AWS Transform FAQ

AWS Transform은 풀스택 Windows 워크로드 (.NET 및 SQL Server 포함) 의 대규모 현대화, 메인프레임 애플리케이션을 최신 언어로, Amazon EC2에 대한 VMware 워크로드의 아키텍처로의 변환, 코드, API, 프레임워크 등에 대한 사용자 지정 변환을 지원하도록 설계된 에이전트 AI 서비스입니다.

https://console.thinkwithwp.com/transform/home 에서 대규모 현대화 및 팀 협업에 맞게 조정된 AWS Transform의 통합 웹 환경에 액세스할 수 있습니다. 코드, API, 프레임워크 등에 대한 사용자 지정 변환의 경우 서비스는 CLI와 웹 인터페이스를 통해 작동합니다. 개발자의 주의가 필요한 선택된.NET 애플리케이션의 경우 개발자는 Visual Studio IDE에서 AWS Transform을 사용할 수도 있습니다.

AWS Transform의 마이그레이션 및 현대화 접근 방식은 세 가지 기본 사항에서 기존 도구와 다릅니다. 먼저, AWS Transform은 네트워크 생성부터 COBOL에서 비즈니스 규칙 추출, .NET 코드 포팅에 이르기까지 다양한 작업을 위한 전문 작업 에이전트를 제공합니다. 이러한 에이전트는 다년간의 경험을 바탕으로 구축된 전문 지식을 엔터프라이즈별 컨텍스트와 결합합니다. 둘째, 이 서비스는 에이전트 AI를 사용하여 각 워크로드에 고유한 이러한 전문 작업 에이전트의 실행을 조정합니다. 오케스트레이션은 작업에 따라 결정론적 실행부터 목표 중심의 동적 계획까지 다양합니다. 이 제품은 작업을 완료하고, 루프에서 인간과 통합하거나, 코딩 에이전트를 호출하는 데 중점을 둡니다. 셋째, 학습 능력은 각 수준에 내장되어 있습니다. 에이전트는 지속적으로 자체 디버깅하고 결과를 개선하며 다음 단계에 대한 권장 사항을 제공합니다.

시작하려면 현재 엔터프라이즈 자격 증명으로 AWS Transform 웹 환경에 로그인하십시오. 신규 고객인 경우 AWS IAM Identity Center 통합과 함께 AWS Single Sign-On(SSO)을 사용하고 이를 AWS 계정에 연결하여 시작할 수 있습니다. 또는 Okta 또는 Microsoft Entra와 직접 페더레이션을 설정할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 AWS Transform 사용 설명서를 참조하십시오.

AWS Transform 평가는 IT 환경을 분석하고 지능적인 데이터 기반 인사이트와 유용한 권장 사항을 제공하여 클라우드 여정을 간소화하고 최적화합니다. 마이그레이션을 확실하게 계획하고 잠재적 비용 절감을 극대화하는 데 도움이 되는 상세한 재무 모델링을 받는 동시에 비용 및 성능 최적화 기회를 발견할 수 있습니다.

평가 워크플로는 기존 서버 인벤토리를 AWS Transform 플랫폼에 업로드하는 것으로 시작됩니다. 데이터가 준비되면 대상 AWS 리전을 지정할 수 있습니다. 그런 다음 AWS Transform에 비즈니스 사례를 생성하도록 지시할 수 있습니다. AWS Transform은 서버 인벤토리를 분석하고 각 인스턴스에 가장 적합하고 비용 효과적인 Amazon EC2 인스턴스를 식별합니다. 그 결과로 나오는 비즈니스 사례는 현재 온프레미스 환경을 AWS 서비스에 매핑할 방법을 데이터 중심으로 명확하게 예측하여 마이그레이션 계획 및 의사 결정 프로세스에 유용한 인사이트를 제공합니다.

AWS Transform은 가상이든 물리적이든 온프레미스 환경의 x86 서버에 대해 다양한 데이터 수집 방법을 지원합니다. 이 서비스는 널리 사용되는 여러 평가 도구의 서버 인벤토리 데이터를 허용합니다. 여기에는 RVTools에서의 내보내기, AWS Transform 검색 도구 또는 AWS 마이그레이션 평가자의 에이전트리스 컬렉터를 통해 수집한 데이터, ModelizeIt 및 Cloudamize와 같은 도구에서 생성한 AWS 마이그레이션 포트폴리오 평가 (MPA) 내보내기가 포함됩니다.

평가 작업이 완료되면 AWS Transform에서 평가 요약을 보고, 비용 및 권장 사항에 대해 질문하고, 오프라인 검토 및 공유를 위해 비즈니스 사례의 PDF 버전을 다운로드할 수 있습니다.

비즈니스 사례에는 서버 인벤토리의 주요 내용 및 현재 인프라에 대한 요약과 다양한 구매 약정(온디맨드 및 예약 인스턴스), 운영 체제 라이선스 옵션(기존 보유 라이선스 및 라이선스 포함), 테넌시 옵션(전용 및 공유)을 포함하는 다수의 총 소유 비용(TCO) 시나리오가 포함됩니다. 비즈니스 사례에는 다음 단계에 대한 유용한 권장 사항도 포함됩니다.

AWS Transform 평가는 현재 서버 구성 및 사용량 패턴 추정치를 기반으로 AWS 서비스 비용을 대략적으로 추산하는 방향성 추정치를 제공합니다. 이러한 추정치는 초기 계획 수립에 유용하지만 정확한 수치가 아닌 지침으로 간주해야 합니다. 실제 AWS 비용은 특정 구현, 리소스 최적화 선택, 실제 사용량 패턴에 따라 달라질 수 있습니다. 이러한 추정치는 견적이 아니며 최종 AWS 서비스 비용을 보장하는 것으로 해석되어서는 안 된다는 점에 유의해야 합니다. 더 정확한 비용 계획을 위해서는 특정 요구 사항 및 사용량 패턴을 자세히 분석하는 데 도움을 줄 수 있는 AWS 계정 팀 또는 AWS 파트너와 협력하는 것이 좋습니다.

AWS 변환 평가와 AWS 마이그레이션 평가기는 모두 클라우드 마이그레이션을 계획하는 데 유용한 도구입니다. 평가는 빠르게 사용할 수 있는 AWS Transform의 셀프 서비스 기능으로, 온프레미스 환경에서 AWS로 x86 서버를 마이그레이션하려는 조직을 위해 특별히 설계되었습니다. 평가에서는 기존 서버 인벤토리 데이터를 활용하여 Amazon EC2 인스턴스에 대한 맞춤형 권장 사항을 제공하고 간략한 TCO 추정치를 생성합니다. 이 간소화된 접근 방식은 마이그레이션 옵션을 집중적으로 빠르게 평가하고자 하는 기업에 적합합니다. AWS Migration Evaluator는 전문가가 주도하는 보다 포괄적인 평가 서비스를 제공합니다. AWS Solutions Architect가 안내하는 이 심층 평가에서는 세부 데이터 수집, 스토리지 평가, 지속 가능성 평가, Microsoft SQL Server 분석 등 더 넓은 범위의 분석을 다룹니다. Migration Evaluator는 철저한 마이그레이션 계획이 필요하고 프로세스 전반에 걸쳐 전문가의 지침이 필요한 조직에 가장 적합합니다.

AWS Transform에는 AI 채팅 기능이 기본적으로 포함되어 있으므로 인스턴스 매핑, 라이선싱 및 테넌시 제안, 다음 단계 권장 사항에 대한 자세한 내용이나 설명을 요청할 수 있습니다. 다른 워크로드 유형에 대한 추가 지원 또는 추가 분석이 필요한 경우 계정 팀 또는 파트너에게 문의하거나 당사에 문의하십시오.

