Codegiant 팀은 AWS Transform for mainframe을 심층 분석하고 실제로 코드를 변환해 보았습니다. 현대화 제품을 이해하는 가장 빠른 방법은 실제 메인프레임 코드를 직접 넣어 보는 것이기 때문입니다. 사용한 코드는 AWS가 공개한 오픈소스 CardDemo 애플리케이션이므로, 우리가 고른 코드베이스에 기댄 결과가 아닙니다. 마케팅 문구가 아니라 실제로 어떻게 동작하는지 알 수 있도록 확인한 내용을 정리했습니다.
이 비교는 동일한 조건에서 이루어졌습니다. AWS Transform for mainframe은 COBOL을 Java로 변환했고, Codegiant도 같은 COBOL을 Java로 변환했습니다. 이것이 공정하게 비교할 수 있는 접점입니다. Codegiant는 Java 이외로도 변환할 수 있으며 지원하는 타깃 프레임워크도 계속 늘어날 예정입니다. 따라서 Java는 두 제품이 만나는 지점일 뿐, Codegiant가 지원하는 범위의 한계가 아닙니다.
아래의 모든 논점은 하나의 사실로 귀결됩니다. AWS Transform for mainframe은 사용자를 AWS의 런타임에 묶어 둡니다. 전달받은 코드는 단독으로 동작하지 않고, 데이터는 그 런타임 없이는 읽을 수 없으며, 배치는 그 런타임 없이는 실행되지 않습니다. 이를 계속 가동하려면 CPU 코어당 시간 단위로 비용을 계속 지불해야 합니다. Codegiant는 정반대입니다. 벤더 런타임도, 독자 엔진도 없이, 온전히 소유할 수 있는 진짜 변환 결과물을 제공합니다.
메인프레임 현대화 기업을 선정하거나 메인프레임 애플리케이션 현대화 방식을 비교하고 있다면, 아래 항목들이 변환 결과물을 빌려 쓰는 것인지 소유하는 것인지를 가릅니다. 이 항목들은 어떤 벤더에게든 요구해야 할 요건으로 봐 주십시오. 이어지는 내용은 확인한 결과의 요약, 테스트에 사용한 기준 애플리케이션, 2분 안에 훑어볼 수 있는 개요 비교표, 그리고 모든 항목의 근거를 담은 상세 비교입니다.
요약
- 런타임. AWS Transform for mainframe이 생성하는 Java는 해당 업체의 런타임을 import합니다. 이를 제거하면 코드가 컴파일되지 않습니다. Codegiant의 출력은 순수 Java이며 처음부터 끝까지 사용자 자신의 코드이므로 항상 컴파일됩니다.
- 데이터. AWS Transform은 필드를 벤더 전용 객체 안에 메인프레임 바이트로 저장하기 때문에 테이블에 대한 일반 쿼리가 동작하지 않습니다. Codegiant는 실제 컬럼과 인덱스를 갖춘 PostgreSQL 테이블과, 어떤 개발자든 첫날부터 읽을 수 있는 일반 Java 타입을 생성합니다.
- 배치. AWS Transform은 작업을 자체 스크립트 언어로 다시 작성하므로 해당 런타임에서만 실행됩니다. Codegiant는 표준 Java 작업을 생성하며, 이미 사용 중인 어떤 스케줄러로든 시작할 수 있습니다.
- 비용. AWS Transform은 서버 비용과 별도로 CPU 코어당 시간 단위로 영구히 과금하며, 런타임은 AWS에 대해서만 문서화되어 있습니다. Codegiant에는 라이선스를 받거나 비용을 지불해야 하는 런타임이 없습니다.
- 동등성. AWS Transform의 비교 도구는 파일과 테이블의 차이를 확인하며, 설정과 실행은 사용자가 직접 해야 합니다. Codegiant는 Java와 원본 COBOL을 같은 입력으로 실행해 모든 출력 파일, 리턴 코드, 파일 상태를 바이트 단위로 자동 비교하며, 컨트롤 토탈도 반드시 일치해야 합니다.
- 데드 코드. AWS Transform에는 이를 확인하는 기능이 없습니다. Codegiant는 소스를 운영 환경에서 실제로 실행되는 것과 대조합니다. 운영 환경에 있는 코드의 30–40%는 한 번도 실행되지 않으므로, 변환하지 않고 표시만 합니다.
- 충족한 요건. 두 제품을 동일한 46개 요건으로 평가했습니다. 벤더 런타임 없이 코드가 컴파일되는지부터 일반 SQL로 데이터를 읽을 수 있는지까지 포함됩니다. AWS Transform for mainframe은 46개 중 3개를 충족하고, Codegiant는 46개 중 46개를 충족합니다.
