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[AWS SCT] AWS SCT를 활용하여 이기종 데이터베이스 스키마 전환하기

-          툴을 활용하여 쉽고 빠르게 이기종 데이터베이스 호환 스키마를 만들기

l  Version : AWS SCT

이전 포스팅에 AWS DMS 서비스를 소개하면서 이기종 간의 데이터 마이그레이션에 대해서 알아 보았다. AWS DMS는 이기종간의 데이터 마이그레이션 뿐만 아니라, 실시간 마이그레이션, 그리고 마이그레이션 진행과정에서 데이터 마스킹등 다양한 기술을 지원한다.

l  [AWS DMS] AWS DMS를 활용하여 데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 마스킹 하기 : https://sungwookkang.com/1496

그렇다면 이기종 간의 데이터 마이그레이션을 진행하기 위해서는 스미카 생성이 선행되어야 하는데, 이기종 간의 스키마 구조는 동일하게 하더라도, 데이터 타입은 각 벤더 마다 지원하는 부분이 조금씩 다르다. 그리고 모든 스키마를 손으로 한땀 한땀 수정하기에는 적은 수의 테이블이면 상관이 없지만, 많은 수의 컬럼을 가진 테이블이나, 테이블 개수가 많다면 수작업으로 하기에는 많은 불편함이 있을 것이다. 이처럼 각 벤더사에서 제공하는 데이터 타입에서 불일치에 대한 변환 작업과, 수동 작업으로 발생하는 여러가지 문제를 해결하기 위해서 AWS에서는 SCT라는 솔루션을 제공하고 있다. 이번 포스트에서는 AWS SCT에서 대해서 알아본다.

AWS SCT(Schema Conversion Tool)는 기존 데이터베이스 스키마를 한 데이터베이스 엔진에서 다른 데이터베이스 엔진으로 변환할 수 있는 기능을 제공한다. 변환된 스키마는 Amazon RDS (아마존 관계형 데이터베이스 서비스) MySQL, MariaDB, 오라클, SQL 서버, PostgreSQL DB, Amazon Aurora DB 클러스터 또는 Amazon Redshift 클러스터에 적합하다. 변환된 스키마는 Amazon EC2 인스턴스에서 데이터베이스와 함께 사용하거나 Amazon S3 버킷에 데이터로 저장할 수 있다.

아래 표는 AWS SCT에서 변환을 지원하는 OLTP 목록이다. 간략히 정리한 것으로 자세한 내용은 공식 문서를 참고할 수 있도록 한다.

l  What is the AWS Schema Conversion Tool? : https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Welcome.html

아래 표는 AWS SCT에서 변환을 지원하는 DW목록이다.

AWS SCT툴은 설치형 프로그램으로 UI 인터페이스를 제공하므로 쉽게 설치 및 작동을 할 수 있다. 설치 가능한 운영체제로는 페도라 리눅스, 마이크로소프트 윈도우, 우분투 리눅스 15.04에서 사용할 수 있으며, 64비트 운영체제에서 실행 가능하다. 다운로드 및 설치 방법에 관해서는 아래 링크를 참고한다.  (설치 과정에 대한 부분을 포스팅에 다루지 않는 이유는 설치 과정 및 UI는 언제든지 변경 가능성이 있기 때문에 최대한 공식 문서로 안내하고자 한다.)

l  Installing, verifying, and updating AWS SCT : https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Installing.html

아래 그림은 AWS SCT 프로그램 화면에 대한 소개로 자세한 내용은 공식 문서를 참고할 수 있도록 한다.

1.       왼쪽 패널에서 원본 데이터베이스의 스키마가 트리 뷰에 표시되며 항목을 선택하면AWS SCT소스 데이터베이스에서 현재 스키마를 가져오고 표시한다.

2.       상단 가운데 패널에는 대상 데이터베이스 엔진으로 자동으로 변환할 수 없는 소스 데이터베이스 엔진의 스키마 요소에 대한 작업 항목이 나타난다.

3.       오른쪽 패널에는 대상 DB 인스턴스의 스키마가 트리 보기로 표시되며 트리 뷰에서 항목을 선택할 때AWS SCT대상 데이터베이스에서 현재 스키마를 가져오고 표시한다.

4.       왼쪽 하단 패널에서 스키마 요소를 선택하면 등록 정보가 표시된다. 소스 스키마 요소와 소스 데이터베이스에 해당 요소를 만들기 위한 정보를 나타낸다.

