![[Databricks Data + AI Summit 2026] Oracle에서 Databricks Lakehouse로의 마이그레이션 전략](https://tech.cloud.nongshim.co.kr/wp-content/uploads/2606_databricks.png)

[Databricks Data + AI Summit 2026] Oracle에서 Databricks Lakehouse로의 마이그레이션 전략
Oracle 마이그레이션을 데이터 이전이 아닌 Use Case 이전으로 접근하는 전략을 소개했습니다. Lakehouse Federation, Lakebridge, GenAI Migration으로 단계적 자동화를 제안했습니다.
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Oracle 마이그레이션을 데이터 이전이 아닌 Use Case 이전으로 접근하는 전략을 소개했습니다. Lakehouse Federation, Lakebridge, GenAI Migration으로 단계적 자동화를 제안했습니다.

네이버 검색의 대규모 VictoriaMetrics 운영 구조와 Hot/Warm 2계층 설계를 소개했습니다. 메모리 한계를 해결하고 180대 장비를 무중단으로 전환한 방법도 공유했습니다.

상품·쿠폰·증정·프로모션 데이터를 Kafka 기반 준실시간 구조로 전환한 사례입니다.\nRedis Pub/Sub, Aggregation Topic, Shadow Table로 정합성과 안전한 이관을 확보했습니다.

채널톡이 사내 엔지니어 세션을 바탕으로 친구·지인 초대형 오프라인 행사를 기획한 과정을 공유했습니다. 모객 방식과 네트워킹 설계, 운영 결과와 개선점을 함께 정리했습니다.

LINE은 여러 명과의 대화와 그룹을 ‘그룹 대화’로 통합했습니다. 기능 차이를 줄이고 마이그레이션과 힌트 제공으로 사용자 편의성과 리소스 효율을 높였습니다.

DynamoDB Export/Glue/Import로 UserBadge를 분리해 16억 건 규모 마이그레이션을 수행했습니다. 비용은 36% 줄고 시간은 7일에서 약 6시간으로 단축했습니다.

User 테이블의 Badge 트래픽 병목을 분리해 온라인 마이그레이션으로 이전했습니다. AWS 관리형 서비스를 활용해 비용과 시간을 크게 줄이고 안정성도 높였습니다.


Nx 18에서 Bun을 쓰면 lock file 감지와 파싱 문제로 마이그레이션이 꼬일 수 있었습니다. Bun 1.2.x와 Nx 21.4+로 올려 `bun.lock`을 쓰자 빌드와 CI가 안정화되었습니다.


Claude Code Skills로 GitLab 업그레이드 과정을 자동화한 경험을 소개했습니다. 순차 업그레이드, 마이그레이션 대기, 실패 대응을 AI가 처리하도록 설계했습니다.

16억 건 규모의 User 테이블에서 Badge 업데이트가 쓰로틀링을 유발한 원인을 분석했습니다. Badge를 별도 테이블로 분리하고, Export/Import와 Glue로 안전한 마이그레이션 전략을 설계했습니다.

Badge 업데이트가 User 테이블 전체를 느리게 만든 원인을 분석하고, 별도 테이블 분리 전략을 설명했습니다. 16억 건 규모를 안전하게 옮기기 위해 Export/Import와 Glue 기반 마이그레이션을 설계했습니다.


AWS Security Hub CSPM의 자동화 규칙을 새 Security Hub로 옮기는 마이그레이션 방법을 소개했습니다.\nASFF에서 OCSF로의 스키마 차이, 리전별 배포 방식, 검증 절차를 함께 설명했습니다.