Oracle-Snowflake 마이그레이션 가이드¶

1단계: 계획 및 설계¶

이 초기 단계는 성공적인 마이그레이션의 기반을 마련하는 데 매우 중요합니다. Oracle에서 마이그레이션할 때는 상당한 아키텍처 변화가 수반되며, 이해관계자를 정렬시키고, 범위를 정의하며, 예산 초과 및 기한 미준수를 방지하기 위해서는 철저한 계획이 필수적입니다.

실행 가능한 단계:

• Oracle 환경에 대한 철저한 평가 수행:

  • 인벤토리 및 분석: 스키마, 테이블, 뷰, 구체화된 뷰, 인덱스, 패키지, 프로시저, 함수, 트리거 등 모든 데이터베이스 오브젝트를 카탈로그화합니다. Oracle의 데이터 딕셔너리 뷰(DBA_OBJECTS, DBA_SOURCE, DBA_TABLES 등)를 사용하여 이 메타데이터를 수집합니다.

  • 워크로드 분석: Oracle의 Automatic Workload Repository(AWR) 보고서 및 동적 성능 뷰(V$SQL, V$SQLAREA)를 사용하여 쿼리 패턴, 사용자 동시성, 성능 병목 상태, 리소스 사용률을 파악합니다. 이 데이터는 Snowflake 가상 웨어하우스 전략을 설계하는 데 매우 중요합니다.

  • 종속성 식별: 모든 업스트림 데이터 소스(ETL 및 ELT 작업, 데이터 스트림) 및 다운스트림 컨슈머(BI 도구, 애플리케이션, 보고 서비스)를 매핑합니다. PL 및 SQL 패키지를 많이 사용하는 애플리케이션에 특히 주의합니다.

• 마이그레이션 범위 및 전략 정의:

  • 워크로드 우선 순위 지정: 비즈니스 영향과 기술적 복잡성을 기준으로 워크로드를 분류합니다. 가치를 입증하고 추진력을 확보하기 위해 영향력은 높고 복잡성은 낮은 워크로드(예: 특정 데이터 마트)부터 시작합니다.

  • 마이그레이션 접근 방식 선택: 더 빠른 마이그레이션을 위한 “리프트 앤 시프트” 접근 방식이나 데이터 모델, ETL 및 ELT 파이프라인, 프로시저 논리를 현대화 및 최적화하기 위한 아키텍처 재구성 접근 방식 중에서 결정합니다.

• 프로젝트 계획 개발:

  • 팀 구성: 명확한 역할(프로젝트 관리자, 데이터 엔지니어, Oracle DBA, Snowflake 설계자, 보안 관리자, 비즈니스 분석가)을 갖춘 마이그레이션 팀을 구성합니다.

  • 타임라인 만들기: 9단계 각각에 대해 현실적인 타임라인과 마일스톤을 정의합니다.

  • 성공 메트릭 정의: 명확한 KPIs를 설정하여 비용 절감, 쿼리 성능 개선, 동시성 증가, 사용자 만족도와 같은 성공을 측정합니다.

2단계: 환경 및 보안¶

탄탄한 계획을 수립했다면, 다음 단계는 Snowflake 환경을 준비하고 Oracle의 보안 모델을 변환하는 것입니다. 여기에는 계정 설정, 네트워킹 및 새로운 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 구조가 포함됩니다.

실행 가능한 단계:

• Snowflake 계정 설정:

  • 에디션 및 클라우드 공급자 선택: 보안 및 기능 요구 사항을 충족하는 Snowflake 에디션(예: Standard, Enterprise, Business Critical)을 선택합니다. 클라우드 전략에 부합하고 사용자와 기타 클라우드 서비스에 대한 대기 시간을 최소화하는 클라우드 공급자(AWS, Azure 또는 GCP) 및 리전을 선택합니다.

  • 웨어하우스 전략 설계: 1단계의 워크로드 분석을 기반으로 초기 가상 웨어하우스를 만듭니다. 다양한 워크로드(예: WH_LOADING, WH_TRANSFORM, WH_BI_ANALYTICS)를 분리하여 리소스 경합을 방지합니다. 티셔츠 사이즈(예: X-Small, Small)로 시작하여 성능 테스트를 기반으로 크기를 조정합니다.

