레거시 시스템을 운영하는 모든 조직은 근본적인 어려움에 직면합니다. 시스템은 너무 가치가 높아 버릴 수 없고, 현재 상태로 유지하기에는 비용이 너무 많이 들며, 한 번에 교체하기에는 위험 부담이 너무 큽니다. 전 세계 ATM 거래의 95%는 COBOL 메인프레임으로 처리되고 있으며, 미국 연방 IT 예산의 80%는 이미 오래전에 현대화되었어야 할 시스템을 유지하는 데 사용되고 있습니다. 레거시 시스템은 실패한 것이 아니라 성공한 것이며, 바로 그 점 때문에 변화가 더욱 어려운 것입니다.
행동하지 않으면 비용은 눈덩이처럼 불어납니다. 현대화가 미뤄질 때마다 기술 부채는 증가하고, 패치가 더 이상 제공되지 않는 코드베이스에는 보안 취약점이 누적됩니다. 레거시 아키텍처와 클라우드 네이티브 패턴 간의 격차가 커질수록 최신 시스템과의 통합은 더욱 어려워집니다. 또한 레거시 언어를 이해하는 개발자 풀은 해당 언어를 구축했던 사람들이 은퇴하면서 줄어듭니다. 현대화에 성공하는 조직은 감당할 수 없는 압박에 직면할 때까지 기다리는 조직이 아닙니다. 체계적인 계획을 세우고, 각 시스템에 맞는 적절한 접근 방식을 선택하며, 단 한 번의 대규모 전환에 전체 프로그램을 걸기보다는 점진적으로 실행하는 조직입니다.
레거시 시스템 현대화란 무엇인가요?
레거시 시스템 현대화는 오래된 소프트웨어 시스템, 특히 모놀리식 구조로 유지보수가 어렵고 통합이 까다로운 시스템을 현대적이고 민첩하며 확장 가능한 아키텍처로 전환하는 과정입니다. 반드시 시스템을 교체하는 것을 의미하는 것은 아닙니다. 현대화는 기존 코드를 최소한의 변경으로 클라우드 인프라로 이전하는 것부터 점진적인 리팩토링, 완전한 재설계 또는 최신 대안으로의 교체에 이르기까지 다양한 접근 방식을 포괄합니다.
단순 유지보수와의 차이점은 다음과 같습니다. 유지보수는 시스템을 현재 상태 그대로 유지하는 반면, 현대화는 시스템의 근본적인 기능, 아키텍처 또는 운영 환경을 변경하여 수명을 연장하고, 운영 비용을 절감하고, 최신 시스템과의 통합을 가능하게 하거나, AI 워크로드를 포함한 미래 역량 개발을 위해 조직을 준비시키는 것입니다.
기존 시스템이 무한정 기다릴 수 없는 이유
여러 요인이 복합적으로 작용하여 2026년 채무 상환 유예 비용이 3년 전보다 높아질 전망입니다.
AI 준비 상태. 생성형 AI 워크로드는 시범 배포 후 몇 주 만에 기업 데이터 환경의 모든 취약점, 즉 파편화된 소스, 일관성 없는 의미 체계, 통제되지 않은 접근 권한 등을 드러냅니다. 조직은 사일로화되고 문서화되지 않은 레거시 시스템 위에서는 의미 있는 AI 워크플로우를 실행할 수 없습니다. AI 시대의 역량을 확보하기 위해서는 현대화가 필수적입니다.
인재 부족. COBOL, PL/I, 그리고 15년 된 Java 개발자를 찾는 것이 정말 어려워지고 있습니다. COBOL 개발자의 평균 연령은 이제 50대 중반입니다. 현대화가 매년 미뤄질 때마다, 조직의 지식이 개발자들과 함께 사라지기 전에 지식을 전수할 수 있는 기회는 점점 줄어듭니다.