5.       오른쪽 하단 패널에서 스키마 요소를 선택하면 등록 정보가 표시된다. 대상 스키마 요소와 대상 데이터베이스에 해당 요소를 만들기 위한 SQL 명령을 나타낸다. 이 SQL 명령을 편집하고 업데이트된 명령을 프로젝트와 함께 저장할 수 있다.

스키마 변환을 완료하면 오른쪽 패널에 제안된 스키마를 볼 수 있으며 아직까지는 대상 데이터베이스에 스키마가 적용되지 않은 상태이다. 이 상태에서 스키마를 편집할 수 있으며 편집된 스키마는 프로젝트 일부로 저장되며 스키마 적용을 하면 대상 데이터베이스에 스키마가 적용된다.

변환된 데이터베이스 스키마를 대상 데이터베이스에 적용하려면 아래 그림처럼 [Apply to database]를 실행하면 된다.

AWS SCT를 사용할 경우 함수, 매개변수, 로컬 변수 등 일부 항목은 변환이 지원되지 않으므로 해당 내용은 자세히 확인 후 추가 작업을 진행할 수 있도록 한다.

Aws SCT는 설치형 독립 프로그램이므로 몇 가지 옵션을 조정하여 툴에 대한 성능 조정을 진행할 수 있다. 예를 들면 툴에서 사용할 메모리의 양을 늘려 성능을 더 빠르게 할 수도 있다. 다만 이 경우 데스크톱의 메모리를 더 많이 사용하기 때문에 실행되는 컴퓨터 리소스를 확인하여 적절하게 조절하여 사용할 수 있도록 한다.

AWS SCT에서 사용될 메모리 크기를 조절하는 방법은 AWS Schema Conversion Tool.cfg 파일의 내용을 수정하여 사용한다.

JavaOption항목에서 최소 및 최대 메모리를 설정한다. 아래 예제는 최소 4GB, 최대 40GB 메모리를 사용하도록 설정한다.

메모리 설정 외에도 로깅 정보를 상세히 기록할 수 있다. 다만 이 경우 로깅 정보가 증가하면서 변환 속도가 약간 느려질 수도 있다. 로깅 설정을 변경하려면 아래와 같은 순서로 진행한다.

1.       setting메뉴에서 Global setting를 선택

2.       Global setting 창에서 Logging를 선택

3.       Debug 모드에서 True를 선택

4.       주요 항목을 선택하여 로깅 정보를 선택한다. 예를 들면 변환 중 주요 문제에 대한 정보를 기록하기 위해 파서, 매핑 형식, 사용자 인터페이스 추적 등을 로깅할 수 있다.

[참고자료]

l  [AWS DMS] AWS DMS를 활용하여 데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 마스킹 하기 : https://sungwookkang.com/1496

l  What is the AWS Schema Conversion Tool? : https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Welcome.html

l  Installing, verifying, and updating AWS SCT : https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_Installing.html

l  Best practices for the AWS SCT :  https://docs.aws.amazon.com/SchemaConversionTool/latest/userguide/CHAP_BestPractices.html

2022-04-07 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

AWS DMS, AWS SCT, Schema Migration, 스키마 변경, 스키마 마이그레이션, 스키마 추출, 스키마 변환

[AWS DMS] AWS DMS를 활용하여 데이터 마이그레이션 과정에서 데이터 마스킹 하기

-          데이터 마이그레이션 시 룰 매핑 정보를 사용하여 개인 정보 및 특정 데이터 마스킹 하기

l  Version : AWS DMS

데이터 저장소 간의 데이터 복제는 평가, 스키마 변환, 데이터 마이그레이션, 데이터 유효성 검사, 데이터 액세스 및 보안 정책 구현을 포함하는 복잡한 다단계 프로세스이다. 데이터가 데이터 저장소에 걸쳐 복제됨에 따라 대부분의 조직은 개인 식별 정보(PII) 또는 해당 정보에 액세스 해서는 안되는 사용자로부터 상업적으로 민감한 데이터를 보호해야하는 규정 준수 요구 사항이 있다. 이러한 복잡한 단계의 데이터 마이그레이션을 쉽게 할 수 있는 클라우드 솔루션으로 AWS DMS (Database Migration Service)라는 서비스가 있다.

