MongoDB AMP: AI 기반의 현대화 접근 방식

데이터베이스 회사와 협력하여 현대화를 추진해야 하는 이유는 무엇인가요? 좋은 질문입니다.

MongoDB는 10년 이상의 데이터베이스 마이그레이션 경험을 통해 데이터베이스가 디지털 전환을 방해하는 가장 큰 장애물이라는 사실을 파악했습니다. 데이터베이스는 수십 년간의 비즈니스 로직이 내재되고, 중요한 종속성이 증가하고, 혁신을 가로막는 복잡성이 실제로 존재하는 곳입니다. 하지만 MongoDB와 협력한 고객들은 데이터 계층을 혁신한 결과, 이전의 현대화 시도를 방해했던 장벽이 제거되었음을 발견했습니다.

오늘 출시된 MongoDB 애플리케이션 현대화 플랫폼(AMP)의 출시는 검증된 풀스택 현대화 접근 방식을 고객에게 제공합니다. MongoDB AMP는 AI 기술을 활용하여 레거시 애플리케이션을 신속하고 안전하게 현대적이고 확장 가능한 서비스로 전환하는 솔루션입니다. MongoDB AMP는 에이전틱 AI 워크플로를 현대화 방법론에 통합하며, 재사용 가능하고 실전에서 검증된 도구와 지난 10년간의 고객 참여를 통해 개발한 전문성, 즉 도구, 기술과 인재의 강력한 조합을 제공합니다. AMP 툴링과 MongoDB의 검증된 반복 가능한 프레임워크를 결합한 결과, 코드 변환과 같은 작업이 10배 이상 빨라졌으며 전체 현대화 프로젝트가 평균적으로 2~3배 더 빠르게 구현됩니다.

그림 1. MongoDB 애플리케이션 현대화 플랫폼

일반적인 과제

많은 고객이 모든 비즈니스 이니셔티브를 지연시키는 기술 부채 증가를 수용하거나, 중단의 위험을 감수하고 시스템을 전면 재작성해야 하는 어려운 선택에 직면해 있습니다. 이러한 비즈니스의 팀은 새로운 역량을 구축하지 못하고 레거시 코드를 유지 관리하는 데 그치고 있습니다.

이러한 레거시 시스템은 단순한 변경조차 여러 시스템과 팀 간의 조정이 필요한 상호 연결된 웹(“스파게티 엉킴”)으로 변화했습니다. 데이터베이스를 변경하려면 미들웨어 통합, 애플리케이션 비즈니스 로직 및 사용자 인터페이스 구성 요소의 적절한 업데이트가 요구됩니다. 팀은 시스템 업데이트에 어려움을 겪습니다. 변경 사항이 발생하면 온전히 이해할 수 없는 다른 부분이 손상될 위험이 있기 때문입니다. 많은 경우 혁신 이니셔티브가 막히는 이유는 새로운 기능이 레거시 시스템의 제약 내에서 통합되기 어렵기 때문입니다. 임시 해결책을 낼 때마다 기술 부채가 누적되어서 이후의 변경이 이전보다 더 복잡하고 위험해집니다.

MongoDB를 사용하기 전에 Intellect Design의 자산 관리 플랫폼은 이러한 어려움의 완벽한 예시에 해당했습니다. 주요 비즈니스 로직이 수백 개의 SQL 저장 절차에 매여 있어서 최대 8시간의 배치 처리 지연이 발생했으며, 트랜잭션 볼륨이 증가할수록 확장성이 제한되었습니다. 플랫폼의 경직된 아키텍처는 혁신을 저해하고, 재무 및 보험 플랫폼과 같은 다른 시스템과의 통합을 차단하여 엔터프라이즈 클라이언트가 요구하는 통합 금융 서비스를 제공하지 못했습니다.

이런 경우의 결과는 안정으로 위장된 정체입니다. 시스템은 "작동"하지만 발전할 수는 없습니다. 애플리케이션은 오늘날의 요구 사항을 처리할 수 있지만, 미래의 기회에 적응할 수 없습니다. 레거시 아키텍처는 다른 모든 것이 의존하는 기반이 되었으며, 다른 모든 것이 변화하는 것을 막는 제약이 되었습니다.

전문가에 의해 검증된 솔루션

는 고객과 함께 과제를 해결하면서 레거시 애플리케이션의 복잡한 현실을 해결하는 정교한 도구를 바탕으로 현대화를 위한 포괄적인 방법론을 구축했습니다. 당사의 접근 방식은 검증된 프로세스와 목적에 맞게 구축된 기술을 통해 애플리케이션 팀이 주요 과제를 체계적으로 해결할 수 있도록 합니다.

