레거시 현대화: 메인프레임, ERP 및 특수 언어를 위한 에이전트

AI 에이전트를 활용한 레거시 현대화: 메인프레임, ERP 및 특수 코드

현대 기업들은 COBOL(메인프레임), SAP ABAP, PL/SQL 또는 VB6와 같은 언어로 작성된 수십 년 된 소프트웨어에 의존하는 경우가 많습니다. 이러한 노후화된 시스템은 변경하기 어렵고 유지 보수 비용이 많이 듭니다. 다행히도, 새로운 AI 코딩 에이전트와 설계 패턴을 통해 레거시 스택을 점진적으로 현대화할 수 있게 되었습니다. 이 글에서는 AI 기반 도구가 오래된 코드를 구문 분석하고 다시 작성하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보고, 레거시 기능을 점진적으로 교체하는 검증된 패턴(인터페이스 퍼사드, "스트랭글러" 접근 방식, 자동화된 테스트)을 설명합니다. 또한 데이터 계보, 위험 제어, 롤백 계획, 실제 ROI와 함정을 다룹니다. 초보자도 시작하는 방법을 배울 수 있습니다. AI는 이제 레거시 코드를 이해하기 쉬운 문서나 새로운 코드로 전환하여 코딩을 “해제”하므로, 누구나 오래된 시스템을 현대화하기 위한 첫 단계를 밟을 수 있습니다.

레거시 코드를 위한 AI 코딩 에이전트

AI 코딩 에이전트는 머신러닝(종종 대규모 언어 모델)을 사용하여 코드를 읽고, 분석하고, 심지어 다시 작성하는 도구입니다. 이들은 팀 내에서 잘 아는 사람이 없는 레거시 언어도 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 후지쯔의 새로운 코즈치 AI 도구는 COBOL 프로그램을 분석하여 사람이 읽을 수 있는 설계 문서를 즉시 생성할 수 있습니다 (global.fujitsu). IBM의 Z용 WatsonX Code Assistant는 AI를 사용하여 COBOL 함수를 고품질 Java로 변환하고, 개발자에게 각 단계를 안내합니다 (www.ibm.com). 그리고 마이크로소프트의 오픈소스 레거시 현대화 에이전트(GitHub에서 제공)는 Azure OpenAI와 GitHub Copilot을 사용하여 COBOL을 구문 분석하고 동등한 Java 또는 .NET 서비스를 생성합니다 (github.com). 이 에이전트들은 오래된 코드에 숨겨진 비즈니스 로직과 데이터 흐름을 캡처하고 이를 기반으로 새로운 구성 요소를 구축하는 데 도움을 줍니다.

AI 에이전트의 핵심적인 매력은 누구나 사용을 시작할 수 있다는 것입니다. 코드를 손으로 직접 작성할 필요 없이, 프롬프트를 발행하거나 전문 도구를 사용하면 됩니다. 예를 들어, 초보자는 작은 COBOL 또는 VB6 루틴을 ChatGPT에 복사하여 일반 영어 요약이나 유사 코드를 요청할 수 있습니다. 에이전트는 코드 구조를 “이해”하고 현대적인 대안을 제안할 수 있습니다. 이는 현대화를 민주화합니다. 비전문가도 수동 코드 검토 없이 레거시 로직을 탐색할 수 있습니다. 많은 공급업체들이 이제 AI 에이전트를 접근하기 쉬운 플랫폼에 번들로 제공합니다. Capgemini의 SAP 현대화 솔루션은 생성형 AI를 사용하여 ABAP 코드를 자동 문서화하며, 테스트 스크립트 및 변환 작업에 드는 노력을 절반으로 줄입니다 (www.sap.com). 중요한 주의사항은 인간의 감독입니다. 에이전트는 속도를 높이지만, 개발자는 여전히 결과물을 검증해야 합니다. 요약하자면, AI 코딩 에이전트는 레거시 시스템의 발견 및 매핑을 가속화하여 몇 주가 걸리던 수동 분석 시간을 며칠 또는 몇 분으로 단축시킵니다 (blog.naitive.cloud) (global.fujitsu).

