기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# SQL Server 현대화 작업 생성
<a name="sql-server-create-job"></a>



## 데이터베이스 및 소스 코드 리포지토리 연결
<a name="sql-server-connect-database-repo"></a>

### 데이터베이스 커넥터 구성
<a name="sql-server-connect-database"></a>

데이터베이스 커넥터를 구성하여 SQL Server 데이터베이스에 대한 보안 연결을 설정합니다. 커넥터는 환경 분석, 종속성 검색을 수행하고 AWS Transform이 평가 및 변환을 위해 데이터베이스 스키마 및 메타데이터에 액세스할 수 있도록 합니다.

**완료할 작업:**
+ 설정 마법사에서 **데이터베이스 커넥터 구성을** 선택합니다.
+ 연결 방법 선택: **새 연결** 또는 **기존 연결**
+ SQL Server 연결 세부 정보(엔드포인트, 포트, 데이터베이스 이름) 제공
+ 인증 및 테스트 연결 구성
+ 검색된 데이터베이스 검토 및 선택 확인

**참고**  
**네트워크 연결:** SQL Server 보안 그룹 및 NACLs AWS 변환 서비스 엔드포인트로부터의 인바운드 연결을 허용하는지 확인합니다.

### 소스 코드 리포지토리 연결
<a name="sql-server-connect-source-code"></a>

 AWS 변환을 활성화하여 .NET 애플리케이션 소스 코드에 액세스합니다. AWS 변환은 PAT(Personal Access Token) 커넥터(권장), AWS CodeConnections 또는 Amazon S3의 세 가지 소스 코드 제공 방법을 지원합니다. 이 통합을 통해 서비스는 애플리케이션 코드를 분석하고, 데이터베이스 종속성을 식별하고, PostgreSQL 호환성을 위한 자동 코드 변환을 수행할 수 있습니다.

**완료할 작업:**
+ **소스 코드 리포지토리 연결** 섹션으로 이동
+ 인증 방법 선택: **PAT 커넥터**(권장), **AWS CodeConnections** 또는 **Amazon S3**
+ .NET 애플리케이션이 포함된 리포지토리 선택
+ 분석을 위한 브랜치 지정(일반적으로 메인/마스터 또는 개발)
+ 리포지토리 액세스 및 코드 구조 검증

**참고**  
**리포지토리 검색:** AWS 변환은 리포지토리를 자동으로 스캔하여 .NET 프로젝트, Entity Framework 구성, 데이터베이스 연결 문자열 및 SQL 종속성을 식별합니다.

**참고**  
**보안 참고:** AWS 변환은 리포지토리에 대한 읽기 액세스 권한만 필요하며 변환된 코드에 대한 새 기능 브랜치를 생성합니다. 기본 브랜치는 그대로 유지됩니다.

## 루프의 사람
<a name="human-in-the-loop"></a>

AWS 변환은 human-in-the-loop(HITL) 메커니즘을 사용하여 품질을 보장하고 중요한 변환 결정을 검토하고 승인할 수 있습니다. 다음 체크포인트에는 주의가 필요합니다.

### 웨이브 플랜 검토 및 승인
<a name="wave-plan-review-approval"></a>

**검토 내용:** 그룹화된 데이터베이스와 애플리케이션, 웨이브 시퀀스를 포함하여 제안된 마이그레이션 웨이브입니다.

다음을 수행할 수 있습니다.
+ 웨이브 플랜 승인
+ 파도 간에 데이터베이스를 이동하여 파도 사용자 지정
+ 웨이브 시퀀스 수정
+ 웨이브 분할 또는 병합

승인 후 AWS 변환은 스키마 변환을 진행합니다.