보안 취약점. 벤더 보안 패치를 더 이상 받지 않는 레거시 시스템은 해결되지 않은 CVE(공개 취약점)가 누적됩니다. 시스템이 이러한 상태로 오래 작동할수록 알려진 취약점 영역이 커집니다.
통합 복잡성. 최신 API 기반 아키텍처, 마이크로서비스 및 클라우드 네이티브 플랫폼은 기존 모놀리식 아키텍처가 기본적으로 지원하지 않는 연결 패턴을 전제로 합니다. 새로운 통합 해결 방법이 나올 때마다 기술 부채가 누적되어 궁극적인 현대화가 더욱 어려워집니다.
7R: 현대화 결정을 위한 핵심 프레임워크
가트너의 기존 5R 프레임워크를 기반으로 업계 관행을 통해 확장된 7R 프레임워크는 조직이 보유한 각 애플리케이션에 대해 어떤 조치를 취할지 체계적으로 결정할 수 있도록 지원합니다. 핵심 원칙은 모든 시스템에 적합한 단일 접근 방식은 없다는 것입니다. 포트폴리오 수준의 현대화 프로그램은 시스템의 복잡성, 비즈니스 중요도 및 전략적 가치를 고려하여 각 시스템에 서로 다른 전략을 적용합니다.
| 전략 | 의미 | 언제 사용해야 하는가 | 일반적인 타임라인 | 위험 수준 |
|---|---|---|---|---|
| 은퇴 | 폐기, 시스템은 더 이상 필요하지 않습니다. | 중복되거나 사용되지 않거나 완전히 대체된 시스템 | 즉시 | 높음 |
| 유지하다 | 현재 상태를 유지하고 최소한의 변경만 하세요. | 시스템은 정상적으로 작동하며, 현대화 비용이 편익을 초과합니다. | 진행중 | 높음 |
| 리호스팅 | 코드 변경 없이 클라우드로 마이그레이션 | 중요하지 않은 워크로드, 빠른 성과 달성, 인프라 비용 절감 | 1–3 개월 | 높음 |
| 리플랫폼 | (관리형 데이터베이스와 같은) 목표 플랫폼 변경 사항에 맞춰 이동하세요. | 적절한 결합, 특정 성능 또는 비용 최적화가 필요합니다. | 2–6 개월 | 중급 |
| 리팩터링 | 외부 동작을 변경하지 않고 코드 구조를 재구성합니다. | 기술 부채 감소, 유지보수성 향상, 테스트 커버리지 | 3–12 개월 | 중급 |
| 재설계자 | 클라우드 네이티브, 마이크로서비스 또는 새로운 아키텍처에 맞게 재설계 | 상당한 확장성 요구 사항, 전략적 플랫폼 변경 | 12–24 개월 | 높음 |
| 교체 | 맞춤형 시스템을 폐기하고 SaaS 또는 최신 대안을 도입하세요. | 기존 제품으로 더 잘 충족되는 상품 기능 | 6–18 개월 | 중간 고 |
모든 현대화 프로그램에서 가장 중요한 결정은 모든 것에 하나의 전략을 적용하는 것이 아니라, 이 프레임워크를 엄격하게 적용하는 것입니다. 모든 것에 리프트 앤 시프트(Lift-and-Shift) 방식을 적용하는 조직은 데이터 센터 비용보다 훨씬 높은 클라우드 비용을 지불하게 되지만, 그에 걸맞은 유연성을 확보하지 못합니다. 반대로 모든 것에 리아키텍처(Rearchitect) 방식을 적용하는 조직은 이해관계자의 지지를 유지하기에는 너무 느린 속도로 가치를 창출하는 수년간의 프로그램에 매달리게 됩니다.
8가지 현대화 접근법 심층 분석
1. 리호스팅(리프트 앤 시프트)
리호스팅은 애플리케이션 코드 변경 없이 애플리케이션을 클라우드 또는 최신 인프라 환경으로 이전하는 것입니다. 애플리케이션은 다른 플랫폼에서 실행되지만 동작 방식은 동일합니다. 이는 클라우드로 전환하는 가장 빠른 경로이며, 위험 부담이 가장 적고, 시스템 변경에 따른 변화도 가장 적은 방식입니다.
