를 사용하여 온프레미스 데이터 웨어하우스에서 Amazon Redshift로 데이터를 마이그레이션하기 AWS Schema Conversion Tool

Amazon S3 버킷에 액세스하기 위한 IAM 역할을 구성하려면

1. 새 IAM 사용자 생성. 사용자 보안 인증에 대해 프로그래밍 방식 액세스 유형을 선택합니다.

2. 데이터 추출 에이전트가 AWS SCT 제공하는 역할을 맡을 수 있도록 호스트 환경을 구성하십시오. 이전 단계에서 구성한 사용자가 데이터 추출 에이전트에서 보안 인증 공급자 체인을 사용할 수 있도록 지원하는지 확인합니다. 자세한 내용을 알아보려면 AWS SDK for Java 개발자 안내서의 보안 인증 사용을 참조하세요.

3. Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 새 IAM 역할을 생성합니다.

4. 이전에 생성한 사용자가 역할을 맡을 수 있도록 하려면 이 역할의 트러스트 섹션을 수정합니다. 다음 예에서 111122223333:user/DataExtractionAgentName을 사용자의 이름으로 바꿉니다.

   {
       "Effect": "Allow",
       "Principal": {
           "AWS": "arn:aws:iam::111122223333:user/DataExtractionAgentName"
       },
       "Action": "sts:AssumeRole"
   }

5. redshift.amazonaws.com이 역할을 맡을 수 있도록 하려면 이 역할의 트러스트 섹션을 수정합니다.

   {
       "Effect": "Allow",
       "Principal": {
           "Service": [
               "redshift.amazonaws.com"
           ]
       },
       "Action": "sts:AssumeRole"
   }

6. Amazon Redshift 클러스터에 IAM 역할을 연결합니다.

추출 에이전트와의 안전한 통신을 설정하려면

1. 를 시작하십시오 AWS Schema Conversion Tool.

2. 설정 메뉴를 열고 전역 설정을 선택합니다. 전역 설정 대화 상자가 나타납니다.

3. [Security]를 선택합니다.

4. Generate trust and key store를 선택하거나 Select existing trust store를 선택합니다.

   Generate trust and key store를 선택한 경우, 트러스트 및 키 스토어의 이름과 암호, 그리고 생성된 파일이 저장될 위치의 경로를 지정합니다. 이후 단계에서 이 파일을 사용합니다.

   Select existing trust store를 선택한 경우, 트러스트 및 키 스토어의 암호와 파일 이름을 지정합니다. 이후 단계에서 이 파일을 사용합니다.

5. 트러스트 스토어와 키 스토어를 지정한 후 확인을 선택하여 전역 설정 대화 상자를 닫습니다.

추출 에이전트를 설치하려면

1. AWS SCT 설치 프로그램 파일을 아직 다운로드하지 않은 경우 의 지침을 따라 다운로드하십시오. 설치 및 구성 AWS Schema Conversion Tool 설치 파일이 포함된.zip 파일에는 추출 에이전트 AWS SCT 설치 프로그램 파일도 들어 있습니다.

2. 최신 버전의 Amazon Corretto 11을 다운로드하여 설치합니다. 자세한 내용은 Amazon Corretto 11 사용 설명서의 Amazon Corretto 11 다운로드를 참조하세요.

3. 이름이 agents인 하위 폴더에서 추출 에이전트의 설치 관리자 파일을 찾습니다. 각 컴퓨터 운영 체제에서 추출 에이전트를 설치하기 위한 올바른 파일은 다음과 같습니다.

   운영 체제	파일 이름
   Microsoft Windows	aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.msi
   RHEL	aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.x86_64.rpm
   Ubuntu Linux	aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.deb

4. 설치 관리자 파일을 새 컴퓨터에 복사하여 추출 에이전트를 별도의 컴퓨터에 설치합니다.

5. 설치 관리자 파일을 실행합니다. 다음에 표시된 운영 체제별 지침을 사용하십시오.

