IBM과 CAST, 고객의 애플리케이션 마이그레이션 및 현대화 가속화 지원

성공적인 현대화 프로젝트를 위해서는 상세하고 정확한 애플리케이션 검색 단계(ADP)의 형태로 강력한 기반을 마련해야 합니다. IBM과 CAST는 협력을 통해 엔터프라이즈 애플리케이션 환경의 복잡성을 해소하고 마이그레이션 및 현대화 이니셔티브를 가속화하는 강력한 AI 기반 솔루션을 개발했습니다.

ADP는 이후의 모든 결정에 대한 토대를 마련하므로, 모든 현대화 프로젝트에서 가장 중요한 단계라고 할 수 있습니다. 이 단계를 적절하게 수행하면 팀은 현대화 대상, 현대화 이유, 현대화를 가장 잘 수행하는 방법을 이해할 수 있습니다. 반면 이를 제대로 수행하지 못하거나 완전히 건너뛸 경우 다음과 같이 많은 비용이 소요되고 위험하며 광범위한 결과가 초래될 수 있습니다.

• 불완전하거나 부정확한 애플리케이션 재고
• 잘못된 현대화 전략 선택
• 비용 및 일정 급증
• 운영 및 보안 위험 증가
• 이해관계자의 신뢰 부족

조직은 디지털 애플리케이션에 크게 의존합니다. IT 팀이 수천 개의 애플리케이션을 보유하고 있는 경우는 드문 일이 아니며, 수천 개의 애플리케이션에 대한 완전한 세부 정보를 파악하기란 어려울 수 있습니다.  IT 및 DevOps 팀은 자주 발생하는 다음과 같은 문제에 직면하는 일이 잦습니다.

1. 애플리케이션 포트폴리오에 대한 가시성 부족: 조직이 수백 또는 수천 개의 애플리케이션을 보유하고 있는 경우, 이 중 몇몇은 문서화되지 않았거나 중복되거나 아예 쓸모가 없어졌을 수 있습니다. 이로 인해 유지할 앱, 현대화할 앱, 사용 중지할 앱이나 다시 호스팅할 앱을 결정하기가 어렵습니다.
2. 개발자 온보딩 및 생산성 문제: DevOps 팀은 익숙하지 않은 코드베이스를 늘리는 데 과도한 시간을 소모할 수 있으며, 이로 인해 현대화 프로젝트가 지연되어 비용이 많이 소요될 수 있습니다.
3. 복잡한 레거시 코드베이스에 대한 이해 부족: 수년간 축적된 기술 부채와 부족한 문서로 인해 대규모의 일체형 애플리케이션 현대화에는 항상 시간이 많이 소요됩니다. 개발자는 구성 요소가 어떻게 상호 작용하는지 또는 어디를 안전하게 변경해야 하는지 모르는 경우가 많습니다.
4. 레거시 애플리케이션의 오픈 소스 및 보안 위험: 레거시 애플리케이션에는 오래되었거나 취약한 오픈 소스 구성 요소가 포함되어 있어 현대화 과정에서 보안 및 규정 준수 위험이 증가합니다.
5. 클라우드 마이그레이션 위험 및 불확실성: 조직에서는 어떤 앱이 클라우드 마이그레이션에 적합한지, 그리고 얼마나 많은 노력이 필요한지에 대한 명확성이 부족할 수 있습니다. 클라우드 준비 상태 평가는 수동으로 이루어지고 주관적이며 철저하지 않은 경우가 많습니다.

