에르윈 데이터 모델러로 카우치베이스로의 데이터베이스 마이그레이션 가속화

관계형 데이터베이스는 증기기관이 산업혁명을 가능하게 한 것처럼 정보 경제의 기반이 될 것입니다.

그러나 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 과거 성공은 오늘날의 경제에 필요한 것을 측정할 수 있는 척도가 아닙니다. 모바일 기술, 전자상거래, IoT, 개인화된 상호 작용이 주도하는 디지털 혁신에는 애플리케이션이 데이터 저장소와 상호 작용하는 방식에 대한 새로운 접근 방식이 필요합니다.

이 문서에서는 다음과 같은 이유에 대해 설명합니다. 카우치베이스 경직되고 비용이 많이 드는 관계형 데이터베이스를 대체할 수 있는 더 나은 대안, 그리고 기업이 왜 에르윈 데이터 모델러 를 통해 애플리케이션을 Couchbase로 마이그레이션할 수 있습니다.

워크로드를 NoSQL로 이전해야 하는 이유

기업 세계에는 변화하는 환경에 빠르게 적응하지 못한 기업들이 산재해 있습니다.

사용자와 소비자는 필요할 때 언제 어디서나 최신 정보에 즉각적으로 액세스하는 데 익숙해졌습니다. 이들은 정보를 소비하는 데 그치지 않고 다른 사람들을 위해 자신의 인사이트와 경험을 공유하고자 합니다. 이러한 역동적인 환경에서 기업은 노후화된 IT 인프라의 제약 없이 빠르게 적응해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스 는 관계형 데이터베이스의 주요 단점을 해결하는 데 성공적으로 사용되어 왔으며, NoSQL은 가장 까다로운 비즈니스 환경에서 프로덕션 배포를 통해 실적을 달성했습니다. 예를 들어

• • Marriott 배포 호텔 예약 시스템을 현대화하는 NoSQL 연간 예약액 1조 4천 3백억 달러를 지원합니다.
  • Sky 레거시 오라클 RDBMS의 한계를 NoSQL의 유연성으로 대체했습니다. 를 사용하여 트래픽이 폭주하는 동안 고객 경험을 개선할 수 있습니다.
  • 아마데우스 쿼리 성능을 1000% 이상 향상시켰습니다. 오라클에서 카우치베이스로 전환하기.

NoSQL 데이터베이스는 최신 애플리케이션에 필요한 유연성과 확장성을 제공하는 동시에 유동적인 데이터 구조로 유연하게 대처할 수 있습니다. Couchbase는 다음과 같은 고유한 기능을 결합합니다. 엔터프라이즈급 기능과 결합된 NoSQL 데이터베이스 아키텍처의 모든 장점 기업이 데이터 기술 플랫폼에서 기대하는 안정성과 성능을 보장합니다. 또한 Couchbase는 다음을 제공합니다. SQL++ 쿼리 언어를 사용한 JSON 데이터에 대한 SQL 쿼리 기능 (이전의 N1QL)을 지원하여 데이터베이스 관리자, 설계자 및 개발자가 기존 SQL 전문 지식을 NoSQL 환경에서 재사용할 수 있습니다.

그러나 이것만으로는 레거시 데이터베이스를 대체할 수 있는 대안이 될 수 없습니다. 트랜잭션 지향 워크로드에 대한 ACID 규정 준수는 관계형 데이터베이스와 고유하게 연관되어 왔으며 NoSQL 분산 아키텍처와 호환되지 않는 것으로 간주되어 왔습니다. 그러나 Couchbase 7.0 소개 는 범위와 컬렉션이라는 여러 논리적 구성 계층을 추가하는 동적 데이터 포함 모델과 ACID 호환 SQL 트랜잭션 기능을 추가하여 이러한 가정을 종식시켰습니다.

Couchbase를 통한 간편한 레거시 현대화

문서 데이터베이스 아키텍처 - 어떤 정보를 JSON 문서에 저장 - 는 관계형 데이터베이스에 부족한 스키마 유연성을 제공합니다.

