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SQL Server 현대화 워크플로

이 섹션에서는 AWS 변환을 사용한 전체 SQL Server 현대화 프로세스를 step-by-step로 안내합니다.

1단계: SQL Server 현대화 작업 생성

AWS 변환 콘솔에서 새 변환 작업을 생성하여 현대화 여정을 시작합니다.

2단계: SQL Server 데이터베이스에 연결

AWS 변환을 SQL Server 데이터베이스에 연결하여 스키마 분석 및 변환을 활성화합니다.

데이터베이스 커넥터 생성

3단계: 소스 코드 리포지토리 연결

AWS 변환은 SQL Server 데이터베이스와 상호 작용하는 코드를 분석하고 변환하기 위해 .NET 애플리케이션 소스 코드에 대한 액세스 권한이 필요합니다. AWS 변환은 소스 코드를 제공하는 세 가지 방법을 지원합니다.

인증 방법 선택

PAT 커넥터 설정(권장)

PAT 커넥터를 사용하면 사용자 지정 권한이 있는 소스 코드 공급자에서 개인 액세스 토큰을 생성하고, 안전하게 저장하고 AWS Secrets Manager, 필요한 경우 AWS 변환이 이를 검색합니다. 교체 및 만료를 포함하여 토큰 수명 주기를 관리할 책임이 있습니다. AWS 변환은 보안 암호에 액세스할 수 있는 권한이 있는 필요한 IAM 역할을 자동으로 생성합니다.

PAT 커넥터는 자체 호스팅 및 사용자 지정 DNS/URL 버전을 포함하여 다음 공급자를 지원합니다.

개인 액세스 토큰 생성

소스 코드 공급자에서 PAT를 생성합니다. 필요한 권한은 공급자마다 다릅니다. 공급자의 탭을 선택합니다.

GitHub

설정, 개발자 설정, 개인 액세스 토큰, 세분화된 토큰으로 이동합니다. 변환할 리포지토리를 선택하고 다음 권한을 부여합니다.

리포지토리 권한

조직 권한(조직 리포지토리에 필요)

GitLab

프로필 편집, 토큰 액세스로 이동합니다. 다음 범위를 선택합니다.

Bitbucket

계정 설정, 보안, API 토큰 생성 및 관리로 이동합니다. 필요한 범위는 토큰 유형에 따라 다릅니다.

Workspace/리포지토리 토큰(ATCT — 베어러 인증, 사용자 이름 필요 없음)

계정 API 토큰(ATAT - 이메일이 포함된 기본 인증) 또는 앱 암호(ATBB - 사용자 이름이 포함된 기본 인증)

Azure DevOps

사용자 설정, 개인 액세스 토큰으로 이동합니다. 사용자 지정 정의 범위를 선택합니다. 조직 범위에서 액세스 가능한 모든 조직(권장)을 선택하거나 단일 조직을 지정합니다.

에 PAT 저장 AWS Secrets Manager

고객 관리형 KMS 키를 사용하여 보안 암호를 암호화하는 경우(기본 AWS관리형 키 대신) AWS 변환이 보안 암호를 해독하도록 KMS 키 정책을 업데이트해야 합니다. 고객 관리형 KMS 키 정책에 다음 문을 추가합니다.

{
  "Sid": "Allow AWS Transform to decrypt secrets",
  "Effect": "Allow",
  "Principal": {
    "Service": "transform.amazonaws.com"
  },
  "Action": [
    "kms:Decrypt",
    "kms:DescribeKey"
  ],
  "Resource": "*",
  "Condition": {
    "StringEquals": {
      "kms:ViaService": "secretsmanager.REGION.amazonaws.com",
      "kms:EncryptionContext:SecretARN": "YOUR-SECRET-ARN"
    }
  }
}

REGION을 AWS 리전(예: us-east-1)으로 바꾸고 YOUR-SECRET-ARN을 보안 암호의 ARN으로 바꿉니다. kms:ViaService 조건은 KMS 키를 AWS Secrets Manager 서비스를 통해서만 사용할 수 있도록 합니다. kms:EncryptionContext:SecretARN 조건은 복호화를 특정 보안 암호로 제한합니다.

KMS 키 정책을 업데이트하려면:

AWS 변환 작업 구성

AWS 변환은 보안 암호에 액세스하는 데 필요한 권한이 있는 IAM 역할을 자동으로 생성합니다.