Windows용 AWS Transform에는 두 가지 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다. 즉, .NET 프레임워크 애플리케이션을 크로스 플랫폼 .NET으로 변환하는 것과 종속된.NET 애플리케이션과 함께 Microsoft SQL Server를 Aurora PostgreSQL 데이터베이스로 마이그레이션하는 것입니다. 

.NET용 AWS Transform은 Windows 기반 .NET Framework 애플리케이션을 Linux 환경의 크로스 플랫폼 .NET으로 빠르게 현대화합니다. GitHub, GitLab, Azure Repos 또는 Bitbucket의 소스 코드 리포지토리에 연결하여 리포지토리 종속성, 필수 프라이빗 패키지 및 타사 라이브러리라는 세 가지 주요 영역과 지원되는 프로젝트 유형을 식별하는 데 초점을 맞춘 포괄적인 분석을 수행합니다. 이 분석을 기반으로 이러한 리포지토리에 대한 변환 계획을 생성하고 패키지를 직접 업로드하여 해결 가능한 누락된 종속성을 강조 표시합니다. 변환 프로세스 중에 .NET용 AWS Transform은 애플리케이션 코드를 변환하고, 출력을 빌드하고, 유닛 테스트를 실행하고, 결과를 리포지토리의 새 브랜치에 커밋합니다. 그런 다음 변환된 애플리케이션을 Amazon EC2 또는 Amazon ECS에 컨테이너로 배포할 수 있습니다.

SQL Server 현대화를 위한 AWS Transform은 Microsoft SQL Server 데이터베이스 및 애플리케이션을 Aurora PostgreSQL로의 마이그레이션을 가속화합니다. Amazon EC2 또는 Amazon RDS에서 실행되는 SQL Server 데이터베이스에 연결하여 데이터베이스의 스키마와 저장 프로시저를 검색합니다. 그런 다음 데이터베이스와 애플리케이션을 상세하게 분석하여 애플리케이션 물결을 만들고 종속성 관계를 기반으로 함께 변환할 수 있는 데이터베이스를 생성합니다. 그런 다음 SQL Server 스키마를 Aurora PostgreSQL로 변환하고 데이터베이스를 신규 또는 기존 Aurora PostgreSQL 대상 클러스터로 마이그레이션합니다. .NET 애플리케이션 변환의 경우 이 서비스는 소스 코드의 데이터베이스 연결을 업데이트하고 엔티티 프레임워크 및 ADO.NET의 ORM 코드를 수정하여 Aurora PostgreSQL과 호환되도록 합니다. 이 모든 작업은 사람이 감독하는 통합 워크플로우로 이루어집니다.

두 워크플로에서 AWS Transform은 수정된 파일, 테스트 결과 및 나머지 작업에 대한 제안된 수정 사항을 포함하여 포괄적인 변환 요약을 제공합니다. 팀은 대화형 채팅 또는 작업 로그를 통해 변환 상태를 추적할 수 있습니다. 또한 팀은 저장소에 있는 변환된.NET 코드에 대한 링크가 포함된 이메일 알림을 받습니다. 추가 처리가 필요한 워크로드의 경우 개발자는 AWS Transform에서 Visual Studio 확장을 계속 사용할 수 있습니다.

Windows용 AWS Transform은 계정의 리포지토리를 검색하고 각 리포지토리에서 지원되는 프로젝트 유형을 식별합니다. 콘솔 응용 프로그램, 클래스 라이브러리, 웹 API, WCF 서비스, 모델 뷰 컨트롤러 (MVC), 단일 페이지 응용 프로그램 (SPA) 및 단위 테스트 프로젝트 (xUnit, NUnit, MSTest 프레임워크) 를 크로스 플랫폼.NET으로 포팅할 수 있습니다 (전체 목록은 여기 참조). 또한 Windows용 AWS 트랜스폼은 MVC Razor 뷰 UI 프로젝트를 ASP.NET 코어 레이저 뷰로 포팅하고, ASP.NET 웹 폼을 ASP.NET 코어의 Blazor로 UI 포팅하고, 오로라 포스트그레SQL 호환성을 위해 엔티티 프레임워크 및 ADO.NET ORM 코드를 포팅하고, WForms, WPF 및 Xamarin 프로젝트를 크로스 플랫폼.NET으로 포팅하고, VB.NET 언어 프로젝트를 지원합니다.

프로젝트 유형을 식별한 후 이러한 프로젝트를 분석하여 다른 프로젝트, 프라이빗 패키지, 서드 파티 라이브러리에 대한 종속성을 찾아냅니다. 종속성 분석을 기반으로, Windows용 AWS Transform은 마지막 수정 날짜, 종속성 관계 및 프라이빗 패키지 요구 사항에 따라 리포지토리를 정렬하는 변환 계획을 권장합니다.

고객은 분석 보고서를 다운로드하여 권장 계획을 평가하고 팀과 함께 검토할 수 있습니다. 콘솔에서 선택 항목을 편집하거나 원하는 선택 항목이 포함된 수정된 파일을 업로드하여 권장 계획을 사용자 지정할 수도 있습니다. 관리자와 승인자는 변환 프로세스를 진행하기 전에 계획을 검토하고 승인할 수 있습니다.

변환 과정에서 승인된 계획에서 선택한 소스 코드 저장소를 네트워크로 격리된 실행 환경으로 안전하게 가져와 크로스 플랫폼 .NET으로 변환합니다. .NET용 AWS Transform은 .NET 프레임워크 버전 3.5+, .NET 코어 3.1, .NET 5, .NET 6, .NET 7을 사용하여 작성된 애플리케이션을 크로스 플랫폼 .NET 8 (LTS), .NET 10과 데이터베이스 액세스 프레임워크 엔티티 프레임워크 및 ADO.NET으로 변환할 수 있도록 지원합니다.

포팅 후 AWS Transform은 전체 .NET 빌드를 실행하여 빌드 오류를 식별하고 AI 기반 평가 루프를 실행하여 문제를 자동으로 해결합니다. 이 프로세스는 리포지토리 내의 지원되는 모든 프로젝트에 대해 반복됩니다. 변환 작업이 완료되면 변환된 코드는 검토를 위해 선택한 대상 브랜치의 소스 코드 리포지토리에 다시 커밋됩니다.

빌드 오류 없이 변환을 성공적으로 완료한.NET 소스 코드 리포지토리의 경우, AWS Transform은 단위 테스트 프로젝트가 있는 경우 이를 실행하고 검토를 위해 해당 실행 결과를 제공합니다. 프로젝트가 부분적으로 변환된 리포지토리의 경우 유닛 테스트 프로젝트가 포팅되지만 실행되지는 않습니다. 고객은 유닛 테스트를 실행하기 전에 남은 문제를 직접 해결할 수 있습니다.

또한 AWS Transform은 고객이 변환된 애플리케이션을 검증할 수 있도록 대상 환경에 변환된 애플리케이션을 배포하는 것을 지원합니다.

Windows용 AWS Transform은 먼저 AWS 계정에서 실행 중인 데이터베이스를 검색합니다. 그런 다음 데이터베이스와 연관된 서버, 스키마 및 저장 프로시저를 실행하는 데이터베이스를 식별합니다. 또한 소스 코드 리포지토리를 분석하여 리포지토리의 데이터베이스 종속성, 임베디드 SQL 쿼리, Entity Framework 및 ADO.NET에서 작성된 데이터베이스 액세스 코드를 식별합니다. 그런 다음 분석을 기반으로 데이터베이스 및 애플리케이션 변환을 위한 맞춤형 웨이브 플랜을 생성하여 함께 변환할 수 있습니다.

분석 보고서를 다운로드하여 현대화 권장 사항, 변환의 복잡성, 데이터베이스, 데이터베이스를 호출하는 소스 코드 리포지토리를 검토할 수 있습니다.

