Azure 시냅스 애널리틱스와 연결 AWS Schema Conversion Tool - AWS Schema Conversion Tool
Azure Synapse Analytics에 대한 권한Azure Synapse Analytics에 소스로 연결Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 설정Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 최적화 설정

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Azure 시냅스 애널리틱스와 연결 AWS Schema Conversion Tool

Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로 스키마, 코드 객체 및 애플리케이션 코드를 변환하는 데 사용할 AWS SCT 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics를 소스 데이터베이스로 사용하기 위한 권한

Azure Synapse Analytics 데이터 웨어하우스를 소스로 사용하려면 다음과 같은 권한이 필요합니다.

  • VIEW DEFINITION

  • VIEW DATABASE STATE

스키마를 변환하려는 각 데이터베이스에 권한을 적용합니다.

Azure Synapse Analytics에 소스로 연결

다음 절차에 따라 AWS Schema Conversion Tool을 사용하여 Azure Synapse Analytics 데이터 웨어하우스에 연결합니다.

Azure Synapse Analytics 데이터 웨어하우스에 소스로 연결하려면

  1. 에서 소스 추가를 선택합니다. AWS Schema Conversion Tool

  2. Azure Synapse Analytics를 선택한 후 다음을 선택합니다.

    소스 추가 대화 상자가 나타납니다.

  3. 연결 이름에 데이터베이스의 이름을 입력합니다. AWS SCT 는 왼쪽 패널의 트리에 이 이름을 표시합니다.

  4. 의 데이터베이스 자격 증명을 AWS Secrets Manager 사용하거나 수동으로 입력합니다.

    • Secrets Manager의 데이터베이스 보안 인증 정보를 사용하려면 다음 지침을 따릅니다.

      1. AWS Secret에서 보안 암호의 이름을 선택합니다.

      2. Populate를 선택하여 Secrets Manager에서 데이터베이스 연결 대화 상자에 있는 모든 값을 자동으로 채웁니다.

      Secrets Manager의 데이터베이스 보안 인증 사용에 대한 자세한 내용은 AWS Secrets Manager 에서 구성 AWS Schema Conversion Tool 섹션을 참조하세요.

    • Azure Synapse Analytics 데이터 웨어하우스의 연결 정보를 수동으로 입력하려면 다음 지침을 사용합니다.

      파라미터 작업
      [서버 이름]

      원본 데이터베이스 서버의 도메인 이름 서비스 (DNS) 이름 또는 IP 주소를 입력합니다.
      SQL풀

      Azure SQL 풀의 이름을 입력합니다.
      User name 및 Password

      소스 데이터베이스 서버에 연결하는 데 필요한 데이터베이스 보안 인증 정보를 입력합니다.

      AWS SCT 프로젝트에서 데이터베이스에 연결하도록 선택한 경우에만 암호를 사용하여 원본 데이터베이스에 연결합니다. 소스 데이터베이스의 암호가 노출될 위험을 방지하기 위해 AWS SCT 는 기본적으로 암호를 저장하지 않습니다. AWS SCT 프로젝트를 닫았다 다시 열 경우 필요에 따라 소스 데이터베이스에 연결하기 위한 암호를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.
      사용: SSL

      Secure Sockets Layer (SSL) 를 사용하여 데이터베이스에 연결하려면 이 옵션을 선택합니다. 해당하는 경우 SSL탭에 다음과 같은 추가 정보를 제공하십시오.

      • Trust server certificate: 서버 인증서를 신뢰하려면 이 옵션을 선택합니다.

      • 트러스트 스토어: 전역 설정에서 설정한 트러스트 스토어입니다.
      Store password

      AWS SCT SSL인증서와 데이터베이스 암호를 저장할 보안 저장소를 만듭니다. 이 옵션을 켜면 데이터베이스 암호를 저장한 후 암호를 입력하지 않고 빠르게 데이터베이스에 연결할 수 있습니다.

  5. Test Connection을 선택하여 AWS SCT 가 소스 데이터베이스에 연결할 수 있는지 확인합니다.

  6. 연결을 선택하여 소스 데이터베이스에 연결합니다.

Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 설정

Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 설정을 편집하려면 에서 AWS SCT설정을 선택한 다음 전환 설정을 선택합니다. 상단 목록에서 Azure Synapse를 선택한 다음 Azure Synapse — Amazon Redshift를 선택합니다. AWS SCT Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환에 사용할 수 있는 모든 설정을 표시합니다.

Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 AWS SCT 설정에는 다음과 같은 옵션이 포함됩니다.

  • 변환된 코드에서 작업 항목이 포함된 설명의 수를 제한합니다.

    선택한 심각도 이상의 작업 항목에 대해 변환된 코드에 설명을 추가하려면 작업 항목의 심각도를 선택합니다. AWS SCT 선택한 심각도 이상의 작업 항목에 대해 변환된 코드에 설명을 추가합니다.

    예를 들어, 변환된 코드의 설명 수를 최소화하려면 오류만을 선택합니다. 변환된 코드의 모든 작업 항목에 대한 설명을 포함하려면 모든 메시지를 선택합니다.

  • 대상 Amazon Redshift 클러스터에 적용할 AWS SCT 수 있는 최대 테이블 수를 설정하려면

    대상 Amazon Redshift 클러스터의 최대 테이블 수에서 Amazon Redshift 클러스터에 적용할 AWS SCT 수 있는 테이블 수를 선택하십시오.

    Amazon Redshift에는 여러 클러스터 노드 유형에 사용하는 테이블을 제한하는 할당량이 있습니다. 자동을 선택하는 경우, 노드 유형에 따라 대상 Amazon Redshift 클러스터에 적용할 테이블 수를 AWS SCT 결정합니다. 값을 수동으로 선택할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 관리 가이드의 Amazon Redshift의 할당량 및 제한 섹션을 참조하세요.

    AWS SCT Amazon Redshift 클러스터가 저장할 수 있는 양보다 크더라도 모든 소스 테이블을 변환합니다. AWS SCT 변환된 코드를 프로젝트에 저장하고 대상 데이터베이스에는 적용하지 않습니다. 변환된 코드를 적용할 때 테이블의 Amazon Redshift 클러스터 할당량에 도달하면 AWS SCT 에서 경고 메시지가 표시됩니다. 또한 테이블 수가 한도에 도달할 때까지 대상 Amazon Redshift 클러스터에 테이블을 AWS SCT 적용합니다.

  • 소스 테이블의 파티션을 Amazon Redshift의 개별 테이블로 마이그레이션합니다. 이렇게 하려면 UNIONALL뷰 사용을 선택하고 단일 원본 테이블에 생성할 AWS SCT 수 있는 대상 테이블의 최대 수를 입력합니다.

    Amazon Redshift는 테이블 파티셔닝을 지원하지 않습니다. 이 동작을 에뮬레이션하고 쿼리를 더 빠르게 실행하기 위해 원본 테이블의 각 파티션을 Amazon Redshift의 개별 테이블로 마이그레이션할 AWS SCT 수 있습니다. 그런 다음 이 모든 테이블의 데이터를 포함하는 뷰를 AWS SCT 생성합니다.

    AWS SCT 원본 테이블의 파티션 수를 자동으로 결정합니다. 소스 테이블 파티셔닝 유형에 따라서는 이 숫자가 Amazon Redshift 클러스터에 적용할 수 있는 테이블의 할당량을 초과할 수 있습니다. 이 할당량에 도달하지 않으려면 단일 원본 테이블의 파티션에 대해 생성할 AWS SCT 수 있는 최대 대상 테이블 수를 입력하십시오. 기본 옵션은 368개 테이블이며, 이는 1년 중 366일 동안의 파티션과 NO RANGE 및 UNKNOWN 파티션에 대한 테이블 두 개를 나타냅니다.

  • Amazon Redshift 테이블 열에 압축을 적용합니다. 이렇게 하려면 Use compression encoding을 선택합니다.

    AWS SCT 기본 Amazon Redshift 알고리즘을 사용하여 열에 압축 인코딩을 자동으로 할당합니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 압축 인코딩을 참조하세요.