토큰 교체 및 유지 관리

PAT 토큰이 만료되기 전에 교체하는 것은 사용자의 책임입니다. 토큰을 교체하려면:

PAT 커넥터 문제 해결

Set up AWS CodeConnections

AWS CodeConnections는 OAuth 2.0 권한 부여 흐름을 통해 임시 OAuth 자격 증명을 자동으로 검색하는 관리형 공급자 통합을 사용합니다. 권한은 공급자 앱에서 구성되며 전적으로에서 관리합니다 AWS. 앱을 한 번 승인하면가 모든 자격 증명 관리를 AWS 처리합니다.

리포지토리 및 브랜치 선택

리포지토리 액세스 승인

GitHub 및 기타 플랫폼의 경우 리포지토리 관리자가 연결 요청을 승인해야 합니다.

4단계: 배포 커넥터 생성(선택 사항)

변환된 애플리케이션을 AWS 계정에 배포하려면 배포 커넥터를 선택할 수 있습니다.

배포 커넥터 설정

배포 커넥터 승인

AWS 계정 관리자는 배포 커넥터에 대한 연결 요청을 승인해야 합니다.

5단계: 리소스 확인

데이터베이스 및 리포지토리에 연결한 후 AWS 변환은 필요한 모든 리소스에 액세스할 수 있고 변환할 준비가 되었는지 확인합니다.

AWS 변환이 확인하는 내용

비행 전 체크리스트 검토

6단계: 검색 및 평가

AWS 변환은 SQL Server 데이터베이스와 .NET 애플리케이션을 분석하여 현대화의 범위와 복잡성을 이해합니다.

검색되는 내용

검색 프로세스

검색 결과 검토

검색이 완료되면 검색 및 평가로 이동하여 다음을 검토합니다.

데이터베이스 분석:

애플리케이션 분석:

종속성 맵:

복잡성 평가 이해

AWS 변환은 현대화를 세 가지 범주로 분류합니다.

평가 보고서

AWS 변환은 다음을 포함하는 세부 평가 보고서를 생성합니다.

오프라인 검토 및 이해관계자와의 공유를 위해 평가 보고서를 다운로드할 수 있습니다.

7단계: 웨이브 플랜 생성 및 검토

여러 데이터베이스 및 애플리케이션이 있는 대규모 자산의 경우 AWS 변환은 논리적 그룹에서 현대화를 시퀀스화하는 웨이브 플랜을 생성합니다.

웨이브 플랜이란 무엇입니까?

웨이브 플랜은 다음을 기반으로 현대화를 단계(웨이브)로 구성합니다.

각 웨이브에는 종속성을 손상시키지 않고 함께 현대화할 수 있는 데이터베이스 및 애플리케이션 그룹이 포함되어 있습니다.

웨이브 플랜 검토

웨이브 플랜 사용자 지정

다음 두 가지 방법으로 비즈니스 요구 사항에 맞게 웨이브 플랜을 사용자 지정할 수 있습니다.

JSON 사용:

채팅 사용:

에이전트와 채팅하고 리포지토리와 데이터베이스를 특정 웨이브로 이동하도록 요청하여 웨이브 계획을 수정할 수 있습니다. 이 접근 방식은 웨이브를 약간 편집해야 하는 경우에 적합합니다.

단일 데이터베이스 현대화

단일 데이터베이스 및 애플리케이션을 현대화하는 경우 AWS 변환은 하나의 웨이브로 간단한 계획을 생성합니다. 웨이브 계획 없이 직접 변환을 진행할 수 있습니다.

웨이브 플랜 승인

8단계: 스키마 변환

AWS 변환은 테이블, 뷰, 저장 프로시저, 함수 및 트리거를 포함하여 SQL Server 데이터베이스 스키마를 Aurora PostgreSQL로 변환합니다.

스키마 변환 작동 방식

AWS 변환은 생성형 AI로 향상된 AWS DMS Schema Conversion을 사용하여 다음을 수행합니다.

지원되는 변환

자동으로 변환됨:

인적 검토가 필요할 수 있습니다.

자동으로 변환되지 않음:

스키마 변환 시작

변환 결과 검토

변환이 완료되면 스키마 변환 검토로 이동합니다.