Windows용 AWS 변환은 1) 스키마 변환, 2) 데이터 마이그레이션, 3) 코드 변환의 3단계로 SQL Server를 혁신합니다.

데이터베이스 스키마 변환 중에 선택한 데이터베이스의 스키마가 Microsoft SQL Server 스키마에서 Aurora PostgreSQL 호환 스키마로 변환됩니다. 스키마 변환에 문제가 있는 경우 Windows용 AWS Transform은 자동으로 AI 기반 평가 루프를 실행하여 문제를 자동으로 해결합니다. 이 프로세스는 웨이브에 있는 데이터베이스의 모든 스키마에서 반복됩니다. 마찬가지로 SQL Server 데이터베이스에 저장 프로시저가 있는 경우 Aurora PostgreSQL 데이터베이스와도 호환되도록 포팅됩니다. 스키마가 성공적으로 변환되면 대상 Aurora PostgreSQL 데이터베이스에 적용됩니다.

대상 PostgreSQL 데이터베이스의 스키마가 완전히 변환되면 SQL Server 데이터베이스의 데이터를 Aurora PostgreSQL 데이터베이스로 마이그레이션할 수 있습니다. 이 단계에서 Windows용 AWS 트랜스폼은 데이터를 변환된 PostgreSQL 데이터베이스로 마이그레이션합니다. 마이그레이션 프로세스 중에 문제가 발생하면 마이그레이션 문제에 대한 정보와 실패 해결을 위한 마이그레이션 보고서가 제공됩니다.

마지막으로 생성된 PostgreSQL 대상 데이터베이스와 일치하도록 소스 코드 저장소가 업데이트됩니다. 연결 문자열은 PostgreSQL 데이터베이스와 일치하도록 업데이트되고, 내장된 SQL 코드는 PostgreSQL과 호환되도록 포팅되며, 엔티티 프레임워크와 ADO.NET은 새 데이터베이스와 일치하도록 업데이트됩니다. 변환이 완료되면 사용자가 제공한 새 소스 코드 리포지토리 브랜치에 업데이트가 커밋됩니다. 이 단계에서 AWS Transform이 수행한 업데이트에 대한 자세한 변환 요약을 검토할 수 있습니다.

.NET 코드 변환의 경우 각 저장소에 자연어로 제공되는 세부 변환 보고서를 통해 모든 수정 작업을 추적할 수 있습니다. 이 보고서에는 프로세스 중에 수정, 이동 또는 업데이트된 파일, API 및 프라이빗 NuGet 패키지가 요약되어 있습니다. 리포지토리가 부분적으로 변환되면 요약 보고서에는 빌드 오류 및 스키마 변환 실패에 대한 구체적인 세부 정보와 함께 이러한 문제를 해결하기 위한 권장 사항이 포함됩니다. 변환된 모든 소스 코드는 작업 중에 지정한 새 대상 브랜치에 커밋되므로 브랜치를 체크아웃하고 AWS Transform에서 수행한 코드 변경을 검토할 수 있습니다.

SQL Server 현대화의 경우 변환 단계가 완료된 후 제공되는 보고서를 통해 스키마 변환 및 데이터 마이그레이션 작업을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 보고서는 변환 직후와 AWS DMS (데이터 마이그레이션 서비스) 콘솔의 마이그레이션 프로젝트 페이지를 통해 액세스할 수 있습니다. .NET 변환과 마찬가지로 기능 브랜치에서 소스 코드 변경 사항을 추적할 수 있습니다. 또한 대상 PostgreSQL 데이터베이스에 배포된 데이터베이스 스키마와 저장된 프로시저를 검사하여 변환 결과를 검증할 수 있습니다.

웹 경험에서는 두 가지 주요 방법을 통해 변환 진행 상황을 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 대화형 채팅은 현재 작업 계획 및 질문 컨텍스트를 기반으로 동적 업데이트 및 응답을 제공하며, 진행 중인 작업 및 조치에 대한 포괄적인 지식 기반에 액세스할 수 있습니다. 워크로그는 사용자 승인 및 감사 추적을 포함하여 소스 코드 및 데이터베이스에서 AWS Transform for Windows가 수행하는 모든 작업에 대한 세부 문서를 제공합니다.

Visual Studio IDE 환경에서는 Visual Studio에서.NET 애플리케이션을 변환할 때 AWS Transform Hub를 통해 진행 상황을 모니터링할 수 있습니다. 이 인터페이스에는 예상 남은 시간, 자세한 변환 단계 및 활동 워크로그가 표시됩니다.

또한 수정된 파일, API 변경 사항, 프라이빗 NuGet 패키지 업데이트를 자세히 설명하는 각 리포지토리에 대한 포괄적인 변환 요약 보고서를 받게 됩니다.

작업이 완료되면 변환된 저장소를 검토할 수 있는 딥 링크가 포함된 이메일 알림을 받게 됩니다. 

.NET 코드 변환의 경우: AWS Transform은 Linux 준비 문제 및 데이터베이스 액세스 코드 업데이트와 같은 나머지 작업을 요약한 다음 단계 마크다운 파일이 포함된 상세한 변환 요약 보고서를 제공합니다. 이 정보를 사용하여 AWS Transform에서 또 다른 변환을 시작하거나 AI 코드 동반자를 위한 지침으로 사용할 수 있습니다.

SQL 스키마 변환 및 데이터 마이그레이션의 경우: 스키마 변환 보고서는 성공적으로 변환된 스키마의 비율을 보여 주며 완료되지 않은 작업을 완료하기 위한 지침을 제공합니다. AWS 데이터베이스 마이그레이션 서비스 (AWS DMS) 콘솔의 스키마 변환 페이지 또는 DBeaver와 같은 IDE를 사용하여 나머지 스키마 변환을 처리할 수 있습니다. 데이터 마이그레이션 오류의 경우 데이터 마이그레이션 보고서를 검토하여 마이그레이션 문제를 해결할 수 있습니다.

귀하는 풀스택 Windows 현대화를 위해 AWS Transform에서 포팅한 코드의 소유자입니다. 소스 코드 포팅이 완료되면 변환된 코드가 저장소에서 선택한 브랜치에 커밋됩니다. AWS Transform은 코드가 브랜치에 커밋된 후에는 변환된 코드의 사본을 저장하지 않습니다.

AWS Transform 및 AWS DMS를 사용하여 변환한 데이터베이스 스키마에도 동일한 소유권 원칙이 적용됩니다. 변환된 모든 스키마를 소유하고 있으며 대상 데이터베이스에 다운로드, 수정 및 업로드할 수 있습니다. AWS Transform은 작업 완료 후 스키마 정보를 보관하지 않습니다.

AWS Transform .NET 에이전트는 AWS CodeConnections 서비스를 통해 소스 코드에 액세스할 수 있습니다. 소스 코드에 액세스하려면 먼저 AWS 계정의 IT 관리자의 승인을 받아야 합니다. 그런 다음 코드를 분석하여 프로젝트 간 종속성과 프로젝트 내에서 사용되는 프라이빗 패키지를 식별하여 변환 계획을 권장합니다. 이 서비스는.NET 솔루션을 안전하고 일시적으로 복제하도록 설계되었으므로 고객이 관리하는 KMS 키를 사용하여 이 환경에서 코드를 암호화할 수 있습니다. 고객 관리형 KMS 키를 사용하면 데이터 액세스를 위한 정책, 권한 부여, 태그, 별칭 관리를 포함하여 키를 완전히 제어할 수 있습니다.

