기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
DMS Schema Conversion에서 AI 에이전트 사용
AI 에이전트를 사용하여 AWS API를 통해 DMS Schema Conversion 워크플로를 구동할 수 있습니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델을 사용하여 자연어 지침을 이해하고 작업을 자동화하는 소프트웨어 도구입니다. AWS MCP 서버에 연결되면 AI 에이전트는 마이그레이션 프로젝트를 생성하고, 소스 데이터베이스 메타데이터 트리를 탐색하고, 스키마를 변환하고, 평가 보고서를 생성하고, 결과를 내보내고, 서비스의 다양한 측면을 설명할 수 있습니다. 자연어 프롬프트를 통해 이러한 작업을 제어합니다.
DMS Schema Conversion을 통해 에이전트의 정확도와 효율성을 높이려면 AWS DMS Schema Conversion 스킬을 설치하면 됩니다. 이 스킬은 API 패턴, 시스템 스키마 제외, 작업 시퀀싱 및 서비스 모범 사례를 포함한 DMS Schema Conversion 관련 컨텍스트를 제공합니다.
중요
스킬에는 AI 에이전트가 DMS Schema Conversion을 사용할 때 발생하는 일반적인 오류를 방지하고 trial-and-error 루프를 줄이는 지침이 포함되어 있으므로 토큰 사용량을 줄이고 원하는 목표 달성 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 시작하기 전에 설치하는 것이 좋습니다.
이 주제에서는 스킬을 설치하는 방법을 보여주고 AI 에이전트를 통해 실행할 수 있는 일반적인 DMS Schema Conversion 워크플로의 예를 제공합니다.
사전 조건
시작하기 전에 다음 사전 조건을 충족하는지 확인합니다. 이 가이드에서는 AWS DMS 및 명령줄 인터페이스에 대해 잘 알고 있다고 가정합니다.
-
AI 에이전트 - Kiro CLI
, Claude Code 또는 Cursor 와 같은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 지원하는 AI 코딩 에이전트입니다. -
AWS MCP 서버 - AWS API를 호출할 수 있도록 에이전트에서 AWS MCP 서버를 구성합니다. 자세한 내용은 AWS 에이전트 툴킷 사용 설명서의 AWS MCP 서버 설정을 참조하세요.
-
AWS 자격 증명 - 에이전트는 API를 호출할 수 있는 권한이 있는 AWS 자격 증명이 필요합니다. AWS DMS APIs AWS CLI를 사용하여 자격 증명을 구성합니다. 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 를 사용하는 데 필요한 IAM 권한 AWS DMS 섹션을 참조하세요.
참고
DMS Schema Conversion에 이미 구성된 마이그레이션 프로젝트가 있는 경우 에이전트는 이를 즉시 사용할 수 있습니다. 그렇지 않으면 에이전트가 자동으로 생성할 수 있습니다. 자세한 내용은 에서 데이터 공급자, 인스턴스 프로파일 및 마이그레이션 프로젝트 작업 AWS DMS 단원을 참조하십시오.
AWS DMS Schema Conversion 스킬 설치
스킬은 AI 에이전트가 DMS Schema Conversion 작업을 효과적으로 완료하는 데 도움이 되는 엄선된 지침 및 참조 자료 패키지입니다. AWS DMS Schema Conversion 스킬에는 API 패턴, 시스템 스키마 제외, 작업 시퀀싱 규칙 및 서비스 모범 사례가 포함되어 있습니다. 이 스킬을 사용하면 에이전트는 오류를 줄이고 DMS Schema Conversion 작업을 완료하는 데 필요한 back-and-forth 줄일 수 있습니다.
다음 방법 중 하나를 선택하여 스킬을 설치합니다.
스킬이 성공적으로 로드되면 사용 가능한 스키마 변환 작업이 포함된 작업 메뉴가 표시됩니다.
모범 사례
DMS Schema Conversion과 함께 AI 에이전트를 사용할 때 최상의 결과를 얻으려면 다음 권장 사항을 따르세요.
-
변환 전 찾아보기 - 스키마 변환을 시작하기 전에 에이전트를 사용하여 메타데이터 트리를 탐색합니다. 이를 통해 마이그레이션 범위를 이해하고 변환할 스키마를 식별할 수 있습니다.
-
한 번에 하나의 스키마 변환 - 대규모 데이터베이스의 경우 스키마를 한 번에 모두 변환하지 않고 개별적으로 변환합니다. 이렇게 하면 변환된 코드를 더 쉽게 검토하고 작업 항목을 점진적으로 해결할 수 있습니다.
-
시스템 스키마 건너뛰기 - 시스템 데이터베이스 또는 시스템 스키마를 변환하지 마십시오. 여기에는 변환할 수 없는 많은 작업 항목을 생성하는 엔진 내부 객체가 포함되어 있습니다.