   운영 체제	설치 지침
   Microsoft Windows	파일을 두 번 클릭하여 설치 프로그램을 실행합니다.
   RHEL	파일을 다운로드 또는 이동한 폴더에서 다음 명령을 실행합니다. sudo rpm -ivh aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.x86_64.rpm sudo ./sct-extractor-setup.sh --config
   Ubuntu Linux	파일을 다운로드 또는 이동한 폴더에서 다음 명령을 실행합니다. sudo dpkg -i aws-schema-conversion-tool-extractor-2.0.1.build-number.deb sudo ./sct-extractor-setup.sh --config

6. 다음을 선택하고 라이선스 계약에 동의한 후 다음을 선택합니다.

7. AWS SCT 데이터 추출 에이전트를 설치할 경로를 입력하고 다음을 선택합니다.

8. 설치를 선택하여 데이터 추출 에이전트를 설치합니다.

   AWS SCT 데이터 추출 에이전트를 설치합니다. 설치를 완료하려면 데이터 추출 에이전트를 구성하십시오. AWS SCT 구성 설정 프로그램을 자동으로 실행합니다. 자세한 내용은 추출 에이전트 구성 단원을 참조하십시오.

9. 데이터 추출 에이전트를 구성한 후 완료를 선택하여 설치 마법사를 닫습니다.

추출 에이전트를 구성하려면

1. 구성 설정 프로그램을 시작합니다.

   • Windows에서는 데이터 추출 에이전트를 설치하는 동안 구성 설정 프로그램을 자동으로 AWS SCT 시작합니다.

     필요한 경우 설정 프로그램을 수동으로 시작할 수 있습니다. 이렇게 하려면 Windows에서 ConfigAgent.bat 파일을 실행합니다. 에이전트를 설치한 폴더에서 이 파일을 찾을 수 있습니다.

   • RHELUbuntu와 Ubuntu에서는 에이전트를 설치한 위치에서 sct-extractor-setup.sh 파일을 실행합니다.

   설정 프로그램에서 정보를 확인하는 프롬프트 메시지를 표시합니다. 각 프롬프트에는 기본값이 표시됩니다.

2. 각 프롬프트의 기본값을 그대로 사용하거나 새 값을 입력합니다.

   다음과 같은 정보를 지정합니다.

   • Listening port에 에이전트가 수신 대기하는 포트 번호를 입력합니다.

   • Add a source vendor에 yes를 입력한 다음, 소스 데이터 웨어하우스 플랫폼을 입력합니다.

   • JDBC드라이버에 드라이버를 설치한 위치를 입력합니다. JDBC

   • 작업 폴더에는 AWS SCT 데이터 추출 에이전트가 추출된 데이터를 저장할 경로를 입력합니다. 작업 폴더는 에이전트와 다른 컴퓨터에 있을 수 있으며, 서로 다른 컴퓨터에 있는 여러 에이전트가 단일 작업 폴더를 공유할 수 있습니다.

   • SSL통신 활성화에 yes를 입력합니다.

   • Key store에 키 스토어 파일의 위치를 입력합니다.

   • Key store password에 키 스토어의 암호를 입력합니다.

   • 클라이언트 SSL 인증 활성화에 yes를 입력합니다.

   • 트러스트 스토어에 트러스트 스토어 파일의 위치를 입력합니다.

   • Trust store password에 트러스트 스토어의 암호를 입력합니다.

추출 에이전트와 전용 복사 에이전트를 설치 및 구성하려면

1. 모든 추출 에이전트의 작업 디렉터리가 공유 스토리지의 동일한 폴더를 사용하는지 확인합니다.

2. 추출 에이전트 설치의 단계에 따라 추출기 에이전트를 설치합니다.

3. 의 단계에 따라 추출 에이전트를 추출 에이전트 구성 구성하되 소스 JDBC 드라이버만 지정하십시오.

