된 경우 데이터베이스 암호가 잘못 암호화 해제될 수 있습니다. 이 경우 연결이 실패합니다.
# 에서 UNION ALL 보기 생성 AWS Schema Conversion Tool
소스 테이블이 분할된 경우 *n*개의 대상 테이블을 AWS SCT 생성합니다. 여기서 *n*은 소스 테이블의 파티션 수입니다.는 소스 테이블을 나타내기 위해 대상 테이블 위에 UNION ALL 뷰를 AWS SCT 생성합니다. AWS SCT 데이터 추출기를 사용하여 데이터를 마이그레이션하는 경우 소스 테이블 파티션은 별도의 하위 작업에 의해 병렬로 추출되고 로드됩니다.
**프로젝트에 Union All 보기를 사용하려면**
1. 시작 AWS SCT. 새 프로젝트를 생성하거나 기존 AWS SCT 프로젝트를 엽니다.
1. **설정** 메뉴에서 **변환 설정**을 선택합니다.
1. 상단의 목록에서 OLAP 데이터베이스 페어를 선택합니다.
1. **Use Union all view?**를 켭니다.
![\[변환 설정\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/SchemaConversionTool/latest/userguide/images/conversion-settings.png)
1. **확인**을 선택하여 설정을 저장하고 **변환 설정** 대화 상자를 닫습니다.
# 에서 키보드 바로 가기 사용 AWS Schema Conversion Tool
다음은 사용할 수 있는 키보드 바로 가기입니다 AWS SCT.
| 키보드 바로 가기 | 설명 |
| --- | --- |
| Ctrl\$1N | 새 프로젝트를 생성합니다 |
| Ctrl\$1O | 기존 프로젝트를 엽니다. |
| Ctrl\$1S | 열려 있는 프로젝트를 저장합니다. |
| Ctrl\$1W | 마법사를 사용하여 새 프로젝트를 생성합니다. |
| Ctrl\$1M | 새 다중 서버 평가를 생성합니다. |
| Ctrl\$1L | 새 소스 데이터베이스를 추가합니다. |
| Ctrl\$1R | 새 대상 데이터베이스를 추가합니다. |
| Ctrl\$1F4 | 열려 있는 프로젝트를 닫습니다. |
| F1 | AWS SCT 사용 설명서를 엽니다.** |