Ozgar
Ozgar는 레거시 및 복잡한 소프트웨어 시스템을 이해하고, 자동 문서화하며, 활성화하도록 설계된 엔터프라이즈 코드 인텔리전스 플랫폼입니다. 고급 AI를 활용하여 …
Ozgar는 레거시 및 복잡한 소프트웨어 시스템을 이해하고, 자동 문서화하며, 활성화하도록 설계된 엔터프라이즈 코드 인텔리전스 플랫폼입니다. 고급 AI를 활용하여 비정형 코드베이스를 스마트하고 검색 가능한 지식 허브로 전환하여 개발자와 팀에 즉각적인 통찰력, 자동화된 문서화 및 향상된 코드 탐색 기능을 제공합니다. Ozgar는 기존 운영을 방해하지 않으면서 기술 부채를 줄이고, 온보딩을 가속화하며, 유지 관리를 간소화하는 것을 목표로 합니다.
레거시 시스템 관리에 대하여
AI 기반 레거시 시스템 관리 도구는 오래된 소프트웨어와 인프라를 분석, 유지보수 및 현대화하기 위해 설계된 전문 솔루션입니다. 이 도구들은 머신러닝과 고급 코드 분석을 활용하여 COBOL이나 PL/I과 같이 문서화가 부족한 복잡한 레거시 코드베이스를 이해합니다. 주요 가치는 시스템 현대화와 관련된 위험과 비용을 줄이고, 기업이 오래된 시스템에서 데이터를 활용하여 최신 애플리케이션과 통합할 수 있도록 지원하는 데 있습니다. 코드 변환 및 종속성 매핑과 같은 작업을 자동화하여 디지털 트랜스포메이션 이니셔티브를 가속화합니다.
핵심 기능
- 코드 분석 및 이해: 레거시 코드를 자동으로 스캔하여 애플리케이션 아키텍처를 매핑하고, 종속성을 식별하며, 비즈니스 로직을 발견합니다.
- 자동화된 현대화: 레거시 코드를 리팩토링, 리플랫포밍하거나 Java 또는 Python과 같은 최신 언어로 자동 변환하는 도구를 제공합니다.
- API 생성: 레거시 시스템 위에 최신 REST API를 생성하여, 새로운 애플리케이션이 전체 재작성 없이 레거시 데이터와 기능에 접근할 수 있도록 합니다.
- 지식 추출: 레거시 코드에 내장된 비즈니스 규칙을 추출하고 문서화하여 중요한 조직의 지식을 보존합니다.
- 예측 유지보수: 시스템 로그와 성능 지표를 분석하여 노후화된 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소의 잠재적 장애를 예측합니다.
적용 사례
이러한 도구는 은행, 보험, 정부 및 제조업과 같이 레거시 시스템에 크게 의존하는 산업에 매우 중요합니다. IT 리더, 엔터프라이즈 아키텍트, 개발팀이 메인프레임 애플리케이션을 클라우드로 마이그레이션하거나, 모놀리식 아키텍처를 마이크로서비스로 교체하거나, 단순히 최신 분석 플랫폼에서 레거시 데이터에 접근할 수 있도록 하는 등 복잡한 현대화 프로젝트를 계획하고 실행하는 데 사용됩니다.
선택 요령
도구를 선택할 때는 특정 레거시 언어와 플랫폼(예: 메인프레임, AS/400)을 지원하는지 고려해야 합니다. 분석, 코드 변환, API 래핑 중 어느 것에 중점을 두는지 등 현대화 역량을 평가하십시오. 코드 분석의 깊이와 비즈니스 규칙 추출의 정확성을 평가해야 합니다. 마지막으로, 원활한 전환을 보장하기 위해 최신 개발 환경 및 CI/CD 파이프라인과의 통합을 고려해야 합니다.
레거시 시스템 관리응용 시나리오
메인프레임에서 클라우드로의 마이그레이션 계획
한 대형 은행의 엔터프라이즈 아키텍트는 핵심 뱅킹 시스템을 메인프레임에서 클라우드 환경으로 마이그레이션하는 계획을 담당하고 있습니다. 그들은 AI 레거시 시스템 관리 도구를 사용하여 수백만 줄의 COBOL 코드를 심층 분석합니다. 이 도구는 자동으로 상세한 종속성 맵을 생성하고, 사용되지 않는 코드 경로를 식별하며, 중요한 비즈니스 로직을 추출합니다. 이를 통해 마이그레이션을 위한 명확한 로드맵을 제공하고, 고위험 구성 요소를 강조하며, 팀이 프로젝트의 범위와 비용을 정확하게 추정하여 실패 위험을 40% 이상 줄일 수 있습니다.
