How We Mapped a 35-Million-Line Mainframe in 4 Days - Stephen Chin, Neo4j & Neeraj Deshmukh, Blitzy

한 줄 핵심

레거시 메인프레임 코드를 지식 그래프로 역공학해 에이전트에게 정확한 문맥을 공급하면, 대규모 현대화도 인간 승인과 강한 검증을 유지한 채 빠르고 안전하게 수행할 수 있다.

시간별 요약

1. 0:00
   소개 대규모 금융 시스템 현대화에서 핵심은 단순한 코드 변환이 아니라, 오래된 시스템 전체를 이해한 뒤 안전하게 바꾸는 방법을 찾는 데 있다.
2. 0:14
   현대 금융을 떠받치는 오래된 시스템 뉴욕 금융권의 많은 서비스는 모바일 앱 뒤에 숨은 배치 작업, 비즈니스 규칙, 데이터 계약 위에서 돌아가며, 작은 코드 변경도 전체 장애로 이어질 수 있다. 과거의 COBOL 메인프레임 현대화가 어렵고 실패하기 쉬웠던 이유도 테스트 한계와 복잡한 상호의존성 때문이다.
3. 1:58
   메인프레임의 이자 계산 예시 이자 계산은 단일 수식이 아니라 배치 작업, copybook, layout, VSAM 데이터, 계좌 업데이트까지 함께 맞아야 올바른 결과가 나온다. 같은 계산이라도 입력과 실행 맥락에 따라 결과가 달라지므로, 전체 흐름을 함께 봐야 한다.
4. 3:06
   왜 AI는 시스템의 나머지를 놓치는가 AI가 COBOL을 Java로 바꾸더라도 보통은 수식만 찾고 기록 정밀도, 계좌 업데이트, 거래 출력, 배치 계약 같은 주변 규칙은 놓친다. 결국 실패 원인은 코드를 못 써서가 아니라, 그 로직이 쓰이는 14개 이상의 위치를 알지 못하기 때문이다.
5. 4:02
   왜 더 큰 컨텍스트 윈도우로는 해결되지 않는가 벡터DB, 관계형 DB, MCP 서버, 큰 컨텍스트 윈도우는 모두 일부 정보를 넣을 수는 있지만, 다중 홉 관계와 정확한 연결 구조를 충분히 보장하지는 못한다. 모델은 100만 토큰을 광고하더라도 실제로는 훨씬 적은 유효 문맥만 활용하므로, 관계를 보존한 정밀한 컨텍스트 설계가 필요하다.
6. 6:03
   코드를 그래프로 바꾸기 코드, 작업, 포함된 copybook, 출력물, 심볼, 소스 스팬을 그래프로 연결하면 각 엣지의 출처와 근거가 보존된다. 저장소가 바뀔 때마다 그래프도 갱신되어 오래된 정보가 자동으로 무효화된다.
7. 7:08
   각 에이전트에 맞는 컨텍스트 제공 각 에이전트는 작업 설명뿐 아니라 그래프에서의 위치, 필요한 제약, 확보된 증거, 아직 풀리지 않은 질문까지 포함한 작업용 컨텍스트 패킷을 받는다. 이렇게 해야 전체 코드를 외우는 것이 아니라, 필요한 정보를 필요한 시점에 정확히 쓰는 방식이 된다.
8. 7:53
   인간 주도형 Blitzy 프로세스 전체 소프트웨어 자산을 역공학해 비즈니스 로직과 의존성을 추출한 뒤, 사용자 요구를 실행 가능한 에이전트 계획으로 변환한다. 중요한 의사결정은 항상 인간 승인을 거치고, 생성된 코드는 pull request와 검증 문서 형태로 남으며, 런타임 동작까지 관찰해 반영한다.
9. 9:32
   수천 개의 에이전트와 지속적 테스트 수천 개의 에이전트가 동일한 계획을 공유하면서도 문맥 손실 없이 협업하고, 코드 생성보다 테스트에 더 많은 연산을 쓴다. 시스템 문맥, 지속적 검증, 보안·거버넌스 가드레일, 인간 책임 구조가 함께 있어야 생산 가능한 코드가 나온다.
10. 11:35
    새 코드가 기존 코드와 같음을 증명하기 정밀도, 반올림, 상태, 잔액, 거래 기록, 오류 동작까지 기존 메인프레임과 현대 코드가 완전히 일치해야 하며, 이를 가정이나 약속이 아니라 테스트로 입증해야 한다. 각 코드 생성 단계에서 unit test, build, 통합, 데이터 parity, end-to-end workflow를 검증해 byte for byte 동일한 결과를 확인한다.
11. 13:28
    1센트 반올림 버그 Cobol과 Java는 반올림 동작이 달라서, 겉보기에는 맞아 보여도 1센트 차이가 나는 버그가 생길 수 있다. 이런 미세한 차이는 대규모 거래에서는 큰 손실로 이어지므로, parity test가 없으면 놓치기 쉽다.
12. 14:27
    은행과 보험사의 실제 결과 한 tier one bank의 모놀리식 시스템은 PostgreSQL, Java, TypeScript, Python 기반의 6개 모듈로 바뀌었고 18 days 만에 끝났으며, 4,000개 이상의 테스트가 작성되었다. 35 million line mainframe은 4 days 만에 역공학되었고, 25 million line 모놀리식은 9배 빠르게 현대화되어 대규모 자산에서도 효과가 입증되었다.
13. 16:37
    현대화를 넘어 이 접근법은 단순한 레거시 교체가 아니라, 새 기능 추가, 보안 수정, 감사 대응, 규제 준수, 사기 탐지 같은 비즈니스 확장으로 이어진다. 현대화된 지식 그래프 위에 새로운 규칙과 테스트를 더하면, 시스템 전체를 더 빠르고 싸게 확장할 수 있다.
14. 18:47
    자료 Nodes conference와 Blu Age sandbox, 그리고 AWS card demo를 통해 지식 그래프 기반 현대화와 직접 체험할 수 있는 자료를 제공한다. 자신의 코드로 직접 실험해 보며 개념을 검증해 보라는 메시지로 마무리한다.

실무 인사이트

• 레거시 현대화에서 핵심 병목은 코드 변환 능력이 아니라, 코드가 참조하는 관계와 계약을 얼마나 정확히 복원하느냐이다.
• 에이전트 도입의 성패는 더 큰 모델보다 더 정확한 문맥 설계와 검증 체계에 달려 있으며, 그래프가 그 문맥의 중심 역할을 한다.
• 금융·보험처럼 규제와 정밀도가 중요한 영역에서는 인간 승인, 테스트, 데이터 parity가 함께 있어야만 AI를 생산 시스템에 넣을 수 있다.