Anthropic, AI 에이전트 규모 대응 위해 git 대체하는 Scion 도입

Anthropic은 AI 에이전트가 생성하는 코드의 폭발적인 증가에 대응하기 위해 내부 모노레포를 git에서 자체 개발한 소스 제어 시스템 Scion으로 전환했다. 2026년 5월 일일 약 2,500건이던 병합 횟수가 9월에는 30,000건을 넘어서면서, 100GB의 메인 브랜치 히스토리와 대량의 CI 체크아웃 트래픽을 감당하지 못했던 기존 git 인프라의 한계가 주요 원인이었다.

Scion 아키텍처 및 성능

Scion은 클라이언트가 항상 온라인 상태를 유지하며 서버에 히스토리, 블레임, 병합 연산을 의존하는 서버 중심 설계다. 로컬 저장소 유지보수나 팩파일(packfile)이 필요 없다. 주요 특징은 다음과 같다.

• Changesets: 전체 트리 포인터의 오버헤드를 피하기 위해 콘텐츠 주소 지정 포인터를 사용하는 선입 로그(WAL) 항목으로 작업 단위를 저장한다.
• 계층적 캐싱: scion-daemon, scion-cache, scion-server로 구성된 계층 구조를 통해 높은 가용성과 낮은 지연 시간을 보장하며, 캐시 적중률은 **99%**를 초과한다.
• 수평 확장성: 데이터의 완전한 사본을 만들지 않고 분산시켜 각 구성 요소를 독립적으로 확장할 수 있다.

이러한 전환으로 git 미러링 대비 CPU 및 메모리 인프라가 200배 감소했으며, CI 체크아웃 속도는 분 단위에서 초 단위로 두 자릿수 이상 향상됐다.

Claude를 활용한 개발

7명으로 구성된 팀은 Claude Mythos Preview를 적극 활용해 5개월 만에 Scion과 코드 리뷰 도구 Antique 등을 구축했다. Claude는 인제스천 파이프라인 재작성을 지원해 메모리 사용량을 20배 줄이고 속도를 4배 높였다. 또한 조상 쿼리에 누락된 인덱스를 발견하는 등 통상 전문가가 며칠에서 몇 주 걸리는 알고리즘 최적화 작업에도 기여했다.

한계 및 향후 전망

Scion은 git의 일반적 대체재가 아니라 에이전트 스웜이 대규모 코드를 생성하는 '진정으로 거대한 모노레포'에 특화됐다. Anthropic은 Scion의 맞춤형 성격 때문에 다른 조직이 직접 도입하기 어렵다고 지적하면서도, 향후 6~12개월 내에 커뮤니티와 인사이트를 공유할 계획이다. 이를 통해 git 서버들도 유사한 서버 측 RPC와 확장 전략을 채택해 AI 기반 개발 워크플로우를 더 잘 지원할 수 있을 것으로 전망된다.