인터페이스 매핑: 어댑터, 퍼사드 및 오버레이

현대화의 한 가지 과제는 새로운 구성 요소와 레거시 핵심 시스템 간의 인터페이스 매핑입니다. 일반적인 해결책은 인터페이스 어댑터 또는 퍼사드 계층입니다. 예를 들어, ERP 시스템은 종종 "기록 시스템"으로 남아있기 때문에 새로운 UI나 서비스는 깔끔한 API를 통해 이들과 통신해야 합니다. 오버레이 아키텍처(또는 "경험 계층")는 사용자 및 오래된 ERP 사이에 위치합니다. 이 계층은 현대적인 호출을 오래된 시스템의 인터페이스로 변환하고 그 반대로도 변환합니다 (sysgraft.com) (sysgraft.com). 이 어댑터 계층은 데이터 매핑, 인증 변환, 오류 처리 및 버퍼링을 담당합니다. (예를 들어, 레거시 필드 이름을 새로운 도메인 모델에 매핑하고, 오래된 시스템이 느릴 때 쓰기를 큐에 넣고, 오류 코드를 표준화할 수 있습니다.) 이 코드를 분리함으로써, 나중에 프런트 엔드를 변경하지 않고 퍼사드 뒤의 ERP를 다시 작성하거나 교체할 수 있습니다. 이 패턴은 어댑터가 세상 사이를 번역하면서 개선된 화면과 서비스를 점진적으로 출시할 수 있도록 보장합니다 (sysgraft.com) (aws.amazon.com).

또 다른 접근 방식은 API Gateway 또는 퍼사드를 진입점으로 사용하는 것입니다. AWS는 온프레미스 시스템에 대한 스트랭글러 패턴에서 이를 설명합니다. 레거시 앱 앞에 API Gateway를 배치한 다음, 그 뒤에 새로운 마이크로서비스를 생성합니다. 모든 호출은 동일한 API 퍼사드를 통과하며, 요청이 여전히 오래된 모놀리트에 의해 처리되든 새로 배포된 서비스에 의해 처리되든 마찬가지입니다 (aws.amazon.com) (aws.amazon.com). 이것은 시스템의 일부가 오래된 모놀리트를 "조이면서" 고객에게 일관된 인터페이스를 유지합니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 엔드포인트가 새로운 구현으로 재라우팅됩니다 (예를 들어, 처음에는 오래된 시스템에서 데이터만 읽다가 나중에는 새로운 서비스에 새로운 데이터를 쓰는 방식).

실제로 인터페이스 매핑은 이러한 아이디어들을 결합합니다. 레거시 시스템 앞에 어댑터 계층을 배포하고 새로운 API 또는 웹 UI를 노출합니다. 새로운 모듈은 레거시 데이터베이스 테이블이나 화면에 직접 통신하는 대신 어댑터를 호출합니다. 이것은 오래된 부분과 새로운 부분을 분리하고 호출을 리디렉션하기 쉽게 만듭니다. 새로운 서비스가 아직 준비되지 않은 경우 어댑터는 트래픽을 레거시 코드로 다시 프록시합니다. 새로운 서비스가 실패하면 트래픽은 오래된 시스템으로 되돌아갈 수 있습니다 (롤백에 대해서는 아래에서 자세히 설명). 이 "shim"을 구축함으로써 모든 것을 망가뜨리지 않고 한 번에 하나의 기능 조각을 현대화할 수 있습니다 (martinfowler.com).

스트랭글러 패턴 마이그레이션

관련된 상위 수준 패턴은 마이그레이션을 위한 스트랭글러 패턴 접근 방식입니다. 마틴 파울러가 명명한 이 패턴은 나무 주위를 점진적으로 자라나 결국 나무를 대체하는 덩굴에 비유됩니다 (martinfowler.com) (aws.amazon.com). 한 번에 대규모로 다시 작성하는 대신, 오래된 시스템의 기능을 새로운 기능으로 점진적으로 교체합니다. 초기에는 레거시 코드와 함께 (또는 그 위에) 실행되는 별도의 서비스로 작은 개선 사항을 추가합니다. 시간이 지남에 따라 이러한 새로운 서비스는 점점 더 많은 비즈니스 로직을 흡수하고, 오래된 시스템은 예외 처리만 담당하게 됩니다. 새로운 기능과 심지어 일부 오래된 기능도 이제 새로운 코드에 포함되고, 오래된 모놀리트는 마침내 퇴역할 수 있습니다 (martinfowler.com) (martinfowler.com).