가 구축한 방법론의 중심에는 안전하고 신뢰할 수 있는 현대화의 필수 요소로 입증된 테스트 우선 철학이 있습니다. MongoDB는 변환이 시작되기 전에 기존 애플리케이션에 대한 포괄적인 테스트 커버리지를 개발하여 레거시 시스템이 실제로 프로덕션 환경에서 어떻게 작동하는지를 포착하는 기준선을 만듭니다. 테스트에 대한 초기 투자는 이후 모든 작업의 기반이 되며, 현대화된 코드가 원본과 동일하게 작동하도록 보장하는 안전장치를 제공하여 중요한 비즈니스 프로세스를 중단할 염려 없이 변경할 수 있다는 자신감을 팀에게 줍니다. MongoDB의 테스트 기반 접근 방식은 모든 변경 사항이 검증되는 체계적이고 입증된 현대화 프로세스를 보장합니다.

는 코드 변경을 하기 전에 레거시 시스템의 전체적인 상태를 파악합니다. 이에 기반하여 레거시 애플리케이션 아키텍처를 종합적으로 매핑하는 정교한 분석 도구를 구축했습니다. 이러한 도구는 레거시 애플리케이션을 표면적으로 보이는 것보다 훨씬 더 복잡하게 만드는 복잡한 상호 의존성과 내장된 논리를 밝혀냅니다. 이 심층 분석은 단순히 복잡성을 분류하는 데 그치지 않고, 실제 범위를 이해하고 변혁의 실행을 알리며 프로젝트가 정상 상태를 벗어나기 전에 잠재적 위험을 식별하는 데 중점을 둡니다.

분석은 시작에 불과합니다. MongoDB는 고객과 협력하면서 성공적인 현대화를 위해서는 신중한 순서 지정과 계획이 필요하다는 점을 배웠습니다. 당사의 종속성 분석 역량은 팀이 마이그레이션해야 할 항목뿐만 아니라 중요한 작업 순서와 각 단계에서 필요한 안전 조치를 이해하는 데 도움이 됩니다. 이때 중요한 점은 모든 요소를 한 번에 마이그레이션하려는 유혹을 피하는 것입니다.

MongoDB의 접근 방식은 강력한 유효성 검사를 통해 애플리케이션을 점진적으로 변환하여 복잡한 현대화를 성공적으로 이루도록 고안되었습니다. 개발이 몇 달 동안 진행된 후 모든 것이 제대로 작동하기를 기원하는 대신, MongoDB의 방법론은 대규모 현대화 작업을 관리 가능한 구성 요소로 나눠 각 구성 요소를 반복적으로 테스트하고 검증합니다. 문제는 이미 몇 달 동안 개발이 진행된 후 롤백이 비용이 많이 들고 복잡해지는 시점이 아니라, 수정이 쉬운 초기 단계에서 포착됩니다. 반복이 성공적으로 이루어질 때마다 위험이 누적되는 것이 아니라 감소합니다.

에이전틱 AI 가속화

MongoDB AMP는 AI 기반 자동화를 검증된 프로세스에 통합하여 고객이 신뢰하는 안정성을 유지하는 동시에 현대화를 크게 가속화하기 위해 2년 이상의 헌신적인 노력을 기울인 결과 탄생했습니다.

AI는 현대화된 애플리케이션을 레거시 애플리케이션과 비교하여 유효성을 검사하기 위한 추가 테스트 케이스를 생성함으로써 유효성 검사 프로세스를 강력하게 확장합니다. 이렇게 하면 팀이 보존하고자 하는 복잡한 비즈니스 로직에 대한 테스트 케이스를 수동으로 만드는 데 걸리는 시간을 단축하는 동시에 마이그레이션 결과의 신뢰도를 크게 높일 수 있습니다.

임베디드 로직을 더 작은 세그먼트로 분해하는 MongoDB의 기존 분석 도구는 이제 AI 시스템에 직접 연결되어 발견된 코드 구성 요소를 자동으로 변환할 수 있습니다. 수작업으로 몇 주의 시간이 소요되던 코드 변환 작업이 이제 몇 시간 만에 가능해졌으며, 테스트 프레임워크는 MongoDB가 항상 고수해 온 엄격한 유효성 검사를 제공합니다. 예를 들어, Bendigo and Adelaide Bank는 뱅킹 애플리케이션을 마이그레이션하는 개발 시간을 최대 90% 단축했습니다. MongoDB의 차별점은 품질과 안전성 저해 없는 속도와 확장입니다.

그림 2. AMP 프로세스.

수년간의 고객 참여와 정교한 프로세스는 AI 기반 현대화를 효과적이고 안전하게 만드는 기반과 안전장치를 제공합니다. MongoDB AMP를 사용하면 AI가 힘을 증폭하는 도구로 작용하여 MongoDB의 검증된 접근 방식을 전례 없는 속도와 규모로 현대화 과제를 해결하는 솔루션으로 발전시키게 됩니다.

현대화 여정을 시작할 준비가 되셨나요?

이제 더 이상 무작정 믿는 마음으로 레거시 애플리케이션 현대화를 구현하지 마세요. MongoDB와 협력하면 검증된 방법론, 실전에서 검증된 도구, 에이전틱 AI가 제공하는 더 빠른 기능을 기존의 전문성에 더할 수 있습니다.