1. 검증 개요
AWS환경에서 GCP환경으로 시스템 전환하는 경우 현재 운영 중인 DBMS에 대해서 On-Line Migration Need가 발생할 수 있는데, Need에 따른 Migration 가능 여부 및 방안을 테스트 검증 통해 도출하는 과정을 설명합니다.
1.1. 검증 목적
- AWS 운영중인 RDBMS의 데이터를 GCP로 On-line Migration 가능 여부 기술 검증
- 실제 Data 용량에 대한 Migration 구간별 소요 시간 측정
- Migration 소요 시간 및 기술 위험성을 고려하여 On-Line Migration이 가능한 AWS DBMS 유형 결정
1.2. 검증 범위 정의
AWS RDBM는 AWS RDS에서 지원이 가능한 MySQL과 PostgreSQL 이며, 총 6가지 케이스에 대해서 GCP의 VM Instance에 설치된 RDBMS(Mysql, PostgreSQL)로 Migration 검증 케이스를 선정 하였습니다.
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AWS | GCP | ||
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서비스 | DMBS | 서비스 | DMBS |
RDS-Aurora | MySQL | GCE | MySQL |
RDS-Aurora※ | PostgreSQL | PostgreSQL | |
RDS | MySQL | MySQL | |
RDS | PostgreSQL | PostgreSQL | |
EC2 VM※ | MySQL | MySQL | |
EC2 VM※ | PostgreSQL | PostgreSQL |
2. Migration 검증 환경 및 검증 항목 도출
2.1. Migration Concept
2.2. Migration 검증 환경
2.3. 검증 케이스 도출
사전 기술 검토에 의해 DBMS On-Line Migration 불가 사항을 제외하여 케이스를 도출한 후 검증을 진행합니다.
Case |
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Case 1: AWS Aurora MySQL에서 GCE로 Migration 검증 |
Case 2 : AWS RDS MySQL에서 GCP로 Migration 테스트 |
Case 3 : AWS RDS PostgresSQL에서 GCP로 Migration 검증 |
Case 4 : GCP VM MySQL에서 Cloud SQL로 Migration 검증 |
3. Migration Test Case 별 상세 방안
3.1. Case 1) Aurora Mysql Migration 검증 방안
Mysqldump 를 이용하여 Dump 파일 생성 후, Read replica 를 이용한 On-line 마이그레이션
- 수행항목 1) AWS 초기 데이터 복제 DB Backup/Restore 기능을 통해 복제 수행
- 수행항목 2) On-line 복제는 MySQL Replication 기능을 통해 수행
3.2. Case 2) RDS Mysql Migration 검증 방안
- 수행항목 1) AWS 초기 데이터 복제 DB Backup/Restore 기능을 통해 복제 수행
- 수행항목 2) On-line 복제는 MySQL Replication 기능을 통해 수행
3.3. Case 3) RDS PostgreSQL Migration 검증 방안
AWS DMS의 FULL LOAD로 복제 수행 후, AWS DMS CDC Ongoing Replication 기능 수행
- 수행항목 1) AWS 초기 데이터 복제 DB Backup/Restore 기능을 통해 복제 수행
- 수행항목 2) On-line 복제는 AWS DMS CDC 기능을 통해 수행
3.4. Case 4) Cloud SQL MySQL Generation 이관 검증
- 수행항목 1) GCE MySQL Server로부터 Cloud SQL로 Replication 기능을 통해 복제 수행
4. 검증 수행 및 결과 정리
각 검증케이스에 대해 단계별 수행 항목을 선정하여 검증을 진행하여 결과를 도출합니다.
실무자를 위한 Step by Step Guide
- Google Cloud Platform Overview
- GCP Machine Learning 엔진을 활용한 Object Detection
- Google Cloud Platform의 Datalab 및 BigQuery를 이용한 빅 데이터 분석
- Stackdriver를 이용한 GCP의 로깅 및 모니터링 소개
- Google Cloud Platform에 IoT Analytics Pipeline 구축하기
- Google Cloud Platform의 Cloud Composer를 이용한 Workflow Orchestration
- Google Cloud Platform Security Overview
- GCP Cloud Dataflow 개발 환경 구성하기
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