AWS Transform을 통해 처리된 소스 코드는 작업 기간에만 저장되고 작업이 완료된 후에는 삭제됩니다. 귀하의 신뢰, 개인 정보 보호 및 콘텐츠 보안이 최우선입니다. 당사는 사용자 콘텐츠에 대한 무단 액세스 또는 공개를 방지하고 당사의 사용이 귀하에 대한 당사의 약속을 준수하도록 전송 중 암호화를 비롯한 적절한 제어를 구현합니다.

AWS Transform은 데이터베이스 커넥터를 통해 데이터베이스 스키마를 안전하게 분석하면서 AWS 계정의 명시적인 IT 관리자 승인을 요구합니다. 마찬가지로, 소스 코드 리포지토리에 대한 액세스는 AWS CodeConnections 서비스를 통해 관리되며, 이 역시 IT 관리자의 승인을 요구합니다.

데이터베이스 액세스는 AWS Transform 에이전트에 제공하는 AWS 비밀 키와 사용자 자격 증명을 통해 보호됩니다. 스키마 변환 중에 변환된 스키마는 지정된 AWS 계정, VPC 및 서브넷 내의 대상 Aurora PostgreSQL 데이터베이스에 직접 배포됩니다.

AWS Transform은 이 프로세스 전반에 걸쳐 엄격한 보안 프로토콜을 유지하며 데이터베이스 정보를 영구적으로 저장하지 않습니다. 모든 데이터베이스 변환 정보는 작업 완료 후 삭제되며 변환된 코드는 작업 완료 후 보존되지 않고 지정된 기능 분기에만 커밋됩니다. 이 프로세스를 통해 변환 프로세스 전반에 걸쳐 데이터베이스 코드와 스키마를 안전하게 유지하면서 AWS 환경 내에서 완벽하게 제어할 수 있습니다.

메인프레임용 AWS Transform은 레거시 메인프레임 애플리케이션의 현대화를 가속화하도록 설계된 에이전트 AI 기반 서비스입니다. 고객은 개괄적인 현대화 목표를 정의하고 전문 AI 에이전트를 활용하여 필요한 도구와 프로세스를 오케스트레이션할 수 있습니다. 에이전트는 애플리케이션을 분석하고, 문서를 생성하고, 비즈니스 로직을 추출하고, 모놀리식 구조를 분해하고, 레거시 코드를 변환하고, 테스트를 자동화하고, 현대화 작업을 관리하여 필요한 경우 Human-In-In-the-Loop 감독을 제공합니다.

AWS Transform의 주요 기능으로는 유연한 목표 기반 계획, 애플리케이션 자산 분류, 비즈니스 로직 추출을 통한 계획 및 문서 생성, 포괄적인 테스트 기능, Cobol 기반 메인프레임 워크로드를 클라우드에 최적화된 최신 Java 애플리케이션으로 변환하는 자동 리팩토링, AI 기반 재구상 기능이 있습니다.

AWS Transform을 사용하면 중요한 메인프레임 애플리케이션을 더 빠르고 비용 효과적으로 현대화할 수 있으며, 변환 프로세스 내내 비즈니스 크리티컬 로직이 보존되므로 자신 있게 현대화할 수 있습니다.

메인프레임용 AWS Transform은 현대화 패턴의 재구상과 리팩터링을 모두 지원하여 레거시 메인프레임 애플리케이션을 현대화하기 위한 유연한 경로를 제공합니다.

AWS Transform을 통한 리팩토링은 Cobol 기반 메인프레임 애플리케이션을 AWS에서 실행되는 최신 Java 애플리케이션으로 변환하는 작업을 자동화합니다. 에이전트 AI를 사용하여 코드베이스를 분석하고, 문서를 생성하고, 모놀리스를 분해하고, 현대화 웨이브를 계획하고, 테스트 함수를 자동화하고, 레거시 스택과 기능적 동등성을 유지하면서 코드 리팩토링을 가속화합니다.

AWS Transform을 통한 재구상을 통해 메인프레임 애플리케이션을 클라우드 네이티브 아키텍처로 변환하고, 자동화된 분석을 활용하여 모놀리식 애플리케이션을 클라우드 네이티브 기능을 완전히 활용할 수 있는 최신 Java 기반 솔루션으로 변환할 수 있습니다. AWS Transform은 채팅 중심의 유연한 에이전트 환경을 통해 코드와 데이터를 분석하고, 재구상된 워크로드의 미래 엔지니어링을 추진하는 기술 및 비즈니스 문서에 필요한 정보를 추출합니다.

AWS Transform의 주요 기능 중 하나는 모놀리식 메인프레임 애플리케이션을 비즈니스에 맞게 조정된 모듈식 도메인으로 분해한 다음 포괄적인 현대화 웨이브를 생성하는 것입니다. 비즈니스 로직 추출을 분해 단계와 함께 사용하면 모놀리스를 논리적 비즈니스 영역으로 나누는 데 도움이 됩니다.

AWS Transform은 자동 추론 및 계획 기능을 활용하여 코드베이스를 분석하고 개별 기능 영역을 식별하며 이에 따라 애플리케이션 자산을 구성합니다. 그런 다음 비즈니스 우선순위, 기술적 복잡성, 제약 조건과 같은 요소를 고려하여 우선순위가 지정된 상세한 현대화 계획을 수립합니다. 또한 AWS Transform은 심층적인 데이터 및 활동 분석을 통해 사용률이 낮거나 비즈니스 가치가 가장 낮은 애플리케이션 구성 요소를 식별하여 대상 아키텍처에 대해 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

이러한 도메인 중심의 분해와 신중한 계획을 통해 관리 가능하고 반복적인 단계로 현대화 문제를 해결할 수 있습니다. AWS Transform은 이러한 가시성과 구조를 미리 제공하므로 고객은 작업에 집중하고 정보에 입각한 결정을 내리며 더 빠르게 현대화를 실행할 수 있습니다.

예. AWS Transform for Mainframe은 모듈식이므로 현대화 여정의 여러 단계 또는 적은 단계에서 원하는 만큼 해당 기능을 활용할 수 있습니다. 예를 들어 애플리케이션을 재구상할 때 처음에는 코드베이스, 데이터 구조 및 활동 전반의 분석에 초점을 맞추고, 나중에는 문서에 계층화하여 재구상된 애플리케이션의 포워드 엔지니어링을 위한 정보를 제공할 수 있습니다.

인벤토리 수집에는 COBOL 프로그램, 카피북, 작업 제어 언어(JCL), 프로시저 및 파라미터 카드, DB2 정의 등 다양한 메인프레임 구성 요소가 포함됩니다. 가능한 경우 고객 정보 제어 시스템 (CICS), 정보 관리 시스템 트랜잭션 관리자 (IMS TM) 및 CSD 파일을 로드하여 진입점을 결정해야 합니다.

추출 프로세스는 텍스트 모드를 통해 소스 요소를 다운로드하고 각 멤버를 개별 소스 파일로 변환하는 것으로 시작됩니다. 파일은 오리진, 언어, 유형, 애플리케이션/하위 애플리케이션 관계(예: C:\Mainframe\APP1\Cobol\Program1.CBL 또는 \Mainframe\APP1\JCL\JCL1.txt)를 반영하는 구조화된 디렉터리 시스템으로 구성되어야 합니다. 파일 확장자를 제공하지 않으면 AWS Transform이 파일 콘텐츠를 기반으로 적절한 확장자를 결정하여 멤버를 분류합니다.

수집된 인벤토리는 zip 파일로 압축되어 S3 버킷에 업로드됩니다. 이 프로세스는 초기 업로드 후 만족스러운 완성도에 도달할 때까지 누락된 구성 요소의 후속 반복을 통해 반복될 수 있습니다.

