AWS Transform Custom으로 ASP.NET 모노리스를 마이크로서비스로!

Transformation Definition은 Markdown 형식으로 생성되며, 코드 변환, API/Library/SDK 업그레이드, 아키텍처 변환을 위한 지침을 포함한다.

AI 모델(AI Model)은 개발자의 피드백을 통해 지속적으로 개선되며, 업계 표준 방법론을 반영한다.

변환 과정은 코드 분석, plan.json 생성, 코드 변환, 검증, 커밋의 반복으로 이루어지며, Git 히스토리(Git History)를 통해 변경 사항을 추적한다.

Transformation Definition 생성: 개발자의 의도에 따라 Markdown 형식의 정의를 생성한다.

소스 코드 제공: Git으로 관리되는 소스 코드의 위치를 지정한다.

자동 변환: Transformation Definition에 따라 코드를 분석하고, plan.json을 생성하며, 코드 변환을 진행한다.

검증 및 커밋: 변환된 코드를 검증하고, Git 히스토리에 커밋한다.

반복: 모든 단계가 완료될 때까지 반복하며, 지속적인 학습(Continuous Learning)을 통해 변환 품질을 향상시킨다.

AWS Transform Custom은 Agentic AI 기반으로, Java에서 .NET으로의 언어 변환, API/Library/SDK 버전 업그레이드, 코드 리팩토링, 아키텍처 변환을 지원한다.

AWS Transform Custom은 UI 기반 도구와 달리, 개발자의 의도를 반영하여 커스텀 변환(Custom Transformation)을 생성하고, 이를 통해 유연하고 확장 가능한 변환을 수행한다.

AWS Transform Custom은 CI/CD 파이프라인(CI/CD Pipeline)에 통합하여 자동화된 변환 프로세스를 구축할 수 있으며, 지속적인 개선(Continuous Improvement)을 통해 변환 품질을 향상시킨다.

atx custom def exec 명령어를 사용하여, 생성된 커스텀 변환을 실행한다.

소스 코드 위치(-p)와 Transformation Name(-n)을 파라미터로 입력하여 변환을 수행한다.

Git 명령어와 함께 사용하여, 코드 변경 사항을 자동으로 감지하고, 변환을 수행하며, 테스트 및 배포를 자동화한다.

자동화된 변환 프로세스(Automated Transformation Process)를 통해, 개발 생산성을 향상시키고, 기술 부채(Technical Debt)를 줄일 수 있다.

장점: 다양한 언어로 작성된 기존 애플리케이션을 개발자가 선호하는 언어로 변환하고, 오래된 API와 라이브러리를 최신 기술 스택으로 자동 업그레이드하여 기술 부채(Technical Debt) 감소에 기여한다.

한계: 추가 비용이 발생하며, AI 기반 변환의 특성상 AI 환각(Hallucination)에 대한 검증이 필요하다.

고려 사항: 대규모 레거시 환경에서 기술 부채를 보다 빠르게 해소하는 데 효과적이지만, Transformation Definition의 품질에 따라 변환 결과가 달라질 수 있다.

결론: AWS Transform Custom은 레거시 시스템 현대화를 위한 강력한 도구이지만, 신중한 계획과 지속적인 검증이 필요하다.