파울러는 스트랭글러 현대화를 위한 네 가지 단계를 제시합니다: (1) 원하는 결과 이해; (2) 문제를 부분으로 나누기; (3) 부분을 성공적으로 제공; (4) 지속을 위한 조직 변경 (martinfowler.com). 실제로 이것은 핵심 비즈니스 기능(예: 주문 입력)을 식별하고, 새로운 서비스(Node.js, .NET 등)로 재구축한 다음, 주문 호출이 레거시 프로그램 대신 새로운 서비스로 가도록 어댑터 코드를 작성하는 것을 의미할 수 있습니다. 부분적으로 수행되기 때문에 위험이 줄어듭니다. 각 새로운 부분은 즉시 가동되어 가치를 제공할 수 있습니다 (martinfowler.com). 예를 들어, AWS 사례 연구에서는 새로운 API 퍼사드를 통해 처음에는 단순한 "읽기 전용" 쿼리만 처리하다가 나중에 일부 사용자를 위해 쓰기 작업을 추가했습니다 (sysgraft.com). 모든 단계에서 시스템은 사용자에게 계속 작동했습니다.

AI 코딩 에이전트는 이러한 새로운 구성 요소를 빠르게 생성하거나 리팩토링함으로써 스트랭글러 마이그레이션을 돕습니다. 예를 들어, 에이전트는 "직원 보너스 계산"에 대한 레거시 COBOL 로직을 읽고 동등한 Java 또는 Python 함수를 생성할 수 있습니다. 그런 다음 이를 스트랭글러 패턴에 따라 서비스로 배포합니다. 성공의 핵심은 과도기적 인터페이스(마이그레이션이 완료될 때까지만 존재하는 코드)를 구축하는 것입니다. 많은 팀은 오래된 것과 새로운 것을 연결하기 위한 추가적인 "낭비" 코드에 주저하지만, 이러한 과도기적 로직(라우팅, 데이터 동기화 등)이 낮은 위험으로 점진적인 마이그레이션을 가능하게 합니다 (martinfowler.com) (aws.amazon.com).

레거시 코드를 위한 자동화된 테스트 하니스

실패한 마이그레이션에서 얻은 한 가지 교훈은 인식되지 않은 오류가 재작성을 마비시킬 수 있다는 것입니다. 안전하게 현대화하려면 레거시 시스템 주변에 포괄적인 자동화된 테스트 하니스가 필요합니다. 실제로 이것은 여러 수준에서 테스트를 작성하고 이를 빌드 파이프라인에 통합하는 것을 의미합니다:

