마이그레이션 계획: SQL Server에서 Fabric Data Warehouse로

적용 대상: Microsoft Fabric의✅ Warehouse

이 글에서는 SQL Server에서 Microsoft Fabric Data Warehouse로 데이터 웨어하우스를 마이그레이션하기 위한 전략, 고려사항 및 방법을 자세히 설명합니다.

팁 (조언)

SQL Server에서 Data Warehouse Fabric Migration Assistant을 사용하면 자동화된 마이그레이션 경험이 제공됩니다. 이 문서에는 중요한 전략 및 계획 정보가 포함되어 있습니다.

마이그레이션 소개

Microsoft Fabric는 기업을 위한 올인원 SaaS 분석 솔루션으로, 데이터 팩토리, 데이터 엔지니어링, 데이터 웨어하우징, 데이터 사이언스, Real-Time 인텔리전스, Power BI 등 포괄적인 서비스 패키지를 제공합니다.

이 글에서는 스키마(DDL), 데이터베이스 코드(DML), 데이터 마이그레이션 옵션을 설명하며, 시나리오에 맞는 옵션을 선택하는 데 도움을 줍니다. 이 프로그램은 일러스트레이션 및 성능 테스트를 위해 TPC-DS 업계 벤치마크를 사용합니다. 데이터 유형, 테이블 너비, 소스 지연 시간 등 여러 요인에 따라 결과가 다를 수 있습니다.

마이그레이션 준비

마이그레이션 프로젝트를 시작하기 전에 신중히 계획하고, 스키마, 코드, 데이터가 Fabric Data Warehouse와 호환되는지 확인하세요. 한계를 고려해 보세요. 마이그레이션 제공 전에 필요한 다른 리소스뿐만 아니라 호환되지 않는 항목의 리팩터링 작업을 정량화합니다.

계획의 또 다른 주요 목표는 패브릭 데이터 웨어하우스가 제공하도록 디자인된 높은 쿼리 성능을 솔루션이 최대한 활용할 수 있도록 설계를 조정하는 것입니다. 확장을 위한 데이터 웨어하우스의 디자인은 고유한 디자인 패턴을 도입하므로 일반적인 접근 방식이 항상 최선은 아닙니다. 성과 지침을 검토하세요. 마이그레이션 후에 일부 설계 조정이 가능하지만, 과정 초기에 변경하면 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 한 기술이나 환경에서 다른 기술로 이전하는 것은 항상 큰 노력입니다.

다음 도표는 마이그레이션 수명 주기를 보여줍니다. 평가 및 평가, 계획 및 설계, 마이그레이션, 모니터링 및 거버넌, 최적화 및 현대화라는 주요 축들을 나열하며, 각 축에 따른 작업 범위가 원활한 이전을 위한 계획 및 준비를 돕습니다.

평가 및 검토, 계획 및 설계, 마이그레이션, 모니터링 및 거버넌스, 최적화 및 현대화가 포함된 마이그레이션 수명 주기를 나타낸 다이어그램입니다.

마이그레이션을 위한 런북

다음 활동을 SQL Server에서 Fabric Data Warehouse으로의 이동을 위한 계획 목록으로 고려해 보세요.