테스트 대상
이 비교에서 두 제품 모두 동일한 애플리케이션을 변환했습니다. 바로 CardDemo입니다. AWS가 자사 메인프레임 현대화 도구를 보여주기 위해 GitHub에 공개한 신용카드 관리 애플리케이션입니다. Apache 2.0 라이선스의 오픈소스이며, AWS가 스스로 AWS Transform for mainframe을 시연할 때 사용하는 애플리케이션이기도 합니다.
이것이 중요한 이유는 하나입니다. 테스트 대상이 우리 것이 아니라 AWS의 것이라는 점입니다. 우리 변환기에 맞는 코드베이스를 고르지 않았고, 저장소가 공개되어 있으므로 두 제품에 정확히 무엇이 입력되었는지 직접 확인할 수 있습니다. 두 제품 모두 같은 소스, 같은 카피북, 같은 파일 정의, 같은 JCL을 받았으며, 어느 쪽을 위해서도 사전 처리, 수정, 별도 준비를 하지 않았습니다.
아래 각 행은 직접 운영할 수 있는 현대화에 대한 요건입니다. 전달된 시스템이 벤더의 런타임 없이, 벤더의 재방문 없이, 코어당 과금 없이 동작하는 경우에만 한 행으로 인정합니다. 다만 사용자가 직접 설정하고 실행하는 방식의 도구를 제공하는 세 항목, 즉 동등성, 테스트 데이터, 마이그레이션 계획에 대해서는 AWS에 부분 점수를 인정했습니다.
AWS 대비 Codegiant 평가
AWS Transform for mainframe |
Codegiant |
|---|---|
46개 중 3개 |
46개 중 46개 ✅ |
AWS Transform for mainframe vs Codegiant: 한눈에 보는 비교
둘 다 COBOL을 Java로 변환합니다. 하나는 메인프레임을 벤더의 런타임으로 대체하고, 다른 하나는 Java로 대체합니다. 각 항목을 클릭하면 상세 비교로 이동합니다.
AWS Transform for mainframe |
Codegiant |
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|---|---|---|
1. 변환된 코드 |
7개 중 0개 |
7개 중 7개 |
생성된 코드가 해당 업체의 런타임을 import합니다. 제거하면 컴파일되지 않습니다 |
독자 런타임이 없습니다. 표준 Java이므로 어디서든 컴파일됩니다 |
|
데이터가 AWS 고유의 커스텀 클래스에 저장되며, 해당 런타임만 이를 해석할 수 있습니다 |
데이터에 어떤 개발자든 읽을 수 있는 일반 Java 타입을 사용합니다 |
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COBOL 단락마다 별도의 메서드가 만들어지므로 코드가 여전히 COBOL처럼 읽힙니다 |
메서드 이름은 postTransaction()처럼 업무가 하는 일을 나타냅니다 |
|
AWS의 해법은 변환 후 AI로 다시 쓰는 것이며, 변환하지 못한 부분은 사용자에게 남겨집니다 |
Java가 처음부터 올바른 구조로 만들어지고, 모든 부분이 채택되기 전에 검증됩니다 |
|
애플리케이션이 내부적으로 여전히 메인프레임처럼 동작하며, 메모리에서도 메인프레임의 EBCDIC 문자 인코딩을 사용합니다 |
메모리에서는 일반 Java입니다. 메인프레임 문자 인코딩은 파일이 들어오고 나가는 지점에서만 처리합니다 |
|
COBOL이 먼저 해당 엔진 전용 언어로 다시 작성되고, 그 엔진만이 이를 Java로 바꿀 수 있습니다 |
모든 단계가 독자 바이너리나 엔진 없이 자체 코드로 구현되어 있으므로, 이후에 쉽게 업데이트하거나 변경할 수 있습니다 |
|
숫자 처리나 인코딩 같은 설정이 해당 런타임의 속성이며 수동으로 설정합니다 |
같은 COBOL이라도 회사마다 동작이 다르므로, 고객 자신의 파일에서 모든 것을 읽어 일반 Java에 반영합니다 |
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2. 데이터 |
3개 중 0개 |
3개 중 3개 |
각 레코드가 데이터베이스 안에 읽을 수 없는 원시 바이트로 저장됩니다 |
레코드가 실제 컬럼과 인덱스를 가진 진짜 데이터베이스 테이블이 됩니다 |
|
잔액을 직접 쿼리할 수 없습니다. 해당 런타임만 읽을 수 있는 blob 안에 묻혀 있습니다 |
어떤 리포팅 도구나 새 서비스든 데이터를 직접 읽습니다 |
|
업데이트가 모아졌다가 약 1초 뒤에 기록됩니다 |
모든 쓰기가 즉시 데이터베이스에 반영됩니다 |
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3. DB2 |
4개 중 0개 |
4개 중 4개 |
SQL이 조회용 파일로 분리되며, 해당 런타임만 실행할 수 있습니다 |
SQL이 생성된 클래스 안의 일반 데이터베이스 코드로 변환됩니다 |
|
파일과 데이터베이스 테이블이 해당 런타임 안의 서로 다른 두 메커니즘으로 처리됩니다 |
