[Cloud Migration Ep.5] 🚀 데이터 마이그레이션 전략: RDBMS, NoSQL, Object Storage 이전

 

🔥 들어가며

 

클라우드 마이그레이션에서 가장 중요한 요소 중 하나는 **데이터 이전(Data Migration)**입니다.

데이터는 기업의 핵심 자산이며, 마이그레이션 과정에서 데이터 손실, 성능 저하, 다운타임 증가 등의 문제가 발생할 수 있습니다.

 

이번 글에서는 RDBMS(관계형 데이터베이스), NoSQL, Object Storage(파일/오브젝트 저장소) 이전 전략을 다루고,

각 데이터 유형별 이전 방법과 고려해야 할 핵심 요소를 설명하겠습니다.

 

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🏗 데이터 마이그레이션 전략 개요

 

데이터 마이그레이션을 수행할 때 고려해야 할 요소는 크게 3가지입니다.

 

1️⃣ 데이터 유형(RDBMS, NoSQL, Object Storage) – 기존 데이터베이스 및 저장소 분석

2️⃣ 이전 방식(온라인 vs. 오프라인) – 대량 데이터 전송 시 적절한 전송 방식 선택

3️⃣ 마이그레이션 중 서비스 중단 최소화 – 다운타임을 줄이기 위한 전략 수립

 

✅ 데이터 유형별 마이그레이션 고려 사항

데이터 유형설명	마이그레이션 방식	주요 고려 사항
관계형 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle 등)	데이터 복제, 스냅샷, ETL	데이터 정합성 유지, 다운타임 최소화
비관계형 데이터베이스 (MongoDB, Cassandra, DynamoDB 등)	스트리밍 복제, 백업 및 복원	데이터 모델 변경 여부, 복제 방식
파일 및 오브젝트 저장소 (S3, Blob Storage, MinIO 등)	동기화, API 기반 마이그레이션	데이터 크기 및 성능 최적화

 

💡 핵심 포인트:

✔ 대량 데이터 이전 시 네트워크 대역폭 문제 고려

✔ 데이터 정합성을 유지하는 방식으로 마이그레이션 수행

✔ 이전 과정에서 애플리케이션 가동 중단(다운타임) 최소화 전략 필요

 

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1️⃣ RDBMS 데이터 마이그레이션 (MySQL, PostgreSQL, MSSQL, Oracle 등)

 

✅ RDBMS 데이터 이전 방식

 

방법	설명	장점	단점
스냅샷 복제	기존 데이터베이스의 백업을 클라우드로 복원	빠른 데이터 이전 가능	서비스 중단(다운타임) 발생 가능
CDC(Change Data Capture) 방식	변경된 데이터만 클라우드로 동기화	다운타임 최소화 가능	구현이 복잡할 수 있음
ETL(Extract, Transform, Load)	데이터를 추출 후 변환하여 클라우드로 적재	데이터 정제 및 최적화 가능	대량 데이터 처리 시 속도 저하 가능

💡 추천 방법:

✔ 서비스 중단이 가능하다면 → 스냅샷 복제

✔ 다운타임을 최소화해야 한다면 → CDC 방식(Change Data Capture)

✔ 데이터 구조를 변경해야 한다면 → ETL 방식 활용

 

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2️⃣ NoSQL 데이터 마이그레이션 (MongoDB, Cassandra, DynamoDB 등)

 

✅ NoSQL 마이그레이션 시 고려해야 할 요소

• RDBMS와 달리 NoSQL은 스키마가 유연하므로 데이터 구조 변경이 필요할 수 있음

• 대량 데이터를 이동할 경우, 스트리밍 방식으로 실시간 복제 가능

• 클라우드 서비스별 호환성 문제(예: MongoDB → DynamoDB로 이전 시 데이터 변환 필요)

 

✅ NoSQL 데이터 이전 방식

방법	설명	장점	단점
백업 & 복원	기존 데이터를 백업 후 클라우드에 복원	간단한 마이그레이션 가능	대량 데이터 처리 시 속도 저하 가능
스트리밍 복제 (Live Migration)	변경된 데이터를 실시간으로 복제	다운타임 최소화 가능	복제 환경 구축 필요
데이터 변환 및 적재	데이터 모델을 변경 후 클라우드에 적재	새로운 데이터 구조 적용 가능	변환 과정이 필요하여 시간 소요

💡 추천 방법:

✔ 동일한 NoSQL 시스템으로 이전 → 백업 & 복원

✔ 실시간 서비스 운영 중이라면 → 스트리밍 복제 방식

✔ 데이터 모델을 최적화하려면 → 데이터 변환 후 적재

 

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3️⃣ Object Storage 데이터 마이그레이션 (파일/오브젝트 스토리지)

 

Object Storage는 일반적으로 대량의 정적 데이터(이미지, 로그, 백업 데이터 등)를 저장하는 용도로 사용됩니다.

파일 크기가 크거나 개수가 많을 경우, 마이그레이션 중 네트워크 속도 및 데이터 정합성 유지가 중요합니다.

 

✅ Object Storage 마이그레이션 방식

방법	설명	장점	단점
동기화(Sync)	기존 데이터를 클라우드 스토리지로 실시간 동기화	데이터 정합성 유지 가능	초기 동기화 속도가 느릴 수 있음
API 기반 마이그레이션	API를 통해 기존 데이터 업로드 및 다운로드	대량 데이터 이전 가능	개발 및 설정 필요
오프라인 마이그레이션 (디스크 배송)	물리적 저장장치를 클라우드 제공업체로 배송하여 데이터 이전	네트워크 병목 없이 대량 데이터 이전 가능	실제 데이터 이동 시간이 오래 걸릴 수 있음

💡 추천 방법:

✔ 데이터 크기가 크지 않다면 → 동기화(Sync) 방식

✔ API를 지원하는 경우 → API 기반 마이그레이션

✔ 수십 TB~PB급 데이터라면 → 오프라인 마이그레이션(디스크 배송)

 

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4️⃣ 데이터 마이그레이션 중 다운타임 최소화 전략

 

데이터 마이그레이션 중 서비스 중단(다운타임)을 최소화하는 것이 중요합니다.

이를 위해 **점진적 이전(Phased Migration) 또는 병렬 운영(Hybrid Approach)**을 고려할 수 있습니다.

 

✅ 다운타임 최소화 전략

 

✅ Blue-Green Deployment – 기존 시스템과 클라우드 시스템을 병렬 운영 후 전환

✅ Read Replica 활용 – 클라우드에 복제본을 생성 후 점진적으로 이전

✅ 마이그레이션 후 데이터 검증 – 마이그레이션이 완료된 후 데이터 정합성 검토 필수

 

💡 예제:

• 기존 데이터베이스를 클라우드로 마이그레이션한 후, Read Replica를 사용하여 점진적 전환

• 파일 및 오브젝트 데이터를 동기화(Sync) 방식으로 클라우드와 지속적으로 동기화

 

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📌 Summary

 

✔ 데이터 유형(RDBMS, NoSQL, Object Storage)에 따라 마이그레이션 전략이 달라야 함

✔ 스냅샷 복제, CDC 방식, 스트리밍 복제, API 기반 마이그레이션 등 다양한 방법 활용 가능

✔ 다운타임 최소화 전략(Blue-Green, Read Replica, Sync)을 적용하여 서비스 운영 유지