• 보안 모델 구현:

  • Oracle 사용자 및 역할을 Snowflake 역할로 매핑: Oracle의 사용자, 역할 및 권한 모델을 Snowflake의 계층 구조 RBAC 모델로 변환합니다. Oracle의 세분화된 시스템 수준 및 오브젝트 수준 권한은 직접 매핑되지 않기 때문에 상당한 변화입니다. 기능 역할(SYSADMIN, SECURITYADMIN) 및 액세스 역할(BI_READ_ONLY, ETL_READ_WRITE)의 계층 구조를 생성합니다.

  • 네트워크 정책 및 인증 구성: 신뢰할 수 있는 IP주소(예: 회사 네트워크 또는 VPN)로 액세스를 제한하는 네트워크 정책을 설정합니다. Okta 또는 Azure AD와 같은 ID 공급자를 통한 페더레이션 인증(SSO) 등의 인증 방법을 구성합니다.

3단계: 데이터베이스 코드 변환¶

이 단계에는 Oracle의 DDL, DML 및 광범위한 PL 및 SQL 코드베이스를 Snowflake와 호환되도록 변환합니다. 대개 마이그레이션에서 가장 복잡하고 시간이 많이 소요되는 단계입니다.

실행 가능한 단계:

• DDL(데이터 정의 언어) 변환:

  • 테이블 및 뷰: Oracle에서 CREATE TABLE 및 CREATE VIEW 문을 추출합니다. Oracle 관련 데이터 타입을 상응하는 Snowflake 데이터 타입으로 변환합니다(부록 2 참조).

  • Oracle 관련 절 제거: TABLESPACE, PCTFREE, INITRANS, STORAGE 및 복잡한 파티셔닝 및 인덱싱 체계와 같은 Oracle 관련 물리적 저장소 절을 제거합니다. Snowflake는 저장소 및 데이터 레이아웃을 자동으로 관리합니다.

  • 제약 조건 재구현: Snowflake는 NOT NULL 제약 조건만 적용합니다. PRIMARY KEY 및 UNIQUE 제약 조건은 정의할 수 있지만 강제 적용되지는 않습니다. 이러한 제약 조건은 주로 BI 도구 및 최적화 프로그램의 메타데이터 역할을 합니다. FOREIGN KEY 제약 조건은 지원되지 않습니다. 모든 데이터 무결성 논리는 ETL 및 ELT 프로세스로 이동해야 합니다.

• DML(데이터 조작 언어) 및 프로시저 코드 변환:

  • PL 및 SQL 재작성: Oracle의 PL 및 SQL(패키지, 프로시저, 함수, 트리거)은 완전히 다시 작성해야 합니다. 일반적인 대상에는 Snowflake Scripting(SQL), JavaScript UDFs, UDTFs, Procs 또는 논리를 dbt와 같은 변환 도구나 Airflow와 같은 오케스트레이션 서비스로 외부화하는 작업이 포함됩니다.

  • SQL 함수 변환: Oracle 관련 함수를 Snowflake 함수로 매핑합니다(예: SYSDATE는 CURRENT_TIMESTAMP()가, NVL은 IFNULL이, VARCHAR2는 VARCHAR가 됨). 일반적인 매핑은 부록 3을 참조하세요.

  • 시퀀스 바꾸기: Snowflake의 SEQUENCE 오브젝트를 사용하여 Oracle 시퀀스를 다시 생성합니다.

  • MERGE 문 처리: Oracle 및 Snowflake 간에 구문과 동작이 약간 다를 수 있으므로 MERGE 문을 신중하게 검토하고 테스트합니다.

4단계: 데이터 마이그레이션¶

이 단계에서는 Oracle 데이터베이스에서 Snowflake 테이블로 과거 데이터를 물리적으로 이동하는 데 중점을 둡니다. 가장 일반적인 접근 방식은 데이터를 파일로 추출하고 클라우드 저장소 스테이지를 통해 로드하는 것입니다.

