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
- 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
- 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)
- Q Developer 구성 파일
q-config.json
: 프로젝트 경로, 에이전트 설정, 로깅 디렉토리 정의agents.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
- 자동 변환 프로세스
Amazon Q Developer
가 레거시 코드를 분석 및 AI 기반 변환 수행CrewAI
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