4. 의 단계에 따라 전용 복사 에이전트를 추출 에이전트 구성 구성하되 Amazon Redshift JDBC 드라이버만 지정하십시오.

추출 에이전트를 시작하려면

• 추출 에이전트가 설치된 컴퓨터에서 운영 체제에 따라 아래에 나온 명령을 실행합니다.

  운영 체제	시작 명령
  Microsoft Windows	StartAgent.bat 배치 파일을 두 번 클릭합니다.
  RHEL	에이전트를 설치한 폴더 경로에서 다음 명령을 실행합니다. sudo initctl start sct-extractor
  Ubuntu Linux	에이전트를 설치한 폴더 경로에서 다음 명령을 실행합니다. 사용 중인 Ubuntu 버전에 적합한 명령을 사용합니다. Ubuntu 14.04: sudo initctl start sct-extractor Ubuntu 15.04 이상: sudo systemctl start sct-extractor

추출 에이전트를 등록하려면

1. AWS Schema Conversion Tool를 시작하고 프로젝트를 엽니다.

2. 보기 메뉴를 열고 Data Migration view (other)를 선택합니다. 에이전트 탭이 나타납니다. 이전에 에이전트를 등록한 경우 AWS SCT 는 탭 상단의 그리드에 해당 에이전트를 표시합니다.

3. 등록(Register)을 선택합니다.

   에이전트를 AWS SCT 프로젝트에 등록한 후에는 동일한 에이전트를 다른 프로젝트에 등록할 수 없습니다. AWS SCT 프로젝트에서 에이전트를 더 이상 사용하지 않는 경우 등록을 취소할 수 있습니다. 그런 다음, 다른 프로젝트에 등록할 수 있습니다.

4. Redshift 데이터 에이전트를 선택하고 확인을 선택합니다.

5. 대화 상자의 연결 탭에 정보를 입력합니다.

   1. 설명에 에이전트의 설명을 입력합니다.

   2. 호스트 이름에 에이전트 컴퓨터의 호스트 이름 또는 IP 주소를 입력합니다.

   3. 포트에 에이전트가 수신 대기하는 포트 번호를 입력합니다.

   4. 등록을 선택하여 에이전트를 AWS SCT 프로젝트에 등록합니다.

6. AWS SCT 프로젝트에 여러 에이전트를 등록하려면 이전 단계를 반복합니다.

에이전트를 재구성하고 인증서 액세스를 SSL 위한 암호를 복원하려면

1. 새 AWS SCT 에이전트를 설치하고 구성을 실행합니다.

2. 새 에이전트가 기존 에이전트 스토리지에서 작동하도록 하려면 instance.properties 파일의 agent.name 속성을 스토리지를 만들 때 사용한 에이전트의 이름으로 변경합니다.

   instance.properties 파일은 에이전트의 프라이빗 폴더에 저장되며, 이 폴더의 이름은 {output.folder}\dmt\{hostName}_{portNumber}\ 규칙에 따라 지정됩니다.

3. {output.folder}의 이름을 이전 에이전트의 출력 폴더 이름으로 변경합니다.

   이 시점에서도 여전히 이전 호스트와 포트의 기존 추출기에 액세스하려고 합니다. AWS SCT 따라서 액세스할 수 없는 추출기는 상태가 됩니다. FAILED 그 다음, 호스트와 포트를 변경할 수 있습니다.

4. 요청 흐름을 새 에이전트로 리디렉션하도록 수정 명령을 사용하여 이전 에이전트의 호스트, 포트 또는 둘 모두 수정합니다.

데이터 마이그레이션 규칙을 만들려면

1. 보기 메뉴를 열고 Data Migration view (other)를 선택합니다.

2. Data migration rules를 선택한 다음, 새 규칙 추가를 선택합니다.

3. 데이터 마이그레이션 규칙을 구성합니다.

   1. 이름에 데이터 마이그레이션 규칙의 이름을 입력합니다.