실행 가능한 단계:

• Oracle에서 파일로 데이터 추출:

  • Oracle Data Pump, SQL*Plus 스풀링 또는 UTL_FILE 등의 방법을 사용하여 테이블 데이터를 정형화된 파일 형식(예: Parquet, 압축 CSV)으로 추출합니다.

  • 매우 큰 데이터베이스의 경우, Oracle에서 데이터를 효율적으로 추출할 수 있는 서드 파티 데이터 통합 도구(예: Fivetran, Matillion, Talend, Informatica)를 사용하는 것이 좋습니다.

• 클라우드 저장소 스테이지에 데이터 업로드:

  • 추출된 파일을 Snowflake의 외부 스테이지로 사용할 클라우드 저장소 위치(Amazon S3, Azure Blob Storage 또는 Google Cloud Storage)로 전송합니다.

• 스테이지에서 Snowflake로 데이터 로드:

  • 외부 스테이지 만들기: Snowflake에서 데이터 파일이 포함된 클라우드 저장소 위치를 가리키는 외부 스테이지 오브젝트를 만듭니다.

  • COPY INTO 명령 사용: Snowflake의 COPY INTO<table> 명령을 사용하여 스테이지의 데이터를 대상 Snowflake 테이블로 로드합니다. 이 명령은 성능과 확장성이 뛰어납니다.

  • 확장된 웨어하우스 활용: 초기 데이터 로드 시 더 큰 전용 가상 웨어하우스를 사용하여 프로세스 속도를 높인 후, 비용을 관리하기 위해 이후에 규모를 축소하거나 일시 중단합니다.

**5단계: 데이터 수집¶

과거 데이터가 마이그레이션되었으면, 진행 중인 데이터 수집 파이프라인을 재설계하여 데이터를 Snowflake에 직접 공급해야 합니다.

실행 가능한 단계:

• 일괄 ETL 및 ELT 작업 마이그레이션:

  • (Oracle Data Integrator, Informatica 또는 Talend와 같은 도구에서) 기존 ETL 작업을 업데이트하여 Snowflake를 대상으로 지정합니다. 여기에는 연결 세부 정보를 변경하고 Snowflake의 언어를 사용하도록 Oracle 관련 SQL 재정의를 다시 작성하는 작업이 포함됩니다.

• 지속적인 수집 구현:

  • 지속적인 데이터 로딩을 위해 파일이 클라우드 저장소 스테이지에 도착하면 자동으로 수집하도록 Snowpipe를 구성합니다. 이는 마이크로 배치 작업을 대체하는 데 이상적입니다.

• Snowflake 에코시스템 활용:

  • Kafka 및 Spark와 같은 플랫폼용 Snowflake 네이티브 커넥터를 살펴보거나 파트너 도구를 활용하여 Oracle로부터의 직접 데이터 스트리밍 및 변경 데이터 캡처(CDC)를 간소화합니다.

6단계: 보고 및 분석¶

이 단계에서는 Snowflake에서 데이터를 쿼리하도록 모든 다운스트림 애플리케이션, 특히 BI 및 보고 도구를 리디렉션합니다.

실행 가능한 단계:

• 연결 드라이버 업데이트: BI 도구(예: Tableau Server, Power BI Gateway, Oracle Analytics Server)를 호스팅하는 서버에 Snowflake의 ODBC 및 JDBC 드라이버를 설치하고 구성합니다.

• 보고서 및 대시보드 리디렉션:

  • BI 도구에서 데이터 소스 연결을 Oracle에서 Snowflake로 변경합니다.

  • 모든 중요한 보고서와 대시보드를 테스트하여 올바르게 작동하는지 확인합니다.

• 쿼리 검토 및 최적화:

  • 많은 대시보드에는 Oracle 관련 힌트 또는 함수가 포함된 사용자 지정 SQL이 포함되어 있습니다. 이러한 쿼리를 검토하고 리팩터링하여 표준 SQL을 사용하고 Snowflake의 성능 기능을 활용합니다. Snowflake의 쿼리 프로필 도구를 사용하여 느리게 실행되는 보고서를 분석하고 최적화합니다.

7단계: 데이터 유효성 검사 및 테스트¶

새 플랫폼에 대한 비즈니스 신뢰를 구축하고 데이터 무결성과 성능이 기대치를 충족하는지 확인하기 위해서는 엄격한 테스트가 필수입니다.