가장 적합한 용도: 인프라 비용 절감, 데이터 센터 통합 또는 향후 현대화를 위한 준비 등 주요 목적이 있는 중요하지 않은 애플리케이션. 리호스팅은 일반적으로 시스템을 클라우드 인프라로 옮긴 후 점진적으로 리팩토링하는 첫 단계로 사용됩니다.
해결하지 못하는 문제: 기술 부채, 유지보수 문제, 통합 복잡성 또는 아키텍처적 한계. 시스템은 클라우드에서 실행되지만 아키텍처는 변경되지 않습니다. 온프레미스에서 유지보수 비용이 많이 들었던 모놀리식 시스템은 클라우드로 이전한 후에도 여전히 유지보수 비용이 많이 듭니다.
2. 플랫폼 재구축
리플랫폼은 애플리케이션 아키텍처를 재구성하지 않고 클라우드 서비스를 활용하기 위해 플랫폼 또는 런타임을 특정 방향으로 조정하는 것입니다. 자체 관리형 데이터베이스에서 클라우드 관리형 데이터베이스 서비스로 마이그레이션하거나 자체 관리형 애플리케이션 서버에서 관리형 컨테이너 플랫폼으로 마이그레이션하는 것이 대표적인 리플랫폼 사례입니다.
최적의 용도: 특정 구성 요소에 클라우드 네이티브 버전으로 대체 가능한 기능이 명확하여 운영 오버헤드를 줄일 수 있고, 전체 아키텍처 재구축에 따른 비용과 위험이 비즈니스 이점에 비해 크지 않은 애플리케이션.
3. 리팩토링
리팩토링은 기존 코드의 구조를 재구성하여 외부 동작은 변경하지 않고 내부 품질을 향상시키는 작업입니다. 기술적 부채를 해결하고, 테스트 용이성을 개선하며, 복잡성을 줄이고, 코드를 더 쉽게 이해하고 확장할 수 있도록 만듭니다. 리팩토링은 플랫폼 마이그레이션이 아니며, 시스템은 리팩토링 전후에 동일한 환경에서 실행됩니다.
리팩토링은 시스템의 핵심 기능이 여전히 필요하고 견고하지만, 내부 구조 때문에 변경 작업이 느리고 위험할 때 가장 적합한 접근 방식입니다. 수십 년 동안 축적된 조건부 로직으로 인해 중요한 비즈니스 기능을 정확하게 수행하지만, 수정 전에 며칠 동안 신중한 분석이 필요한 COBOL 프로그램은 리팩토링 대상이 될 수 있습니다.
4. 재설계
재설계는 애플리케이션의 기본 구조를 재구성하는 것으로, 모놀리식 애플리케이션을 마이크로서비스로 분해하고, 동기식 통신에서 이벤트 기반 통신으로 전환하며, CQRS 또는 이벤트 소싱 패턴을 구현하는 것을 포함합니다. 이는 제대로 실행될 경우 가장 많은 노력과 가장 높은 수익을 가져오는 전략이지만, 잘못 실행될 경우 가장 큰 위험을 수반하는 전략이기도 합니다.
가장 주의해야 할 실패 유형은 "분산형 모놀리스 안티패턴"입니다. 이는 새로운 서비스를 구현하는 팀들이 데이터 계층을 분리하지 못해 마이크로서비스의 운영 복잡성과 모놀리스의 높은 결합도를 동시에 갖게 되는 현상을 말합니다. 이 패턴은 서비스 분리 전에 데이터 경계를 명확하게 정의했을 때 효과적입니다.