그러나 데이터 모델을 설정하기 위해 여러 JSON 문서를 버킷으로 가져오는 것만으로는 관계형 테이블을 NoSQL 데이터베이스에 쉽게 매핑하는 데 필요한 세분화된 계층 구조를 제공하지 못합니다. 와 Couchbase 7.0에 범위 및 컬렉션 도입 이제 RDBMS에서 테이블의 행과 열에 쉽게 매핑되는 방식으로 데이터를 구성할 수 있습니다.

여러 개의 JSON 문서를 한데 모아 컬렉션으로 만들 수 있고, 이 컬렉션을 다시 범위로 그룹화하여 버킷에 저장할 수 있습니다. 이 계층 구조를 사용하면 관계형 데이터베이스를 버킷에 매핑할 수 있는데, 여기서 JSON 문서는 행을, 컬렉션은 테이블을, 범위는 관련 컬렉션의 그룹을 나타냅니다. 전체 비교는 아래 표를 참조하세요.

그림 1: 범위 및 컬렉션을 관계형 데이터베이스 모델에 매핑하기

또한 SQL++ 쿼리 언어에 분산 SQL 트랜잭션이 추가되었습니다. 이를 통해 트랜잭션 내에서 데이터베이스 문서를 수정한 다음 애플리케이션 로직에 따라 트랜잭션의 모든 변경 사항을 커밋하거나 롤백할 수 있습니다. 완전 ACID 준수. 이러한 모든 기능을 갖춘 Couchbase를 통해 이제 기업은 노후화된 관계형 데이터베이스에 의존하는 느리고 경직된 애플리케이션을 현대화할 수 있습니다.

적합한 애플리케이션으로 시작하기

모든 애플리케이션이 데이터베이스 마이그레이션 여정을 시작하기에 똑같이 적합한 것은 아닙니다.

먼저, 비즈니스의 진화하는 요구 사항을 더 이상 충족하지 못하는 현재 애플리케이션을 식별해야 합니다. 이러한 애플리케이션은 일반적으로 동적이고 변화하는 데이터 모델을 사용합니다.

처음에는 성능 최적화를 위해 신중하게 조정된 여러 조인을 사용하는 매우 복잡한 SQL 쿼리에 의존하지 않는 워크로드를 선택하는 것이 좋습니다. 성공적인 개념 증명을 위해서는 데이터가 잘 이해되고 도메인 전문 지식을 쉽게 이용할 수 있는 복잡성이 제한적인 사용 사례에 집중하는 것이 좋습니다.

데이터베이스 마이그레이션 후보에 대한 좋은 예는 다음과 같습니다:

• • 카탈로그 및 재고 솔루션: 기업은 역동적으로 변화하는 대규모의 제품 및 서비스 제공을 처리하기 때문에 수백만 건의 요청에 대해 짧은 지연 시간으로 실시간 정보를 제공할 수 있는 유연한 데이터 구조가 필요합니다.
  • 고객 360: 모든 채널에서 실시간으로 데이터를 캡처하고 통합하여 모든 데이터를 한 눈에 볼 수 있는 단일 뷰를 생성하세요. 중단 없이 선형적으로 확장할 수 있는 Couchbase의 고유한 기능은 기존 관계형 데이터베이스와 차별화됩니다.
  • 성능 가속을 위한 캐싱: 백엔드 리소스의 워크로드를 줄이고 운영 비용을 절감하여 사용자에게 응답성이 뛰어난 경험을 제공하세요.

마지막으로, 원하는 결과를 측정하기 위한 명확한 성공 기준이 있어야 합니다. 이러한 기준은 성능, 관리 용이성, 낮은 총소유비용(TCO)을 통한 확장성 등이 될 수 있습니다. 마이그레이션 이니셔티브가 성공적으로 완료되면 다른 워크로드를 잠재적인 마이그레이션 대상으로 평가할 수 있습니다.

에르윈 데이터 모델러로 RDBMS 모델을 NoSQL로 전환하기

보다 민첩하고 효율적인 DBMS를 향한 움직임은 이러한 이점을 실현하기 위해 데이터 모델링의 패러다임 전환과 함께 이루어지고 있습니다.