모든 파일 호출과 데이터베이스 호출이 같은 종류의 결과를 반환합니다 |
|
VSAM 데이터와 DB2 데이터가 여전히 서로 분리된 세계에 있습니다 |
둘 다 PostgreSQL에 저장되므로 파일 업데이트와 테이블 업데이트를 함께 커밋할 수 있습니다 |
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원본과 호출 단위로 대조하는 검사가 없습니다 |
모든 SQL 호출에 식별자가 있고 Java와 대조됩니다 |
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4. 배치 |
3개 중 0개 |
3개 중 3개 |
배치 작업이 해당 런타임에서만 실행되는 스크립트가 됩니다 |
표준 Java 작업이며 변환 결과물에 고처리량 작업 큐잉이 이미 내장되어 있고, 이미 사용 중인 어떤 스케줄러로든 시작할 수 있습니다 |
|
정렬과 파일 관리 단계가 텍스트로 붙여 넣어지고, 해당 런타임이 이를 해석합니다 |
이러한 단계는 메인프레임과 동일한 결과를 내는 일반 배치 단계가 됩니다 |
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재시작이 해당 런타임에 의존합니다 |
체크포인트가 데이터와 같은 커밋에 저장되므로, 재실행해도 이중으로 기록되지 않습니다 |
|
5. 실행 환경과 비용 |
5개 중 0개 |
5개 중 5개 |
AWS 서버에 대해서만 문서화되어 있습니다 |
7개 클라우드, 온프레미스, Kubernetes 어디서든 실행할 수 있습니다 |
|
서버 비용과 별도로 CPU 코어당 시간당 $0.31이 영구히 부과됩니다 |
순수 Java를 출력합니다. 라이선스를 받거나 비용을 지불해야 하는 런타임이 없습니다 |
|
AWS는 이미 자사 메인프레임 런타임 제품 두 가지를 신규 고객에게 더 이상 제공하지 않습니다 |
시스템의 어떤 부분도 벤더의 로드맵에 의존하지 않습니다 |
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여러 개의 개별 도구를 따로 내려받아 각각 설정해야 합니다 |
분석부터 배포까지 하나의 플랫폼으로 처리합니다 |
|
변환된 작업이 원본만큼 빠르게 실행되는지 확인하는 검사가 없습니다 |
모든 작업을 메인프레임의 배치 윈도우와 비교해 측정하고, 더 느리면 실패 처리합니다 |
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6. 각 제품의 AI 활용 방식 |
3개 중 0개 |
3개 중 3개 |
규칙 엔진이 COBOL의 구조를 복사하고, 필요에 따라 클래스 전체를 AI로 다시 작성하며, 실패한 부분은 사용자에게 남겨집니다 |
정답이 하나인 작업은 모두 규칙이 처리합니다. AI는 고정된 골격 안에서 판단 로직만 작성합니다 |
|
규칙 엔진이 COBOL의 구조를 복사하고, 나머지는 AI 재작성에 맡깁니다 |
전부입니다. 파서가 추출한 사실, 기술 분석, 데이터 클래스, 접근 클래스, 스키마, 작업 계획, 기능 슬라이스, 골격, 이름과 변수 맵까지 AI 없이 생성합니다 |
|
원본과 줄 단위로 대조하는 검사가 없고, 재작성 과정에서 없던 내용이 만들어지지 않았는지 확인하는 검사도 없습니다 |
컴파일, 실제 존재하는 메서드, 허용된 구문, 모든 필드에 대한 쓰기, 올바른 조건 방향, 모든 숫자의 소스 추적을 검증합니다. 수정은 두 번까지이며, 그래도 실패하면 보류합니다 |
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7. 변환 전 |
7개 중 1개 |
7개 중 7개 |
문서와 업무 규칙을 AI가 생성합니다 |
코드 자체에서 완전한 기술 문서를 작성하고, 모든 사실을 소스 줄에 연결하며, AI는 사용하지 않습니다 |
|
없음 |
모든 COBOL 문을 실제 피연산자와 함께 기록합니다 |
|
없음 |
AI는 이미 증명된 사실만 서술하고, 별도의 판정기가 벗어난 내용을 잡아냅니다 |
|
없음 |
각 기능을 프로그램이 실제로 생성하는 출력에서 거꾸로 추적합니다 |
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AWS Transform은 그래프와 도메인을 제공합니다 |
링크를 클릭하면 그 근거가 된 정확한 소스 줄과, 그에 따라 내려진 변환 결정을 확인할 수 있습니다 |
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도메인 분할과 웨이브 계획 |
그룹 안의 어떤 요소도 그룹 밖에서 기록되지 않도록 그룹을 구성합니다 |
|
없음 |
소스를 운영 환경에서 실제로 실행되는 것과 대조합니다. 데드 코드는 변환하지 않고 표시합니다 |