  1. 분석 및 평가
    1. 목표와 동기를 식별합니다. 원하는 명확한 결과를 설정합니다.
    2. 기존 아키텍처를 파악하고 평가하며 기준선을 설정하세요.
    3. 주요 이해 관계자 및 스폰서를 식별합니다.
    4. 마이그레이션할 범위를 정의하세요.
      1. 작고 단순하게 시작해서 여러 번의 작은 이동을 준비하세요.
      2. 프로세스의 모든 단계를 모니터링하고 문서화합니다.
      3. 마이그레이션을 위한 데이터와 프로세스 목록을 구축하세요.
      4. 데이터 모델 변경 사항이 있다면 정의하세요.
      5. Fabric 작업 공간을 설정하세요.
    5. 팀의 역량과 선호도를 평가하세요.
      1. 가능한 모든 곳에서 자동화합니다.
      2. 내장 도구와 기능을 활용해 마이그레이션 노력을 줄이세요.
    6. 새 플랫폼에 대해 직원들을 초기에 교육합니다.
      1. Microsoft Learn을 포함하여 업스킬링 요구 사항 및 학습 자산을 식별합니다.
  2. 계획 및 디자인
    1. 원하는 아키텍처를 정의합니다.
    2. 다음 작업을 수행하기 위해 마이그레이션을 위한 방법과 도구를 선택하세요:
      1. 출처에서 데이터를 추출하세요.
      2. 테이블과 뷰의 메타데이터를 포함한 스키마(DDL)를 변환하세요.
      3. 과거 데이터를 포함한 데이터를 인징합니다.
        1. 필요하다면 새로운 플랫폼의 성능과 확장성을 활용해 데이터 모델을 재설계하세요.
      4. 데이터베이스 코드 마이그레이션(DML).
        1. 저장 프로시저 및 업무 프로세스를 마이그레이션하거나 리팩터링합니다.
    3. 원본에서 보안 기능 및 개체 권한을 인벤토리화하고 추출합니다.
    4. 점진적 부하에 맞춰 기존 ETL 또는 ELT 프로세스를 설계하거나 수정할 계획입니다.
      1. 새로운 환경에서 병렬 ETL 또는 ELT 프로세스를 생성하세요.
    5. 자세한 마이그레이션 계획을 준비합니다.
      1. 현재 상태를 새로 원하는 상태로 매핑하세요.
  3. 이주하다
    1. 스키마, 데이터, 코드를 마이그레이션하세요.
      1. 출처에서 데이터를 추출하세요.
      2. 스키마(DDL)를 변환하세요.
      3. 데이터 수집.
      4. 데이터베이스 코드 마이그레이션(DML).
    2. 필요하다면 SQL Server 자원을 일시적으로 확장하여 마이그레이션 속도를 높이세요.
    3. 보안 및 권한을 적용합니다.
    4. 기존 ETL 또는 ELT 프로세스를 점진적으로 부하 분산시키기 위해 마이그레이션하세요.
      1. ETL 또는 ELT 점진 부하 프로세스를 마이그레이션하거나 리팩터링하세요.
      2. 병렬 증분 부하 과정을 테스트하고 비교하세요.
    5. 필요에 따라 상세한 이주 계획을 조정하세요.
  4. 모니터링 및 제어
    1. 병렬로 실행하면서 소스 환경과 비교하세요.
      1. 애플리케이션, 비즈니스 인텔리전스 플랫폼 및 쿼리 도구를 테스트합니다.
      2. 쿼리 성능을 벤치마킹하고 최적화합니다.
      3. 비용, 보안 및 성능을 모니터링하고 관리합니다.
    2. 거버넌스 벤치마크와 평가를 수행하세요.
  5. 최적화 및 현대화
    1. 비즈니스가 안정되면 애플리케이션 및 기본 보고 플랫폼을 Fabric으로 전환합니다.
      1. SQL Server에서 Microsoft Fabric로 작업 부하가 이동함에 따라 자원을 확장하세요.
      2. 향후 마이그레이션을 위해 얻은 경험을 바탕으로 반복 가능한 템플릿을 구축합니다. 반복.
      3. 비용 최적화, 보안, 확장성, 운영 우수성 기회를 식별합니다.
      4. 최신 Fabric 기능을 사용하여 데이터 자산을 현대화할 기회를 식별합니다.

리프트 앤 시프트 아니면 현대화?

일반적으로 계획된 마이그레이션의 목적과 범위에 관계없이 두 가지 형식의 마이그레이션 시나리오가 있습니다. 즉, 있는 그대로의 리프트 앤 시프트와 아키텍처 및 변경 내용을 통합하는 단계적 접근 방식입니다.