다음과 같은 시스템 에 가장 적합합니다: 기존 구조 내에서 확장성, 복원력 또는 아키텍처 유연성 요구 사항을 충족할 수 없으며, 조직이 분산 시스템을 운영할 수 있는 엔지니어링 역량을 갖춘 경우.
5. 교살자 무화과 패턴
스트랭글러 피그 패턴은 기존 레거시 시스템의 기능을 새로운 애플리케이션 및 서비스로 점진적으로 대체하여 궁극적으로 새로운 시스템이 레거시 시스템의 모든 오래된 또는 핵심 부분을 대체하는 현대화 접근 방식입니다.
기존 시스템을 한 번에 교체하는 대신, 새로운 기능을 기존 시스템과 함께 구축하여 최신 구성 요소가 기존 시스템을 점진적으로 대체합니다. 프록시 또는 퍼사드 계층이 요청을 라우팅하는데, 처음에는 모든 요청을 기존 시스템으로 보내고, 새로운 구성 요소가 검증됨에 따라 점차 더 많은 요청을 새로운 구성 요소로 보냅니다. 이렇게 기존 시스템을 점진적으로 무력화시켜 안전하게 폐기할 수 있도록 합니다.
가장 위험한 방법: 빅뱅 마이그레이션. 완전히 새로운 시스템을 별도로 구축한 다음 한꺼번에 전환하는 방식은 엔터프라이즈 규모에서 실패율이 매우 높다는 것이 입증되었습니다.
미션 크리티컬 시스템에 스트랭글러 피그(Strangler Fig)를 기본 권장 솔루션으로 채택한 이유는 다음과 같습니다. 스트랭글러 피그는 레거시 시스템 현대화의 가장 큰 실패 원인인 '빅뱅 전환' 방식을 제거합니다. 각 새로운 구성 요소는 다음 구성 요소를 배포하기 전에 운영 환경에서 검증됩니다. 레거시 시스템이 계속 실행되므로 롤백이 항상 가능하며, 비즈니스 연속성이 유지됩니다.
실제 적용 사례: 금융 기관이 기존 핵심 뱅킹 시스템을 교체하면서 계좌 조회 기능을 첫 번째 신규 서비스로 분리했습니다. 새로운 서비스는 조회 트래픽을 처리하고, 기존 시스템은 나머지 모든 기능을 처리합니다. 서비스가 안정화되면 다음 기능인 거래 개시 기능을 분리합니다. 이러한 과정은 기존 핵심 시스템이 완전히 폐기될 때까지 가동 중단 없이, 그리고 모든 단계에서 지속적인 검증을 거치면서 계속됩니다.
6. API 래핑(캡슐화)
API 래핑은 기존 시스템의 내부 코드를 변경하지 않고도 최신 API 레이어를 구축하는 기술입니다. 외부 사용자는 최신 API와 상호 작용하고, API는 요청을 기존 시스템의 네이티브 인터페이스로 변환하고 응답을 최신 형식으로 변환합니다. 결과적으로 기존 시스템은 깔끔한 인터페이스 뒤에 숨겨진 내부 구현 세부 사항으로 남게 됩니다.
최적의 활용 분야: 규제 요건, 비용 또는 복잡성으로 인해 무기한으로 유지되어야 하지만 최신 통합 패턴을 따라야 하는 시스템. API 래핑은 많은 기업에서 COBOL 코드를 수정하지 않고도 COBOL 프로그램을 최신 웹 및 모바일 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 만드는 방법입니다.
제한 사항: 기본 시스템의 한계, 성능, 확장성, 유지 관리성은 고려되지 않습니다. API 래핑은 래핑 대상 시스템을 개선하지 않고 통합만 향상시킵니다.
7. 처음부터 다시 만들기
재구축은 기존 구현을 폐기하고 최신 아키텍처, 언어 및 플랫폼을 목표로 처음부터 다시 작성하는 것입니다. 이는 기존 시스템이 경제적으로 복구 불가능한 상태이고, 비즈니스 요구 사항을 충분히 이해하여 대체 시스템을 확실하게 정의할 수 있을 때 적합합니다.