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8. 변환 후 |
6개 중 2개 |
6개 중 6개 |
비교 도구가 파일과 테이블의 차이를 확인하며, 설정과 실행은 사용자가 직접 합니다 |
Java와 원본 COBOL을 같은 입력으로 실행해 바이트 단위로 자동 비교합니다 |
|
생성된 스크립트를 메인프레임에서 실행해 데이터를 수집합니다 |
실제 운영 환경의 입력과 출력을 수집해 재현하고, 카피북에서 만든 경계 사례도 사용합니다 |
|
컨트롤 토탈 검사가 없습니다 |
레코드 수와 잔액이 COBOL이 이미 계산하는 값과 일치해야 합니다 |
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AI 재작성에 대해 없던 내용이 만들어지지 않았는지 확인하는 검사가 없습니다 |
COBOL에 근거가 없는 Java 내용은 표시됩니다 |
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없음 |
검사기가 전형적인 변환 실수를 잡아냅니다 |
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사용자의 AWS 계정 안에 있는 테스트 환경입니다 |
전환하기 전에 실제 트래픽으로 기존 시스템과 새 시스템을 나란히 병행 운영합니다 |
|
9. 플랫폼 |
8개 중 0개 |
8개 중 8개 |
AWS에만 배포됩니다 |
AWS, Google Cloud, Azure, Oracle Cloud, DigitalOcean, Cloudflare, Fly.io, 온프레미스 또는 직접 운영하는 모든 Kubernetes 인프라에 클릭 한 번으로 배포합니다 |
|
데이터가 해당 업체의 독점 저장소에 있으며 런타임에 종속됩니다 |
테이블이 사용자 자신의 관리형 데이터베이스에 저장되고 애플리케이션과 함께 배포됩니다 |
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AWS Transform은 템플릿을 제공하고 나머지는 사용자가 직접 구축해야 합니다 |
툴체인 전체가 포함되어 있어 조립할 필요가 없습니다 |
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코드를 전달하는 시점에 제공 범위가 끝납니다 |
AI 운영 어시스턴트가 시스템을 24시간 감시하고 장애를 복구하며 비용을 최적화합니다 |
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없음 |
Codegiant 자체 LLM인 Kronos Automate가 3,000개 이상의 서비스와 연결되어, 현대화된 시스템 위에 자동화와 워크플로를 구축할 수 있습니다. 각 현대화 애플리케이션에는 전용 자동화 테넌트가 할당되며, 월 수억 건의 이벤트를 처리하는 엔터프라이즈급 엔진이 실행됩니다 |
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없음 |
변환된 코드 위에 새 애플리케이션, 에이전트, 워크플로를 만들 수 있으며, 앱 빌더, 워크플로 빌더, 자동화 엔진이 포함됩니다 |
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없음 |
역할 기반 및 속성 기반 접근 제어, 감사 추적, 정책 적용을 지원합니다 |
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없음 |
Kronos models는 메인프레임 현대화와 자동화를 위해 설계된 모델이며, 보안을 더욱 높이기 위해 자체 보안 경계 안에 직접 호스팅할 수 있습니다 |
1. 변환된 코드
런타임
AWS Transform: Java의 97%가 해당 업체의 런타임을 import합니다. 이를 제거하면 코드는 컴파일조차 되지 않습니다.
Codegiant: 출력은 순수 Java이며 처음부터 끝까지 사용자 자신의 코드입니다. 그 아래에 독자 기술이 없으므로 항상 컴파일됩니다.
데이터 필드
AWS Transform: 계좌 잔액은 new Elementary(root, new ZonedType(10,2,...))라는, 메인프레임 바이트를 감싼 벤더 전용 객체가 됩니다. 카운터 하나조차 클래스 하나가 됩니다.
Codegiant: 잔액은 BigDecimal, 날짜는 날짜 타입, 이름은 String입니다. 어떤 개발자든 첫날부터 읽을 수 있는 평범한 Java입니다.
프로그램 구조
AWS Transform: COBOL 단락마다 메서드 하나가 생성되고, DataUtils.compare("00", status) 검사가 있으며, 주석에는 Legacy: 0000-DALYTRAN-OPEN 같은 레이블이 남습니다.