### 스키마 변환 검토
<a name="schema-conversion-review"></a>

**검토 내용:** 테이블, 저장 프로시저, 함수 및 트리거를 포함한 변환된 데이터베이스 객체입니다. 작업 항목은 주의가 필요한 객체를 강조 표시합니다.

다음을 수행할 수 있습니다.
+ 변환된 코드 수락
+ 변환된 코드 수정
+ 변환 후 인적 검토를 위한 플래그
+ 원본 코드와 변환된 코드의 side-by-side 비교 보기

**approval:Transform 이후 발생하는 작업** AWS 에서는 스키마를 Aurora PostgreSQL에 적용하고 데이터 마이그레이션을 진행합니다(구성된 경우).

### 애플리케이션 코드 검토
<a name="application-code-review"></a>

**검토 내용:** Entity Framework 구성, 연결 문자열, 데이터 액세스 코드 및 저장 프로시저 호출을 포함한 모든 애플리케이션 코드 변경 사항입니다.

다음을 수행할 수 있습니다.
+ 각 파일에 대한 변경 사항 수락
+ 변환된 코드 수정
+ 변경 사항 거부(권장되지 않음)
+ 팀에 대한 설명 추가
+ 로컬 검토를 위해 변환된 코드 다운로드

**승인 후 발생하는 일:** AWS 변환은 리포지토리의 새 브랜치에 변경 사항을 커밋하고 검증을 진행합니다.

### 검증 결과 검토
<a name="validation-results-review"></a>

**검토 내용:** 스키마 호환성, 데이터 무결성 검사 및 애플리케이션 빌드 상태를 포함한 자동 검증 결과입니다.

다음을 수행할 수 있습니다.
+ 통과된 테스트 검토
+ 실패한 테스트 조사
+ 경고 해결
+ 배포로 진행하거나 문제 해결로 돌아갑니다.

**approval:** AWS Transform은 대상 환경에 배포하기 위해 준비합니다.

### 배포 승인
<a name="deployment-approval"></a>

**검토 내용:** infrastructure-as-code 템플릿, ECS 서비스 구성 및 배포 설정을 포함한 배포 구성.

다음을 수행할 수 있습니다.
+ 배포 설정 검토 및 사용자 지정
+ 계속하려면 배포 승인
+ 추가 테스트를 위한 배포 지연
+ 검토를 위한 인프라 코드 다운로드

승인 후 AWS Transform은 현대화된 애플리케이션과 데이터베이스를 대상 환경에 배포합니다.

## 평가 및 웨이브 계획
<a name="sql-server-assessment-wave-planning"></a>

### 랜딩 존 설정
<a name="sql-server-setup-landing-zone"></a>

현대화된 애플리케이션을 배포할 대상 인프라 환경을 구성합니다. 랜딩 존 설정에는 Aurora PostgreSQL 프로비저닝, 네트워킹 구성 및 참조 배포 구성이 포함됩니다.

**완료할 작업:**
+ 구성 메뉴에서 **랜딩 존 설정을** 선택합니다.
+ Aurora PostgreSQL 대상 구성(버전, 인스턴스 클래스, 다중 AZ)
+ 네트워크 및 보안 설정 구성(VPC, 서브넷, 보안 그룹)

**참고**  
**비용 고려 사항:** Aurora PostgreSQL 인스턴스에는 지속적인 비용이 발생합니다. 개발/테스트 환경에 Aurora Serverless v2를 사용하는 것이 좋습니다.

### 평가
<a name="sql-server-assessment"></a>

데이터베이스 스키마, 애플리케이션 코드 및 종속성에 대한 포괄적인 분석을 수행합니다. 평가 단계에서는 변환 복잡성 등급을 제공하고, 잠재적 문제를 식별하고, 자세한 보고서를 생성합니다.

**완료할 작업:**
+ 코드 분석을 위한 리포지토리 브랜치 선택
+ 변환할 리포지토리 및 데이터베이스 선택
+ 평가 결과 및 복잡성 등급 검토
+ 노력 예측을 사용하여 평가 보고서 생성
+ 이해관계자 검토 및 승인을 위한 보고서 내보내기

**참고**  
**평가 인사이트:** 평가는 스키마 객체, 저장 프로시저, 애플리케이션 종속성에 대한 자세한 분석을 제공하고 필요한 인적 개입 수준을 추정합니다.

### 웨이브 계획
<a name="sql-server-wave-planning"></a>

변환 복잡성, 비즈니스 우선 순위 및 애플리케이션 종속성을 기반으로 현대화를 관리 가능한 웨이브로 구성합니다. AWS 변환은 사용자 지정할 수 있는 지능형 웨이브 권장 사항을 생성합니다.