위험성: 핵심 시스템을 전면 재구축하려 했던 모든 조직은 기존 시스템에 문서화되지 않은 비즈니스 로직이 포함되어 있고, 새 시스템은 이를 복제하지 못한다는 사실을 발견했습니다. 2018년 영국 TSB 은행의 IT 시스템 이전으로 190만 명의 고객이 몇 주 동안 계정에 접속할 수 없게 되었습니다. FBI의 가상 사건 파일 프로젝트는 1억 7천만 달러의 개발 비용을 들인 후 중단되었습니다. 퀸즐랜드 보건부의 급여 시스템 교체는 3만 5천 명의 병원 직원들이 수개월 동안 급여를 적게 받거나 많이 받는 결과를 초래했습니다. 모든 사례에서 기존 시스템의 복잡성, 내재된 비즈니스 규칙, 예외 상황, 명시적으로 지정되지 않은 조건에서의 운영 동작 등이 교체 팀이 프로젝트 시작 전에 이해한 수준을 넘어섰습니다.
8. AI 기반 현대화
AI 기반 현대화는 대규모 언어 모델과 특수 AI 도구를 사용하여 레거시 시스템 현대화에서 가장 노동 집약적인 단계인 코드 이해, 문서 생성, 코드 변환 및 테스트 생성을 가속화합니다.
COBOL-Java 변환 도구는 두 언어에 맞춰 정밀하게 조정된 언어 모델(LLM)을 사용하여 COBOL 프로그램의 초기 변환본을 생성하고, 이후 엔지니어가 이를 검토하고 개선합니다. 변환 도구는 기계적인 변환 작업의 대부분을 줄여주지만, 변환된 코드가 수행해야 할 기능에 대한 인간의 이해는 여전히 필요합니다.
자동 문서 생성 시스템은 레거시 코드를 분석하여 각 프로그램의 기능, 구현하는 비즈니스 규칙, 읽고 쓰는 데이터, 분기 조건 등을 구조화된 문서로 생성합니다. 이러한 문서는 엔지니어가 번역된 코드를 검증하고 COBOL 전문가가 은퇴할 때 조직이 지식을 보존하는 데 필수적인 요소입니다.
테스트 생성은 인공지능(AI)을 사용하여 레거시 프로그램의 입력/출력 동작 분석을 기반으로 단위 테스트를 생성합니다. 이를 통해 원래 개발 당시에는 작성되지 않았지만 리팩토링을 안전하게 수행하기 전에 필요한 테스트 범위를 확보할 수 있습니다.
AI 기반 현대화의 결정적인 한계는 바로 여기에 있습니다. AI 도구는 코드 변환 속도를 높여줄 뿐, 코드가 구현하는 비즈니스 로직을 이해해야 할 필요성을 없애주지는 않습니다. 변환 자체는 정확하더라도 비즈니스 규칙을 잘못 이해했다면 프로그램은 여전히 실패한 것입니다. AI 도구는 기계적인 작업 비용은 줄여주지만, 이해하는 데 필요한 비용은 줄여주지 못합니다.
올바른 접근 방식 선택: 의사결정 프레임워크
시스템 현대화에 적합한 접근 방식은 비즈니스 중요도, 기술적 복잡성, 전략적 가치, 예산 및 일정이라는 네 가지 요소를 종합적으로 평가하여 결정됩니다.
