Amazon Q Developer와 CrewAI를 활용한 레거시 코드 현대화 자동화
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이 콘텐츠는 COBOL, Fortran 등 레거시 시스템을 Python, C++, Java 등으로 현대화하려는 백엔드 개발자, 소프트웨어 엔지니어, 아키텍트 및 IT 관리자에게 유용합니다. 특히 AI 기반 자동화 도구에 관심 있는 미들에서 시니어 레벨 개발자에게 실질적인 인사이트를 제공합니다.
🔖 주요 키워드
핵심 기술: 본 콘텐츠는 Amazon Q Developer와 CrewAI를 결합하여 COBOL, Fortran과 같은 레거시 코드를 Python, C++, Java 등 현대적인 언어로 자동 변환하는 혁신적인 접근 방식을 소개합니다.
기술적 세부사항:
* 솔루션 접근 방식: Streamlit 기반 인터페이스를 통해 레거시 코드를 업로드하고, 입력 언어에 따라 적절한 AI 에이전트(CrewAI)를 동적으로 선택하여 Amazon Q Developer를 통해 현대적인 언어로 변환합니다.
* 지원 언어: 레거시 언어(COBOL, Fortran, Pascal, Assembly) 및 대상 언어(Python, C++, Java, C)를 명시합니다.
* 자동화 프로세스:
* 입력 처리: Streamlit 인터페이스를 통한 코드 파일 업로드.
* 에이전트 선택: 입력 언어 기반의 동적 에이전트 선정.
* 변환 실행: Amazon Q Developer를 사용한 코드 변환.
* 출력 생성: 현대화된 코드를 동적으로 생성 및 저장 (modernized_code/output 디렉토리).
* 로깅 및 모니터링: 추적 및 감사를 위한 포괄적인 로깅.
* 프로젝트 구조 및 Q Developer 역할: Amazon Q Developer는 q-config.json, agents.yaml, crew.py, requirements.txt, readme.md 파일 생성을 통해 프로젝트 초기 설정, 에이전트 구성, 메인 로직, 종속성 관리, 문서화 전반을 자동화합니다.
개발 임팩트: 이 접근 방식은 레거시 시스템의 유지보수성, 확장성, 보안성을 향상시키고 최신 아키텍처와의 통합을 용이하게 합니다. AI 기반 자동화를 통해 코드 변환 과정의 효율성과 일관성을 크게 증대시킬 수 있습니다.
커뮤니티 반응: 명시적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 레거시 시스템 현대화 및 AI 기반 개발 도구에 대한 개발자 커뮤니티의 높은 관심을 예상할 수 있습니다.
톤앤매너: 개발자를 대상으로 하며, 기술적 정확성과 실용적인 적용 방법을 중심으로 전문적이고 명확한 톤으로 설명하고 있습니다.