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11. AWS

AWS (SCT:Schema conversion Tool)이란

미니대왕님 2018. 12. 21. 11:04

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7. Amazon Redshift을 사용하여 AWS Schema Conversion Tool 최적화

8. AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 애플리케이션 SQL 변환

9. AWS Schema Conversion Tool 관련 문제 해결

10. AWS Schema Conversion Tool 사용

11. AWS (SCT:Schema conversion Tool)이란

12. AWS Schema Conversion Tool 설치


AWS Schema Conversion Tool이란 무엇입니까?

AWS Schema Conversion Tool (AWS SCT)를 사용하여 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔진에서 다른 데이터베이스 엔진으로 변환할 수 있습니다. 관계형 OLTP 스키마 또는 데이터 웨어하우스 스키마를 변환할 수 있습니다. 변환된 스키마는 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) MySQL DB 인스턴스, Amazon Aurora DB 클러스터, Amazon RDS PostgreSQL DB 인스턴스 또는 Amazon Redshift 클러스터에 적합합니다. 변환된 스키마는 Amazon EC2 인스턴스에서 데이터베이스와 함께 사용되거나 Amazon S3 버킷에서 데이터로 저장될 수 있습니다.

AWS SCT는 Amazon S3 버킷이나 또 다른 AWS 리소스 연결 시 연방 정보 처리 표준(FIPS)를 포함하여 몇 가지 업계 표준을 지원합니다. AWS SCT도 FedRAMP(연방 위험 및 인증 관리 프로그램)을 준수합니다.

AWS SCT는 다음 OLTP 변환을 지원합니다.

소스 데이터베이스 Amazon RDS의 대상 데이터베이스

Microsoft SQL Server(버전 2008 이상)

 Amazon Aurora(MySQL 또는 PostgreSQL), Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL

MySQL(버전 5.5 이상)

Amazon Aurora(PostgreSQL), MySQL, PostgreSQL

AWS SCT를 사용하지 않고 스키마 및 데이터를 MySQL에서 Amazon Aurora(MySQL) DB 클러스터로 마이그레이션할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora DB 클러스터로 데이터 마이그레이션을 참조하십시오.

Oracle(버전 10.2 이상)

 Amazon Aurora(MySQL 또는 PostgreSQL), MySQL, Oracle, PostgreSQL

PostgreSQL(버전 9.1 이상)

Amazon Aurora(MySQL), MySQL, PostgreSQL

IBM Db2 LUW(버전 9.1, 9.5, 9.7, 10.5, 11.1)

Amazon Aurora(MySQL), MySQL, PostgreSQL, Amazon Aurora(PostgreSQL)

Apache Cassandra(버전 2.0 및 3.0)

Amazon DynamoDB

AWS SCT는 다음의 데이터 웨어하우스 변환을 지원합니다.

소스 데이터베이스 Amazon Redshift의 대상 데이터베이스

Greenplum Database(버전 4.3 이상)

 Amazon Redshift

Microsoft SQL Server(버전 2008 이상)

 Amazon Redshift

Netezza(버전 7.0.3 이상)

 Amazon Redshift

Oracle(버전 10 이상)

 Amazon Redshift

Teradata(버전 13 이상)

 Amazon Redshift

Vertica(버전 7.2.2 이상)

 Amazon Redshift

스키마 변환 개요

AWS SCT는 소스 데이터베이스의 데이터베이스 스키마를 대상 Amazon RDS 인스턴스와 호환되는 형식으로 자동 변환할 수 있는 프로젝트 기반 사용자 인터페이스를 제공합니다. 소스 데이터베이스의 스키마를 자동으로 변환할 수 없을 경우 AWS SCT가 대상 Amazon RDS 데이터베이스에서 동등한 스키마를 생성할 수 있는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

AWS SCT 설치 방법에 대한 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool 설치, 확인 및 업데이트을 참조하십시오.

AWS SCT 사용자 인터페이스에 대한 소개는 AWS Schema Conversion Tool 사용자 인터페이스 사용을 참조하십시오.

변환 프로세스에 대한 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 데이터베이스 스키마 변환 단원을 참조하십시오.

AWS SCT에는 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔진에서 다른 데이터베이스 엔진을 변환하는 기능 외에도 다음과 같이 데이터 및 애플리케이션을 AWS 클라우드로 이전하는 데 활용할 수 있는 몇 가지 추가 기능이 있습니다.

  • 데이터 추출 에이전트를 사용해 데이터 웨어하우스로부터 데이터를 추출하여 Amazon Redshift로 마이그레이션할 준비를 할 수 있습니다. 데이터 추출 에이전트를 관리하려면 AWS SCT를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 추출 에이전트 사용 단원을 참조하십시오.

  • 일부의 경우, 데이터베이스 기능을 동등한 Amazon RDS 또는 Amazon Redshift 기능으로 변환할 수 없습니다. AWS SCT 확장 팩 마법사를 통해 AWS Lambda 함수와 Python 라이브러리를 설치하고 변환할 수 없는 기능을 에뮬레이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 AWS Schema Conversion Tool 확장 팩 사용 단원을 참조하십시오.

  • 사용자는 AWS SCT을 사용하여 기존의 Amazon Redshift 데이터베이스를 최적화할 수 있습니다. AWS SCT는 사용자의 데이터베이스를 최척화하기 위한 정렬 및 배포 키를 제안합니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift을 사용하여 AWS Schema Conversion Tool 최적화 단원을 참조하십시오.

  • AWS SCT를 사용하여 기존의 온프레미스 데이터베이스 스키마를 동일한 엔진을 실행하는 Amazon RDS DB 인스턴스로 복사할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 클라우드로 이전 및 라이선스 유형 변경의 비용 절감 가능성을 분석할 수 있습니다.

고객 피드백 제공

사용자는 AWS Schema Conversion Tool에 대한 피드백을 제공할 수 있습니다. 버그 보고서를 제출하거나, 기능 요청을 제출하거나, 일반 정보를 제공할 수 있습니다.

AWS SCT에 대한 피드백을 제공하려면

  1. AWS Schema Conversion Tool를 시작합니다.

  2. [Help] 메뉴를 열고 [Leave Feedback]을 선택합니다. [Leave Feedback] 대화 상자가 열립니다.

  3. [Area]에서 [Information], [Bug report] 또는 [Feature request]를 선택합니다.

  4. [Source database]에서 소스 데이터베이스를 선택합니다. 피드백이 특정 데이터베이스에 한정되지 않으면 [Any]를 선택합니다.

  5. [Target database]에서 대상 데이터베이스를 선택합니다. 피드백이 특정 데이터베이스에 한정되지 않으면 [Any]를 선택합니다.

  6. [Title]에 피드백 제목을 입력합니다.

  7. [Message]에 피드백 내용을 입력합니다.

  8. [Send]를 선택하여 피드백을 제출합니다.



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