   2. Where schema name is like에, 스키마에 적용할 필터를 입력합니다. 이 필터에서는 LIKE 절을 사용하여 WHERE 절을 평가합니다. 스키마 하나를 선택하려면 정확한 스키마 이름을 입력합니다. 여러 스키마를 선택하려면 “%” 문자를 와일드카드로 사용하여 스키마 이름에서 원하는 문자 수와 일치시킵니다.

   3. table name like에, 테이블에 적용할 필터를 입력합니다. 이 필터에서는 LIKE 절을 사용하여 WHERE 절을 평가합니다. 테이블 하나를 선택하려면 정확한 이름을 입력합니다. 여러 테이블을 선택하려면 “%” 문자를 와일드카드로 사용하여 테이블 이름에서 원하는 문자 수와 일치시킵니다.

   4. Where 절에 데이터를 필터링할 WHERE 절을 입력합니다.

4. 필터를 구성한 후 저장을 선택하여 필터를 저장하거나 취소를 선택하여 변경 내용을 취소합니다.

5. 필터 추가, 편집 및 삭제를 완료한 후 모두 저장을 선택하여 변경 내용을 모두 저장합니다.

를 사용하여 마이그레이션하기 전에 데이터를 정렬하려면 AWS SCT

1. AWS SCT 프로젝트를 엽니다.

2. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Create Local task를 선택합니다.

3. 고급 탭을 선택하고 Sorting strategy에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

   • 정렬 사용 안 함 - 추출 에이전트는 DENSE _ RANK 분석 함수를 사용하지 않으며 오류가 발생하면 처음부터 다시 시작합니다.

   • 가능하면 정렬 사용 — 테이블에 기본 키나 고유한 제약 조건이 있는 RANK 경우 추출 에이전트는 DENSE _를 사용합니다.

   • 첫 번째 실패 후 정렬 사용 (권장) - 추출 에이전트는 먼저 DENSE RANK _를 사용하지 않고 데이터를 가져오려고 합니다. 첫 번째 시도가 실패하면 추출 에이전트는 DENSE RANK _를 사용하여 쿼리를 다시 작성하고 실패 시 해당 위치를 보존합니다.

   

4. 아래에서 설명한 대로 추가 파라미터를 설정하고 생성을 선택하여 데이터 추출 작업을 생성합니다.

에이전트에 작업을 할당하고 데이터를 마이그레이션하려면

1. 에서 AWS Schema Conversion Tool스키마를 변환한 후 프로젝트의 왼쪽 패널에서 하나 이상의 테이블을 선택합니다.

   모든 테이블을 선택할 수 있지만 성능상의 이유로 그렇게 하지 않는 것이 좋습니다. 데이터 웨어하우스의 테이블 크기에 따라 여러 테이블에 대해 여러 작업을 생성하는 것이 좋습니다.

2. 각 테이블에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 연 다음, 태스크 생성을 선택합니다. Create Local task 대화 상자가 열립니다.

3. 작업 이름에 해당 작업의 이름을 입력합니다.

4. Migration mode에서 다음 중 하나를 선택합니다.

   • Extract only - 데이터를 추출한 후 로컬 작업 폴더에 데이터를 저장합니다.

   • Extract and upload - 데이터를 추출한 후 Amazon S3에 데이터를 업로드합니다.

   • Extract, upload and copy - 데이터를 추출하고 Amazon S3에 데이터를 업로드한 다음, Amazon Redshift 데이터 웨어하우스로 복사합니다.

5. 암호화 유형에서 다음 중 하나를 선택합니다.

   • NONE— 전체 데이터 마이그레이션 프로세스에서 데이터 암호화를 끕니다.

