이 콘텐츠 컬렉션은 워크로드 팀이 워크로드 마이그레이션을 계획하고 구현하는 데 도움이 되도록 큐레이팅됩니다. AWS(Amazon Web Services) 및 GCP(Google Cloud Platform)와 같은 클라우드 플랫폼에서 Microsoft Azure로의 마이그레이션을 다룹니다. 예상된 결과는 Azure로 마이그레이션을 완료한 후 원본 플랫폼에서 워크로드를 해제한다는 것입니다.
중요합니다
일부 마이그레이션 시나리오는 이 컬렉션의 범위를 벗어났습니다. 온-프레미스에서 Azure로의 마이그레이션, 전체 데이터 센터 마이그레이션 또는 지역 재배치는 다루지 않습니다. 또한 여러 클라우드에서 동시에 실행되는 워크로드를 다루지 않습니다.
일반적으로 Azure로 마이그레이션하려면 인프라 및 관리 계층을 원본 클라우드 공급자에서 Azure로 전환하는 작업을 다시 배치해야 합니다. 마이그레이션 프로세스를 준비하려면 Azure에서 원본 구성 요소에 가장 적합한 항목을 찾아야 합니다. 모든 구성 요소에 직접적인 동등한 항목이 있는 것은 아닙니다. 아키텍처를 다시 디자인하거나 코드를 다시 검토하여 기능을 유지하고 비즈니스 목표를 달성해야 합니다. 이 컬렉션은 일반적인 워크로드 구성 요소 및 플랫폼 서비스의 비교를 제공하며 예제 마이그레이션 시나리오를 포함합니다.
워크로드 마이그레이션을 위한 필수 구성 요소
워크로드는 조직이 Azure에 커밋되고 Azure를 채택하기 위한 접근 방식을 설정한 후에만 마이그레이션되어야 합니다. 워크로드를 마이그레이션하기 전에 Azure의 기본 개념을 이해하고 활성 Azure 등록을 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 CAF(클라우드 채택 프레임워크) 리소스를 살펴보세요.
Azure에서 사용되는 용어와 개념이 서로 어떻게 관련되는지 알아봅니다.
학습 모듈의 학습 목표를 완료하여 조직의 마이그레이션 계획을 개발하고 마이그레이션해야 하는 워크로드 유형을 식별합니다.
다음 단계에서 워크로드 팀은 마이그레이션을 계획하고 구현합니다. 현재 워크로드 디자인을 평가하고, Azure에서 솔루션을 준비하고, 필요한 코드를 변경하고, 마이그레이션을 수행합니다.
대상 그룹
이 컬렉션은 팀 수준에서 다음 워크로드 역할 및 함수에 적용됩니다.
다양한 아키텍처 측면을 재설계하고 전체 아키텍처의 유효성을 검사하여 비즈니스 요구 사항을 계속 충족하는지 확인할 수 있는 워크로드 설계자입니다. 설계자는 워크로드의 특정 특성 및 비즈니스 제약 조건을 고려하여 격차를 해결합니다.
마이그레이션 프로세스 중 및 마이그레이션 후에 책임이 어떻게 변경되는지 이해해야 하는 워크로드 팀 구성원입니다. 예를 들어 Amazon Relational Database Service에서 스크립트를 관리하고 매일 백업을 수행하는 데이터베이스 관리자는 Azure SQL Database에서 동일한 작업을 수행하도록 조정해야 합니다.
콘텐츠 레이아웃
마이그레이션 가이드 콘텐츠는 워크로드가 현재 실행되는 원본 플랫폼에 따라 분류됩니다. 각 범주에는 비교 문서가 포함됩니다. 시작하려면 워크로드 및 해당 서비스의 기능을 가장 가까운 Azure와 비교합니다. 이러한 문서에는 비교를 설명하는 예제 시나리오 및 서비스 수준 마이그레이션 가이드도 포함되어 있습니다.
원본 플랫폼에 따라 학습 경험을 시작합니다.
이 컬렉션에는 모든 플랫폼에 적용되는 문서도 포함되어 있습니다. 모든 섹션에는 편의를 위해 플랫폼에 구애받지 않은 문서가 포함되어 있습니다.
도구
콘텐츠 외에도 특수 도구를 탐색하여 마이그레이션 작업을 지원하거나 비즈니스 목표에 대해 마이그레이션의 성공을 측정할 수 있습니다.
도구 | 목적 |
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Azure Migrate 및 현대화 | 마이그레이션 자산, 주로 인프라, 애플리케이션 및 데이터 구성 요소를 검색하고 평가합니다. |
Well-Architected 원본 플랫폼을 검토 평가(사용 가능한 경우) | 원본 플랫폼에서 아키텍처의 비즈니스 목표를 검토하고 측정합니다. 이 평가는 Azure에서 기대에 대한 기준을 설정하는 데 도움이 됩니다. |
Azure Well-Architected 검토 평가 | 아키텍처 결정을 평가하여 원본 기준에서 회귀를 식별합니다. 또한 Azure에서 최상의 기능을 얻을 수 있는 최적화 기회를 탐색합니다. |