단위 테스트: 개별 함수 또는 모듈을 검증합니다. 레거시 코드에서는 비즈니스 로직이 큰 루틴에 숨겨져 있을 수 있습니다. 에이전트는 단위 테스트를 제안함으로써 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI 에이전트에게 레거시 함수에 대한 입출력 예시를 제안하도록 요청할 수 있습니다. 도구와 프레임워크(예: 현대 COBOL 또는 PL/SQL 테스트 러너)는 이러한 테스트에 대해 레거시 코드를 실행할 수 있습니다.
통합 테스트: 모듈이 올바르게 상호 작용하는지 확인합니다. 예를 들어, 새로운 오버레이가 ERP 데이터베이스에 쓰는 경우, 통합 테스트는 전체 흐름(UI의 입력부터 ERP의 업데이트까지)이 여전히 작동하는지 확인합니다. 에이전트는 인터페이스 정의의 해석을 기반으로 요청을 자동 생성하여 지원할 수 있습니다.
종단 간(E2E) 테스트: 전체 사용자 워크플로우를 시뮬레이션합니다. 마이그레이션 전에 작업의 황금 시퀀스(로그인, 송장 생성 등)를 설정합니다. Cypress/Playwright와 같은 크롤러 또는 프레임워크는 이러한 흐름에 대한 GUI 또는 API 호출을 자동화할 수 있습니다. 이것은 매우 중요합니다. 단위 테스트로는 잡을 수 없는 문제를 포착하기 때문입니다.
회귀 테스트: 안전망입니다. 기능을 리팩토링하거나 전환할 때마다 전체 스위트를 실행하여 다른 것이 손상되지 않았는지 확인합니다. 특히 캐릭터리제이션 테스트(고전적인 레거시 기술)가 유용합니다. 주어진 입력에 대한 레거시 코드의 현재 출력을 기록하고 새로운 코드가 그 동작과 일치하는지 단언합니다 (eden-technologies.eu). 다시 말해, 테스트는 코드가 실제로 무엇을 하는지 캡처하므로 그 이유를 알 필요가 없습니다.

전문가들은 회귀 테스트가 가장 중요한 계층이라고 강조합니다 (polcode.com). 어떤 변경 사항이든 적용하기 전에 핵심 기능을 다루는 테스트가 있는지 확인하십시오. 수익 또는 규정 준수에 직접적으로 연결된 미션 크리티컬 흐름(주문, 청구, 승인)을 보호하는 것으로 시작하십시오 (teamvoy.com). 그런 다음 취약하거나 변경이 잦은 영역(과거에 많은 버그가 있었던 모듈)으로 테스트를 확장하십시오. 모든 것을 한 번에 할 필요는 없습니다. 스위트를 점진적으로 구축하십시오. 예를 들어, 테스터가 버그를 발견하면 해당 시나리오에 대한 새로운 테스트를 작성하십시오. 몇 달간의 꾸준한 노력을 통해 골격만 있는 스위트도 주요 회귀를 잡을 만큼 충분히 성장할 수 있습니다 (polcode.com) (eden-technologies.eu).

AI는 테스트의 여러 측면도 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, AI 테스트 플랫폼(일부 CI/CD 도구와 같은)은 자연어 사양에서 의도 기반 종단 간 테스트를 생성할 수 있습니다 (polcode.com). 에이전트는 레거시 코드와 문서를 스캔하여 테스트 사례를 제안할 수 있습니다. SAP 현대화에서 Capgemini의 도구는 테스트 스크립트 생성을 자동화하여 약 40%의 노력 절감을 약속합니다 (www.sap.com). Naitive 산업 분석에 따르면 테스트 작성은 여전히 레거시 프로젝트의 40~50%를 차지하지만, AI는 이를 극적으로 줄일 수 있습니다 (blog.naitive.cloud). 개념적으로는 COBOL 작업 로그 또는 레거시 UI 흐름을 LLM에 입력하여 테스트를 위한 샘플 작업 시퀀스를 얻을 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 인간은 AI 제안을 검증해야 합니다. 목표는 새로운 코드가 재통합 전에 이전 동작과 일치한다는 확신을 얻는 것입니다.

데이터 계보 및 위험 제어

레거시 현대화는 코드에 관한 것만이 아닙니다. 데이터 역시 이동하거나 일관성을 유지해야 합니다. 데이터 계보는 모든 데이터 요소가 어디에서 왔고 어떻게 변환되었는지를 추적하는 것을 의미합니다. 명확한 계보 없이는 마이그레이션된 시스템이 정확하고 규정을 준수하는지 확인하기 거의 불가능합니다. 예를 들어, 메인프레임 데이터(종종 EBCDIC 형식)가 최신 플랫폼으로 이동할 때, 기업은 포렌식 해시 매핑 및 보관 사슬 프로세스를 요구합니다 (www.solix.com) (www.solix.com). 실제로 이것은 각 단계에서 데이터의 암호화 해시를 계산하여 데이터가 변경되지 않았음을 증명할 수 있음을 의미합니다. 또한 모든 ETL 단계(모든 추출, 변환 또는 로드)가 감사 가능하다는 것을 의미합니다. 이것 없이는 감사관이나 규제 기관이 새로운 시스템을 신뢰하지 않을 수 있습니다.