   • CSE_SK - 대칭 키를 사용한 클라이언트 측 암호화를 사용하여 데이터를 마이그레이션합니다. AWS SCT Secure Sockets Layer () 를 사용하여 암호화 키를 자동으로 생성하고 데이터 추출 에이전트에 전송합니다. SSL AWS SCT 데이터 마이그레이션 중에는 대형 객체 (LOBs) 를 암호화하지 않습니다.

6. [Extract] LOBs 를 선택하여 큰 객체를 추출합니다. 큰 객체를 추출할 필요가 없으면 해당 확인란을 선택 취소할 수 있습니다. 그러면 추출하는 데이터의 양이 줄어듭니다.

7. 작업에 대한 세부 정보를 보려면 Enable task logging을 선택합니다. 작업 로그를 사용하여 문제를 디버깅할 수 있습니다.

   작업 로깅을 활성화하는 경우 보려는 세부 정보 수준을 선택합니다. 수준은 다음과 같으며, 각 수준에는 이전 수준의 모든 메시지가 포함됩니다.

   • ERROR – 가장 적은 양의 세부 정보입니다.

   • WARNING

   • INFO

   • DEBUG

   • TRACE – 가장 많은 양의 세부 정보입니다.

8. 에서 BigQuery 데이터를 내보내려면 Google Cloud Storage 버킷 폴더를 AWS SCT 사용합니다. 데이터 추출 에이전트가 이 폴더에 소스 데이터를 저장합니다.

   Google Cloud Storage 버킷 폴더의 경로를 입력하려면 고급을 선택합니다. Google CS bucket folder에 버킷 이름과 폴더 이름을 입력합니다.

9. 데이터 추출 에이전트 사용자 역할을 맡으려면 Amazon S3 설정을 선택합니다. IAM역할에는 사용할 역할의 이름을 입력합니다. 지역의 경우 이 역할의 AWS 리전 를 선택합니다.

10. Test task를 선택하여 작업 폴더, Amazon S3 버킷 및 Amazon Redshift 데이터 웨어하우스에 연결할 수 있는지 확인합니다. 확인 방법은 선택한 마이그레이션 모드에 따라 달라집니다.

11. 생성을 선택하여 작업을 생성합니다.

12. 이전 단계를 반복하여 마이그레이션하려는 모든 데이터에 대한 작업을 생성합니다.

작업을 실행 및 모니터링하려면

1. 보기에서 Data Migration view를 선택합니다. 에이전트 탭이 나타납니다.

2. 작업 탭을 선택합니다. 작업이 다음과 같이 상단 그리드에 표시됩니다. 위쪽 그리드에서는 작업 상태를 확인하고 아래쪽 그리드에서는 하위 작업 상태를 확인할 수 있습니다.

   

3. 위쪽 그리드에서 작업을 선택하고 확장합니다. 선택한 마이그레이션 모드에 따라 작업이 추출, 업로드, 복사로 구분되어 표시됩니다.

4. 작업에 대해 시작을 선택하여 해당 작업을 시작합니다. 작업이 진행되는 동안 작업의 상태를 모니터링할 수 있습니다. 하위 작업은 병렬로 실행됩니다. 또한 추출, 업로드 및 복사도 병렬로 실행됩니다.

5. 작업을 설정할 때 로깅을 활성화한 경우에는 로그를 볼 수 있습니다.

   1. 로그 다운로드를 선택합니다. 로그 파일이 있는 폴더의 이름과 함께 메시지가 나타납니다. 메시지를 닫습니다.

   2. 태스크 세부 정보 탭에 링크가 표시됩니다. 링크를 선택하여 로그 파일이 있는 폴더를 엽니다.

데이터 추출 작업을 내보내고 가져오려면

1. 보기에서 Data Migration view를 선택합니다. 에이전트 탭이 나타납니다.

2. 작업 탭을 선택합니다. 표시되는 그리드에 작업이 나열됩니다.

3. 작업 목록 아래의 오른쪽 하단 모서리에 있는 세로로 정렬된 세 개의 점(줄임표 아이콘)을 선택합니다.