코드 변환 후에는 사전 빌드된 IaC (Infrastructure as Code) 템플릿을 사용하여 현대화된 애플리케이션을 배포할 수 있습니다. 이러한 템플릿은 AWS Transform 채팅 인터페이스를 통해 액세스할 수 있으며 필요한 컴퓨팅 리소스, 데이터베이스, 스토리지 및 보안 제어를 생성하는 데 도움이 됩니다. 템플릿은 AWS 클라우드포메이션, AWS CDK 및 테라폼 형식으로 제공됩니다.

또한 리포지 단계를 사용하여 배포 전에 변환된 Java 코드의 가독성과 유지 관리 용이성을 개선할 수 있습니다. 이 기능을 사용하려면 리팩터링된 코드와 Java 클래스 목록을 제공하여 재구성할 서비스 클래스를 지정해야 합니다. AWS Transform은 리포지팅된 코드를 포함하는 다운로드 가능한 파일을 생성합니다.

메인프레임용 AWS Transform은 일반적으로 프로젝트 기간의 50% 이상을 소비하는 메인프레임 현대화 테스트에 필요한 시간과 노력을 줄이도록 설계된 포괄적인 테스트 기능을 제공합니다. 여기에는 자동화된 테스트 계획 생성, 테스트 데이터 수집 스크립트 생성, 테스트 케이스 자동화 스크립트 생성, 리포지드 회귀 유닛-테스트 자동화가 포함됩니다. 이 서비스에는 연속 회귀 테스트, 데이터 마이그레이션 및 결과 변형을 위한 도구가 포함된 리팩토링된 기능 테스트 환경도 포함됩니다.

이러한 에이전트 AI 기반 기능은 함께 작동하여 부족한 메인프레임 전문 지식에 대한 의존도를 줄이고, 테스트 일정을 가속화하고, 자동화를 통해 정확도를 개선하여 고객이 보다 안정적이고 효율적으로 메인프레임 애플리케이션을 현대화할 수 있도록 지원합니다.

AWS Transform은 소스 코드 내에 파일을 지정하여 문서를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 파일 컬렉션의 요약 개요 또는 각 파일에 대한 세부 기능 사양을 선택할 수 있습니다. 세부 사양에는 로직 흐름, 입력/출력 처리 및 기타 트랜잭션 세부 정보가 포함됩니다.

생성된 후에는 AWS Transform 인터페이스에서 파일을 보거나 XML 또는 PDF 형식으로 다운로드하여 이 설명서에 액세스할 수 있습니다. 또한 AWS Transform 채팅 기능을 사용하면 문서를 더 잘 이해할 수 있도록 문서를 쿼리할 수 있습니다. 예를 들어 특정 파일 용도나 기능에 대해 질문할 수 있습니다.

모든 메인프레임 작업에 필요한 분석 단계에서는 S3 버킷에 제공된 소스 코드를 검사하고 몇 가지 주요 통찰력을 생성합니다. AWS Transform은 파일 유형을 분류하고 총 코드 줄, 코드의 주석 줄, 유효 코드 줄, 순환 복잡성(프로그램의 소스 코드를 통한 선형적으로 독립된 경로 수를 나타냄) 등의 지표를 제공합니다. 분석을 통해 동일한 이름이나 프로그램 ID를 공유하는 파일을 포함하여 누락되거나 중복된 파일이 식별됩니다. 또한 분해 단계에서 사용할 파일 간의 종속성 매핑이 생성됩니다. 이 정보는 현대화를 진행하기 전에 소스 코드의 상태를 이해하는 데 도움이 됩니다.

AWS Transform은 자동화된 비즈니스 로직 추출을 통해 비즈니스 이해관계자가 메인프레임 현대화에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 이 기능은 이해관계자가 애플리케이션의 비즈니스 로직에 대한 손실된 지식을 검색하는 데 도움이 되도록 소스 코드에서 비즈니스 규칙, 기능 그룹, 진입점을 추출합니다. 또한 개발자는 이러한 통찰력을 활용하여 심층적인 메인프레임 전문 지식 없이도 레거시 시스템 기능을 빠르게 이해할 수 있습니다.

VMware용 AWS 트랜스폼은 세 가지 주요 이점을 제공합니다. 첫째, AWS Transform은 전체 마이그레이션 여정을 오케스트레이션하여 팀 생산성을 높여줍니다. 둘째, 웨이브 계획 및 네트워크 변환을 포함하여 복잡하고 노동 집약적인 마이그레이션 작업을 자동화합니다. 이러한 단순화를 통해 마이그레이션을 가속화하고 오류를 줄이며 사내 전문 인력의 필요성을 최소화하여 가치 창출 시간을 단축할 수 있습니다. 마지막으로, AWS Transform은 구체적인 마이그레이션 목표를 이해하고 소스 환경을 분석하여 마이그레이션 여정을 사용자 정의합니다.

예. AWS Transform for VMware은 복잡한 다중 계층 애플리케이션을 마이그레이션하도록 설계되었습니다. 이 서비스의 기술은 복잡한 대규모 환경에서도 복잡한 애플리케이션 종속성과 관계를 식별합니다. 그런 다음 관련된 서버를 단일 마이그레이션 웨이브로 마이그레이션해야 하는 논리적 애플리케이션 그룹으로 그룹화합니다. 예를 들어 VM 500개로 구성된 환경을 마이그레이션할 때 AWS Transform은 강한 결합으로 인해 VM 50개를 단일 단위로 마이그레이션해야 한다는 것을 식별할 수 있습니다. 이 기능은 상호 연결된 레거시 시스템 또는 마이크로서비스 아키텍처를 보유한 고객에게 특히 유용합니다. 유연한 비즈니스 규칙을 정의하여 애플리케이션을 그룹화하고 니즈에 맞는 마이그레이션 웨이브를 자동으로 생성할 수 있습니다.

시작하려면 현재 엔터프라이즈 자격 증명을 사용하여 AWS Transform 웹 애플리케이션에 로그인합니다. 신규 사용자인 경우 계정 관리자가 먼저 AWS Transform을 활성화하고 AWS IAM Identity Center를 통해 사용자를 Single Sign-On(SSO) 액세스를 위한 사용자로 추가해야 합니다. VMware 마이그레이션의 경우 AWS Transform은 타사 도구 또는 AWS Transform 검색 도구에서 자산 인벤토리를 업로드하도록 안내합니다. AWS Transform에서 목표를 지정하여 새 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

VMware용 AWS Transform은 VMware 워크로드를 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)로 대규모로 마이그레이션하기 위한 최초의 생성형 AI 기반 어시스턴트입니다. 목표를 지정하고, 목표를 달성하기 위한 계획을 생성하고, 사용자를 대신하여 승인된 작업을 수행할 수 있도록 하여 마이그레이션을 간소화하고 가속화합니다.

VMware용 AWS Transform은 환경을 분석하여 전체 마이그레이션 과정을 간소화하고, 애플리케이션 인벤토리 및 종속성을 파악하며, 서버 및 네트워크 데이터를 사용하여 마이그레이션 웨이브에 대한 논리적 애플리케이션 그룹을 제안합니다. 종속성 인식 마이그레이션을 오케스트레이션하여 가동 중지 시간을 최소화하고 적절한 규모의 Amazon EC2 인스턴스를 권장하며 팀 간의 원활한 협업을 가능하게 합니다.

AWS Transform은 특정 요구 사항을 충족하도록 작업 계획을 동적으로 구축합니다.

AWS Transform은 다음 기능을 지원합니다.

• 검색: 온프레미스 환경 검색 수행
• 계획: 비즈니스 요구 사항에 맞는 웨이브 플랜 생성
• 네트워크: 마이그레이션: 배포를 위한 IaC를 구성하고 생성합니다. 또한 AWS Transform은 배포를 자동화할 수 있습니다.
• 호스트 변경: 서버를 EC2로 마이그레이션

AWS Transform은 이러한 기능의 조합을 포함하도록 계획을 조정할 것입니다.