데이터 품질은 큰 위험 영역입니다. 현대적인 가이드에서는 대부분의 실패한 레거시 데이터 마이그레이션이 기술 때문이 아니라 "더러운" 데이터가 그대로 복사되었기 때문이라고 경고합니다 (www.taleofdata.com). 오래된 시스템에 스며든 중복 레코드, 조용한 필드 누락, 또는 일관성 없는 형식은 처리되지 않으면 새로운 시스템을 오염시킬 수 있습니다. 단순히 ETL 도구가 바이트를 이동하도록 의존할 것이 아니라 마이그레이션 전에 데이터 프로파일링 및 정화를 수행하는 것이 필수적입니다. 팀은 다음과 같이 질문해야 합니다: 중복 고객 레코드를 식별하고 병합 방법을 결정했는가? 모든 "중요한" 필드(심지어 거의 사용되지 않는 필드라도)가 새 스키마에 매핑될 것인가? 나중에 마이그레이션 오류를 발견했을 경우 명확한 롤백 계획이 있는가? (www.taleofdata.com).

위험 제어는 모든 단계에서 데이터를 검증하는 것에서 시작됩니다. 통제된 배치로 마이그레이션하십시오. 예를 들어, 5년치 거래 기록을 먼저 이동하고, 보고서의 정확성을 확인한 다음, 나머지를 진행하십시오. 조정 스크립트를 사용하십시오. 각 배치 후에 행 수와 체크섬이 일치하는지 확인하십시오. 불일치가 나타나면 계속 진행하기보다 일시 중지하고 데이터를 정리하십시오. 전체 마이그레이션을 다시 실행할 필요 없이 실패한 배치를 되돌릴 수 있도록 원본 데이터의 백업(또는 트랜잭션 로그)을 유지하십시오. 위험이 높은 경우에는 모든 새로운 업데이트가 새 시스템이 완전히 확인될 때까지 두 시스템 모두로 전송되도록 원본과 대상을 한동안 병렬로 실행(이중 쓰기)할 수도 있습니다. 본질적으로, 프로덕션 환경에서처럼 안전 장치를 구축하십시오: 모니터링, 경고, 빠른 롤백 트리거 (www.solix.com) (www.taleofdata.com).

롤백 전략

꼼꼼한 계획에도 불구하고 마이그레이션은 문제가 발생할 수 있습니다. 영향을 제한하기 위해 명확한 롤백 전략은 협상 불가능합니다. 정확한 접근 방식은 위험 허용 범위와 다운타임 창에 따라 다릅니다. 다음은 일반적인 옵션입니다:

장애 안전 복제: 오래된 데이터베이스를 새로운 시스템과 동기화 상태로 유지합니다. 예를 들어, 양방향으로 변경 데이터 캡처(CDC)를 사용합니다. 전환 후에도 새로운 시스템에서 오래된 시스템으로 계속 복제합니다. 문제가 발생하면 쓰기 손실 없이 즉시 오래된 시스템을 다시 시작할 수 있습니다 (www.cockroachlabs.com). 이것은 클라우드 마이그레이션(예: AWS DMS, CockroachDB 페일백)에서 사용됩니다.
이중 쓰기 또는 병렬 실행: 시험 기간 동안 애플리케이션 코드(또는 통합 미들웨어)를 수정하여 모든 트랜잭션을 레거시 및 새로운 시스템 모두에 기록합니다 (www.cockroachlabs.com). 그런 다음 새로운 시스템이 실패하면 클라이언트를 단순히 레거시 환경으로 다시 리디렉션합니다. 이중 쓰기는 롤백 시 새로운 데이터 손실이 없지만, 쓰기 오버헤드와 복잡성을 두 배로 늘립니다.
수동 전환 + 스냅샷: 위험이 매우 낮은 경우, 레거시 데이터베이스의 최종 스냅샷을 찍고, 사용자를 새로운 시스템으로 전환하며, 문제가 발생하면 수동 데이터 조정에 의존합니다. 이것은 잠재적인 불일치를 용인할 수 있고 이를 해결할 시간이 있는 경우에만 허용됩니다.
기능 플래그 / 부분 전환: 스트랭글러 접근 방식에서 구성(configuration)을 통해 새로운 시스템과 오래된 시스템 중 어느 쪽으로 갈지 제어합니다. 새로운 구성 요소에서 문제가 발생하면 코드 롤백 없이 기능을 비활성화(요청을 레거시로 다시 라우팅)할 수 있습니다. 이것은 API 수준에서 매우 세분화된 롤백과 같습니다.

