AI Store에서 AI코딩으로 만들어진 앱을 만나보세요!
지금 바로 방문하기

제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

DevOps

대상자

  • 소프트웨어 개발자 및 DevOps 엔지니어
  • 난이도: 중급 이상 (legacy 시스템 modernization 경험 필요)

핵심 요약

  • Amazon Q Developer + CrewAI를 활용한 레거시 코드 자동화 modernization 프레임워크 제공
  • COBOL/Fortran 등 레거시 언어 → Python/C++/Java/C로의 AI 기반 자동 변환 지원
  • q-config.json, agents.yaml, crew.py 등 Q Developer 생성 파일을 통한 모듈화된 에이전트 구조

섹션별 세부 요약

  1. 프론트엔드 인터페이스
  • Streamlit 기반 UI로 레거시 코드 업로드 및 타겟 언어 선택 가능
  • 변환 후 코드는 modernized_code/output 디렉토리에 저장 (파일 확장자: .py, .cpp, .java, .c)
  • 파일 생성 시간戳로 런타임 생성 확인 가능
  1. 런타임 저장 및 로깅
  • VS Code 내 modernized_code/output 디렉토리에서 변환 결과 확인
  • logs 디렉토리에 변환 단계별 로깅 정보 저장 (모니터링 및 감사 목적)
  1. Q Developer 구성 파일
  • q-config.json: 프로젝트 경로, 에이전트 설정, 로깅 디렉토리 정의
  • agents.yaml: 레거시 언어별 전용 에이전트 설정 (CrewAI 통합)
  • crew.py: 에이전트 오케스트레이션 로직 정의 (Q Developer 생성)
  • requirements.txt: 의존성 관리 (개발/배포 환경 일관성 보장)
  • readme.md: 프로젝트 흐름 및 사용법 자동 생성
  1. 자동 변환 프로세스
  • Amazon Q Developer가 레거시 코드를 분석 및 AI 기반 변환 수행
  • CrewAI 에이전트가 언어별 로직을 처리 (예: COBOL → Python)
  • 변환 결과는 실시간으로 파일 생성 및 저장

결론

  • 레거시 시스템 modernization을 위해 Amazon Q Developer와 CrewAI의 모듈화된 에이전트 구조 활용
  • q-config.json, agents.yaml 등 생성 파일을 통한 일관된 프로젝트 아키텍처 유지
  • AI 기반 자동 변환으로 개발자 수작업 최소화 및 코드 유지보수성 향상