LLM으로 가속화하는 COBOL 레거시 시스템의 마이크로서비스 현대화

스마트한 기업들이 디지털 전환에 박차를 가하면서, COBOL로 작성된 레거시 시스템은 아직도 금융, 정부, 보험 분야의 핵심 업무를 지원하고 있습니다. 이러한 시스템들이 여전히 오늘날의 비즈니스 세계에서 중요한 역할을 하고 있지만, 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 현대화 방법을 통해 이들 시스템의 가치를 더욱 높일 수 있습니다. 수십 년 된 코드베이스를 이해하고 현대적인 마이크로서비스로 전환하는 과정을 살펴보겠습니다.

 

Large Language Models Simplifying App Modernization

 

🏗️ 레거시 애플리케이션 복잡성의 현실

COBOL 시스템은 현재 일일 3조 달러 이상의 상거래를 처리하고 있으며, 전 세계적으로 약 2200억 라인의 코드가 사용 중입니다12. 이러한 시스템은 금융 서비스 거래의 80%, ATM 스와이프의 **95%**를 처리할 정도로 중요합니다2.

그러나 이러한 중요성에도 불구하고 COBOL 시스템은 심각한 도전에 직면해 있습니다:

• 수천 개의 파일로 구성된 모놀리식 구조가 코드베이스 이해를 어렵게 합니다
• 베테랑 개발자의 은퇴로 인한 지식 격차가 발생하고 있습니다
• 현대 시스템과의 통합이 점점 더 어려워지고 있습니다
• 복잡한 데이터베이스 의존성으로 인해 변경이 쉽지 않습니다

호주 커먼웰스 은행의 COBOL 시스템 마이그레이션에는 5년의 시간과 7억 5천만 달러의 비용이 소요되었다는 사례는 이러한 복잡성을 잘 보여줍니다2. 그럼에도 불구하고 매년 15억 라인의 새로운 COBOL 코드가 작성되고 있어, 이 언어의 중요성은 여전히 유효합니다1.

🤖 대규모 언어 모델의 레거시 코드 이해 혁신

최근 개발된 특화된 LLM 모델은 COBOL 코드 이해와 현대화에 획기적인 변화를 가져오고 있습니다. 이러한 모델들은 레거시 시스템을 '블랙박스'에서 이해 가능한 자산으로 전환합니다.

XMainframe: COBOL 코드를 위한 특화 모델

XMainframe은 메인프레임 레거시 시스템과 COBOL 코드베이스를 위해 특별히 설계된 최첨단 LLM으로, 놀라운 성능을 보여줍니다1:

• 다중선택 질문에서 77.89%의 정확도(일반 모델보다 30% 높음)
• COBOL 코드 요약에서 6배 높은 BLEU 점수
• 코드의 의도와 기능을 명확하게 설명하는 능력

이러한 특화된 모델을 통해 개발자들은 수십 년 전 작성된 코드의 의미와 기능을 쉽게 파악할 수 있습니다13.

코드 이해를 위한 고급 분석 기술

LLM은 다음과 같은 기술을 사용하여 COBOL 코드를 심층적으로 분석합니다:

• AST(Abstract Syntax Tree) 파싱: 코드의 계층적 구조를 캡처
• 기능 의미론 추출: 코드의 더 깊은 의미와 타입 체크 수행
• 변수 종속성 분석: 변수 간 관계와 상호작용 파악3

이러한 분석을 통해 수천 라인의 복잡한 COBOL 코드도 명확한 문서화가 가능해집니다.

🔧 LLM 기반 리팩토링과 서비스화 전략

모놀리식 COBOL 애플리케이션을 마이크로서비스로 전환하기 위해 리팩토링은 필수적인 단계입니다. LLM은 이 과정을 크게 가속화할 수 있습니다.

IBM Watsonx Code Assistant의 "APIfication" 접근법

IBM Watsonx Code Assistant for Z는 레거시 COBOL 코드에서 API 후보를 자동으로 식별하는 혁신적인 방법을 제공합니다57:

1. 코드 블록 식별: 노출할 가치 있는 비즈니스 기능 발견
2. 불필요한 프로세스 제거: 터미널 명령어, 불필요한 DB 쿼리 등 제거
3. API 서명 계산: 정적 분석을 통한 최적 API 설계
4. 적절한 호출자 코드 생성: 새 서비스를 호출하는 코드 자동 생성

이 리팩토링 과정을 통해 기업은 기존 코드의 기능을 유지하면서 현대적인 API를 구축할 수 있습니다.