방법에 관계없이 롤백 기준과 런북을 미리 정의해야 합니다 (www.cockroachlabs.com). 예를 들어, 오류율이 X 이상으로 치솟거나 중요한 데이터가 검사를 통과하지 못하면 롤백 단계를 시작한다. 최근 검토에서는 롤백 복잡성을 요구 사항에 맞추는 것을 강조합니다. 데이터 손실이 전혀 없어야 하는 것이 중요하다면 양방향 복제 또는 이중 쓰기를 구현하고; 약간의 손실을 용인할 수 있다면 수동 폴백으로 충분할 수 있습니다 (www.cockroachlabs.com). 중요한 것은 대규모 전환 전에 롤백 절차를 테스트하여 팀이 압박 속에서도 이를 실행하는 방법을 알도록 하는 것입니다.

현대화의 ROI

현대화 비용에 대해 걱정하는 것은 당연합니다. 그러나 실제 사례들은 ROI가 매우 높을 수 있음을 보여줍니다. 레거시 시스템은 종종 오래된 코드 유지 보수만으로 IT 예산의 60~80%를 소모합니다 (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud). 지속적인 소모에 비하면 한 번의 업그레이드는 빠르게 투자 회수가 가능합니다. 산업 분석에 따르면 AI 지원 현대화는 프로젝트 비용을 약 70~80% 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 50,000라인 앱을 수동으로 변환하는 데 24만 달러가 들 수 있지만, AI 도구를 사용하면 5만 7천 달러로 줄어들 수 있습니다(약 76% 절감) (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud). 이 계산에는 인건비, 품질 보증 및 도구 비용이 포함됩니다. 실제로 많은 기업들은 200~~400%의 5년 ROI를 보고하며, 종종 1~~2년 내에 손익분기점에 도달합니다 (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud).

구체적인 성공 사례는 많습니다. Deloitte는 미국 한 주(州)가 COBOL 아동 지원 시스템을 클라우드의 Java로 자동 리팩토링하여 2억 달러, 10년이 걸릴 재작업을 피했다고 설명합니다 (www2.deloitte.com). 그들은 대신 18개월 만에 완료하여 현대적인 서비스를 위한 예산을 확보했습니다. 네덜란드 보험사(NN Group)는 1천만 라인 이상의 COBOL을 Java로 변환하고 IT 플랫폼 비용을 80% 절감하여 3년 이내에 투자금을 회수했습니다 (blog.naitive.cloud). 더 작은 규모에서도 AI 지원 도구는 발견 및 코딩을 가속화할 수 있습니다. 한 벤치마크는 레거시 마이그레이션이 에이전트를 사용하여 8~11개월에서 약 2개월로 단축되었으며, 5만 라인 코드베이스의 인건비가 약 18만 3천 달러 감소했다고 언급했습니다 (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud).

물론 ROI는 지속적인 유지 보수 비용 절감, 다운타임 감소, 새로운 기능의 "기회 비용"과 같은 요소에 따라 달라집니다. AI 에이전트는 반복적인 작업을 자동화하여 숙련된 개발자들이 오래된 시스템을 돌보는 대신 새로운 제품을 구축할 수 있도록 해줍니다. 또한 인재 위험을 완화합니다. AI가 레거시 로직을 처리할 수 있다면 COBOL 또는 VB6 전문가를 서둘러 찾을 필요가 있는 기업이 줄어듭니다. 종합적으로, 조직은 특히 점진적으로 수행될 때 풀 스택 현대화가 그 어느 때보다 저렴하고 빠르다는 것을 발견합니다.