Codegiant: 업무가 하는 일에 따라 메서드 이름을 붙입니다. postTransaction() 와 같이 짓고, _2000Post() 같은 이름은 쓰지 않습니다. COBOL을 위장한 코드가 아니라 진짜 Java입니다.
AWS Reforge
AWS Transform: 위 문제에 대해 AWS가 내놓은 해법은 변환 후 프로그램 클래스를 AI로 다시 쓰는 것입니다. 데이터 클래스는 여전히 해당 런타임에 의존하고, 컴파일되지 않는 파일은 사용자에게 남겨지며, AWS는 동작이 보존된다고 주장하지 않습니다.
Codegiant: Java는 처음부터 올바른 형태로 만들어지고, 모든 부분은 채택되기 전에 검증됩니다. 나중에 손볼 것이 없습니다.
내부에 남은 메인프레임
AWS Transform: 애플리케이션은 LegacySystem.ZOS로 설정되어 메모리에서 EBCDIC 코드 페이지를 사용합니다. 즉, Java 안에서 메인프레임을 에뮬레이션합니다.
Codegiant: 메모리에서는 일반 Java입니다. 메인프레임 인코딩은 파일이 들어오고 나가는 지점에서만 쓰입니다.
이후 변경
AWS Transform: COBOL이 먼저 해당 엔진 고유의 언어로 다시 작성되고, 그것을 Java로 바꿀 수 있는 것은 그 엔진뿐입니다.
Codegiant: 모든 단계가 일반 코드이며 벤더 종속이 없습니다. 새로운 패턴에 대응하려면 규칙을 바꾸고 변환을 다시 실행하면 되며, 벤더의 릴리스를 기다릴 필요가 없습니다.
코드 외부 설정
AWS Transform: 숫자 처리나 인코딩 같은 설정은 해당 런타임의 속성이며, 구성 파일에서 수동으로 설정합니다.
Codegiant: 같은 COBOL이라도 회사마다 동작이 다릅니다. 컴파일러 설정, 실행 시 설정, JCL이 동작을 바꾸기 때문입니다. 이 모든 것을 고객 자신의 파일에서 읽어 일반 Java에 반영합니다. 설정할 것도, 런타임 안에 숨겨진 것도 없습니다.
2. 데이터
VSAM
AWS Transform: Blusam은 각 레코드를 메인프레임 원시 바이트 그대로 PostgreSQL 안에 저장하며, CICS 계층인 JICS도 같은 런타임 위에서 에뮬레이션됩니다.
Codegiant: 진짜 PostgreSQL입니다. 실제 테이블과 컬럼, 일반적인 키와 인덱스를 갖추고, 프로그램이 의존하는 곳에서는 원래의 레코드 순서도 유지합니다.
데이터 활용
AWS Transform: SELECT balance FROM accounts는 동작하지 않습니다. 잔액이 해당 런타임만 읽을 수 있는 blob 안의 바이트이기 때문입니다.
Codegiant: 어떤 SQL 도구, 리포트, 대시보드, 새 서비스든 직접 읽을 수 있습니다. AWS Transform에는 그대로 읽을 수 있는 데이터가 없습니다.
쓰기 안전성
AWS Transform: 해당 업체의 문서에 따르면 업데이트가 모아졌다가 약 1초 뒤에 기록됩니다.
Codegiant: 모든 쓰기가 즉시 데이터베이스에 반영되며, 안전한 단위로 커밋됩니다.
3. DB2
SQL 처리
AWS Transform: SQL 텍스트는 조회용 파일(COBTUPDT_1=INSERT INTO ...)로 분리되고, 해당 런타임이 키로 실행합니다.
Codegiant: SQL은 생성된 데이터 접근 클래스 안에서 PostgreSQL용으로 변환됩니다. 잘 마이그레이션된 은행과 Java로 구축된 은행이 모두 쓰는 방식 그대로입니다.
파일과 테이블을 위한 단일 모델
AWS Transform: 파일과 DB2는 서로 다른 두 가지 런타임 메커니즘으로 처리됩니다.
Codegiant: 모든 DB2 호출과 파일 호출이 같은 종류의 타입 있는 결과를 반환합니다.
하나의 데이터베이스, 하나의 커밋
AWS Transform: VSAM 데이터와 DB2 데이터는 여전히 서로 분리된 세계에 있습니다.
Codegiant: 둘 다 PostgreSQL에 저장되므로 프로그램의 파일 업데이트와 테이블 업데이트를 함께 커밋할 수 있으며, 이는 메인프레임에서는 불가능했던 일입니다.
모든 SQL 호출 추적
AWS Transform: 원본과 호출 단위로 대조하는 검사가 없습니다.
Codegiant: 모든 SQL 호출에 식별자가 있고 Java와 대조됩니다. 누락된 것도, 없던 내용이 추가된 것도 없습니다.
