동일 DB 내 SQL 직접 실행
네트워크 구간을 거치지 않고 동일 DB에서 SQL을 직접 실행해 대용량 처리를 극대화합니다.
동일 DB 전환 아키텍처 개념도 · 실제 제품 화면이 아닙니다.
Data Migration for Next-Generation Projects
매핑 정의와 전환 SQL을 연결하고, 스키마 변경과 작업 의존관계를 추적해 실행 계획까지 관리하는 차세대 데이터 전환 솔루션입니다.
Source / Target / 변환식
매핑과 전환 프로그램 연결
선행 작업과 실행 순서 확인
동시 작업 한도와 이력 기반 배치
CUSTOMERORDERS선행 완료 후 실행제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.
Flowify는 차세대 시스템 데이터 이관에 특화된 데이터 마이그레이션 솔루션입니다. 범용 ETL 솔루션과 차별화된 설계·개발·검증 체계로 전환 프로젝트의 리스크를 줄입니다.
| 구분 | 범용 ETL 솔루션 | Flowify |
|---|---|---|
| 목적 | 운영 배치 반복 | 차세대 시스템 데이터 이관 |
| 설계 중심 | 데이터 흐름 중심 | 데이터 구조 및 매핑 규칙 중심 |
| 개발 방식 | 전용 컴포넌트 종속 | 유연한 SQL 기반 자동화 |
| 작업 관리 | 개별 JOB 단위 | 매핑–SQL–실행–검증 통합 생명주기 |
| 검증 | 외부 도구 / 수작업 | 자동 검증 및 이력 추적 |
ETL 및 Flowify 역할 비교 개념도 · 실제 제품 화면이 아닙니다.
매핑 정의에서 SQL, 실행, 검증 이력까지 하나의 흐름으로 관리합니다.
단일 DB에서는 SQL 직접 실행으로 성능을 극대화하고, 분리된 DB 또는 이기종 DBMS에서는 추출·변환·적재를 제공합니다.
네트워크 구간을 거치지 않고 동일 DB에서 SQL을 직접 실행해 대용량 처리를 극대화합니다.
동일 DB 전환 아키텍처 개념도 · 실제 제품 화면이 아닙니다.
추출·변환·적재 단계를 제공하여 분리된 DB와 이기종 DBMS 간 전환을 지원합니다.
분리 DB 전환 아키텍처 개념도 · 실제 제품 화면이 아닙니다.
매핑 정의서와 전환 프로그램을 분리해 관리하면 설계 변경이나 개발 누락을 뒤늦게 발견할 수 있습니다. Flowify는 매핑 정의와 전환 SQL을 연결해 설계와 개발의 차이를 확인하고 변경 이력을 추적합니다.
매핑 정의서와 전환 프로그램을 1:1로 연결해 설계 변경이나 개발 누락을 확인할 수 있습니다.
매핑 규칙을 기반으로 INSERT·변환 SQL을 생성해 반복 코딩과 수작업 오류를 줄입니다.
매핑–SQL–실행–검증을 하나의 흐름으로 관리하여 전환 작업 전 과정을 단일 솔루션으로 통제합니다.
작성된 SQL에서 Source·Target 테이블과 컬럼, 변환식 및 조건 정보를 데이터 매핑 정의서로 역공학 처리할 수 있습니다. 익숙한 SQL로 작업한 뒤 확인된 전환 로직을 매핑 정보로 관리하여 작업 부담이 감소합니다.
INSERT INTO target_customer
(customer_id, customer_name, grade_code)
SELECT s.customer_id,
TRIM(s.customer_name),
c.grade_code
FROM source_customer s
LEFT JOIN code_map c
ON c.legacy_grade = s.grade
WHERE s.is_active = 'Y'; 조회 대상 테이블을 자동으로 식별합니다.
SELECT 컬럼과 함수식에서 변환 규칙을 추출합니다.
JOIN / WHERE 조건을 분석해 연관 관계를 파악합니다.
INSERT 대상을 식별해 타겟 매핑을 완성합니다.
SQL 역공학 처리 개념도 · 실제 제품 화면이나 운영 SQL이 아닙니다.
Source와 Target 간 매핑 관계를 데이터 리니지로 추적하여, 신규 컬럼과 변경된 구조가 전환 대상에서 누락되는 것을 추적할 수 있습니다.
Source 테이블·컬럼이 어느 Target 테이블·컬럼에 연결되어 있는지 데이터 리니지로 확인합니다.
Source에 새로운 컬럼이 추가되었을 때 해당 컬럼이 데이터 매핑정의서에 반영되었는지 확인할 수 있습니다.
매핑 정보는 존재하지만 실제 Target 테이블에 대응 컬럼이 없거나 전환 대상에 빠진 항목을 식별합니다.
Source 또는 Target 구조가 변경되었을 때 영향을 받는 매핑과 전환 프로그램을 추적합니다.
테이블 구조의 변경을 발견하는 데서 끝나지 않고, 변경사항이 매핑과 전환 프로그램에 반영되었는지까지 추적합니다.
DDL 스크립트 업로드 한 번으로 Source·Target 테이블의 구조 변경을 즉시 파악하고 대응합니다.
DDL 파일 업로드만으로도 형상 등록이 즉시 완료됩니다.
테이블/컬럼 추가·삭제, 데이터타입, 제약조건 변경 사항을 정확히 식별합니다.
식별된 변경사항을 매핑정의서와 전환 프로그램에 원클릭으로 반영하여 누락을 방지합니다.
SQL과 제약조건에서 선후행 관계를 분석하고, 가용 자원과 예상 시간을 고려해 전환 작업의 실행 순서를 계획합니다.
SQL과 제약조건을 분석해 먼저 완료되어야 할 작업과 후속 작업을 연결합니다.
선행 조건을 충족한 작업을 가용 자원 안에서 우선 조정하고 병렬로 배치합니다.
작업 변경과 리허설 실행 결과를 반영해 의존관계와 예상 완료 계획을 다시 계산합니다.
의존관계 기반 실행 일정 개념도 · 실제 제품 화면이 아니며 임의 시간 수치를 사용하지 않습니다.
SQL 기반 분석으로 전환 작업 간 선후행 관계를 구성해 정합성을 고려한 실행 순서를 마련합니다.
제약조건과 선후행 관계를 반영하고 실행 가능한 작업의 예상 처리 시간을 분석해 전환 계획을 보정합니다.
실제 차세대 전환 프로젝트에서 Flowify가 어떻게 활용되는지 확인해 보세요.
매핑 정의서에서 전환 SQL을 생성하고, 설계와 개발 결과를 연결해 불일치와 누락을 줄입니다.
적용 가이드 보기수기로 작성된 SQL을 파싱해 Source·Target 테이블·컬럼·변환식·조건을 매핑 정의서로 자동 생성합니다.
적용 가이드 보기Oracle → PostgreSQL 등 이기종 DBMS 간 전환을 추출·변환·적재 아키텍처로 안전하게 수행합니다.
적용 가이드 보기DDL 스크립트 업로드로 버전 간 변경을 즉시 감지하고 매핑·전환 프로그램에 원클릭 반영합니다.
적용 가이드 보기전환 작업 간 선후행 관계를 SQL 분석으로 자동 설정하여 데이터 무결성을 확보합니다.
적용 가이드 보기장시간 작업 우선 배치와 단시간 작업 병렬 패킹으로 전체 전환 완료 시간을 단축합니다.
적용 가이드 보기