4. 팝업 메뉴에서 내보내기 작업을 선택합니다.

5. 작업 내보내기 .xml 파일을 AWS SCT 배치할 폴더를 선택합니다.

   AWS SCT 파일 이름 형식이 인 작업 내보내기 파일을 만듭니다TASK-DESCRIPTION_TASK-ID.xml.

6. 작업 목록 아래의 오른쪽 하단에 있는 세로로 정렬된 세 개의 점(줄임표 아이콘)을 선택합니다.

7. 팝업 메뉴에서 가져오기 작업을 선택합니다.

   소스 데이터베이스에 연결된 프로젝트로 추출 작업을 가져올 수 있으며, 프로젝트에는 등록된 활성 추출 에이전트가 하나 이상 있습니다.

8. 내보낸 추출 작업에 사용할 .xml 파일을 선택합니다.

   AWS SCT 파일에서 추출 작업의 매개변수를 가져오고, 작업을 만들고, 추출 에이전트에 작업을 추가합니다.

9. 추가로 데이터 추출 작업을 내보내고 가져오려면 이 단계를 반복합니다.

에서 새 프로젝트를 만들려면 AWS SCT

1. 시작 AWS Schema Conversion Tool. 파일 메뉴에서 새 프로젝트를 선택합니다. 새 프로젝트 대화 상자가 나타납니다.

2. 컴퓨터에서 로컬로 저장되는 프로젝트의 이름을 입력합니다.

3. 로컬 프로젝트 파일의 위치를 입력합니다.

4. OK를 선택하여 AWS SCT 프로젝트를 생성합니다.

5. 소스 추가를 선택하여 AWS SCT 프로젝트에 새 소스 데이터베이스를 추가합니다.

6. Add target (대상 추가) 를 선택하여 AWS SCT 프로젝트에 새 대상 플랫폼을 추가합니다.

7. 왼쪽 패널에서 소스 데이터베이스 스키마를 선택합니다.

8. 오른쪽 패널에서 선택한 소스 스키마의 대상 데이터베이스 플랫폼을 지정합니다.

9. 매핑 생성을 선택합니다. 이 버튼은 소스 데이터베이스 스키마와 대상 데이터베이스 플랫폼을 선택한 후에 활성화됩니다.

AWS Snowball 작업을 가져오려면

1. 설정 메뉴를 열고 전역 설정을 선택합니다. 전역 설정 대화 상자가 나타납니다.

2. AWS 서비스 프로필을 선택한 다음, 작업 가져오기를 선택합니다.

3. AWS Snowball 직업을 선택하세요.

4. AWS Snowball IP를 입력합니다. 자세한 내용은 AWS Snowball 사용 설명서에서 IP 주소 변경을 참조하세요.

5. AWS Snowball 포트를 입력하세요. 자세한 내용은 AWS SnowballAWS Snowball Edge 개발자 가이드의 에지 디바이스에서 AWS 서비스를 사용하는 데 필요한 포트를 참조하십시오.

6. AWS Snowball 액세스 키와 AWS Snowball 비밀 키를 입력합니다. 자세한 내용은 AWS Snowball 사용 설명서의 AWS Snowball에서 권한 부여 및 액세스 제어를 참조하세요.

7. 적용을 선택하고 확인을 선택합니다.

데이터 추출 에이전트를 등록하려면

1. 보기 메뉴에서 Data migration view (other)를 선택한 다음, 등록을 선택합니다.

2. 설명에 데이터 추출 에이전트의 이름을 입력합니다.

3. 호스트 이름에 데이터 추출 에이전트를 실행하는 컴퓨터의 IP 주소를 입력합니다.

4. 포트에는 구성된 수신 포트를 입력합니다.

5. 등록(Register)을 선택합니다.

마이그레이션 작업을 생성하려면

1. 보기 메뉴에서 Data migration view (other)를 선택합니다.

2. 소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 마이그레이션할 스키마 객체를 선택합니다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Create local task를 선택합니다.