| 시스템 프로필 | 권장 접근 방식 |
|---|---|
| 비즈니스 중요도 낮음, 복잡성 낮음 | 은퇴 또는 재호스팅 |
| 비즈니스 중요도가 높고, 복잡성은 낮으며, 인프라 비용 증가 요인입니다. | 재호스팅 또는 재플랫폼 |
| 높은 중요도, 중간 정도의 복잡성, 기술 부채가 주요 문제 | 점진적으로 리팩토링 |
| 매우 중요하고, 복잡하며, 임무 수행에 필수적이고, 가동 중단이 전혀 필요 없는 시스템 | 스트랭글러 무화과 패턴 |
| 시스템이 더 이상 사용되지 않는 플랫폼과 밀접하게 연결되어 있습니다. | 플랫폼 재구축 또는 아키텍처 재설계 |
| SaaS 형태로 제공되는 기본 기능 | 교체 |
| 경제적 수리 그 이상, 명확하게 이해된 요구사항 | (극도로 주의하여) 재건축하십시오. |
| 대규모 COBOL 또는 기존 언어 포트폴리오 | AI 기반 번역 + 사람 검증 |
가장 흔한 실수는 이해관계자에게 설명하기 쉽다는 이유로 포트폴리오 내 모든 시스템에 동일한 접근 방식을 적용하는 것입니다. 시스템 특성과 관계없이 모든 시스템을 재플랫폼하는 현대화 프로그램은 적절한 결과를 가져오는 시스템도 있지만, 불필요한 비용을 초래하는 시스템(폐기했어야 할 시스템)이나 실제로는 재설계가 필요했던 시스템(실제로는 재설계가 필요했던 시스템)의 경우, 위험한 지나친 단순화로 이어지는 등 다양한 결과를 낳을 수 있습니다.
레거시 시스템 현대화 과제: 프로그램 실패 요인
현대화 프로그램이 실패하는 이유를 이해하는 것은 사용 가능한 접근 방식을 이해하는 것만큼 중요합니다. 실패 원인은 일관적입니다.
문서화되지 않은 비즈니스 로직. 레거시 시스템에는 코드의 동작 방식에만 존재하는, 문서화되지 않은 비즈니스 규칙이 포함되어 있습니다. 30년 동안 12명의 개발자가 수정해 온 COBOL 프로그램에는 문서화되지 않았고, 현재 팀 구성원 중 누구도 완전히 이해하지 못하는 결정들이 인코딩되어 있습니다. 시스템을 변경하기 전에 이러한 로직을 추출하고 문서화하지 않는 모든 현대화 접근 방식은 비즈니스에 부정적인 영향을 미칠 때에야 비로소 발견되는, 기존 시스템과는 다르게 동작하는 새로운 시스템을 만들어낼 위험이 있습니다.
빅뱅식 전환 시도는 실패로 끝나는 경우가 많습니다. 현대화에 가장 큰 실패를 겪는 조직들은 특정 날짜에 맞춰 전체 시스템을 한꺼번에 교체하려는 시도를 하는 조직들입니다. TSB 은행, FBI VCF, 퀸즐랜드 보건부 등 잘 알려진 주요 현대화 실패 사례들은 모두 이러한 패턴을 보입니다. 모든 단계에서 지속적인 검증을 거치는 점진적 현대화 방식이 성공으로 가는 길입니다.
실행 과정에서 범위 확장과 발견이 발생합니다. 현대화 팀은 계획 단계에서는 드러나지 않았던 복잡성을 발견합니다. 경계가 명확한 애플리케이션처럼 보였던 시스템이 문서화되지 않은 파일 인터페이스를 통해 20개가 넘는 다른 시스템과 데이터를 공유하는 것으로 밝혀집니다. 간단해 보였던 기능이 3개월간의 규제 협상 끝에 확립되었고 어디에도 문서화되지 않은 비즈니스 규칙을 구현하는 것으로 드러납니다. 해결책은 구조적 분석 없이 계획을 세우는 것이 아니라, 계획 전에 구조적 분석을 수행하는 것입니다.
지식 집중 위험. 기존 시스템을 가장 잘 이해하는 사람들은 대개 은퇴가 임박한 사람들입니다. 이들이 지식 이전 및 문서화 전에 떠나면, 현대화 팀은 시스템 기능에 대한 불완전한 이해를 바탕으로 작업을 진행하게 됩니다.
