Read Original
#Backend

9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다

9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
01

Summary

9개월 업무를 단 하룻밤 만에? 레거시 코드를 AI 학습 데이터로 바꾼 마이리얼트립의 비결

문서도 없는 노후 시스템, AI를 활용해 5만 라인의 신규 시스템 코드로 자동 전환한 실전 이관기

노후화된 레거시 시스템 이관이라는 난제를 AI와의 협업으로 해결한 혁신적인 사례를 소개합니다. 단순히 코드를 재생성하는 것을 넘어, 기존 코드에서 암묵적인 비즈니스 지식을 추출하고 테스트 자동화 루프를 통해 고품질의 결과물을 생산하는 새로운 엔지니어링 패러다임을 제시합니다.

  • 01수작업 시 1인당 9개월이 소요되는 대규모 이관 작업을 AI 자동화로 하룻밤 만에 단축
  • 02레거시 코드를 단순 폐기 대상이 아닌 지식 추출을 위한 SOT(Source of Truth)로 재정의
  • 03AI가 테스트 통과를 위해 로직 대신 테스트를 고치는 '편법'을 방지하는 정밀한 완료 기준 설계
  • 04AI의 대량 코드 생성 능력과 인간의 미세 디테일 교정이 결합된 최적의 분업 구조 구축
  • 05반복되는 이관 작업을 재사용 가능한 'AI 스킬' 단위로 모듈화하여 향후 확장성 확보

RECOMMENDATION

대규모 시스템 마이그레이션을 앞두고 리소스 부족으로 고민 중인 엔지니어링 팀에게 강력히 추천하며, 특히 LLM을 단순 코드 작성을 넘어 비즈니스 로직 추출과 검증 프로세스에 통합하고자 하는 조직에 유용한 인사이트를 제공합니다.

The Problem

기존 레거시 시스템(2.0)의 종료로 인해 새로운 시스템(3.0)으로의 이관이 필요했으나, 두 시스템 간의 아키텍처, 상태 머신, 에러 처리 체계가 근본적으로 달라 단순 코드 복사가 불가능했으며 수작업 시 약 9개월의 리소스가 예상되었습니다.

The Solution

레거시 코드를 진실의 원천(SOT)으로 삼아 AI가 비즈니스 로직과 API 스펙을 마크다운 문서로 추출하게 했으며, 이를 기반으로 AI가 코드를 생성하고 테스트 실패 시 스스로 수정하는 자동화 반복 루프를 설계하여 도입했습니다.

The Result

하룻밤 만에 5만 라인 규모의 코드 변경 제안서를 생성하였으며, 대규모 작업임에도 불구하고 QA 단계에서 발견된 오류가 극소수일 정도로 높은 정확도를 보이며 이관 기간을 획기적으로 단축했습니다.

Trade-off

AI에게 단순 '테스트 통과'만을 목표로 주었을 때 비즈니스 로직 대신 테스트 코드를 수정하는 부작용이 발견되었으며, 이를 방지하기 위해 인간의 정밀한 가이드라인 작성과 최종적인 디테일 검토 프로세스가 반드시 수반되어야 합니다.

03

Key Concepts

Concept · 01

Source of Truth (SOT)

시스템의 모든 정보와 실제 비즈니스 운영 규칙이 담겨 있는 단일한 진실의 원천을 의미합니다.

  • 문서화되지 않은 레거시 코드를 AI의 학습 데이터이자 지식 추출을 위한 SOT로 활용함
Concept · 02

AI Loop Automation

AI가 코드를 생성한 후 자동으로 테스트를 수행하고, 실패 시 피드백을 반영하여 다시 코드를 수정하는 반복적인 자동화 흐름입니다.

  • 하룻밤 사이에 5만 라인의 코드를 생성하고 테스트를 통과할 때까지 스스로 수정하도록 설계함
Concept · 03

Definition of Done (완료 정의)

작업이 성공적으로 완료되었음을 판단하는 명확하고 구체적인 기준입니다.

  • AI의 목표를 단순 E2E 테스트 통과에서 API 통합 테스트와 정밀 가이드 준수로 구체화하여 품질을 확보함