서비스 경계 식별을 위한 과학적 접근법

마이크로서비스 분리를 위한 체계적인 방법론에는 다음 단계가 포함됩니다6:

1. 데이터베이스 테이블을 비즈니스 서브시스템으로 매핑
2. 의존성 그래프 생성: 파사드, 비즈니스 함수, DB 테이블 간 관계 파악
3. 경로 식별: 컴포넌트 간 호출 흐름 분석
4. 코드 검사: 비즈니스 규칙 식별 및 문서화
5. 마이크로서비스 후보 정의: 응집력 있는 기능 그룹 식별

브라질 은행의 750 KLOC 뱅킹 시스템에 이 기법을 적용한 결과, 여러 부문에서 마이크로서비스로의 성공적인 전환이 이루어졌습니다6.

MonoEmbed: LLM 기반 서비스 분해

MonoEmbed는 모놀리식 애플리케이션 분해를 위해 LLM과 표현 학습 기술을 활용합니다7:

• 모놀리식 구성 요소에 대한 표현 벡터 생성
• 클러스터링 알고리즘을 통한 마이크로서비스 형성
• 사전 훈련된 모델과 대조적 학습 기법 적용

이 방식은 다양한 규모의 애플리케이션에서 더 응집력 있고 일관된 분해 결과를 생성합니다7.

🛠️ 애플리케이션 현대화의 세분화된 서비스 구조

COBOL 애플리케이션을 마이크로서비스로 분리함으로써 얻는 이점은 상당합니다.

서비스 분리의 실질적 이점

• 독립적 개발과 배포 가능
• 각 서비스별 기술 스택 선택 자유
• 확장성과 유지보수성 향상
• 점진적 현대화 접근 가능

덴마크 Danske Bank의 사례에서는 모놀리식 구조에서 마이크로서비스로 전환함으로써 수평적 확장, 복제, 동시성, 로드 밸런싱을 통한 처리량 개선과 클러스터링과 내결함성으로 가용성을 향상시킨 결과를 보여주었습니다.

API 경제로의 발돋움

마이크로서비스 아키텍처로의 전환을 통해 기업은 API 경제의 이점을 누릴 수 있습니다10:

• 연결된 고객 경험 제공: API를 통한 원활한 통합으로 고객 여정 개선
• 하이퍼 자동화 기반 구축: Gartner에 따르면 2024년까지 운영 비용 30% 절감 가능
• 비즈니스 민첩성 증가: 새로운 기능을 빠르게 출시하고 시장 변화에 대응
• 수익화 기회: 무료, 개발자 지불, 개발자 지급, 간접 등 다양한 모델 활용 가능10

💡 대형 언어 모델을 활용한 미래 전략

대형 언어 모델은 단순한 코드 이해를 넘어 COBOL 현대화의 전 과정을 혁신할 수 있습니다.

LLM 기반 코드 변환의 정확성 향상

최신 연구에 따르면 SACTOR와 같은 LLM 기반 코드 변환 도구는 정적 분석과 결합하여 높은 정확도와 개선된 관용성을 제공합니다8:

• DeepSeek-R1은 첫 번째 데이터셋에서 93% 성공률 달성
• GPT-4o, Claude 3.5, DeepSeek-R1은 두 번째 데이터셋에서 84% 성공률 달성
• 기존 방법보다 더 자연스럽고 규정을 준수하는 변환 결과 생성8

개발자 생산성 향상

IBM의 내부 연구에 따르면 **watsonx Code Assistant(WCA)**를 사용한 개발자들은 생산성이 크게 향상되었습니다1314:

• 코드 설명 및 이해가 가장 인기 있는 활용 사례(75.6%)
• 코드 생성(55.6%), 문서화(39.6%), 테스트(35.7%)에도 효과적
• 코드의 가독성(17.9%), 유지보수성(15.2%), 성능(12.8%) 향상에 기여1314

지식 격차 해소를 위한 전략

COBOL 전문가의 부족 문제를 해결하기 위해 LLM은 지식 전달에 중요한 역할을 할 수 있습니다:

