2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Legacy_Modernization.md

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Legacy Modernization

매 한 줄

"매 big-bang 은 죽는다". Strangler fig 로 incremental 하게 둘러싸고 잘라낸다, parallel run 으로 검증.

매 핵심

매 5 pattern

• Strangler Fig (Fowler): 신규 시스템이 점진적으로 legacy 를 둘러싸고 대체. 가장 안전
• Branch by Abstraction: 인터페이스 추출 → 두 구현 공존 → 신구 전환 → 구 제거
• Parallel Run: 신구 동시 실행, 결과 비교, 신뢰 쌓이면 cutover
• Rewrite vs Refactor: 비즈니스 로직 명확하면 refactor, 아키 자체가 문제면 rewrite
• Anti-corruption Layer (DDD): legacy 모델이 신규에 새지 않도록 adapter

매 응용

1. Monolith → microservice 분해
2. On-prem → cloud
3. Legacy DB schema 점진적 마이그레이션
4. COBOL → Java/Go
5. SOAP → REST/gRPC

💻 패턴

Pattern 1: Strangler Fig with reverse proxy

# nginx routes traffic: new endpoints → new svc, rest → legacy
location /api/v2/users { proxy_pass http://new-service; }
location /api/v2/orders { proxy_pass http://new-service; }
location / { proxy_pass http://legacy-monolith; }
# 매주 endpoint 추가 → legacy 점점 축소

Pattern 2: Branch by Abstraction

# 1. 추출
class PaymentGateway(Protocol):
    def charge(self, amount: int) -> str: ...

class LegacyPayment(PaymentGateway): ...  # 기존
class NewPayment(PaymentGateway): ...     # 신규

# 2. Feature flag 로 전환
def get_payment() -> PaymentGateway:
    return NewPayment() if flag.enabled("new_payment") else LegacyPayment()

Pattern 3: Parallel run with shadow traffic

def process_order(order):
    legacy_result = legacy.process(order)
    try:
        new_result = new.process(order)
        if new_result != legacy_result:
            log_diff(order, legacy_result, new_result)
    except Exception as e:
        log_error(e)
    return legacy_result  # 아직 legacy 가 truth

Pattern 4: Anti-corruption Layer

# Legacy 의 이상한 model 을 새 domain 으로 변환
class LegacyCustomerAdapter:
    def to_domain(self, row: dict) -> Customer:
        # legacy: cust_nm, cust_dt_birth, cust_flg_act
        return Customer(
            name=row["cust_nm"],
            birthday=parse_legacy_date(row["cust_dt_birth"]),
            active=row["cust_flg_act"] == "Y",
        )

Pattern 5: Database expand-contract

-- Phase 1 expand: 새 컬럼 추가, 양쪽 쓰기
ALTER TABLE users ADD COLUMN email_v2 VARCHAR(255);
-- App: write to both email AND email_v2

-- Phase 2 backfill: 기존 데이터 복사
UPDATE users SET email_v2 = LOWER(TRIM(email)) WHERE email_v2 IS NULL;

-- Phase 3 contract: 신규 read, 구 제거
-- App: read from email_v2 only
ALTER TABLE users DROP COLUMN email;
ALTER TABLE users RENAME COLUMN email_v2 TO email;

Pattern 6: Characterization tests before refactor

# Legacy 동작을 "있는 그대로" 고정 — golden master
def test_legacy_behavior():
    for input_case in load_production_samples():
        actual = legacy.process(input_case)
        assert actual == load_golden(input_case.id)
# Refactor 후에도 통과해야 함

Pattern 7: Event interception (Strangler 변형)

# Legacy 가 발행하는 event 를 새 서비스가 구독
@on_event("OrderCreated")
def new_handler(event):
    new_service.create_order(event.payload)
# Legacy 는 그대로, 새 시스템이 옆에서 동기화

매 결정 기준

상황	Approach
비즈니스 로직 명확, 코드 더러움	Refactor (in place)
아키 자체가 잘못	Rewrite + Strangler Fig
Risk 매우 높음	Parallel run + shadow
DB schema 변경	Expand-contract
Legacy 모델이 새 시스템 오염	Anti-corruption Layer
Big bang 유혹	거의 항상 X

기본값: Strangler Fig + Branch by Abstraction + Characterization tests.

🔗 Graph

• 부모: Software_Architecture, Refactoring_Best_Practices
• 변형: Strangler_Fig, Branch_by_Abstraction
• 응용: Microservices
• Adjacent: Domain_Driven_Design, Feature Flags

🤖 LLM 활용

언제: legacy 코드 의도 파악, characterization test 생성, COBOL → Java 변환 후 검증. 언제 X: 결정론적 schema migration (sqitch/flyway), 비즈니스 룰 단독 추출 (사람 검증 필수).

❌ 안티패턴

• Big bang rewrite ("2년만 주세요") → 프로젝트 사망
• Test 없이 refactor → 회귀 무한
• Strangler 시작했는데 끝까지 안 감 → 이중 유지보수 영원
• DB schema 한번에 변경 → 롤백 불가
• 비즈니스 사용자 무시 → 신규 기능 deliver 정지

🧪 검증 / 중복

• Verified (Fowler StranglerFigApplication, Feathers WELC, Evans DDD ACL). 신뢰도 A.
• Legacy-Systems.md 가 본 문서 redirect.

🕓 Changelog

날짜	변경
2026-05-08	Phase 1
2026-05-10	Manual cleanup — canonical, 5 pattern + 7 code recipe