4. 배치
작업
AWS Transform: JCL은 해당 런타임에서만 실행되는 Groovy 스크립트가 됩니다.
Codegiant: JCL은 표준 Java 배치 프레임워크의 작업이 되며, 작업 기록과 재시작을 갖추고 고객이 이미 사용하는 스케줄러로 시작됩니다. AWS Transform에는 표준 Java 배치가 없습니다.
유틸리티 단계
AWS Transform: SORT와 IDCAMS 제어 카드는 문자열로 붙여 넣어지고, 해당 런타임이 이를 해석합니다.
Codegiant: 유틸리티 단계는 표준 배치 단계(데이터베이스 작업, 파일 단계, 정렬)가 되며, 메인프레임과 동일한 결과를 냅니다.
재시작
AWS Transform: 재시작이 해당 런타임에 의존합니다.
Codegiant: 체크포인트가 데이터와 같은 커밋에 저장되므로, 재실행해도 이중으로 기록되지 않습니다. 이 점은 메인프레임 자체보다 낫습니다.
5. 실행 환경과 비용
실행 가능한 환경
AWS Transform: AWS 서버에 대해서만 문서화되어 있습니다.
Codegiant: 7개 클라우드, 온프레미스, Kubernetes 어디서든 실행됩니다. Java와 PostgreSQL이 동작하는 곳이라면 어디든 가능합니다.
런타임 요금
AWS Transform: 서버 비용과 별도로 CPU 코어당 시간당 $0.31이 영구히 부과됩니다.
Codegiant: 순수 Java를 출력합니다. 라이선스를 받거나 비용을 지불해야 하는 런타임이 없습니다.
AWS가 정책을 바꿀 수 있음
AWS Transform: AWS는 이미 자사 메인프레임 런타임 제품 두 가지에 대해 신규 고객 접수를 중단했습니다.
Codegiant: 시스템의 어떤 부분도 어느 벤더의 로드맵에도 의존하지 않습니다.
필요한 도구
AWS Transform: 개별적으로 내려받는 도구 모음입니다(터미널 앱, 관리 콘솔, 비교 도구, 데이터 마이그레이션 도구).
Codegiant: 분석부터 배포까지 하나의 플랫폼으로 처리합니다.
속도
AWS Transform: 속도 관문이 없습니다.
Codegiant: 모든 작업을 메인프레임의 배치 윈도우와 비교해 측정하고, 더 느리면 실패 처리합니다. 필터링과 합계만 하는 루프는 하나의 데이터베이스 문장이 됩니다.
6. Codegiant와 AWS의 AI 활용 방식 차이
파이프라인에서 AI의 위치
AWS Transform: 규칙 엔진이 COBOL의 구조를 복사하고, 필요에 따라 클래스 전체를 AI로 다시 작성하며, 실패한 부분은 사용자에게 남겨집니다.
Codegiant: 정답이 하나인 작업은 모두 규칙이 처리합니다. AI는 고정된 골격 안에서 판단 로직만 작성하며, 모든 줄이 검증됩니다.
AI가 받는 것은 이미 골격으로 감싸진 작은 슬라이스 하나와, 그 슬라이스가 다루는 필드 및 파일뿐입니다. AI는 판단 로직을 작성하며, 클래스, 파일 호출, SQL을 임의로 만들어 낼 수 없습니다.
AI가 관여하기 전에 규칙이 결정하는 것
AWS Transform: 규칙 엔진이 COBOL의 구조를 복사하고, 나머지는 클래스 전체에 대한 AI 재작성에 맡깁니다. 고정된 골격이 없고, 다시 쓴 줄이 COBOL과 여전히 일치하는지 줄 단위로 검증하는 절차도 없습니다.
Codegiant: 아래 항목은 모두 AI가 관여하기 전에 규칙으로 생성됩니다.
- 모든 문장에 대해 파서가 추출한 사실
- 기술 분석
- 데이터 클래스
- 파일 및 데이터베이스 접근 클래스
- 데이터베이스 스키마
- 작업 계획
- 업무 기능 슬라이스
- 모든 파일 호출이 이미 배치된 골격
- 이름
- 변수 맵
모든 줄이 통과해야 하는 검증
AWS Transform: 원본과 줄 단위로 대조하는 검사가 없고, 재작성 과정에서 없던 내용이 만들어지지 않았는지 확인하는 검사도 없습니다.
Codegiant: 채택하기 전에 모든 줄을 다음 항목에 대해 검증합니다.
- 컴파일되는가
- 실제로 존재하는 메서드만 호출하는가
- 허용된 요소만 사용하는가
- COBOL이 쓰는 모든 필드가 기록되는가
- 조건의 방향이 올바른가
- 모든 숫자를 소스까지 추적할 수 있는가
수정은 최대 두 번까지이며, 그래도 실패한 것은 사유와 함께 보류합니다.