잘못된 것을 측정하는 것. 코드 마이그레이션 비율이나 일정 준수율로 현대화 성공을 측정하는 팀은 비즈니스 성과, 비용 절감, 서비스 안정성, 기능 구현 시간 등을 기준으로 측정해야 하는데, 그렇지 않으면 활동 자체에 치중하고 결과에는 집중하지 못하는 것입니다.
접근 방식 결정에 앞서 반드시 수행해야 하는 평가
현대화 접근 방식을 선택하기 전에 조직이 할 수 있는 가장 중요한 일은 현재 보유하고 있는 시스템을 정확히 파악하는 것입니다. 문서 검토와 개발자 인터뷰만으로는 평가가 불충분한데, 그 이유는 두 가지입니다. 첫째, 문서가 불완전하고 오래되었으며, 둘째, 개발자들의 지식이 분산되어 있고 일관성이 없으며, 특히 자주 연락이 닿지 않거나 은퇴를 앞둔 사람들에게 집중되어 있기 때문입니다.
구조적 평가는 범위 내 모든 애플리케이션의 실제 소스 코드를 분석하고 코드의 실제 기능을 기반으로 의존성 모델을 구축하여 이후 모든 결정에 대한 근거를 제공합니다.
프로그램 목록. 문서에 없는 프로그램을 포함하여 실제로 존재하는 프로그램의 수를 파악합니다. 대규모 레거시 환경에서는 실제 프로그램 수가 문서에 기록된 수보다 20~30% 더 많은 경우가 일반적입니다.
프로그램 간 종속성 매핑. 어떤 프로그램이 다른 프로그램을 호출하는지, 파일이나 데이터베이스를 통해 데이터를 공유하는지, JCL 작업이 어떤 순서로 어떤 프로그램을 호출하는지 등을 파악합니다. 종속성 구조는 마이그레이션 순서를 결정하며, 다른 많은 구성 요소에 의존하는 상위 팬인 구성 요소는 마지막에 마이그레이션됩니다.
사용되지 않는 코드 식별. 어떤 운영 실행 경로에서도 호출되지 않는 프로그램은 현대화 범위에서 완전히 제외할 수 있습니다. 일반적인 레거시 포트폴리오에서 사용되지 않는 코드는 전체 코드의 10~25%를 차지하므로, 평가 단계에서 상당한 범위 축소를 달성할 수 있습니다.
복잡성 분류. 순환 복잡도가 가장 높은 프로그램, 카피북 의존성이 가장 많은 프로그램, 호출자가 가장 많은 프로그램, 데이터베이스 상호 작용이 가장 많은 프로그램은 무엇일까요? 이러한 프로그램은 가장 많은 노력과 위험을 수반하므로, 팀이 덜 복잡한 구성 요소에 대한 경험을 쌓은 후에 마지막으로 접근해야 합니다.
비즈니스 로직 추출. 각 프로그램이 어떤 결정을 내리고, 어떤 조건에 따라 분기하며, 어떤 계산을 수행하는지 등을 문서화합니다. 이 문서는 현대화된 시스템을 검증하는 데 필요한 명세서입니다.
방법 SMART TS XL 레거시 시스템 현대화를 지원합니다.
위에서 설명한 구조 평가는 바로 그러한 것입니다. SMART TS XL 이 시스템은 모든 COBOL 프로그램, JCL 작업 스트림, 카피북, PL/I 모듈, RPG 프로그램, SQL 스키마 및 관련 구성 요소를 동시에 분석하여 완전한 종속성 모델을 구축함으로써 현대화 계획을 추측에 기반한 것이 아닌 증거 기반으로 수립할 수 있도록 자동화합니다.