3. 작업 이름에 데이터 마이그레이션 작업을 설명하는 이름을 입력합니다.

4. Migration mode에서 Extract, upload, and copy를 선택합니다.

5. Amazon S3 settings를 선택합니다.

6. Use Snowball을 선택합니다.

7. 데이터 추출 에이전트가 데이터를 저장할 수 있는 Amazon S3 버킷의 폴더와 하위 폴더를 입력합니다.

8. 생성을 선택하여 작업을 생성합니다.

가상 파티션을 만들려면 RANGE

1. 열기 AWS SCT.

2. Data Migration view (other) 모드를 선택합니다.

3. 가상 파티셔닝을 설정할 테이블을 선택합니다. 테이블에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Add virtual partitioning을 선택합니다.

4. Add virtual partitioning 대화 상자에 다음과 같이 정보를 입력합니다.

   옵션	작업
   파티션 유형	선택하세요 RANGE. 선택한 유형에 따라 대화 상자 UI가 달라집니다.
   열 이름	분할하려는 열을 선택합니다.
   열 유형	열의 값에 대한 데이터 유형을 선택합니다.
   값	새 값 상자에 각 값을 입력한 다음, 더하기 기호를 선택하여 값을 추가하면 새 값을 추가할 수 있습니다.
   파일에서 로드	(선택 사항) 파티션 값이 포함된 .csv 파일의 이름을 입력합니다.

5. 확인을 선택합니다.

LIST가상 파티션을 만들려면

1. 열기 AWS SCT.

2. Data Migration view (other) 모드를 선택합니다.

3. 가상 파티셔닝을 설정할 테이블을 선택합니다. 테이블에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Add virtual partitioning을 선택합니다.

4. Add virtual partitioning 대화 상자에 다음과 같이 정보를 입력합니다.

   옵션	작업
   파티션 유형	선택하세요 LIST. 선택한 유형에 따라 대화 상자 UI가 달라집니다.
   열 이름	분할하려는 열을 선택합니다.
   새 값	파티셔닝 값 세트에 값을 추가하려면 여기에 해당 값을 입력합니다.
   Include other values	파티셔닝 기준에 맞지 않는 모든 값이 저장되는 기본 파티션을 만들려면 이 옵션을 선택합니다.
   파일에서 로드	(선택 사항) 파티션 값이 포함된 .csv 파일의 이름을 입력합니다.

5. 확인을 선택합니다.

DATEAUTOSPLIT가상 파티션을 만들려면

1. 열기 AWS SCT.

2. Data Migration view (other) 모드를 선택합니다.

3. 가상 파티셔닝을 설정할 테이블을 선택합니다. 테이블에 대한 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Add virtual partitioning을 선택합니다.

4. Add virtual partitioning 대화 상자에 다음과 같이 정보를 입력합니다.

   옵션	작업
   파티션 유형	선택하세요 DATEAUTOSPLIT. 선택한 유형에 따라 대화 상자 UI가 달라집니다.
   열 이름	분할하려는 열을 선택합니다.
   시작일	시작 날짜를 입력합니다.
   종료일	종료 날짜를 입력합니다.
   간격	간격 단위를 입력하고 해당 단위의 값을 선택합니다.

5. 확인을 선택합니다.

네이티브 파티셔닝을 사용하려면

1. 파일을 열고 AWS SCT새 프로젝트를 선택합니다. 새 프로젝트 대화 상자가 나타납니다.

2. 새 프로젝트를 만들고, 소스 및 대상 서버를 추가하고, 매핑 규칙을 생성합니다. 자세한 내용은 에서 프로젝트 시작 및 관리 AWS SCT 단원을 참조하십시오.

3. 보기를 선택하고 Main view를 선택합니다.