함정과 교훈

AI와 패턴이 장점을 제공하지만, 주의할 점도 있습니다. 첫째, AI 환각 및 오류는 실제입니다. 생성형 도구는 그럴듯해 보이지만 잘못된 코드나 문서를 만들 수 있습니다. 후지쯔의 솔루션은 설계 문서를 생성할 때 환각을 줄이는 독점적인 지식 그래프 오버레이를 사용하여 이를 해결합니다 (global.fujitsu). 프로젝트에서는 항상 AI 결과물을 알려진 참조 또는 샘플 실행과 비교하여 검증하십시오.

둘째, 테스트는 여전히 병목 현상입니다. 코드 변환이 빠르더라도 테스트는 종종 일정의 40~50%를 차지합니다 (blog.naitive.cloud). 많은 팀이 이를 과소평가합니다. 견고한 CI 파이프라인과 가능한 AI 지원 테스트 생성에 시간을 할애해야 합니다. 테스트 커버리지를 대충 하지 마십시오. 레거시 코드는 본질적으로 취약하며, 부적절한 테스트는 실패의 흔한 원인입니다.

셋째, 데이터 문제는 종종 프로젝트를 탈선시킵니다. 앞서 언급했듯이, 데이터 품질이 좋지 않으면 기술적 마이그레이션 성공은 무의미합니다. 데이터를 프로파일링하고 정화하지 못하면 많은 마이그레이션이 새로운 고장 난 시스템을 생성하게 됩니다 (www.taleofdata.com) (www.taleofdata.com). 데이터 체크리스트에 투자하십시오: 중복 제거, 모든 필드 매핑, 그리고 "깨끗한" 데이터가 무엇을 의미하는지 정의하기 위해 비즈니스 이해 관계자를 참여시키십시오 (www.taleofdata.com). 실시간 가동 전에 조정 보고서를 작성하여 실수를 일찍 발견하십시오.

넷째, 범위 증가와 기능 불일치는 팀을 놀라게 할 수 있습니다. 레거시 시스템에는 종종 숨겨진 비즈니스 로직과 해킹이 내장되어 있습니다. 오래된 시스템의 동작이 완전히 이해되었다고 가정하지 마십시오. 현재 동작을 캡처하기 위해 캐릭터리제이션 테스트(앞서 설명한 대로)를 사용하고, 특이한 사례를 설명하기 위해 도메인 전문가를 참여시키십시오. UI 또는 API를 마이그레이션할 때, 새로운 인터페이스가 동등하다고 입증될 때까지 오래된 인터페이스가 남아있는 폴백(fallback)을 계획하십시오.

마지막으로, 사람과 프로세스 변화가 중요합니다. 스트랭글러와 같은 패턴은 조직적 동의가 필요합니다. 팀은 전환 기간 동안 오래된 것과 새로운 것이 공존할 수 있도록 새로운 애자일(agile) 방식이나 팀 구조를 채택해야 합니다 (martinfowler.com). 비즈니스 부서가 단계적 출시를 수용하고 테스터가 새로운 도구를 배우는 것은 코드만큼 중요합니다. 파울러가 지적했듯이, 문화적 변화 없이는 새로운 시스템도 오래된 시스템만큼 혼란스러워질 수 있습니다 (martinfowler.com).