    기본적으로 Amazon Redshift는 정렬 및 배포 키로 정의된 열에 압축을 적용하지 않습니다. 이 동작을 변경하여 이러한 열에 압축을 적용할 수 있습니다. 이렇게 하려면 열에 압축 인코딩 사용을 KEY 선택합니다. Use compression encoding 옵션을 선택한 경우에만 이 옵션을 선택할 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 최적화 설정

Azure Synapse Analytics를 Amazon Redshift 전환 최적화 설정으로 편집하려면 에서 AWS SCT설정을 선택한 다음 전환 설정을 선택합니다. 상단 목록에서 Azure Synapse를 선택한 다음 Azure Synapse – Amazon Redshift를 선택합니다. 왼쪽 창에서 최적화 전략을 선택합니다. AWS SCT Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환에 대한 변환 최적화 설정을 표시합니다.

Azure Synapse Analytics에서 Amazon Redshift로의 변환 최적화 AWS SCT 설정에는 다음과 같은 옵션이 포함됩니다.

  • 자동 테이블 최적화 작업을 수행합니다. 이 작업을 수행하려면 Use Amazon Redshift automatic table tuning을 선택합니다.

    자동 테이블 최적화는 테이블 디자인을 자동으로 최적화하는 Amazon Redshift의 자체 조정 프로세스입니다. 자세한 내용은 Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서의 자동 테이블 최적화 작업을 참조하세요.

    자동 테이블 최적화만 사용하려면 Initial key selection strategy에서 없음을 선택합니다.

  • 전략을 사용하여 정렬 및 배포 키를 선택합니다.

    Amazon Redshift 메타데이터, 통계 정보 또는 두 옵션을 모두 사용하여 정렬 및 배포 키를 선택할 수 있습니다. Optimization strategies 탭의 Initial key selection strategy에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

    • 메타데이터 사용, 통계 정보 무시

    • 메타데이터 무시, 통계 정보 사용

    • 메타데이터 및 통계 정보 사용

    선택한 옵션에 따라 최적화 전략을 선택할 수 있습니다. 그런 다음 각 전략에 대해 값(0~100)을 입력합니다. 이러한 값은 각 전략의 가중치를 정의합니다. AWS SCT 는 이러한 가중치 값을 사용하여 각 규칙이 배포 및 정렬 키 선택에 미치는 영향을 정의합니다. 기본값은 마이그레이션 모범 사례를 기반으로 합니다. AWS

    Find small tables 전략에서 작은 테이블의 크기를 정의할 수 있습니다. 최소 테이블 행 수 및 최대 테이블 행 수에 테이블의 최소 및 최대 행 수를 입력하여 테이블을 작은 테이블로 정의합니다. AWS SCT 작은 테이블에 ALL 분산 스타일을 적용합니다. 이 경우 전체 테이블의 사본이 모든 노드에 배포됩니다.

  • 전략 세부 정보를 구성합니다.

    각 최적화 전략의 가중치를 정의하는 것 외에 최적화 설정도 구성할 수 있습니다. 이 작업을 수행하려면 Conversion optimization을 선택합니다.

    • Sort key columns limit에 정렬 키의 최대 열 수를 입력합니다.

    • 치우친 임계값에는 열에 대한 치우친 값의 백분율 (0—100) 을 입력합니다. AWS SCT 왜곡 값이 임계값보다 큰 열을 배포 키 후보 목록에서 제외합니다. AWS SCT 열의 기울어진 값을 총 레코드 수 대비 가장 일반적인 값의 발생 횟수의 백분율 비율로 정의합니다.

    • Top N queries from the query history table에 분석할 가장 자주 사용되는 쿼리의 수(1~100)를 입력합니다.

    • Select statistics user에서 쿼리 통계를 분석하려는 데이터베이스 사용자를 선택합니다.

    또한 Optimization strategies 탭에서 Find small tables 전략을 위한 작은 테이블의 크기를 정의할 수 있습니다. 테이블의 최소 행 수 및 최대 테이블 행 수에 대해 테이블의 최소 및 최대 행 수를 입력하여 테이블을 작은 테이블로 간주합니다. AWS SCT 작은 테이블에 ALL 분산 스타일을 적용합니다. 이 경우 전체 테이블의 사본이 모든 노드에 배포됩니다.