• 엔드-투-엔드 마이그레이션: 검색을 수행하고, 웨이브 플랜을 생성하고, VPC 네트워크를 구성하고, 서버를 마이그레이션합니다.
• 네트워크 마이그레이션만 해당: VPC 구성 생성 및 배포에만 초점을 맞춥니다.
• 네트워크 및 서버 마이그레이션: VPC 네트워크를 구성 및 배포한 다음 검색 없이 서버를 마이그레이션합니다.
• 검색 및 서버 마이그레이션: 검색을 수행하고, 웨이브 플랜을 생성하고, 네트워크 구성 없이 서버를 마이그레이션합니다.

예. AWS Transform은 소스 VM의 구성 및 사용률 데이터를 분석하여 마이그레이션된 워크로드에 적합한 EC2 인스턴스 유형을 추천합니다. CPU, 메모리, 스토리지, 네트워크 요구 사항 등의 요소를 고려하여 비용 효과적이고 성능이 최적화된 인스턴스를 제안합니다. 마이그레이션 전에 이러한 권장 사항을 검토하고 조정할 수 있습니다.

VMware용 AWS Transform을 사용하면 여러 데이터 수집 방법을 사용하여 원본 서버를 검색할 수 있습니다. 원본 서버 및 데이터베이스에 대해 수집한 구성 데이터를 사용하여 AWS로의 마이그레이션을 계획하고, 머신 러닝 (ML) 기술을 적용하여 마이그레이션 웨이브를 계획합니다. 검색을 수행하고 소스 서버에 대한 데이터를 수집하는 여러 가지 방법을 지원합니다.

AWS Transform 검색 도구는 VMware vCenter를 통해 검색 컬렉터 (OVA 파일) 를 배포하여 중앙 집중식 검색을 수행할 수 있습니다. 검색 툴은 비즈니스 사례 생성 및 마이그레이션 계획을 위한 VM 구성, 적절한 크기 조정 권장 사항을 위한 리소스 활용, 애플리케이션 종속성 매핑을 위한 데이터베이스 메타데이터 및 서버간 연결을 검색하여 웨이브 플랜 생성을 가능하게 합니다. 또한 RVTools 내보내기를 사용하여 vSwitch, 포트 그룹 및 VLAN을 비롯한 VMware 환경에 대한 세부 정보가 포함된 CSV 또는 Excel 형식 내보내기를 제공할 수도 있습니다. 엄선된 타사 도구에서 검색 데이터를 내보내 마이그레이션 계획을 위해 AWS Transform에서 사용할 수 있습니다. 

이제 AWS Transform은 네트워크와 애플리케이션을 여러 대상 계정으로 마이그레이션하고, 추가 데이터 소스 (Cisco ACI, Palo Alto 및 Fortigate) 에서 네트워크 구성을 변환하고, 웨이브 및 서버 수준에서 재호스팅 전환을 관리할 수 있도록 지원합니다.

현재 AWS Transform은 소스 VMware 환경을 Amazon EC2로 마이그레이션하는 것만 지원합니다. AWS Transform은 소스 VMware 환경을 자동으로 Amazon Elastic VMware Service(Amazon EVS)로 마이그레이션하는 것을 지원하지 않지만, 마이그레이션 목표를 이해하고 사용 사례에 맞게 VMware Hybrid Cloud Extension(HCX)을 사용하여 Amazon EVS로 마이그레이션하는 지침을 제공합니다.

VMware용 AWS Transform은 전송 중 데이터와 저장 데이터 모두에 대해 포괄적인 암호화를 구현합니다.

전송 중 데이터:

• 고객의 환경, VMware용 AWS Transform, AWS 서비스 간의 모든 통신에는 Transport Layer Security(TLS) 1.2 이상의 암호화가 사용됩니다.
• 원본 서버에서 AWS로의 데이터 복제는 보안 전송을 위해 암호화된 연결을 활용합니다.
• 마이그레이션과 관련된 AWS 서비스 간의 API 직접 호출은 AWS 표준 보안 관행의 일부로 자동으로 암호화됩니다.

저장 데이터:

• 기본적으로 VMware용 AWS Transform은 Amazon S3 버킷에 저장된 데이터를 AWS 관리형 암호화 키를 사용하여 암호화합니다.
• 고객은 자체 고객 관리형 AWS KMS 키를 사용하여 암호화 프로세스에 대한 제어 및 보안을 강화할 수 있습니다.
• 마이그레이션 중에 복제되어 저장된 서버 데이터는 AWS Application Migration Service 표준 암호화 관행에 따라 암호화됩니다.
• VMware용 AWS Transform을 통해 저장된 메타데이터 및 구성 정보는 AWS 표준 암호화 메커니즘을 사용하여 암호화됩니다.

이 포괄적인 암호화 접근 방식은 보안 모범 사례에 따라 전체 마이그레이션 프로세스 동안 마이그레이션 데이터를 보호하고 데이터 보호에 대한 규정 준수 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다.

중요 참고 사항: AWS Transform은 사용자를 대신하여 대상 AWS 계정에 Amazon S3 버킷을 생성합니다. 이러한 버킷에는 기본적으로 SecureTransport가 활성화되어 있지 않습니다. 버킷 정책에 SecureTransport를 포함하려면 정책을 직접 업데이트해야 합니다. 자세한 내용은 Amazon S3의 보안 모범 사례를 참조하십시오.

예. AWS Transform for VMware을 사용하면 데이터 복제에 퍼블릭 인터넷을 사용하지 않아도 됩니다. AWS Direct Connect를 사용하여 전용 고대역폭 링크를 제공하거나 AWS Site-to-Site VPN을 사용하여 데이터 센터와 AWS 간의 터널을 암호화할 수 있습니다. 이러한 옵션을 사용하면 마이그레이션 트래픽을 안전하게 보호하고 퍼블릭 인터넷을 차단하는 동시에 네트워크 상태에 대한 예측 가능성을 높여 성능을 개선할 수 있습니다. 복제를 설정할 때 프라이빗 연결을 사용하도록 AWS Transform을 구성할 수 있으므로, 민감하거나 용량이 큰 데이터가 있는 대규모 마이그레이션에 적합합니다.

VMware용 AWS Transform에서 마이그레이션 데이터는 여러 위치에 저장됩니다.

• AWS 계정: AWS Transform은 대상 계정에 S3 버킷을 생성하여 마이그레이션 데이터, 아티팩트 및 구성 정보를 저장합니다. 고객은 이 버킷에 대한 모든 제어권을 보유하며 사용할 암호화 키를 선택할 수 있습니다.
• AWS Transform 작업 공간: 마이그레이션 권장 사항 및 계획을 생성하기 위해 AWS Transform 작업 영역을 생성한 AWS 지역에서 데이터가 처리됩니다.
• 임시 서비스 스토리지: 특정 마이그레이션 작업의 경우 고객 데이터는 소스 계정과 동일한 리전에 있는 AWS 서비스 계정의 아티팩트 스토어에 안전하게 임시로 업로드됩니다. 이 데이터는 처리에 사용되며 작업 또는 계정이 삭제되면 자동으로 삭제됩니다.
• 서비스 지표 스토리지: 계산된 마이그레이션 지표 및 평가 결과는 서비스 개선 및 운영 모니터링을 위해 S3 및 CloudWatch의 AWS 서비스 계정에 저장됩니다.
• 복제 데이터: 대상 AWS 계정의 EBS 스냅샷 및 볼륨에 저장됩니다.

AWS Transform은 저장 시 암호화를 비롯한 기본 보안 구성으로 S3 버킷을 생성하지만, 데이터를 완전히 보호하기 위해 전송 중 암호화 적용, 액세스 로깅 활성화, 적절한 버킷 정책 구현 등 추가 S3 버킷 보안 모범 사례를 구현하는 것이 좋습니다.

