Product

Flowify

Data Migration for Next-Generation Projects

매핑 정의와 전환 SQL을 연결하고, 스키마 변경과 작업 의존관계를 추적해 실행 계획까지 관리하는 차세대 데이터 전환 솔루션입니다.

Flowify / Migration design 개념도 / Interface concept
설계에서 실행 계획까지Mapping-led
  1. 01
    매핑 정의

    Source / Target / 변환식

  2. 02
    SQL 생성

    매핑과 전환 프로그램 연결

  3. 03
    의존관계 검토

    선행 작업과 실행 순서 확인

  4. 04
    실행 계획

    동시 작업 한도와 이력 기반 배치

CUSTOMERORDERS선행 완료 후 실행

제품의 동작을 설명하기 위한 개념도이며, 실제 제품 화면이 아닙니다.

What is Flowify?

기존 ETL의 한계를 넘어서는 전환 프로젝트 특화 솔루션

Flowify는 차세대 시스템 데이터 이관에 특화된 데이터 마이그레이션 솔루션입니다. 범용 ETL 솔루션과 차별화된 설계·개발·검증 체계로 전환 프로젝트의 리스크를 줄입니다.

Project fit

전환 프로젝트 관점의 역할 비교

비교 개념도
범용 ETL 솔루션과 Flowify의 목적, 설계, 개발, 작업 관리, 검증 방식 비교
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.

Architecture

다양한 데이터 전환 환경에 특화된 아키텍처

단일 DB에서는 SQL 직접 실행으로 성능을 극대화하고, 분리된 DB 또는 이기종 DBMS에서는 추출·변환·적재를 제공합니다.

Single database

동일 DB 내 SQL 직접 실행

구성 개념도
Source schema Database
SQL 직접 실행
Target schema Database

네트워크 구간을 거치지 않고 동일 DB에서 SQL을 직접 실행해 대용량 처리를 극대화합니다.

동일 DB 전환 아키텍처 개념도 · 실제 제품 화면이 아닙니다.

Separate databases

분리 DB·이기종 DBMS 간 전환

구성 개념도
Source Database
Extract
Transform Flowify
Load
Target Database

추출·변환·적재 단계를 제공하여 분리된 DB와 이기종 DBMS 간 전환을 지원합니다.

분리 DB 전환 아키텍처 개념도 · 실제 제품 화면이 아닙니다.

Mapping-Driven Development

매핑 정의서 기반 데이터 전환 개발

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.

설계–개발 일관성

매핑 정의서와 전환 프로그램을 1:1로 연결해 설계 변경이나 개발 누락을 확인할 수 있습니다.

전환 SQL 자동 생성

매핑 규칙을 기반으로 INSERT·변환 SQL을 생성해 반복 코딩과 수작업 오류를 줄입니다.

통합 생명주기 관리

매핑–SQL–실행–검증을 하나의 흐름으로 관리하여 전환 작업 전 과정을 단일 솔루션으로 통제합니다.

SQL Reverse Engineering

SQL Parsing Engine을 통한 역공학으로 데이터 매핑 지원

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.

SQL Parser Engine

전환 SQL에서 매핑 정보 추출

역공학 개념도
Input · conceptual SQL 운영 데이터 미포함
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';
  1. 01

    Source 테이블

    조회 대상 테이블을 자동으로 식별합니다.

  2. 02

    Source 컬럼 및 변환 규칙

    SELECT 컬럼과 함수식에서 변환 규칙을 추출합니다.

  3. 03

    참조 관계 및 추출 조건

    JOIN / WHERE 조건을 분석해 연관 관계를 파악합니다.

  4. 04

    Target 테이블

    INSERT 대상을 식별해 타겟 매핑을 완성합니다.

SQL 역공학 처리 개념도 · 실제 제품 화면이나 운영 SQL이 아닙니다.

Data Lineage

Data Lineage를 통한 매핑 누락 및 영향도 측정

Source와 Target 간 매핑 관계를 데이터 리니지로 추적하여, 신규 컬럼과 변경된 구조가 전환 대상에서 누락되는 것을 추적할 수 있습니다.

Source–Target 매핑 추적

Source 테이블·컬럼이 어느 Target 테이블·컬럼에 연결되어 있는지 데이터 리니지로 확인합니다.

신규 컬럼 미매핑 확인

Source에 새로운 컬럼이 추가되었을 때 해당 컬럼이 데이터 매핑정의서에 반영되었는지 확인할 수 있습니다.

타겟 반영 누락 확인

매핑 정보는 존재하지만 실제 Target 테이블에 대응 컬럼이 없거나 전환 대상에 빠진 항목을 식별합니다.

변경 영향도 분석

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.

Schema Management

스키마 변경 감지 및 형상 관리

DDL 스크립트 업로드 한 번으로 Source·Target 테이블의 구조 변경을 즉시 파악하고 대응합니다.

별도 모델링 없는 형상 관리

DDL 파일 업로드만으로도 형상 등록이 즉시 완료됩니다.

버전 간 상세 DIFF

테이블/컬럼 추가·삭제, 데이터타입, 제약조건 변경 사항을 정확히 식별합니다.

Target 형상 동기화

식별된 변경사항을 매핑정의서와 전환 프로그램에 원클릭으로 반영하여 누락을 방지합니다.

Smart Execution

의존관계와 처리 이력에 기반한 실행 계획

SQL과 제약조건에서 선후행 관계를 분석하고, 가용 자원과 예상 시간을 고려해 전환 작업의 실행 순서를 계획합니다.

Dependency schedule

분석에서 재계획까지 이어지는 실행 순서

일정 개념도
  1. 01 · Analyze

    선후행 관계 구성

    SQL과 제약조건을 분석해 먼저 완료되어야 할 작업과 후속 작업을 연결합니다.

  2. 02 · Schedule

    실행 가능 작업 배치

    선행 조건을 충족한 작업을 가용 자원 안에서 우선 조정하고 병렬로 배치합니다.

  3. 03 · Re-plan

    결과 기반 계획 보정

    작업 변경과 리허설 실행 결과를 반영해 의존관계와 예상 완료 계획을 다시 계산합니다.

선행 작업 완료후속 작업 실행 가능
선행 작업 대기무결성 잠금 유지
작업 추가·변경의존관계 재분석

의존관계 기반 실행 일정 개념도 · 실제 제품 화면이 아니며 임의 시간 수치를 사용하지 않습니다.

의존관계 자동 분석

SQL 기반 분석으로 전환 작업 간 선후행 관계를 구성해 정합성을 고려한 실행 순서를 마련합니다.

  • SQL 기반 자동 분석 — Analyze Dependency 엔진이 선행 테이블을 파싱해 선후행 관계를 스스로 구성
  • 무결성 잠금 — 선행 작업이 정상 완료된 이후 후속 작업을 실행하도록 제어
  • 자동 재배치 — 작업 추가·변경 시 전체 의존관계를 재분석하여 순서 조정

작업 최적화 스케쥴링

제약조건과 선후행 관계를 반영하고 실행 가능한 작업의 예상 처리 시간을 분석해 전환 계획을 보정합니다.

  • 병목 해소 — 장시간 작업을 우선 튜닝·배치하여 후반 지연 방지
  • 병렬 패킹 — 동시 실행 자원 한도 내에서 단시간 작업을 병렬로 패킹
  • 컷오버 계획 보정 — 리허설 이력과 실행 결과로 예상 완료 시간을 지속 갱신

Flowify로 차세대 데이터 전환을 준비하세요

nexFLOW의 전문 데이터 컨설턴트가 기업 환경에 최적화된 적용 방안을 제안해 드립니다.