AI Cut Our Research Time From 7 Days to 15 Minutes — Gareth Yoder, Vanguard

한 줄 핵심

Vanguard는 레거시 cash ledger 현대화 과정에서 MCP와 AI 도구를 활용해 연구·개발·테스트 시간을 크게 줄이고, 데이터·생산자·소비자 마이그레이션을 병렬로 추진하는 실전 방법을 공유한다.

시간별 요약

1. 0:00
   소개 cash program의 현대화 여정을 소개하며, 2022년 cash plus 출시 이후 레거시 시스템을 어떻게 다음 단계로 전환할지에 대한 문제의식을 제시한다. 이번 발표는 실제 현대화 타임라인을 따라가며 cash ledger가 무엇인지부터 설명한다.
2. 1:10
   cash ledger란 무엇인가 cash ledger는 외부 세계와 Vanguard brokerage 계정 사이의 자금 이동과 계정 간 현금 이동을 모두 다루는 핵심 장부다. ACH, wire 같은 결제 레일과 웹·모바일·배치 채널을 지원하며, 하루 수천만 건의 호출과 수십만 개의 ledger를 처리하는 대규모 분산 시스템이다.
3. 1:52
   세 가지 마이그레이션을 병렬로 진행 현대화는 데이터 마이그레이션, producer 마이그레이션, consumer 마이그레이션의 세 축으로 나뉘며, 기업 우선 과제였기 때문에 이를 동시에 진행해야 했다. 초기에는 AI 도구가 부족해 메인프레임 엔지니어와 아키텍트의 수작업 분석에 의존했다.
4. 2:32
   레거시 코드와 MCP로 7일에서 15분으로 레거시 코드베이스를 MCP server로 AI 도구에 연결하자 피드백 루프가 급격히 짧아졌다. 기존에는 메인프레임 엔지니어의 분석과 답변에 7일이 걸렸지만, 이제는 프롬프트 기반으로 15분 안에 같은 수준의 분석이 가능해졌다.
5. 3:20
   데이터 마이그레이션 표준 CDC(change data capture) 방식으로 두 데이터베이스를 비교하며 일별 감사와 검증을 수행했다. row 수준의 개수 일치와 컬럼 단위 정합성을 확인해 레거시와 cloud의 금액·계정 정보·withholding 속성이 모두 맞는지 검증했고, 곧 폐기될 코드를 과도하게 설계하지 않는 것이 중요했다.
6. 4:12
   producer 마이그레이션 레거시에서는 service request, 이를 감싼 API, 직접 table insert라는 세 가지 방식으로 producer가 데이터를 넣고 있었다. 공통 스키마를 gateway로 감싼 cloud API 삽입 방식으로 재설계했고, 35개 producer의 전환을 위해 문서를 wiki에 두고 MCP server로 노출해 지원 부담과 대화량을 줄였다.
7. 6:38
   consumer 마이그레이션 consumer는 실시간, 배치, 스트리밍 세 경로로 데이터를 사용하며, 어떤 채널이든 schema registry를 공통으로 제공했다. GraphQL 기반 실시간 API, data warehouse의 data share view, Kafka 이벤트 스트리밍을 통해 각 사용 사례에 맞는 데이터만 제공하고, item potency와 at least once delivery로 중복 없이 재시도를 가능하게 했다.
8. 8:58
   50개 consumer 온보딩 조직 내 50개 consumer를 온보딩하면서 단순한 application code뿐 아니라 설명과 business case justification까지 요구했다. 이를 통해 AI 도구가 사용 사례와 우선순위, SLA 영향도를 더 정확히 정리할 수 있었고, 장애 시 어떤 앱이 얼마나 긴급한지 observability와 연결할 수 있게 했다.
9. 11:11
   학습한 점 AI 도구가 나오기 전부터 시작한 현대화였지만, 이후 이를 빠르게 흡수해 연구·개발·테스트 효율을 높였고 현재는 엔지니어의 90%가 매일 사용한다. 팀 지식은 공유 저장소에 모으고, 문제는 과거를 고치기보다 현대화된 상태에서 forward fix하며, 감사·알림·추적성은 반드시 유지해야 한다.
10. 13:12
    다섯 가지 핵심 교훈 레거시 코드를 AI 질의 가능하게 만들고, 마이그레이션 문서를 제품의 일부로 취급하며, 단순한 lift and shift보다 재설계를 택하고, AI 도입은 점진적으로 진행하고, observability는 절대 타협하지 말라는 다섯 가지 원칙을 제시한다. 이 원칙들이 현대화 속도를 높이면서도 운영 안정성을 지키는 핵심이라고 정리한다.

실무 인사이트

• 레거시 현대화에서 가장 큰 병목은 코드 자체보다도 지식 접근성인데, MCP로 레거시를 AI 질의 가능하게 만들면 분석 대기 시간을 극적으로 줄일 수 있다.
• 마이그레이션 문서와 온보딩 설명은 부가자료가 아니라 핵심 제품 자산이므로, producer·consumer가 스스로 전환할 수 있을 만큼 구조화해 두는 것이 중요하다.
• 데이터·producer·consumer를 따로 보지 말고, 사용 사례와 SLA까지 함께 설계해야 장애 대응과 observability가 실제 운영에서 작동한다.