출발점은 같지만 결과는 더 좋습니다. AWS는 CBTRN02C를 문제없이 변환합니다. Codegiant도 마찬가지이며, 그 출력은 실제 데이터 위에서 동작하는 진짜 Java입니다.
7. 변환 전: 이해
AI를 쓰지 않는 분석
AWS Transform: 문서와 업무 규칙 추출 결과를 AI가 생성합니다.
Codegiant: 파서가 추출한 사실로 완전한 기술 문서를 작성하고, 모든 사실을 소스 줄에 연결하며, AI는 사용하지 않습니다. AWS Transform에는 줄 단위로 신뢰할 수 있는 분석이 없습니다.
문장 단위의 사실
AWS Transform: 없음.
Codegiant: 모든 COBOL 문을 실제 피연산자와 함께 기록하며, ALTER, GO TO 분기 대상과 동적 CALL 가능성도 명시적인 사실로 기록합니다.
사실에 근거한 업무 로직
AWS Transform: 없음.
Codegiant: AI는 이미 증명된 사실만 서술하고, 별도의 판정기가 벗어난 내용을 잡아냅니다.
출력에서 도출한 업무 기능
AWS Transform: 없음.
Codegiant: 각 기능을 프로그램이 실제로 생성하는 출력에서 거꾸로 추적합니다.
소스 줄 단위 근거를 갖춘 전체 시스템 그래프
AWS Transform: 그래프와 도메인을 제공합니다.
Codegiant: 링크를 클릭하면 그 링크를 만든 줄과, 그것이 어떤 변환 결정으로 이어졌는지 확인할 수 있습니다. AWS Transform은 모든 링크가 소스와 결정에 연결되어 있지는 않습니다.
계산으로서의 마이그레이션 계획
AWS Transform: 도메인 분할과 웨이브 계획입니다. 따라서 각 그룹이 닫혀 있음이 증명되는지에 한해서만 비교합니다.
Codegiant: 그룹 안의 어떤 요소도 그룹 밖에서 기록되지 않도록 그룹을 구성합니다.
데드 코드 점검
AWS Transform: 없음.
Codegiant: 전달받은 소스를 운영 환경에서 실제로 실행되는 것과 대조합니다. Codegiant가 처리한 시스템들에서 운영 환경에 있는 코드의 30–40%는 한 번도 실행되지 않았습니다. 이는 데드 코드이며, 비용을 들여 변환할 이유가 없습니다. 같은 검사로 전달받은 라이브러리와 달라진 코드도 잡아내므로, 잘못된 버전을 완벽하게 변환하는 일도 없습니다.
8. 변환 후: 검증
동등성
AWS Transform: Compare Tool은 파일과 테이블의 차이를 확인하며, 비교 설정과 실행은 사용자가 직접 합니다.
Codegiant: Java와 원본 COBOL을 같은 입력으로 실행해 모든 출력 파일, 리턴 코드, 파일 상태를 바이트 단위로 자동 비교합니다.
테스트 데이터
AWS Transform: 생성된 스크립트를 메인프레임에서 실행해 데이터를 수집합니다.
Codegiant: 실제 운영 환경의 입력과 출력을 수집해 재현하고, 카피북에서 바로 만든 경계 사례 테스트 데이터도 사용합니다.
업무 합계
AWS Transform: 컨트롤 토탈 검사가 없습니다.
Codegiant: 레코드 수와 잔액이 COBOL이 이미 계산하는 값과 일치해야 합니다. 예를 들어 처리된 거래 건수와 합계 금액이 같아야 합니다.
할루시네이션
AWS Transform: Reforge의 AI 재작성에는 없던 내용이 만들어지지 않았는지 확인하는 검사가 없습니다.
Codegiant: COBOL에 근거가 없는 Java 내용은 표시됩니다. AWS Transform은 이를 검사하지 않습니다.
알려진 버그 패턴
AWS Transform: 없음.
Codegiant: Java 검사기가 고정 폭 필드에 .trim() 를 쓰는 것, 잘못된 소수 처리, 짧은 읽기를 정상적인 파일 끝으로 취급하는 것 같은 전형적인 변환 실수를 잡아냅니다.
전환
AWS Transform: 사용자의 AWS 계정 안에 있는 테스트 환경입니다.
Codegiant: 전환하기 전에 실제 트래픽으로 기존 시스템과 새 시스템을 나란히 병행 운영합니다.
9. Codegiant 플랫폼: 변환 이후의 모든 것이 향하는 곳
원클릭 배포
AWS Transform: AWS에만 배포됩니다.