AWS DMS는 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, NoSQL 데이터베이스 및 기타 유형의 데이터 저장소를 쉽게 마이그레이션할 수 있는 클라우드 서비스로, 클라우드 뿐만 아니라 온프레미스와 조합도 가능하다. 또한 DMS를 사용할 경우 일회성의 데이터 마이그레이션을 포함하여 지속적인 변경사항(Changed Data Capture, CDC)을 복제하여 소스와 대상을 동기화할 수도 있다. 그리고 동일한 데이터베이스 및 이기종 데이터베이스 마이그레이션도 가능하고 AWS KMS (Key Management Service) 암호화 및 SSL (Secure Socket Layer)을 사용하여 소스에서 타겟으로 이동할 때 데이터를 암화 할 수 있다.

l  AWS DMS : https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/dms/latest/userguide/Welcome.html

이번 포스트에서는 Amazon Aurora PostgreSQL 클러스터에서 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)로 AWS Database Migration Service(AWS DMS)를 사용하여 데이터를 복제하면서 데이터 마스킹을 구현하는 방법에 대해서 알아본다. 데이터 마스킹을 사용하면 필드의 데이터를 완전히 제거하는 대신 익명화 할 수 있다. AWS DMS를 사용하여 데이터 세트를 복제하는 동안 사용자의 민감한 정보에 대한 임의 해시 또는 패턴 기반 대체를 수행할 수 있다.

마스킹 시나리오는, AWS DMS 복제 작업에서 SQLite 표현식 기반 데이터 변환을 사용하여 데이터 복제 중에 사회 보장 번호(SSN)와 관련된 데이터 필드를 마스킹 한다. 아래 다이어그램은 AWS  솔루션 아키텍처를 보여준다.

AWS DMS는 데이터를 대상 엔드포인트로 로드하기 전에 마스킹 하지만 데이터는 여전히 소스 엔드포인트에서 가져와 AWS DMS 복제 인스턴스로 로드한다. AWS DMS는 복제 인스턴스를 사용하여 소스 데이터 스토어에 연결하고, 소스 데이터를 읽고, 대상 데이터 스토어에서 사용할 수 있도록 데이터를 포맷하고, 데이터를 대상 데이터 스토어에 로드 한다. 마스킹은 대상으로 로드하기 전에 복제 인스턴스에서 발생한다. 자세한 시나리오 및 실습 내용은 아래 링크를 참고한다.

l  Data masking using AWS DMS : https://aws.amazon.com/blogs/database/data-masking-using-aws-dms/

아래 그림처럼 AWS DMS 콘솔의 Mapping rules 탭에서 사용자 매핑룰을 입력 할 수 있다.

맵핑룰을 살펴보면 address_book 테이블의 ssn_or_emp_no열에 대해 변환이 설정 되어있다. 이 필드는 SSN 또는 직원 번호를 가지고 있어, SSN의 경우 마스킹이 되고 직원 번호의 경우 마스킹을 하지 않는다. 변환 매핑 규칙에는 glob 연산자(Glob Operator : https://sqlite.org/lang_expr.html

)를 사용하여 조건을 지정하여 SSN의 패턴과 일치하는 값을 대체하고 내장 hash_sha256 함수를 사용하여 원본 SSN을 SHA256해시로 대체한다. 그런 다음 변환된 데이터는 대상 데이터 세트의 새 열인 ssn_or_emp_no_transformed로 추가되고 원본 열은 열 제거 변환 규칙 작업을 통해 복제하는 동안 삭제된다.

AWS DMS 작업이 완료되고 S3에서 결과를 살펴보면, 아래 그림과 같이 SSN 정보에 대해서는 매핑룰에 의해 마스킹 된 것을 확인할 수 있다.

이처럼 AWS DMS 서비스를 사용하면 단순히 데이터 마이그레이션 뿐만 아니라 민감한 정보에 대해서 룰 기반의 변환 규칙을 설정함으로써 마이그레이션 과정에서 데이터 마스킹 또는 암호화를 진행하여 데이터 거버넌스에 대한 요구사항을 충족할 수 있다.

[참고자료]

l  https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/dms/latest/userguide/Welcome.html

l  https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/aws-database-migration-service/

l  https://docs.aws.amazon.com/ko_kr/dms/latest/userguide/CHAP_Task.CDC.html

l  https://aws.amazon.com/blogs/database/data-masking-using-aws-dms/

l   

2022-04-03 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

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