시작하기: 첫 단계

AI 현대화를 직접 시도해보고 싶은 독자를 위해 실용적인 시작 방법을 소개합니다:

작은 모듈을 파악합니다. 독립적인 기능(예: 단일 COBOL 프로그램, ABAP 함수 그룹 또는 VB6 폼)을 선택합니다. 해당 소스 코드와 샘플 입력을 수집합니다.
AI가 설명하게 합니다. ChatGPT 또는 AI 코드 어시스턴트와 같은 도구를 사용합니다. 코드를 붙여넣고(또는 주요 발췌 부분) 요약 또는 의사 코드를 요청합니다. 예를 들어: “이 COBOL 코드의 비즈니스 로직을 설명해 줘: …” 에이전트는 일반 언어로 루프, 계산 및 데이터 사용을 강조할 것입니다. 이것은 인간의 이해와 레거시 구문 사이의 다리 역할을 합니다.
테스트 또는 문서를 생성합니다. 에이전트에게 해당 코드에 대한 테스트 케이스를 생성하도록 지시합니다. 또는 해당 모듈이 수행하는 작업에 대한 다이어그램 또는 API 스키마를 출력하도록 요청할 수 있습니다. 초기 단위 테스트 또는 설계 문서를 무료로 얻을 수 있습니다.
하니스를 구축합니다. 테스트 입력으로 오래된 코드를 호출하고 출력을 확인하는 간단한 스크립트라도 기준선을 설정할 수 있습니다. 에이전트가 출력을 제공했다면 실제 프로그램과 일치하는지 확인합니다(이 확인은 AI 오류를 감지하는 훈련도 됩니다).
새 인터페이스를 계획합니다. 이 기능이 새 아키텍처에서 어떻게 작동할지 결정합니다. REST 마이크로서비스가 될까요? 클라우드 함수가 될까요? 데이터 계약을 스케치합니다(에이전트에게 “이 레거시 출력을 JSON 필드로 변환해 줘.”라고 요청할 수 있습니다).
샘플 마이그레이션 도구를 사용합니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 Legacy-Modernization-Agents 레포에는 COBOL용 데모 에이전트가 포함되어 있습니다. 또는 PhoenixCode(Delphi, PowerBuilder, VB6 등을 지원)와 같은 도구의 체험판을 사용하여 해당 언어에 대한 자동 변환을 확인해 볼 수 있습니다.
팀을 참여시킵니다. AI 결과물을 동료나 비즈니스 분석가와 공유합니다. 도메인 전문가와 함께 검증합니다: “이 번역이 정확한가?” 계속 반복합니다.

가장 다음 단계는 단순히 실험하는 것입니다. 중요하지 않은 레거시 코드 조각을 선택하여 AI 도구를 통해 실행합니다. 의미 있는 변환이나 설명을 얻을 때까지 프롬프트를 가지고 놀아봅니다. 이 낮은 위험의 실험은 이러한 에이전트의 약속과 특이점에 대한 통찰력을 제공합니다. 거기에서 공식적인 스트랭글러 단계로 확장할 수 있습니다. "조여야 할" 첫 번째 기능을 정의하고 필요한 어댑터 코드를 작성합니다.

결론: 레거시 시스템 현대화는 더 이상 40년 된 COBOL을 손전등으로 읽거나 희소한 전문가를 고용하는 것을 의미하지 않습니다. AI 코딩 에이전트와 스마트 아키텍처 패턴은 초보자조차도 진전을 이룰 수 있는 문을 열었습니다. 점진적인 방법(API 퍼사드/오버레이 및 스트랭글러 마이그레이션)을 사용하고, 강력한 자동화 테스트(캐릭터리제이션 테스트 포함)를 구축하며, 데이터 검증 및 롤백을 계획함으로써 조직은 오래된 스택을 안전하게 변환할 수 있습니다. 연구에 따르면 비용이 절반 이상으로 줄어들 수 있어 ROI는 극적일 수 있습니다. 핵심은 규율을 지키는 것입니다. AI 결과물을 검증하고, 비즈니스 사용자들을 참여시켜 정확성을 정의하고, 테스트 및 로깅과 같은 "배관 작업"을 건너뛰지 마십시오. 작게 시작하고, 반복하고, 현대화하는 각 부분에서 배우십시오. 이러한 도구와 관행을 통해 30년 된 시스템은 민첩하고 미래 지향적인 것으로 발전할 수 있으며, 다음 사람은 새로운 현대화된 시스템을 자신 있게 연결할 수 있습니다.