실행 가능한 단계:

• 데이터 유효성 검사 수행:

  • 행 수: Oracle의 소스 테이블과 Snowflake의 대상 테이블 간의 행 수를 비교합니다.

  • 셀 수준 유효성 검사: 중요한 테이블의 경우 집계된 값(SUM, AVG, MIN, MAX)을 비교하거나 주요 열의 체크섬을 사용하여 심층적인 유효성 검사를 수행합니다.

• 쿼리 및 성능 테스트 수행:

  • 벤치마크 쿼리: Oracle과 Snowflake 모두에 대해 대표적인 쿼리 세트를 실행하고 결과와 성능을 비교합니다.

  • BI 도구 성능: Snowflake에 연결된 주요 대시보드의 로딩 시간과 상호 작용을 테스트합니다.

• 사용자 수용 테스트(UAT):

  • 새로운 Snowflake 환경에서 비즈니스 사용자를 참여시켜 보고서의 유효성을 검사하고 일상적인 작업을 수행합니다. 피드백을 수집하고 문제를 해결합니다.

8단계: 배포¶

배포는 Oracle에서 Snowflake로 전환하는 최종 단계입니다. 이 프로세스는 비즈니스 운영 중단을 최소화하기 위해 신중하게 관리해야 합니다.

실행 가능한 단계:

• 전환 계획 개발:

  • 전환에 대한 이벤트 시퀀스를 정의합니다. 여기에는 Oracle을 가리키는 ETL 작업 중지, 최종 데이터 동기화 수행, 모든 연결 리디렉션, 시스템 상태 유효성 검사가 포함됩니다.

• 최종 데이터 동기화 실행:

  • 마지막 증분 데이터 로드를 한 번 수행하여 테스트 단계 중에 발생한 모든 데이터 변경 사항을 캡처합니다.

• 시작:

  • 모든 프로덕션 데이터 파이프라인과 사용자 연결을 Oracle에서 Snowflake로 전환합니다.

  • Oracle 환경을 해제하기 전에 대체 수단으로 짧은 기간 동안 읽기 전용 상태로 유지합니다.

• Oracle 해제:

  • Snowflake 환경이 프로덕션에서 안정화되고 검증되면 라이선스 및 유지 관리 비용이 발생하지 않도록 Oracle 데이터베이스 서버를 해제할 수 있습니다.

9단계: 최적화 및 실행¶

이 마지막 단계는 새로운 Snowflake 환경에서 성능, 비용 및 거버넌스를 관리하는 지속적인 프로세스입니다. 설정을 지속적으로 개선하여 가치를 극대화하는 것이 목표입니다.

실행 가능한 단계:

• 성능 및 비용 최적화 구현:

  • 웨어하우스를 적절한 크기로 조정: 워크로드 성능을 지속적으로 모니터링하고 가상 웨어하우스 크기를 늘리거나 줄여 최대한 낮은 비용으로 SLAs를 충족합니다.

  • 적극적인 자동 일시 중단 정책 설정: 유휴 컴퓨팅 시간에 대한 비용이 발생하지 않도록 모든 웨어하우스의 자동 일시 중단 시간 제한을 60초로 설정합니다.

  • 클러스터링 키 사용: 매우 큰 테이블(멀티 테라바이트)의 경우 쿼리 패턴을 분석하고 클러스터링 키를 정의하여 고도로 필터링된 쿼리의 성능을 개선합니다.

• 장기적인 FinOps 및 거버넌스 구축:

  • 비용 모니터링: Snowflake의 ACCOUNT_USAGE 스키마 및 리소스 모니터를 통해 크레딧 사용량을 추적하고 예산 초과를 방지합니다.

  • 보안 세분화: 최소 권한의 원칙이 유지되도록 역할과 권한을 정기적으로 감사합니다. 민감한 데이터에 대한 동적 데이터 마스킹 및 행 액세스 정책과 같은 고급 보안 기능을 구현합니다.

부록 1: Snowflake 및 Oracle 아키텍처¶

부록 2: 데이터 타입 매핑¶

부록 3: SQL 및 함수의 차이점¶