**완료할 작업:**
+ AI 생성 웨이브 플랜 및 권장 사항 검토
+ 비즈니스 우선 순위에 따라 Wave Configuration 사용자 지정
+ 애플리케이션과 데이터베이스 간의 종속성 검증
+ 대화형 인터페이스를 사용하여 Wave Plan 마무리
+ 웨이브 실행 우선 순위 설정 및 책임 할당

**참고**  
**AI 기반 권장 사항:** 자연어를 통해 AI와 상호 작용하여 'Move CustomerDB to Wave 1' 또는 'Combine these two applications into same wave' 권장 사항을 조정할 수 있습니다.

**참고**  
**모범 사례:** 1\~2개의 복잡성이 낮은 데이터베이스가 포함된 파일럿 웨이브로 시작하여 프로세스를 설정하고 팀 신뢰를 구축합니다.

## 각 웨이브에 대한 데이터 마이그레이션
<a name="sql-server-data-migration"></a>

### 각 웨이브에 대한 스키마 변환
<a name="sql-server-schema-conversion"></a>

AI 강화 변환 기능을 사용하여 SQL Server 데이터베이스 스키마를 PostgreSQL 호환 스키마로 변환합니다. 이 프로세스는 테이블, 저장 프로시저, 함수, 트리거 및 기타 데이터베이스 객체를 변환합니다.

**완료할 작업:**
+ 스키마 변환 대상 제공 및 기본 설정 구성
+ DMS Schema Conversion 서비스를 사용하여 자동 변환 실행
+ 변환 결과 검토 및 인적 개입 항목 식별
+ HITL 프롬프트를 통한 수동 개입 처리
+ 인적 수정을 검증하고 필요한 경우 변환을 다시 실행합니다.

**참고**  
**일반적인 수동 개입:** 연결된 서버, 사용자 정의 유형, 고급 T-SQL 패턴 및 공급업체별 SQL 기능은 일반적으로 인적 검토 및 수정이 필요합니다.

### 각 웨이브에 대한 데이터 마이그레이션
<a name="sql-server-data-transfer"></a>

 AWS Database Migration Service (AWS DMS) 통합을 사용하여 SQL Server에서 Aurora PostgreSQL로 데이터를 전송합니다. 테스트 목적으로 프로덕션 데이터 마이그레이션 또는 합성 데이터 생성 중에서 선택합니다.

**완료할 작업:**
+ **프로덕션 데이터 마이그레이션** 또는 **합성 데이터 생성을 선택합니다.**
+ 데이터 전송을 위한 DMS 복제 인스턴스 구성
+ 마이그레이션 진행 상황 모니터링 및 데이터 불일치 처리
+ 데이터 무결성 및 참조 제약 조건 검증
+ 계속하기 전에 완료 확인

**참고**  
**자동 DMS 통합:** AWS 변환은 엔드포인트 생성, 작업 구성 및 데이터 유형 매핑을 자동으로 처리하여 DMS 구성의 복잡성을 추상화합니다.

**참고**  
**데이터 검증:**이 서비스는 소스 데이터베이스와 대상 데이터베이스 모두에 대해 동일한 쿼리를 실행하여 데이터 일관성을 보장함으로써 경험적 테스트를 수행합니다.

## 각 웨이브에 대한 코드 마이그레이션
<a name="sql-server-code-migration"></a>

Entity Framework 구성 업데이트, 연결 문자열 수정, SQL 쿼리 적응 및 프레임워크별 조정을 포함하여 Aurora PostgreSQL에서 작동하도록 .NET 애플리케이션 코드를 변환합니다.

**완료할 작업:**
+ SQL Server 종속성에 대한 자동 코드 분석 실행
+ 프레임워크 변환 수행(엔터티 프레임워크 공급자 업데이트)
+ PostgreSQL 호환 SQL에 SQL 쿼리 구문 적용
+ 변환된 코드에 대한 대상 브랜치 관리 구성
+ 복잡한 패턴에 대한 수동 개입 처리