-
적용하기 전에 변환된 SQL 검토 - 변환된 코드를 SQL 스크립트로 내보내 대상 데이터베이스, 특히 코드 객체에 적용하기 전에 검토합니다.
-
생성형 AI 지원 변환 활성화 - 생성형 AI 지원 변환을 활성화하여 코드 객체의 변환 속도를 개선합니다. 생성형 AI 지원 변환은 기계 학습을 사용하여 규칙 기반 변환기가 자동으로 처리할 수 없는 객체를 변환합니다. 자세한 내용은 생성형 AI를 사용하여 데이터베이스 객체 변환 단원을 참조하십시오.
-
평가 보고서 사용 - 변환 또는 평가 후 평가 보고서를 생성하여 변환 결과 요약과 남은 수동 작업을 가져옵니다. 자세한 내용은 DMS Schema Conversion을 사용하여 데이터베이스 마이그레이션 평가 보고서 생성 단원을 참조하십시오.
예제
다음 예제에서는 스킬을 로드한 후 AI 에이전트를 통해 실행할 수 있는 일반적인 DMS Schema Conversion 워크플로를 보여줍니다.
이 예제에서는 AI 에이전트를 사용하여 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 Amazon Aurora PostgreSQL로 변환하기 위한 마이그레이션 프로젝트를 생성합니다. 에이전트는 필요한 AWS DMS 리소스를 생성하고 함께 연결합니다.
다음 프롬프트는 에이전트에게 마이그레이션 프로젝트를 생성하도록 지시합니다.
I want to migrate my SQL Server database to Aurora PostgreSQL using DMS Schema Conversion. The source database is on an EC2 instance at 10.0.1.50, port 1433, database name "AdventureWorks". The credentials are stored in Secrets Manager under "mydb-source-credentials". Create a migration project for me.
에이전트는 소스 데이터 공급자, 대상 데이터 공급자, 인스턴스 프로파일 및 이를 함께 연결하는 마이그레이션 프로젝트를 생성합니다. 대상 데이터베이스가 아직 없는 경우 에이전트는 가상 대상 데이터 공급자를 생성하므로 스키마를 SQL 스크립트로 변환하고 내보낼 수 있습니다. 또한 에이전트는 필요한 IAM 역할 및 S3 버킷을 생성하고 네트워크 구성을 확인합니다.
에이전트가 마이그레이션 프로젝트를 생성한 후 소스 데이터베이스 메타데이터를 찾아보고, 스키마를 평가 또는 변환하고, 결과를 내보낼 수 있습니다.
에이전트를 사용하여 소스 데이터베이스 구조를 탐색할 수 있습니다. 에이전트는 메타데이터 트리를 계층적으로 탐색하여 데이터베이스, 스키마, 테이블, 저장 프로시저 및 기타 객체를 나열합니다.
Show me the databases and schemas in my source database.
에이전트는 소스 메타데이터를 아직 가져오지 않은 경우 가져온 다음 AWS DMS API를 사용하여 메타데이터 트리를 탐색합니다. 특정 스키마에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
Show me the stored procedures in the AdventureWorks.dbo schema.
메타데이터 트리를 탐색한 후 에이전트를 사용하여 스키마를 평가 또는 변환하고 결과를 내보낼 수 있습니다.
Convert the AdventureWorks.dbo schema to Aurora PostgreSQL and export the converted SQL scripts.
에이전트는 스키마 객체를 변환하고 변환된 SQL 스크립트를 S3 버킷으로 내보냅니다. 각 변환 및 내보내기 작업은 비동기적으로 실행되며 에이전트는 다음 작업을 시작하기 전에 완료를 위해 폴링합니다. 변환 후 에이전트는 평가 보고서를 생성합니다.
평가 보고서에는 변환된 객체, 수동 변경이 필요한 객체의 작업 항목 및 작업 추정치에 대한 요약이 포함됩니다. 에이전트에게 특정 작업 항목의 의미를 설명하고 해결 방법에 대한 지침을 제공하도록 요청할 수도 있습니다.
스키마 변환, 메타데이터 가져오기 및 평가와 같은 일부 DMS Schema Conversion 작업은 비동기적으로 실행되며 시간이 걸릴 수 있습니다. 에이전트가 완료를 위해 폴링하는 동안 워크플로를 중단하지 않고 질문하거나, 설명을 얻거나, 추가 지침을 제공할 수 있습니다.
다음 접근 방식을 사용하면 장기 실행 작업 중에 에이전트와 상호 작용할 수 있습니다. 에이전트의 기능에 따라 메서드를 선택합니다.