4. 프로젝트 설정에서 데이터 마이그레이션 탭을 선택합니다. Use automatic partitioning을 선택합니다. Greenplum 및 Netezza 소스 데이터베이스의 경우 지원되는 테이블의 최소 크기를 MB 단위로 입력합니다(예: 100). AWS SCT 가 비어 있지 않은 각 네이티브 파티션에 대해 개별 마이그레이션 하위 작업을 자동으로 생성합니다. Oracle에서 Amazon Redshift로 마이그레이션하는 경우 파티션을 나눈 모든 테이블에 대해 하위 작업을 AWS SCT 생성합니다.

5. 소스 데이터베이스의 스키마를 표시하는 왼쪽 패널에서 스키마를 선택합니다. 객체의 컨텍스트(마우스 오른쪽 버튼 클릭) 메뉴를 열고 Collect statistics를 선택합니다. Oracle에서 Amazon Redshift로 데이터를 마이그레이션하는 경우 이 단계를 건너뛸 수 있습니다.

6. 마이그레이션할 테이블을 모두 선택합니다.

7. 필요한 수의 에이전트를 등록합니다. 자세한 내용은 에 추출 에이전트 등록 AWS Schema Conversion Tool 단원을 참조하십시오.

8. 선택한 테이블에 대한 데이터 추출 작업을 생성합니다. 자세한 내용은 AWS SCT 데이터 추출 작업 생성, 실행 및 모니터링 단원을 참조하십시오.

   큰 테이블이 하위 작업으로 분할되어 있는지, 각 하위 작업이 소스 데이터 웨어하우스의 한 부분에 있는 테이블의 일부를 나타내는 데이터 세트와 일치하는지 확인합니다.

9. AWS SCT 데이터 추출 에이전트가 원본 테이블에서 데이터 마이그레이션을 완료할 때까지 마이그레이션 프로세스를 시작하고 모니터링하십시오.

아마존 LOBs Redshift로 마이그레이션하려면

1. AWS SCT 프로젝트를 엽니다.

2. 소스 및 대상 데이터베이스에 연결합니다. 대상 데이터베이스에서 메타데이터를 새로 고치고 변환된 테이블이 있는지 확인합니다.

3. 작업에서 Create local task를 선택합니다.

4. Migration mode에서 다음 중 하나를 선택합니다.

   • Extract and upload - 데이터를 추출한 후 Amazon S3에 데이터를 업로드합니다.

   • Extract, upload and copy - 데이터를 추출하고 Amazon S3에 데이터를 업로드한 다음, Amazon Redshift 데이터 웨어하우스로 복사합니다.

5. Amazon S3 settings를 선택합니다.

6. Amazon S3 버킷 LOBs 폴더의 경우 LOBs 저장하려는 Amazon S3 버킷의 폴더 이름을 입력합니다.

   AWS 서비스 프로필을 사용하는 경우 이 필드는 선택 사항입니다. AWS SCT 프로필의 기본 설정을 사용할 수 있습니다. 다른 Amazon S3 버킷을 사용하려면 여기에 경로를 입력합니다.

7. 프록시 서버를 사용하여 Amazon S3에 데이터를 업로드하려면 프록시 사용 옵션을 켭니다. 그런 다음 데이터 전송 프로토콜을 선택하고 호스트 이름, 포트, 사용자 이름 및 암호를 입력합니다.

8. 엔드포인트 유형의 경우 연방 정보 처리 표준 (FIPS) 엔드포인트를 사용하도록 선택합니다 FIPS. 가상 사설 클라우드 (VPC) 엔드포인트를 VPCE사용하도록 선택합니다. 그런 다음 VPC엔드포인트에 엔드포인트의 도메인 이름 시스템 (DNS) 을 VPC 입력합니다.

9. 추출된 파일을 Amazon Redshift로 파일을 복사한 후 Amazon S3에 이러한 파일을 유지하려면 Keep files on Amazon S3 after copying to Amazon Redshift 옵션을 켭니다.

10. 생성을 선택하여 작업을 생성합니다.