VMware용 AWS Transform은 리전 가용성과 관련하여 다음과 같은 2가지 방식으로 운영됩니다.

작업 공간 영역: 이 지역은 검색 데이터가 처리되고, 평가가 수행되고, 웨이브 계획이 수행되고, 적절한 규모 권장 사항이 생성되는 AI 작업 공간을 호스팅합니다. 현재 워크스페이스 리전은 다음과 같습니다.

• 미국 동부(버지니아 북부)
• 아시아 태평양 (인천)
• 아시아 태평양 (나리타)
• 아시아 태평양(서울)
• 아시아 태평양(시드니)
• 아시아 태평양(도쿄)
• 아시아 태평양(뭄바이)
• 캐나다(중부)
• 유럽(프랑크푸르트)
• 유럽(런던)
• 남아메리카(상파울루)

남미 (상파울루) 데이터 처리에 대한 규정 준수 요구 사항을 기반으로 작업 공간 지역을 선택해야 합니다. 예를 들어 데이터 레지던시 요구 사항이 있는 유럽 고객은 분석 중에 구성 데이터가 유럽 내에 유지되도록 유럽(프랑크푸르트)을 선택해야 합니다.

대상 마이그레이션 지역: VMware용 AWS Transform은 이러한 대상 지역으로의 마이그레이션을 지원합니다.

공동 책임 모델에 따라 고객은 데이터 레지던시 및 규정 준수 요구 사항을 충족하는 적절한 리전을 선택할 책임이 있습니다. 워크스페이스 리전과 다른 대상 리전을 선택하는 경우 마이그레이션 프로세스 중에 데이터가 AWS 리전 간에 전송된다는 점에 유의해야 하며 이를 데이터 거버넌스 정책과 비교하여 평가해야 합니다.

지원되는 리전에 대한 최신 정보는 리전별 AWS 서비스를 참조하세요.

AWS Transform custom은 에이전트 AI를 사용하여 소프트웨어, 코드, 라이브러리 및 프레임워크의 대규모 사용자 지정 현대화를 수행하여 기술 부채를 줄입니다. 버전 업그레이드 (자바 8~17, 파이썬 3.9~3.13), 런타임 마이그레이션 (x86에서 Graviton으로), 프레임워크 업그레이드 및 전환 (스프링 부트 업그레이드, Angular에서 React로), 리팩토링 (옵저버빌리티 계측), 조직별 변환 등 다양한 시나리오를 처리합니다.

이 서비스에는 Java, Node.js, Python 업그레이드 및 AWS SDK 업그레이드와 같은 일반적인 사용 사례를 위한 즉시 사용 가능한 AWS 관리형 변환이 포함됩니다. 다른 시나리오 및 조직별 요구 사항의 경우 자연어 상호 작용, 문서 및 코드 샘플을 통해 사용자 지정 변환을 만들 수 있습니다. 에이전트는 지속적인 학습을 통해 모든 실행 및 개발자 피드백을 개선하여 전문 자동화 전문 지식 없이도 고품질의 반복 가능한 변환을 제공합니다.

사용자 지정 변환 에이전트에는 네 가지 핵심 구성 요소가 있습니다.

1. 자연어 기반 변환 정의: 팀에서 자연어 상호 작용, 문서 및 코드 샘플을 사용하여 조직별 변환을 생성할 수 있습니다. AI 에이전트는 채팅, 추가 예제 또는 직접 편집을 통해 반복적으로 개선할 수 있는 초기 변환 정의를 생성합니다.
2. 코드베이스 전반에서 변환 실행: 변환 정의를 여러 코드베이스에 안정적이고 일관되게 적용합니다. AWS Transform Custom은 구성 가능한 빌드 명령을 사용하여 변환된 코드를 구축하고 검증합니다. AWS Transform 웹 애플리케이션을 사용하면 대규모 캠페인을 설정하여 여러 코드베이스를 변환하고 진행 상황을 추적할 수 있습니다.
3. 지속적 학습: 피드백을 자동으로 캡처하고 모든 실행에서 시간이 지남에 따라 개선하여 변환의 정확성과 효과를 개선합니다. AWS Transform Custom은 모든 실행 데이터를 분석하고 변환 정의의 개선된 버전을 자동으로 생성하여 이후의 각 변환의 안정성과 효율성을 높입니다.
4. AWS 관리형 변환: Java, Python 및 Node.js 버전 업그레이드와 같은 일반적인 업그레이드 시나리오를 위해 바로 사용할 수 있는 AWS 관리형 변환을 제공합니다. 이러한 변환은 AWS에서 고품질로 검증되었으며 추가 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.

AWS Transform은 워크플로에 맞게 사용자 정의됩니다. 대규모 현대화 프로젝트의 경우 다음 단계에 따라 여러 코드베이스에 반복 가능한 변환을 적용할 수 있습니다.

1단계: 변환 정의 (선택 사항): 사용자 지정 변환의 경우 자연어 프롬프트, 참조 문서 및 코드 샘플을 AI 에이전트에 제공합니다. 그러면 초기 변환 정의가 생성됩니다. 채팅, 추가 예제 또는 직접 편집을 통해 정의를 반복적으로 수정한 다음 조직 전체에서 사용할 수 있도록 게시하기 전에 샘플 코드베이스에서 변환을 테스트 및 검증할 수 있습니다. AWS 관리형 변환의 경우 이 단계를 건너뛰고 미리 만들어진 변환을 사용할 수 있습니다.

2단계: 파일럿 또는 개념 증명 수행: 대상 코드의 하위 집합에 대해 파일럿을 수행하여 변환이 예상 결과를 산출하는지 검증합니다. 사용자 지정 변환의 경우 이 단계가 변환 정의의 검증과 결합되는 경우가 있습니다. 파일럿을 사용하여 시간 및 변환의 AWS Transform 사용자 지정 사용량 측면에서 비용을 추정할 수도 있습니다.

3단계: 확장 실행: 파일럿 이후 파일럿 결과를 기반으로 변환이 조정됩니다. 참고로 AWS Transform 사용자 지정 연속 학습은 파일럿 기간 동안 품질을 향상시켰을 것입니다. 확장 실행에서 팀은 AWS Transform CLI가 일괄 변환을 실행하고 개별 팀이 검토할 결과 코드를 생성하는 자동 대량 실행을 설정하거나 팀이 전체 제어를 위해 CLI를 직접 실행할 수 있습니다. 더 복잡한 변환의 경우 선호되는 경우도 있습니다.

4단계: 모니터링 및 검토: 확장 실행과 동시에 실행 진행 상황을 모니터링하고 AWS Transform 사용자 지정 지속적 학습에서 추출한 학습을 검토 및 승인할 수 있습니다.

AWS Transform 사용자 지정은 다음 두 인터페이스를 통해 액세스할 수 있습니다.

AWS 트랜스폼 CLI (명령줄 인터페이스)

CLI는 대화형 방식으로 새로운 사용자 지정 변환을 생성하고 로컬 코드베이스에서 대화형 또는 자율적으로 변환을 실행하는 데 사용됩니다. 모든 소스 제어 시스템 또는 배포 파이프라인과 통합할 수 있는 단순하고 스크립팅 가능한 CLI로 배포됩니다. CLI는 의도적으로 최소화하고 구성 가능하며 개별 개발자 컴퓨터, 컨테이너 또는 조직의 대규모 현대화 프레임워크의 일부로 실행할 수 있습니다.

AWS 변환 웹 애플리케이션 (선택 사항)

AWS Transform 웹 애플리케이션은 여러 리포지토리에서 대규모 변환 프로젝트를 시작하고 모니터링하는 데 사용됩니다. 이를 통해 대규모로 실행할 변환을 선택하고 변환 실행 시 실시간 진행 상황 업데이트를 추적할 수 있습니다.