AI의 지속적인 발전은 현대화 프로젝트 내에서 애플리케이션 검색 단계를 개선하는 데 있어 획기적인 변화를 가져오고 있습니다. 수동으로 수행된 기존의 발견 방법은 시간이 많이 소요되고 오류가 발생하기 쉬웠으며, IT 및 DevOps 팀의 팀 구성원의 지식에 크게 의존했고 특히 레거시 시스템의 경우 인력 감축으로 인해 지속적으로 지식이 유실되고 있었습니다. 반면 AI는 자동화되고, 더 빠르고, 확장가능하고, 훨씬 더 정확하여 검색을 향상하여 현대화 여정 초기에 더 양질의 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

1. 자동화된 코드 분석 및 패턴 인식: AI 기반 도구는 수천 줄의 코드를 분석하여 아키텍처 패턴(예: 모노리스 대 마이크로서비스), 코드 냄새 및 기술 부채, API 사용 및 타사 라이브러리 종속성을 식별할 수 있습니다. 이렇게 하면 인간 검토자에 대한 의존을 줄이고 눈에 띄지 않을 수도 있는 문제를 드러낼 수 있습니다.
2. 종속성 매핑: AI는 프런트엔드와 백엔드 구성 요소, 데이터베이스와 애플리케이션 계층, 외부 시스템과 서비스 간의 숨겨진 상호 종속성을 자동으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 영향 분석 및 마이그레이션 계획의 정확성을 향상하는 데 도움이 되며, 팀은 복잡한 애플리케이션의 직관적인 시각적 청사진에 액세스할 수 있습니다.
3. 스마트 애플리케이션 분류 및 클러스터링: 머신 러닝을 활용하면 애플리케이션을 기술 스택별, 비즈니스 기능별, 현대화 노력별, 심지어 사용자 정의 카테고리별로 쉽게 그룹화할 수 있습니다. AI는 유사한 포트폴리오에서 학습한 패턴을 기반으로 재호스팅, 재구성 또는 폐기할 후보를 더 빠르게 식별할 수 있습니다.
4. NLP(자연어 처리)를 통한 문서 분석 가속화: AI는 코드 및 기타 비정형 데이터뿐만 아니라 레거시 문서를 파싱하여 유용한 통찰력을 추출하여 격차를 빠르게 메우고 광범위하고 정확한 지식 코퍼스를 구축할 수 있습니다.
5. 클라우드 준비 상태 및 작업량 추정: 과거 현대화 프로젝트를 기반으로 학습된 AI 모델은 마이그레이션 복잡성, 비용, 시간 및 클라우드 서비스 조정(예: 관리형 클라우드 서비스로 대체할 수 있는 서비스)을 추정할 수 있습니다.

IBM은 업계 최고의 CAST 기술을 사용하여 고객이 탁월한 속도와 정확성으로 애플리케이션을 평가하고 우선순위를 지정하며 현대화할 수 있도록 지원합니다.

IBM 및 CAST 솔루션의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• AI 기반 애플리케이션 검색: CAST의 심층적 코드 분석과 애플리케이션 블루프린팅을 통해 조직은 애플리케이션 포트폴리오를 빠르고 명확하게 이해할 수 있습니다. 이를 통해 전반적인 위험을 줄이면서 더 효과적인 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 기술 부채 식별 및 우선순위 지정: CAST의 AI 도구는 숨겨진 기술 부채를 드러내어 기업이 가장 영향이 큰 현대화 기회에 집중하고 ROI를 개선할 수 있도록 지원합니다.
• 스마트한 클라우드 적합성 평가: CAST와 IBM을 사용하면 기존의 클라우드 준비성 검사를 넘어 각 애플리케이션에 가장 적합한 클라우드 대상에 관한 정확한 권장 사항을 받을 수 있습니다.
• 마이크로서비스 전환: 검증된 AI 엔진은 어떤 모놀리식 애플리케이션이 마이크로서비스에 적합한지 식별하고 실행 가능한 전환 청사진을 제공합니다.
• AI 증강 로드맵 및 의사 결정: IBM은 CAST Insights와 생성형 AI를 활용하여 a) 스마트 현대화 로드맵을 생성하고, b) 기술 상황, 비즈니스 가치 및 노력을 기준으로 우선순위를 지정하고, c) 클라우드에 적합한 마이크로서비스 후보를 식별하고, d) 대상 PaaS 또는 컨테이너화를 추천합니다.