리프트 앤 시프트

리프트 앤 시프트 마이그레이션에서는 기존 데이터 모델을 새로운 Fabric Data Warehouse에 약간의 변경만 추가하여 마이그레이션합니다. 이 방법은 마이그레이션의 이점을 실현하는 데 필요한 새 작업을 줄여 위험과 마이그레이션 시간을 최소화합니다.

리프트 앤 시프트 마이그레이션은 다음 시나리오에 적합합니다.

  • 기존 환경에는 마이그레이션할 몇 개의 데이터 마트가 있습니다.
  • 이미 잘 설계된 별 모양 또는 눈송이 스키마에 있는 데이터가 있는 기존 환경이 있습니다.
  • 패브릭 데이터 웨어하우스로 이동해야 하는 시간과 비용 부담이 있습니다.

요약하자면, 이 접근법은 현재 SQL Server 환경에 최적화된 워크로드에 잘 맞아 Fabric에서 큰 변경이 필요하지 않습니다.

아키텍처를 변경하여 단계적 접근 방식으로 현대화

레거시 데이터 웨어하우스가 오랜 기간 발전했다면, 필요한 성능 수준을 유지하기 위해 재설계가 필요할 수 있습니다.

또한 Fabric 작업 공간에서 제공되는 새로운 엔진과 기능을 활용하기 위해 아키텍처를 재설계하는 것도 고려할 수 있습니다.

SQL Server와 Fabric Data Warehouse 간의 설계 차이점

SQL Server와 Fabric Data Warehouse의 다음 차이점을 생각해 보십시오.

테이블 관련 고려 사항

서로 다른 환경 간에 테이블을 마이그레이션할 때 일반적으로 원시 데이터와 메타데이터만 실제로 마이그레이션됩니다. 보통 인덱스와 같은 다른 데이터베이스 요소는 소스 시스템에서 마이그레이션하지 않는데, 이는 새 환경에서 불필요하거나 다르게 구현될 수 있기 때문입니다.

소스 환경에서의 성능 최적화(예: 인덱스)는 새로운 환경에서 성능 최적화를 추가할 수 있는 위치를 나타내지만, Fabric이 자동으로 처리해 줍니다.

T-SQL 고려 사항

데이터 조작 언어(DML) 문법 차이가 여러 가지 있다는 점을 유의하세요. 패브릭 데이터 웨어하우스의 T-SQL 노출 영역을 참조하세요. 또한 , 데이터베이스 코드(DML)의 마이그레이션 방법을 선택할 때 코드 평가를 고려하세요.

마이그레이션 시 Parity 차이에 따라 T-SQL DML 코드의 일부를 다시 작성해야 할 수 있습니다.

데이터 형식 매핑 차이점

Fabric Data Warehouse 다른 Microsoft SQL 플랫폼과 몇 가지 데이터 타입 차이가 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Fabric의 데이터 형식을 참조하세요.

다음 표는 SQL 데이터베이스 엔진에서 Fabric Data Warehouse로 지원되는 데이터 타입의 매핑을 보여줍니다.

SQL Server 패브릭 데이터 웨어하우스
money decimal(19,4)
smallmoney decimal(10,4)
smalldatetime datetime2
datetime datetime2
nchar char
nvarchar varchar
tinyint smallint
binary varbinary
datetimeoffset* datetime2

* datetime2 저장되는 시간대 오프셋 정보를 datetimeoffset 저장하지 않습니다. 현재 Fabric Data Warehouse에서 해당 데이터 타입이 지원되지 않으므로datetimeoffset, 타임존 오프셋 데이터를 별도의 열로 추출하세요.

팁 (조언)

마이그레이션할 준비가 되었나요?

자동화된 마이그레이션 환경을 시작하려면 데이터 웨어하우스용 Fabric Migration Assistant를 참조하세요.

더 많은 수동 마이그레이션 단계와 세부 사항은 SQL Server에서 Fabric Data Warehouse으로의 마이그레이션 방법을 참조하세요.

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