AWS 관리형 변환은 일반적인 업그레이드 시나리오를 위해 사전 구축되고 AWS 검증을 거친 변환으로, 추가 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.

현재 사용 가능:

• 자바 8~17 마이그레이션 (그래들 및 메이븐 모두)
• Node.js 12~22 업그레이드 (람다 환경 포함)
• 3.11/3.12/3.13으로 파이썬 런타임 업데이트 (표준 및 람다)
• AWS SDK 마이그레이션 (v1에서 v2로)

주요 특징:

• AWS에서 검증: 이러한 변환은 AWS에서 고품질로 검증되었습니다.
• 바로 사용 가능: 추가 설정 필요 없음
• 지속적인 성장: 즉시 사용 가능한 추가 변환 기능이 지속적으로 추가되고 있습니다.
• 사용자 지정 가능: 조직의 요구 사항에 맞는 추가 지침 또는 요구 사항을 제공하여 사전 구축된 변환을 사용자 지정할 수 있습니다 (예: 내부 라이브러리 또는 코딩 표준을 처리하기 위한 특정 규칙을 사용하여 Java 업그레이드 변환을 개선할 수 있음).
• 실험적 지원: 일부 변환은 추가 테스트 및 개선을 거치면서 실험적인 것으로 표시될 수 있습니다.

AWS에서 관리하는 즉시 사용 가능한 변환을 사용하면 AWS의 전문성을 활용하면서 일반적인 현대화 패턴을 빠르게 시작한 다음 조직의 특정 요구 사항에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다.

변환을 생성하는 데 걸리는 시간은 복잡성과 기존 마이그레이션 가이드, 문서 및 코드 예제의 형태로 제공되는 데이터에 따라 달라집니다. 더 많은 정보를 제공할수록 변환의 초기 품질이 향상됩니다. 일반적인 업그레이드, 마이그레이션 및 리팩토링의 경우 초기 변환 정의에는 1-2일이 소요되며 샘플 코드베이스의 테스트 및 세분화에는 2-3일의 반복이 필요합니다.

변환은 대화식으로 실행하고, 일시 중지한 후 필요한 경우 자연어 피드백을 제공하거나, 마지막에 피드백을 제공하여 개선할 수 있습니다. 피드백은 자연어, 코드 수정 또는 추가 전/후 샘플일 수 있습니다. AWS Transform Custom은 변환 품질을 개선하는 방법에 대한 지침을 제공합니다. 좋은 결과를 얻으려면 변환을 여러 단계로 분해하는 등 변환을 단순화해야 할 수도 있다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 안정적으로 작업한 후에는 조직 전체에서 사용할 수 있도록 변환을 게시할 수 있습니다.

AWS Transform Custom은 변환 품질을 보장하기 위해 여러 안전 조치를 구현합니다. Amazon Bedrock 안전 가드레일을 통합하고 코드 변경 내용을 적당한 크기의 청크로 세분화하여 쉽게 검토할 수 있습니다. 변환은 사용자 정의 빌드 및 테스트 명령을 사용하여 변경 사항을 검증하고 성공적인 테스트 실행 또는 유지 관리해야 하는 특정 코드 패턴과 같이 충족해야 하는 검증 기준을 지정할 수 있습니다.

변환에서 오류가 발생하면 AWS Transform custom은 무엇이 어디에서 잘못되었는지에 대한 자세한 로그를 제공합니다. 빌드 또는 테스트 실패의 경우 특정 오류 메시지와 컨텍스트를 캡처합니다. 잘못된 코드가 생성된 경우 피드백을 제공할 수 있으며, 상담원은 이를 학습 시스템에 통합하여 향후 변환을 개선할 수 있습니다. 실패한 변환은 추가 컨텍스트를 사용하여 다시 시도하거나 더 작고 관리하기 쉬운 변경으로 세분화할 수 있습니다.

지속적 학습 시스템은 코드를 변환하고 디버깅하는 동안 에이전트가 접하는 명시적 피드백 (주석 및 코드 수정) 과 암시적 관찰을 통해 각 변환 실행으로부터 정보를 수집합니다. 이 정보는 향후 혁신을 개선하는 “지식 항목”을 생성하기 위해 처리됩니다. 이러한 지식 항목은 해당 변환에만 해당되며 다른 혁신 또는 다른 고객 간에 공유되지 않습니다. 변환 소유자는 항목을 검토하고 관리할 수 있으며, 사용자는 특정 학습을 활성화하거나 비활성화할 수 있습니다. 학습 프로세스는 변환이 완료된 후 자동으로 진행되므로 추가 사용자 입력이 필요하지 않습니다.

AWS Transform CLI는 CI/CD 파이프라인에 쉽게 내장하고 자체 빌드 인프라에서 직접 실행할 수 있습니다. 이를 통해 기존 개발 및 배포 워크플로우에 변환을 통합하여 표준 프로세스의 일부로 자동 실행을 수행할 수 있습니다.

AWS Transform CLI를 실행하려면 AWS 계정과 IAM 권한이 필요합니다. AWS Transform 웹 애플리케이션에 액세스하려면 AWS IAM ID 센터가 필요하지만 CLI의 기능에 액세스할 필요는 없습니다.

AWS에서는 서비스 개선을 위해 AWS Transform의 특정 콘텐츠를 사용할 수 있습니다. 예를 들어 AWS Transform은 특정 콘텐츠를 사용하여 일반적인 질문에 대한 응답을 개선하고, AWS Transform 운영 문제를 수정하고, 디버깅을 수행하거나 모델 훈련에 활용할 수 있습니다.

서비스 설정을 통해 언제든지 서비스 개선을 옵트아웃할 수 있습니다. AWS Transform 웹 콘솔 경험의 경우 AWS Organizations에서 AI 서비스 옵트아웃 정책을 구성하여 옵트아웃하시기 바랍니다. 자세한 내용은 AWS 조직 사용 설명서의 AI 서비스 옵트아웃 정책을 참조하십시오. IDE에서는 IDE의 설정을 조정하여 거부합니다.

고객 데이터에 대한 신뢰, 개인 정보 보호 및 보안은 AWS가 가장 중요하게 여기는 원칙입니다. 당사는 저장 중 암호화 및 전송 중 암호화를 비롯하여, 적절하고 정교한 기술적 제어와 물리적 제어를 구현합니다. 이는 사용자 데이터에 대한 무단 액세스 또는 공개를 방지하고 사용자에 대한 약속을 준수하는 방식으로 이러한 데이터를 사용하기 위한 것입니다. 자세한 내용은 데이터 프라이버시 FAQ를 참조하십시오.

소유하고 계신 코드를 AWS Transform에 제공하면 포팅된 버전의 코드에 대한 소유권은 여러분이 보유하게 됩니다. 포팅이 완료되면 출력을 검토한 후 프로덕션에 배포하기 전에 수정하거나 그대로 사용할 수 있습니다.

예. AWS 계정 팀에 문의하여 AWS Transform용 서비스 액셀러레이터 문서를 요청하세요. 조직이 AWS와 상호 서명된 NDA를 체결한 경우 계정 팀에서 해당 문서를 공유하게 됩니다.

명시적으로 옵트아웃하지 않는 한, AWS Transform의 콘텐츠는 파운데이션 모델(FM)의 품질을 향상하거나 개선하는 데 사용될 수도 있습니다. 이러한 데이터는 다른 서드 파티 모델 공급자와 공유하지 않습니다. 설명서에 설명된 옵트아웃 메커니즘을 사용하는 경우 사용자의 콘텐츠가 사용되지 않습니다. 자세한 내용은 AWS와 데이터 공유를 참조하세요.