레거시 시스템 현대화 분석은 문서화 과정에서 누락된 프로그램을 포함하여 전체 프로그램 목록을 생성하고, 각 구성 요소에 대한 예비 복잡성 점수를 제공합니다. 애플리케이션 종속성 매핑은 마이그레이션 순서를 결정하는 언어 간 종속성 그래프를 구축합니다. 이 그래프를 통해 어떤 구성 요소는 다른 구성 요소에 종속되지 않으므로 초기 단계에서 현대화할 수 있고, 어떤 구성 요소는 종속 구성 요소가 준비될 때까지 기다려야 하는지를 판단할 수 있습니다.
영향 분석 기능을 통해 모든 제안된 변경 사항은 실행 전에 위험성을 인지할 수 있습니다. 예를 들어, 팀이 300개 프로그램에서 사용되는 COBOL 코드북을 현대화하려는 경우, 영향 분석은 해당 300개 프로그램을 모두 열거하고, 검증 작업 범위를 정의하며, 변경이 이루어지기 전에 가장 위험한 종속성을 파악합니다.
정적 코드 분석 기능은 운영 실행 경로에서 인바운드 참조가 없는 사용되지 않는 코드, 프로그램 및 단락을 식별하여 변환 작업이 시작되기 전에 현대화 범위에서 제외할 수 있도록 합니다. 클라우드로 마이그레이션하는 조직의 경우, 사용되지 않는 코드를 마이그레이션하지 않는 것은 평가 단계에서 달성할 수 있는 가장 직접적인 비용 절감 요소 중 하나입니다.
엔터프라이즈 검색 기능을 통해 수년간 진행되는 현대화 프로그램 전반에 걸쳐 구조적 모델을 쿼리할 수 있습니다. 특정 데이터 세트를 읽는 모든 프로그램, 특정 필드를 정의하는 모든 카피북, 특정 프로그램을 호출하는 모든 JCL 작업을 수백만 줄의 코드에서 어떤 언어 조합으로든 몇 초 만에 찾을 수 있습니다.
SMART TS XL의 코드 시각화 이 도구는 문서화되지 않은 시스템 구조를 전체 현대화 팀, 특히 COBOL을 전혀 접해본 적이 없고 교체하려는 프로그램이 실제로 무엇을 하는지 이해해야 하는 엔지니어들이 쉽게 이해할 수 있도록 종속성 다이어그램과 프로그램 흐름도를 생성합니다.
점진적 현대화: 모든 성공적인 프로그램의 기본 원칙
성공적인 현대화 프로그램과 실패한 프로그램 모두에서 가장 일관되게 나타나는 특징은 바로 점진적 접근 방식의 중요성입니다. 최적의 방법은 스트랭글러 패턴이나 구성 가능한 로드맵을 활용한 점진적 현대화입니다. 이 방식은 워크로드를 한 번에 하나의 도메인 또는 기능씩 마이그레이션하여 위험을 줄입니다.
점진적 접근 방식은 소심함이 아닙니다. 복잡한 기존 시스템에 대한 이해는 현대화 과정 전반에 걸쳐 점차 깊어지며, 이러한 이해를 모든 단계에 반영하도록 설계된 프로그램이, 시스템에 대한 완전한 이해가 부족한 상태에서 계획 단계에 모든 결정을 몰아넣는 프로그램보다 더 나은 결정을 내릴 수 있다는 인식에서 비롯된 것입니다.
예상 투자 수익률(ROI)을 달성하는 현대화 프로그램은 프로그램 전체 수준이 아닌, 각 단계별로 검증되고 바로 사용 가능한 구성 요소를 제공하는 단계별 성공을 의미합니다. 프로그램 전체 수준에서는 최종 전환 시점에만 성공 여부가 결정되지만, 각 단계별 성공은 조직의 신뢰를 구축하고, 통합 과정의 복잡성을 사전에 파악하여 걸림돌이 되지 않도록 하며, 선택한 접근 방식이 해당 조직의 시스템 및 제약 조건이라는 특정 환경에서 효과적임을 입증합니다.