기존의 관계형 데이터 모델링에서는 기업이 캡처하고 저장하고자 하는 데이터에 따라 구조가 결정되었습니다. 가장 중요한 원칙은 스토리지 최적화, 즉 원자 데이터를 한 번만 저장하는 것이었습니다. 이를 구조의 '정규화'라고 합니다.

이러한 고도로 정규화된 데이터베이스 설계는 데이터 무결성, 특히 상위/하위 관계가 있는 데이터의 무결성을 보장하는 데 탁월합니다. 그러나 정규화와 그로 인해 생성되는 복잡한 관계는 해당 데이터를 검색하기 위해 여러 조인을 사용하는 복잡한 쿼리를 필요로 합니다. 이로 인해 성능이 느려지거나 성능 부족을 완화하기 위해 많은 리소스가 필요합니다.

Couchbase에서는 데이터 쿼리 방식에 따라 구조가 결정되며, DBMS는 프로세스를 통해 데이터의 무결성을 관리합니다. Couchbase의 데이터 모델링 시 가장 중요한 원칙은 최소한의 컨테이너에서 모든 관련 데이터에 액세스하여 고성능을 제공하는 쿼리 최적화입니다. 이 접근 방식을 비정규화 를 사용하여 최소한의 조인으로 더 간단한 쿼리를 생성하여 더 적은 리소스로 훨씬 빠른 응답을 제공합니다.

그림 2: 여러 테이블과 중첩된 데이터의 JSON 문서 비교

Quest의 에르윈 데이터 모델러 는 하나의 솔루션에서 정규화 및 비정규화 디자인 패러다임을 모두 지원한다는 점에서 업계에서 독보적입니다. 사용자의 프로필에 따라 두 가지를 번갈아 사용할 수 있습니다.

보다 구조화된 쿼리 방법에 익숙한 데이터 분석가는 데이터의 정규화된 보기를 원할 것이고, 데이터베이스 관리자와 같은 다른 사용자는 데이터베이스를 인스턴스화하고 기본 소스를 쿼리하는 개발자를 지원하는 데 필요한 비정규화된 디자인을 보고 싶어 할 것입니다.

그림 3: 에르윈 데이터 모델러를 사용한 관계형 모델 비정규화

이는 레거시 데이터베이스 애플리케이션을 CouchBase로 현대화하고 마이그레이션할 때 더욱 중요해집니다. erwin Data Modeler는 고도로 정규화된 RDBMS 스키마를 상세하게 문서화하고 스키마의 정규화 해제 및 리타기팅을 자동화하여 CouchBase에 적용합니다.

이를 통해 조직은 데이터베이스 마이그레이션과 관련된 비용과 위험을 줄이면서 높은 정확도로 훨씬 빠르게 미션 크리티컬 애플리케이션을 보다 현대적이고 응답성이 뛰어난 플랫폼으로 마이그레이션할 수 있습니다.

쿼리 최적화 데이터 모델링의 중요성

적절한 수준의 비정규화를 달성하는 것은 Couchbase의 성능과 응답을 달성하고 인프라 및 리소스를 가장 운영 효율적이고(특히 클라우드에서) 재정적으로 효율적으로 사용하기 위한 핵심입니다.

이전에 관계형 기술에 배포된 DBMS 구조의 비정규화를 수행할 때 몇 가지 주요 고려 사항이 있습니다:

• • 직원들이 쿼리에 최적화된 디자인 기법에 익숙합니까?
  • 기존 정규화된 구조의 세부 사항과 복잡성을 명확하게 이해하고 있나요?
  • 디자인 변환 프로세스를 진행할 때 구조의 완성도와 무결성 측면에서 누락된 부분이 없는지 어떻게 확인하시겠습니까?
  • 변화된 구조로 일하는 수많은 이해관계자에게 이러한 변화의 특성과 영향을 어떻게 공유하고 소통할 것인가요?
  • 기존 워크로드를 벤치마킹하고 새로운 성능 목표를 달성하기 위해 설계를 조정하는 방법은 무엇인가요?

