AI-Powered Modernization은 ‘완료’가 없는 ‘동사’다
“서버의 주소만 바뀌었을 뿐,
당신의 시스템은 여전히 과거에 살고 있습니까?”
거의 낡은 코드를 그대로 둔 채로는 진정한 클라우드의 가치를 끌어낼 수 없습니다.
클라우드 전환의 진짜 목적은 비즈니스의 근본적인 ‘체질 개선’에 있습니다.
기존의 클라우드 공식은 ‘선(先) 이전, 후(後) 현대화’였습니다.
한 번에 두 가지를 진행하기엔 리스크도, 시간도, 비용도 너무 컸기 때문입니다.
이제 그 공식이 바뀝니다.
AI 자동화는 ‘이전’과 ‘현대화’를 동시에 가능하게 만들었습니다.
레거시를 클라우드로 가져가서 따로 고칠 필요 없이, 인프라를 옮기는 그 순간, 낡은 코드도 함께 바뀝니다.
인프라 이전(Migration)과 애플리케이션 현대화(Modernization),
이제 단 한 번의 여정으로 끝낼 수 있습니다.
1. 클라우드 이전의 새로운 전략 : 마이그레이션과 현대화를 한 번에
국내 1위 자동차 부품 제조사 H사가 ‘전환과 동시에 현대화’를 선택한 이유가 여기에 있습니다.
H사는 기존 데이터센터(IDC)에서 핵심 비즈니스 시스템을 운영 중이었으며, 오랜 기간 유지보수가 끊긴 채 방치된 레거시 환경이 발목을 잡고 있었습니다. 단순히 서버를 옮기는 것으로는 이 문제가 해결되지 않았습니다. 이에 ‘인프라 이전(Migration)’과 ‘애플리케이션 현대화(Modernization)’를 하나의 여정으로 가져가는 선택을 하였습니다.
2. 기술 부채의 벽 : 왜 클라우드 이전과 현대화는 함께 가야만 했을까?
H사가 이처럼 두 가지 여정을 하나로 묶는 선택을 한 이유는 바로 ‘호환성’이었습니다.
기술 지원이 종료된 구형 프레임워크에 묶인 시스템을 최신 클라우드 환경에 그대로 올릴 수는 없었기 때문입니다. 결국 시스템의 현대화 작업이 필수적이었지만, 이를 수작업으로 진행하기에는 현실적인 장벽들이 있었습니다.
1️⃣ 유지보수 주체 부재로 방치된 코드
- 오랜 기간 유지보수 계약이 끊기면서 코드를 파악하고 수정할 인력이 부재했습니다.
2️⃣ 클라우드 호환성 및 보안
- 기술 지원이 종료된 구형 프레임워크를 클라우드에 올리는 것은 보안 취약점을 초래합니다.
3️⃣ 수작업 공수와 일정 부담
- 변경 이력조차 알 수 없는 레거시 코드를 수동 전환하는 시간과 리소스가 소모됩니다.
결국 ‘손댈 사람이 없어 멈춰 있던 레거시’를 클라우드로 안전하게 옮기기 위해서는,
사람의 수작업 없이 현대화할 수 있는 새로운 자동화 접근 방식이 필요하였습니다.
3. AI 자동화, ATX로 이전과 현대화를 동시에 완성하다
H사는 수작업 대신, AI 기반 코드 변환 도구인 ‘ATX(AWS Transform Custom)’를 선택했습니다.
개발자가 일일이 코드를 뒤져가며 수정하는 방식과 달리, ATX는 시스템 분석부터 빌드 검증에 이르는 전 과정을 자동으로 수행합니다. ATX는 [소스 분석 → 변환 정의 → 코드 변환 → 빌드 검증]으로 이어지는 체계적인 파이프라인을 통해, 낡은 레거시 코드를 자동으로 전환하였습니다.
ATX가 구형 시스템을 최신 아키텍처로 탈바꿈시킨 과정은 다음과 같습니다.
| 실행 단계 | 핵심 과제 | ATX 수행 작업 |
| Session 1 | 메인 업그레이드 | 기본 환경(Java 21) 최신화 설정주요 프레임워크 및 필수 라이브러리 일괄 업그레이드 |
| Session 2 | 보정 (Hotfix) | 버전 교체에 따른 의존성 충돌 해결최신 환경에 맞지 않는 비호환 구형 라이브러리 교체 |
| Session 3 | AspectJ 핫픽스 | 누락된 런타임 의존성 보강오류 방지를 위한 AOP, 트랜잭션 정상화 |
| Session 4 | Jakarta + Spring | 전체 소스 패키지 참조 일괄 전환(javax.* → jakarta.*) 최신 프레임워크 동시 적용 및 무결성 검증된 최종 파일 생성 |
4. 비즈니스 성과 : 수작업 대비 생산성 5.7배 향상
ATX의 도입은 단순 반복적인 수작업 공수를 줄이고, 변환 과정의 안정성을 높였습니다.
체계적인 검증 프로세스를 거쳐 전체 60개 소스 파일을 의존성 충돌 없이 100% 전환하며, 수작업 대비 5.7배의 생산성 향상을 달성했습니다.
| 구분 | 수작업 예상 (기존) | ATX 자동화 (결과) | 비즈니스 효과 |
| 총 소요 시간 | 약 1MM | 단 3.5일 | 생산성 5.7배 이상 향상 |
| 코드 변환 | Java 1.7 기술 한계 | Java 21 완전 전환 | 최신 아키텍처 완벽 확보 |
| 최종 성공률 | 휴먼 에러 존재 | 60개 소스 파일 100% 전환 | 의존성 충돌 0건 |
결과적으로 H사는 이번 마이그레이션 과정에서 한 달가량 소요될 작업을 3.5일로 단축하여 리소스 낭비를 줄였으며, 과거의 낡은 코드를 최신 표준 아키텍처로 일괄 변환함으로써, 호환성 리스크를 해소하고 유연한 시스템 기반까지 마련했습니다.
5. 완료가 아닌 진화, 끊임없는 ‘현대화 플라이휠(Modernization Flywheel)’을 돌려라
I클라우드의 성공적인 안착 이후, 우리는 질문을 던져야 합니다.
“우리의 시스템은 비즈니스 변화에 얼마나 유연하게 대응할 수 있는가?”
한 번 확보한 기술적 유연성은 혁신의 가속 페달이 됩니다.
안전한 전환으로 최신 기반을 다지고,
가벼워진 환경 위에서 혁신 속도를 높이며,
그 성과로 시스템을 끊임없이 진화시키는 선순환!
이것이 바로 ‘현대화 플라이휠(Modernization Flywheel)’입니다.
기술의 유통기한이 짧아진 AI 시대, Modernization(현대화)은 단 한번으로 끝나는 ‘완료’가 아니라, 끊임없이 순환해야 하는 ‘동사’여야 하는 이유가 바로 여기에 있습니다.
멈추지 않는 기업의 진화, 지금 바로 클라우드 ‘현대화 플라이휠(Modernization Flywheel)’을 가동할 때입니다.
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[M&M 시리즈] AI-Powered Modernization 혁신 그 이상의 진화
1편 : 클라우드 외면은 곧 AI 포기! 당신의 기업은 미래를 포기하고 있는가?
2편 : AI 경쟁은 속도전, 클라우드 가는 길도 빨라야 한다
3편 : 인프라만 옮기면 끝일까, AI 도입을 막는 레거시 DB
4편 : AI-Powered Modernization은 ‘완료’가 없는 ‘동사’다
✍️by 신정란, Specialty Service Unit
