AI 기반 실전 메인프레임 현대화: 메인프레임에서 클라우드로 가는 안전하고 확장 가능한 경로

Google Cloud는 메인프레임을 한 번에 클라우드로 옮기는 ‘빅뱅’ 방식 대신, AI와 클라우드를 활용해 기능을 유지하면서 단계적으로 현대화하는 전략을 제시했다. 핵심은 단순한 COBOL-to-Java 변환이 아니라 애플리케이션 의존성, 데이터 모델, 인터페이스, 데이터 저장소까지 함께 전환하는 것이다.

대규모 메인프레임 환경에는 DB2·VSAM 같은 레거시 데이터 저장소, CICS·IMS TM 트랜잭션 모니터, 복잡한 순차 워크플로, CTG·IMS Connect·MQ·LU 6.2 Sockets 기반 프로토콜, 전용 운영 유틸리티 등 다양한 요소가 얽혀 있다. 따라서 현대화 과정에서는 실제 운영 트래픽을 활용해 새 코드의 기능적 동등성을 검증하고 위험을 낮춰야 한다.

Google Cloud의 접근 방식은 **평가(assessment), 현대화(modernization), 위험 완화(de-risking), 데이터 마이그레이션(data migration)**이라는 네 가지 축으로 구성된다. Gemini 모델의 코드 이해 및 추론 능력과 메인프레임 전용 현대화 제품을 결합해 대규모 레거시 환경을 분석하고 전환한다.

그 출발점인 **Mainframe Assessment Tool(MAT)**은 레거시 코드베이스를 역설계해 현대화에 필요한 기반 정보를 제공한다. 주요 기능은 다음과 같다.

• DB2와 VSAM을 포함한 애플리케이션·데이터 저장소 간 의존성 시각화
• 복잡한 로직을 요구사항과 의사결정 트리로 바꾸는 비즈니스 규칙 자동 추출(BRE)
• 운영 소스 코드에서 최신 기술 문서를 생성하는 자동 문서화
• 애플리케이션 경계와 비즈니스 도메인, 입력·출력·인터페이스·처리 위치를 파악하는 도메인 및 비즈니스 기능 탐색

MAT는 기존 애플리케이션과 비즈니스 프로세스의 검증된 로직 요구사항을 정리해, 클라우드 네이티브 환경을 설계하고 점진적인 현대화를 추진할 수 있도록 지원한다.