현대화의 필요성: COBOL 프로젝트가 실패하는 이유
Source: Dev.to
번역을 진행하려면 번역하고자 하는 전체 텍스트를 제공해 주세요. 텍스트를 주시면 요청하신 대로 한국어로 번역해 드리겠습니다.
소개
개발자와 아키텍트로서 우리는 코드에도 수명이 있다는 것을 알고 있습니다. 코드를 둘러싼 생태계는 진화하지만 핵심은 정적인 상태를 유지합니다. CIO와 엔지니어링 리더에게 메인프레임은 단순한 컴퓨터가 아니라 거대한 중력 우물과 같습니다. 가장 가치 있는 데이터와 로직을 보관하지만, 그 중력 때문에 탈출 비용이 엄청나게 비쌉니다.
이 기사에서는 현대화의 전략적 계산과 왜 많은 시도가 재앙으로 끝나는지를 분석합니다.
많은 리더들이 “고장 나지 않으면 고칠 필요 없다”는 함정에 빠집니다. 소프트웨어에서 “고장 나지 않음”은 “건강함”을 의미하지 않습니다. 아래 위험 매트릭스가 의사결정을 구조화하는 데 도움을 줍니다.
위험 매트릭스
| 요인 | 현상 유지(현 상태)의 위험 | 현대화(전환)의 위험 |
|---|---|---|
| 인재 및 기술 | 중요. “버스 팩터”가 우려됩니다. 베이비붐 세대 개발자들이 은퇴함에 따라 COBOL 인재 채용 비용이 급증하고, 조직 지식이 사라집니다. | 보통. Java/C#/ .NET / Go 개발자 풀은 방대하지만, 오래된 시스템에 내재된 도메인 지식은 부족합니다. |
| 민첩성 | 높음. 회귀 테스트에 대한 우려와 경직된 모놀리식 아키텍처 때문에 새로운 기능을 출시하는 데 수개월이 걸립니다. 최신 API나 AI와의 통합이 어렵습니다. | 낮음. 현대화(예: 마이크로서비스) 후에는 기능 속도가 증가합니다. CI/CD 파이프라인으로 빠른 반복과 실험이 가능해집니다. |
| 안정성 | 낮은 위험. 메인프레임은 가동률(5개의 9)로 전설적이며 거의 다운되지 않습니다. | 높은 위험. 분산 시스템은 메인프레임이 겪지 않았던 복잡성(네트워크 지연, 최종 일관성)을 도입합니다. |
| 비용 | 높음 (운영비). MIPS 비용이 상승하고 있습니다. IBM 라이선스와 하드웨어 유지보수가 큰 비용 항목을 차지합니다. | 높음 (자본비). 초기 마이그레이션은 비용이 많이 들고 자원이 많이 소요됩니다. ROI는 보통 3~5년 후에 실현되며 즉시가 아닙니다. |
핵심 요약: 귀사의 COBOL 시스템이 순수히 기록 시스템으로 변경이 전혀 필요하지 않다면 유지하십시오. 차별화 시스템—경쟁 우위를 제공하는 경우—지금 현대화하지 않는 위험이 이동하는 위험보다 큽니다.
산업 분석가들은 레거시 현대화 프로젝트의 **70 %**가 실패한다고 추정합니다. 아래는 현대화 종말의 세 “기사”입니다.
현대화 종말의 세 기사
1. 타임라인 함정
- 함정: 프로젝트 관리자는 1998년 기존 사양서에 근거해 일정 계획을 세운다.
- 현실: 코드에는 수천 개의 문서화되지 않은 “수정”과 비즈니스 규칙이 IF‑ELSE 블록에 하드코딩되어 있다.
- 해결책: 자동 탐지 – 새로운 코드를 작성하기 전에 정적 분석 도구를 사용해 의존성을 매핑한다. 인간만으로 코드를 읽는 데만 의존하지 말라.
2. 리프트‑앤‑시프트 함정
- 함정: 논리를 단순히 “리프트 앤 시프트” 할 수 있다고 가정한다.
- 현실: 사용자 인터페이스(CICS), 비즈니스 로직, 데이터(DB2)가 하나의 소스 파일에 얽혀 있다. UI를 함께 끌어당기지 않고는 로직을 마이그레이션할 수 없다.
- 해결책: 현장 리팩터링 – 마이그레이션 전에 COBOL을 모듈화한다. 로직을 서브 프로그램으로 분리해 추출 경계를 명확히 한다.
3. 빅뱅 재작성 함정
-
함정: 1천만 라인의 코드를 한 번에 재작성하고 한 번에 배포하려 한다.
-
현실: 새로운 시스템에는 버그가 존재한다. 모든 것을 한 번에 전환하면 비즈니스가 마비된다.
-
해결책: 스트랭글러 피그 패턴
- 특정 기능 하나를 식별한다(예: “고객 잔액 확인”).
- 해당 기능을 클라우드의 마이크로서비스로 구축한다.
- 그 요청만 새 서비스로 라우팅하고, 나머지는 메인프레임에 유지한다.
- 메인프레임이 비워질 때까지 반복한다.
Conclusion
현대화는 단순한 기술 업그레이드가 아니라 고고학적 발굴 작업이다. 성공하려면 이전에 구축된 복잡성을 존중해야 하며, 이를 단순히 “old junk”라 여기고 삭제해야 한다고 가정해서는 안 된다.