변환 요약:

객체 유형별 검토:

작업 항목 검토

예: 저장 프로시저 변환

SQL Server T-SQL:

CREATE PROCEDURE GetProductsByCategory
    @CategoryId INT,
    @PageSize INT = 10
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    
    SELECT TOP (@PageSize)
        ProductId,
        Name,
        Price,
        DATEDIFF(DAY, CreatedDate, GETUTCDATE()) AS DaysOld
    FROM Products
    WHERE CategoryId = @CategoryId
    ORDER BY Name
END

변환된 PostgreSQL PL/pgSQL:

CREATE OR REPLACE FUNCTION get_products_by_category(
    p_category_id INTEGER,
    p_page_size INTEGER DEFAULT 10
)
RETURNS TABLE (
    product_id INTEGER,
    name VARCHAR(255),
    price NUMERIC(18,2),
    days_old INTEGER
) AS $$
BEGIN
    RETURN QUERY
    SELECT 
        p.product_id,
        p.name,
        p.price,
        EXTRACT(DAY FROM (NOW() - p.created_date))::INTEGER AS days_old
    FROM products p
    WHERE p.category_id = p_category_id
    ORDER BY p.name
    LIMIT p_page_size;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

변경 사항:

스키마 변환 승인

9단계: 데이터 마이그레이션(선택 사항)

AWS 변환은 SQL Server에서 Aurora PostgreSQL로 데이터를 마이그레이션하는 옵션을 제공합니다. 데이터 마이그레이션은 선택 사항이며 스키마 및 코드 변환만 필요한 경우 건너뛸 수 있습니다.

데이터 마이그레이션 옵션

옵션 1: 프로덕션 데이터 마이그레이션

AWS DMS를 사용하여 실제 프로덕션 데이터를 마이그레이션합니다.

옵션 2: 데이터 마이그레이션 건너뛰기

스키마 및 코드만 변환:

데이터 마이그레이션 구성

프로덕션 데이터 마이그레이션 프로세스

프로덕션 데이터를 마이그레이션하도록 선택한 경우:

마이그레이션 타임라인:

데이터 유효성 검사

AWS 변환은 다음 검사를 통해 마이그레이션된 데이터를 검증합니다.

10단계: 애플리케이션 코드 변환

AWS 변환은 SQL Server 대신 Aurora PostgreSQL에서 작동하도록 .NET 애플리케이션 코드를 변환합니다. 변환된 소스 코드를 커밋하기 위해 리포지토리에서 대상 브랜치 이름을 요청합니다. 브랜치 이름을 입력하면 AWS 변환은 새 브랜치를 생성하고 PostgreSQL 데이터베이스와 일치하도록 변환을 시작합니다.

변환되는 항목

개체 프레임워크 변경 사항:

ADO.NET 변경 사항:

구성 변경:

코드 변환 시작

11단계: 변환 결과 검토

배포를 진행하기 전에 전체 변환 결과를 검토하여 모든 것을 테스트할 준비가 되었는지 확인합니다.

다음을 위해 리포지토리 브랜치에서 변환된 코드를 다운로드할 수 있습니다.

변환 요약을 다운로드하여 변환의 일부로 AWS 변환에서 수행한 자연어 변경 사항을 검토할 수도 있습니다.

변환 요약

변환 보고서 생성

AWS 변환은 포괄적인 변환 보고서를 생성합니다.

보고서에는 다음이 포함됩니다.

12단계: 검증 및 테스트

프로덕션에 배포하기 전에 변환된 애플리케이션이 Aurora PostgreSQL에서 올바르게 작동하는지 확인합니다.

검증 유형

자동 검증: AWS 변환은 자동 검사를 수행합니다.

인적 검증: 추가 테스트를 수행해야 합니다.

자동 검증 실행

테스트 체크리스트

데이터베이스 기능:

애플리케이션 기능:

데이터 무결성:

성능:

13단계: 배포

검증에 성공하면 현대화된 애플리케이션과 데이터베이스를 프로덕션에 배포합니다.

배포 옵션

배포 전 체크리스트

프로덕션에 배포하기 전에:

Amazon EKS에 배포

배포 모니터링

AWS 변환은 애플리케이션을 배포합니다.

배포 진행 상황을 모니터링하고 다음을 확인합니다.

배포 후 검증

배포 후:

연기 테스트:

성능 모니터링:

사용자 검증:

롤백 절차

배포 후 문제가 발생하는 경우:

즉시 롤백:

부분 롤백:

수정 사항 전달:

배포 후 최적화

배포 성공 후:

성능 튜닝:

비용 최적화:

모니터링 설정:

설명서: