07.20
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삼성생명 ‘데이터 마이그레이션’ 시간 대폭 단축9개 업무의 57TB 데이터 이전, 인포매티카의 툴 도입, 데이터 클린징에서 효과 ‘톡톡’





삼성생명이 지난해 6월 리호스팅 프로젝트를 마치고 '무장애 1000일'에 도전하고 있다. 삼성생명 IS실에 들어서면 전광판으로 무장애 현황을 시스템 별로 실시간으로 보여주고 있어 리호스팅이 얼마나 중요한 프로젝트였는지 실감할 수 있다.

삼성생명의 리호스팅 사업은 국내에서는가장 먼저 시도한 데다 특히 6,800MIPS급의 세계 최대 프로젝트라는 점에서 관심을 모았다. 2006년 당시 세계적으로 리호스팅을 한 기업이 2,000여개였으나 2,000Mips 이하의 소규모 시스템이었다.

삼성SDS 생보개선IS팀의 이강호 팀장은 "삼성생명은 다운사이징의 방안으로 전면 재개발과 리호스팅 방식 등을 놓고 고민을 한 끝에 결국 리호스팅으로 결정했는데 그 과정이 매우 힘들었다"고 당시를 회고한다. 메인프레임에서 유닉스로 다운사이징하는 방식으로 전면 재개발보다 리호스팅 방안을 채택한 것은 기존 시스템의 품질이 높아 당장 바꿀 필요가 없었으며, 특히 단기간에 저비용으로 구축할 수 있다는 이점 때문이다.

세계 최대, 국내 최초의 프로젝트

삼성생명은 기존의 메인프레임에서 유닉스 환경으로 다운사이징한 가장 큰 이유로 비용문제를 들었다. 국내 생명보험 업계 1위로 지난 해 매출 24조원을 달성했고, 연간 정보화 투자에 1,300억 원을 투자하고 있지만, 메인프레임의 막대한 유지보수 비용에 적지 않은 부담을 안고 있었기 때문이다. 삼성생명에 따르면 메인프레임 유지 보수는 매년 평균 14% 이상 증가하고 있으며, 용량 증설 등의 투자까지 합치면 2009년까지 600억 원에 이를 것으로 예상됐다. 또한 메인프레임과 DB2 등의 특정 벤더에 종속된 하드웨어와 소프트웨어의 사용으로 최신 기술을 적용하는 데에도 한계가 있었던 것도 다운사이징을 한 이유다.

이강호 팀장은 "개방형 시스템으로 전환하면 기존의 툴 패키지 등을 쉽게 적용할 수 있다. 더욱이 콜센터, 사이버창구, 대외기관 등의 시스템과 연계가 증가하면서 오픈 시스템과의 원활한 연계가 필요했다. 메인프레임에서는 데이터 저장방식이 상이해 타 시스템과의 데이터 교환 시 코드 컨버전을 별도로 해야 했다"며 그 배경을 설명한다.

삼성생명은 영업과 회계 등 일부 업무는 이미 개방형 환경으로 전환했지만 보험, 융자 등 주요 업무는 메인프레임을 고수했다. 하지만 삼성생명은 리호스팅 프로젝트를 추진하면서 신계약·입금·보전·지급· 융자·상품·고객·영업·퇴직보험 등 기업의 핵심 정보를 개방형 시스템으로 전면 이행했다.

오라클 DBMS로 전환

삼성생명은 이처럼 중요한 보험과 융자처리계 업무 등을 개방형 시스템으로 전환하기로 결정함에 따라 데이터 마이그레이션이라는 엄청난 과제를 안게 되었다. 데이터의 손실 없이 최소한의 다운타임으로 안정적이고 신속하게 전환한다는 방침을 세우고 프로젝트를 본격 추진하기 전에 리호스팅 솔루션 검토와 대용량 오픈 시스템의 성능검토를 위해 10개월 동안에 2번에 걸쳐 파일럿 프로젝트를 실시하고 마스터플랜을 수립했다.

삼성생명은 기존 시스템에서 운영해온 DB와 테이프, SAM 파일 등 모두 57TB에 달하는 데이터를 오라클 DBMS 등으로 전환하는 작업에 나섰다. 기존의 기간계 시스템에 저장되어 있는 주요 업무뿐 아니라 백업 형태로 관리되는 테이블도 마이그레이션 대상에 포함되었다. DB 테이블이 2,000개, 테이프는 45,000개, SAM 파일 53,000개의 대량의 데이터 정합성을 보장하면서 제한된 시간 내에 이전하기는 쉽지 않았다.
기존 DB2 시스템의 데이터를 오라클로 컨버전하면서 수차례의 테스트를 반복했다. 또한 데이터 마이그레이션의 속도를 향상시키기 위해 통신 노드 부분의 업그레이드 등 주변 환경도 새로 보완해 최적의 환경을 구축했다.

이강호 팀장은 "시스템 오픈을 6개월 앞두고 매주 주말을 반납하며 데이터의 컨버전과 테스트를 수행했다"고 말한다. 이 팀장은 이어 "데이터 마이그레이션 툴로 인포매티카의 파워센타와 익스체인지를 사용했는데 데이터 클린징의 경우 기존의 수작업보다 2~3배의 효과를 거뒀다"고 설명한다.

"기존 수작업보다 2~3배 효과"

삼성생명은 현업에서 체감하지도 못할 정도로 자료의 손실 없이 완벽하게 데이터를 이전했다. 다운사이징 이후 데이터들을 잘 정리했을 뿐 아니라 업무 집중 시간대에도 온라인 처리 평균 응답속도는 2.5초에서 1.8초로 단축되었다. 특히 월 마감시 집중시간대의 CPU 사용률은 50% 수준으로 기존 메인프레임의 80% 보다 낮았다.

삼성생명은 이번 리호스팅 프로젝트로 메인프레임을 유지할 때 보다 매년 100억원 이상을 절감해 오는 2009년까지모두 220억원을 줄일 수 있을 것이라고 예상한다. 또한 업무별, 시스템 별로 분산되어 있는 구조를 표준화된 채널로 통합 구축해 통합 모니터링과 정보 관리의 효율성을 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

삼성생명은 향후 차세대 시스템의 구축시 이번에 구축한 오픈 시스템의 하드웨어와 데이터베이스를 재활용할 수 있어 애플리케이션의 재개발에 힘을 집중할 수 있을 것으로 내다보고 있다. 이강호 팀장은 "개방형 환경으로 시스템과 데이터를 이전함에 따라 기존에 개방형에서 활용하던 데이터들과 원활하게 통합해 다양한 마케팅에 활용할 것"이라고 말했다.

인터뷰 | 삼성SDS 생보개선IS팀 이강호 팀장


"시험 가동 작업 12시간으로 단축" '삼성생명 리호스팅 프로젝트'의 의미는.

-세계에서 가장 큰 규모인 리호스팅 프로젝트를 국내에서 가장 먼저 추진했다는 점이다. 이러한 이유 때문에 결정 과정에 어려움이 많았다. 리호스팅 프로젝트를 추진하기 전 10개월동안 2번에 걸쳐 파일럿 프로젝트를 실시하며 마스터 플랜을 수립하고, 매 주말마다 실전과 같은 테스팅을 반복하며 시스템 환경과 성능을 개선해 나갔다. 일반적으로 이러한 큰 프로젝트의 시험 가동은 연휴에 실시하지만, 우리는 주말 반나절 만에 거뜬히 마쳤다. 현재는 무장애 1,000일에 도전하고 있으며, 현업에서는 이전보다 훨씬 빠른 환경에서 일하고 있다.

마이그레이션의 업무 범위는.

-신계약, 입금, 보전, 지급, 융자, 상품, 고객, 영업, 퇴직보험 등 보험, 융자 처리계가 마이그레이션의 대상 업무였다. 이번 프로젝트에서 이러한 데이터는 물론 과거에 사용하던 백업 형태의 테이블도 마이그레이션 범위에 포함되었다.

마이그레이션 툴의 도입 효과는.

회사의 주요 데이터인 만큼 자료의 손실 없이 빠르게 이전하는 것이 중요했다. 기존의 수작업으로는 데이터의 양이 많은 만큼 전문 솔루션을 선택할 필요가 있었다. 기존에 수작업할 때보다 3배 정도의 효과를 거뒀으며, 무엇보다 데이터 클린징 부문에서 두드러진 효과를 보았다. 또한 데이터 마이그레이션에 대한 현황을 자동으로 모니터링 할 수 있어 데이터의 건수와 시간을 체크해 보완할 수 있었다.

특히 외산 솔루션이 한국의 2바이트 문화권을 지원하지 못할 것이라는 염려가 있지만, 표준 한글에 대한 지원은 충분했다. 다만 특수문자나 시스템 이전에 따른 깨진 문자들에 대해서는 인포매티카에서 보완을 해줬다. 이러한 마이그레이션 툴의 도입으로 초기에 3일 소요되었던 시험가동 준비작업이 최종 오픈 당일에는 12시간으로 단축됐다.

적용솔루션 | PowerCenter with PowerExchange
코딩 없이 데이터 추출 및 코드 컨버전 가능

PowerExchagne는 레거시 시스템 데이터를 추출하기 위한 커넥티비티를 담당하는 PowerCenter의 옵션이다. 데이터 통합 프로젝트에서 가장 어려운 지점 중 하나가 바로 레거시 시스템으로부터의 데이터 추출이다. 기존에는 숙련된 인력이 프로그램을 짜서 레거시 시스템에서 데이터를 SAM 파일로 추출하고 FTP로 전송하여 다시 프로그램을 통한 코드 컨버전을 수행해야 비로소 ETCL 작업이 가능했다.

PowerExchange는 이러한 불편함을 한번에 해소한다. 비숙련자가 PowerExchange에 소스를 등록한 후 PowerCenter를 통해 임포트(Import)해서 바로 ETCL 작업을 수행할 수 있다. 즉 코딩 없이도 레거시로부터 데이터 추출 및 코드 컨버전이 가능해지고 ETCL 작업 안에 추가됨으로써 메타데이터 관리까지 가능하게 되었다. PowerExchange는 DB2, IMS, ADABAS는 물론 오픈 시스템의 Oracle, MS-SQL, IBM UDB로부터 실시간 추출도 가능하다.







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