Codegiant: 변환된 애플리케이션을 고객이 선택한 AWS, Google Cloud, Azure, Oracle Cloud, DigitalOcean, Cloudflare, Fly.io에 클릭 한 번으로 배포합니다.
데이터베이스
AWS Transform: 해당 런타임 위의 Blusam입니다.
Codegiant: PostgreSQL 테이블은 고객의 관리형 데이터베이스에 저장되며 애플리케이션과 함께 배포됩니다.
DevSecOps
AWS Transform: 인프라 템플릿이 제공되며, 나머지는 사용자가 조립합니다.
Codegiant: 연결할 것이 없는 자체 툴체인입니다. Git, CI/CD, Terraform, 옵저버빌리티, 오류 및 성능 모니터링, 가동 상태 점검, 상태 페이지, 문서, 코드 리뷰가 포함됩니다.
서비스 개시 이후
AWS Transform: 제공 범위는 코드와 템플릿까지입니다.
Codegiant: AI SRE가 24시간 365일 대응합니다. 운영 중인 시스템을 감시하고, 장애를 복구하며, 비용과 스케일링을 최적화하고, 보안 설정의 이탈을 감지하며, 런북을 최신 상태로 유지합니다.
연동
AWS Transform: 없음.
Codegiant: Codegiant 자체 LLM인 Kronos Automate가 3,000개 이상의 서비스와 연결되어, 현대화된 시스템 위에 자동화와 워크플로를 구축할 수 있습니다. 각 현대화 애플리케이션에는 전용 자동화 테넌트가 할당되며, 월 수억 건의 이벤트를 처리하는 엔터프라이즈급 엔진이 실행됩니다.
구축
AWS Transform: 없음.
Codegiant: 변환된 코드 위에 새 애플리케이션, 에이전트, 워크플로를 만들 수 있습니다. 앱 빌더, 에이전트용 워크플로 빌더, 자동화 엔진이 모두 포함되어 있으며, 추가 구매나 덧붙일 작업이 필요 없습니다.
거버넌스
AWS Transform: 없음.
Codegiant: 모든 영역에 걸쳐 역할 기반 및 속성 기반 접근 제어, 감사 추적, 정책 적용을 제공합니다.
전용 모델
AWS Transform: 없음.
Codegiant: Kronos models는 메인프레임 현대화와 자동화를 위해 설계된 모델이며, 보안을 더욱 높이기 위해 자체 보안 경계 안에 직접 호스팅할 수 있습니다.
결론
AWS Transform for mainframe은 메인프레임을 Java로 대체하지 않습니다. 해당 업체의 런타임으로 대체합니다. 고유의 타입, blob 저장소, Groovy 배치, 메모리 내 EBCDIC 에뮬레이션, 코어 단위 과금, 그리고 그 업체의 로드맵에 의존하는 형태입니다. Codegiant는 진짜 PostgreSQL 위에서 어디서든 실행되는 일반 Java를 생성하고, 동등성을 자동으로 증명하며, 계속 가동하기 위해 영구히 비용을 청구하지 않습니다. 이것이 빌려 쓰는 변환 결과물과 소유하는 시스템의 차이입니다.
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지금 Codegiant 엔터프라이즈 AI 플랫폼을 사용해 보십시오
Codegiant는 엔터프라이즈 AI 플랫폼으로, 코드에 대한 완전한 통제권을 제공합니다. 변환 결과물은 모두 사용자의 것입니다. 벤더 런타임도, 독자 바이너리도, 그 밑에 깔린 엔진도 없습니다. 코드를 읽고, 수정하고, 원하는 곳에서 실행할 수 있습니다.
나중에 덧붙일 것이 없습니다. DevSecOps 툴체인, CI/CD, Terraform, 옵저버빌리티, 가동 상태 점검, AI SRE가 변환과 함께 제공되며, 완성된 애플리케이션은 AWS, Google Cloud, Azure, Oracle Cloud, DigitalOcean, Cloudflare, Fly.io, 온프레미스 또는 직접 운영하는 모든 Kubernetes 인프라에 클릭 한 번으로 배포됩니다.
자체 LLM인 Kronos Automate가 현대화된 시스템을 3,000개 이상의 서비스와 연결하여, 그 위에 자동화와 워크플로를 구축할 수 있습니다. 각 현대화 애플리케이션에는 전용 자동화 테넌트가 할당되며, 월 수억 건의 이벤트를 처리하는 엔터프라이즈급 엔진이 실행됩니다. 이것이 엄격한 현대화 요건이 실제로 요구하는 것이며, 대부분의 플랫폼이 미치지 못하는 부분입니다. 자사 정책이 허용하는 모든 배포 대상, 손안에 있는 툴체인 전체, 그리고 다음 프로젝트로 이어지는 바이너리도, 런타임도, 종속도 없습니다.