코드 변환 프로젝트 자동화
한 보험 회사는 독점 언어로 작성된 30년 된 보험금 청구 처리 시스템을 현대화해야 합니다. 수동으로 재작성하는 데는 수년이 걸리고 오류가 발생하기 쉽습니다. 대신, 그들은 자동화된 코드 변환에 특화된 AI 도구를 사용합니다. 이 도구는 소스 코드를 분석하고, 구조와 로직을 이해하며, 자동으로 최신 Java로 번역합니다. 검증을 위해 여전히 사람의 감독이 필요하지만, 이 도구는 변환 과정의 80% 이상을 자동화하여 프로젝트 기간을 3년에서 1년 미만으로 단축하고 비즈니스 로직이 정확하게 보존되도록 보장합니다.
레거시 데이터 접근을 위한 API 생성
한 제조 회사는 재고 관리를 위해 AS/400 시스템에 의존하고 있습니다. 현대적인 전자상거래 플랫폼을 구축하기 위해 이 재고 데이터에 실시간으로 접근해야 합니다. 위험한 데이터베이스 마이그레이션 대신, IT 팀은 AI 도구를 사용하여 기존 시스템 위에 안전한 REST API 계층을 자동으로 생성합니다. AI는 시스템의 데이터 구조와 프로그램 호출을 분석하여 문서화가 잘 된 고성능 API를 만듭니다. 이를 통해 새로운 전자상거래 사이트는 레거시 시스템에 직접 접근하지 않고도 원활하게 재고 수준을 조회하고 주문을 처리할 수 있으며, 수년이 아닌 몇 주 만에 현대화를 달성합니다.
문서화되지 않은 비즈니스 규칙 추출
한 물류 회사가 오래된 운송 관리 시스템을 교체하고 있지만, 복잡한 가격 책정 및 경로 지정 규칙이 어디에도 문서화되어 있지 않고 레거시 코드 내에만 존재합니다. 개발팀은 AI 지식 추출 도구를 사용하여 애플리케이션을 스캔합니다. 이 도구는 복잡한 코드 로직을 식별하고 '선적 중량 > 500kg이고 목적지가 C 구역인 경우 15% 추가 요금 적용'과 같이 사람이 읽을 수 있는 비즈니스 규칙으로 변환합니다. 이렇게 추출된 지식은 매우 중요하며, 새로운 시스템으로 전환하는 동안 중요한 비즈니스 기능이 손실되지 않도록 보장하고 수천 시간의 수동 분석 시간을 절약해 줍니다.
모놀리식 애플리케이션의 기술 부채 감소
한 정부 기관은 20년 동안 상당한 기술 부채가 축적된 대규모 모놀리식 시민 서비스 애플리케이션을 유지 관리하고 있습니다. 유지 보수는 느리고 비용이 많이 듭니다. 그들은 AI 기반 분석 도구를 사용하여 전체 코드베이스를 스캔합니다. 이 도구는 애플리케이션의 아키텍처를 시각화하고, 강하게 결합된 모듈을 식별하며, 사용되지 않는 코드를 정확히 찾아내고, 모놀리스를 더 관리하기 쉬운 서비스로 분해하기 위한 구체적인 리팩토링 기회를 제안합니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식을 통해 기관은 전략적으로 기술 부채를 상환하고 시스템 안정성을 향상시키며 향후 업데이트를 더 빠르고 덜 위험하게 만들 수 있습니다.
노후 인프라에 대한 예측 유지보수
한 유틸리티 회사는 25년 이상 되었고 더 이상 원래 공급업체에서 지원하지 않는 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 갖춘 중요한 제어 시스템을 운영하고 있습니다. 예기치 않은 중단을 방지하기 위해 AI 모니터링 도구를 배포합니다. 이 도구는 시스템 로그, 성능 데이터 및 오류 패턴을 실시간으로 분석합니다. 장애에 앞서 발생하는 미묘한 이상을 식별함으로써 AI는 특정 하드웨어 구성 요소가 언제 고장날 가능성이 있는지 예측합니다. 이를 통해 운영팀은 치명적인 장애가 발생하기 전에 사전 예방적 유지보수를 계획하고 부품을 교체하여 서비스 신뢰성과 공공 안전을 보장할 수 있습니다.