Quest의 erwin 데이터 모델러는 이러한 모든 문제를 극복할 수 있도록 도와줍니다.

가이드 워크플로우와 자동화된 정규화 및 비정규화 메커니즘을 제공함으로써 기존 설계 팀은 쿼리에 최적화된 설계 방식을 더 쉽게 채택하고 더 효과적으로 전달할 수 있습니다. 모델링 표준 및 감사 지원과 결합된 풍부한 데이터 시각화 및 문서화 기능은 고객이 현재 데이터 모델과 향후 데이터 모델을 모두 강력하게 이해할 수 있도록 보장하는 동시에 변환 프로세스 관리를 위한 비교 및 동기화 자동화 기능을 제공합니다. 또한 이해관계자의 이해를 돕고 보다 효과적인 협업을 촉진하기 위해 올바른 역할에 적합한 뷰를 보장합니다.

이러한 모델은 워크로드의 있는 그대로의 특성을 이해하기 위한 구조적 가이드를 형성하며, 새로운 플랫폼에서 성능을 조정하기 위해 결과물인 Couchbase 구조를 신속하게 조정할 수 있게 해줍니다. 마지막으로, 다운스트림 데이터 관리 및 거버넌스 기술에 공유 및 통합하여 새로운 환경을 유지 관리할 때 민첩성, 효율성 및 효과를 높일 수 있습니다.

레거시 데이터베이스 마이그레이션의 미래

Quest의 에르윈 데이터 모델러는 오랫동안 업계에서 가장 통합적이고 접근성이 뛰어난 데이터 모델을 제작해 왔습니다.

에르윈 데이터 모델러는 한 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 모델을 공유, 재사용 및 변환할 수 있는 기능을 통해 모든 주요 RDBMS와 NoSQL 데이터베이스에 대한 설계, 문서화 및 엔지니어링 지원을 확장합니다. 또한 에르윈 데이터 인텔리전스 에르윈 데이터 모델러와 통합되어 모든 주요 데이터베이스 플랫폼에서 메타데이터를 수집할 수 있으며, Talend, Informatica 등의 엔터프라이즈 ETL/ELT 솔루션과도 통합됩니다.

데이터 모델의 변환 및 비정규화를 지원하는 erwin Data Modeler와 함께 사용하면 마이그레이션 라이프사이클 초기에 소스 및 대상 구조와 관련 메타데이터의 세부 사양을 제공하여 레거시 DBMS에서 Couchbase로 데이터를 이동하는 데 필요한 ETL 작업의 설계 및 개발을 가속화할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 구조와 인스턴스 데이터를 보다 효율적이고 정확하게 마이그레이션할 수 있어 성공에 이르는 시간을 단축할 수 있습니다.

결론

NoSQL 데이터베이스 기술은 더 이상 관계형 데이터베이스가 해결할 수 없는 새로운 사용 사례의 요구를 충족하는 데 그치지 않습니다.

카우치베이스는 기업에게 경직된 RDBMS 구조에 대한 신뢰할 수 있는 대안을 제공하는 기본 기능을 제공합니다. 에르윈 데이터 모델러와 에르윈 데이터 인텔리전스를 함께 사용하면 이전 버전과 새 버전 간의 격차를 해소하여 자신 있게 데이터베이스 마이그레이션 여정을 시작할 수 있습니다.

자세한 내용은 다음에서 열리는 에르윈 바이 퀘스트 분과 세션에 참석하세요. 카우치베이스 커넥트 2021:

• • 데이터 역량 강화: 앱의 성공적인 현대화를 보장하기 위한 포괄적인 접근 방식 - 10월 21일 오전 10시(태평양 표준시)
  • 데이터 모델을 활용하여 최신 데이터 플랫폼의 성공을 가속화하고 보장하는 방법 - 10월 21일 오전 11시 30분(태평양 표준시)

추가 자산:

• • https://www.couchbase.com/partners/quest
  • https://www.couchbase.com/blog/data-modeling-for-couchbase-with-erwin-dm-nosql/
  • https://www.erwin.com