IBM의 AI 탑재 마이그레이션 및 현대화 공장은 기업이 하이브리드 클라우드 및 애플리케이션 아키텍처로의 여정을 가속화할 수 있도록 설계된 포괄적이고 산업화된 접근 방식입니다. 이 접근 방식에서는 자동화, AI 및 심층적인 엔지니어링 전문 지식을 결합하여 레거시 워크로드를 평가, 마이그레이션 및 현대화하는 확장가능하고 반복 가능한 프레임워크를 제공합니다.

이 모델은 애플리케이션 검색 및 평가, 코드 리팩터링, 리플랫포밍, 컨테이너화 및 DevSecOps 통합과 같은 구조화된 서비스를 포함합니다. IBM의 클라우드 네이티브 도구인 Red Hat OpenShift 및 하이퍼스케일러 파트너와의 주요 전략적 제휴를 활용하여 중단을 최소화하면서 신속하고 완벽한 현대화를 제공합니다.

공장 접근 방식은 CAST Insights와 IBM의 검증된 방법론 및 AI 기반 자동화를 결합하여 다음을 제공합니다.

• 최대 50% 더 빠른 클라우드 마이그레이션 타임라인
• 60% 더 빠른 애플리케이션 검색
• 현대화 비용 30% 절감
• 사실에 기반한 지속적인 현대화 전략
• 마이그레이션 후 결함 및 재작업 대폭 감소

고객은 미국에서 가장 큰 은행 중 하나로, 메인프레임 환경의 평가 및 현대화를 필요로 했습니다. 주요 목표는 시장 출시 기간을 단축하고, 비즈니스 운영에서 더 높은 수준의 민첩성과 유연성을 실현하며, 운영 비용과 위험을 줄이는 것이었습니다.

IBM은 전체 애플리케이션을 평가하고 소스 코드를 분석하기 위해 IBM® Consulting Advantage for Cloud Transformation(ICA4CT) 및 CAST Imaging 기반의 솔루션을 배포했습니다. 이 솔루션은 매우 효과적이었으며 팀은 평가 및 코드 분석 시간을 몇 개월에서 단 몇 주로 60% 단축할 수 있었습니다.

IBM과 CAST의 공동 솔루션은 단순한 기술 오퍼링을 넘어 새로운 작업 방식을 제시합니다. 이 솔루션은 발견 단계를 단순한 확인란이 아닌 성공적이고 비용 효율적인 현대화를 위한 전략적 액셀러레이터로 만듭니다. 에이전틱 AI를 탑재한 팀, 확장가능한 가격 모델(단위 기반 또는 용량 기반), 파트너와 일치하는 GTM 전략을 통해 클라우드 여정을 더 빠르고 예측 가능하게 하며, 연속적 과정 전반에서 위험을 줄이면서 지속적인 혁신을 달성할 수 있도록 설계되었습니다.

솔루션에는 다음이 포함됩니다.

• 평가: IBM은 CAST Highlight와 CAST Imaging을 사용하여 애플리케이션 복잡성, 기술 부채 및 현대화 준비 상태를 신속하게 평가합니다.
• 전략: 현대화 접근 방식(리호스팅, 리팩토링, 리플랫폼 또는 재구축 여부)을 정의하기 위해 애플리케이션 포트폴리오를 비즈니스 목표에 맞게 조정합니다.
• 실행: 팀은 IBM의 AI 탑재 마이그레이션 공장과 CAST의 시각적 인사이트를 통해 정밀하게 현대화할 수 있습니다.
• 지속적인 현대화: CAST의 실시간 분석 및 AI 기반 권장 사항을 활용하여 애플리케이션을 모니터링하고 최적화하고 발전시킵니다.

자신 있게 현대화할 준비가 되셨나요? IBM과 CAST가 디지털 혁신을 향한 길을 설계해 드립니다.

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