• 자동화된 코드 문서화로 기존 시스템의 지식 보존
• 신규 개발자를 위한 상세한 코드 설명 제공
• 서비스 경계 식별을 통한 점진적 현대화 지원
• 지식 전달 가속화로 조직의 기술 역량 강화

결론: LLM으로 가속화하는 COBOL 현대화의 미래

COBOL 시스템은 세계 경제의 중요한 부분을 지원하고 있으며, 대규모 언어 모델은 이러한 시스템의 현대화를 위한 강력한 도구를 제공합니다. 코드 이해부터 리팩토링, 마이크로서비스 분해, API 설계에 이르기까지 현대화 여정의 모든 단계에서 LLM은 귀중한 통찰력과 자동화를 제공합니다.

미래를 준비하는 조직이라면 XMainframe, IBM Watsonx Code Assistant, MonoEmbed와 같은 특화된 도구를 활용하여 레거시 COBOL 시스템의 가치를 극대화하고, 디지털 혁신을 가속화할 수 있습니다. 이는 단순한 기술적 현대화를 넘어 비즈니스 경쟁력을 높이고 API 경제의 이점을 활용할 수 있는 전략적 기회입니다.

여러분의 COBOL 시스템이 현대적인 마이크로서비스로 재탄생할 시간입니다. 대규모 언어 모델을 통해 그 여정을 가속화하세요.

 

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Accelerating COBOL Legacy System Modernization with Large Language Models

As innovative companies accelerate their digital transformation, legacy systems written in COBOL continue to support critical operations in finance, government, and insurance sectors. While these systems still play vital roles in today's business world, leveraging Large Language Models (LLMs) can enhance their value through modernization. Let's explore the process of understanding decades-old codebases and transforming them into modern microservices.

🏗️ The Reality of Legacy Application Complexity

COBOL systems currently process over $3 trillion in daily commerce and comprise approximately 220 billion lines of code worldwide12. These systems handle 80% of financial service transactions and 95% of ATM swipes, highlighting their critical importance2.

Despite this significance, COBOL systems face serious challenges:

• Monolithic structures consisting of thousands of files make codebases difficult to understand
• Knowledge gaps due to retiring veteran developers
• Increasing difficulty in integration with modern systems
• Complex database dependencies that resist change

The case of Commonwealth Bank of Australia, which spent 5 years and $749.9 million on COBOL system migration, illustrates this complexity2. Nevertheless, 1.5 billion lines of new COBOL code are written annually, confirming the language's ongoing relevance1.

🤖 LLMs Revolutionizing Legacy Code Understanding

Recently developed specialized LLM models are bringing revolutionary changes to COBOL code understanding and modernization. These models transform legacy systems from 'black boxes' into comprehensible assets.

XMainframe: A Specialized Model for COBOL Code

XMainframe is a state-of-the-art LLM specifically designed for mainframe legacy systems and COBOL codebases, demonstrating remarkable performance1:

• 77.89% accuracy in multiple-choice questions (30% higher than general models)
• 6x higher BLEU scores in COBOL code summarization
• Ability to clearly explain code intent and functionality

With these specialized models, developers can easily grasp the meaning and functions of code written decades ago13.

Advanced Analysis Techniques for Code Understanding

LLMs employ the following techniques to analyze COBOL code in depth:

• AST (Abstract Syntax Tree) Parsing: Captures the hierarchical structure of code
• Functional Semantics Extraction: Examines deeper meaning and performs type checking
• Variable Dependency Analysis: Identifies relationships and interactions between variables3

This analysis enables clear documentation of thousands of lines of complex COBOL code.

🔧 LLM-Based Refactoring and Serviceization Strategies

Refactoring is an essential step in transforming monolithic COBOL applications into microservices. LLMs can significantly accelerate this process.

IBM Watsonx Code Assistant's "APIfication" Approach

IBM Watsonx Code Assistant for Z provides an innovative method for automatically identifying API candidates in legacy COBOL code57:

1. Code Block Identification: Discover valuable business functions to expose
2. Removal of Unnecessary Processes: Eliminate terminal commands, unnecessary DB queries, etc.
3. API Signature Computation: Design optimal APIs through static analysis
4. Generation of Appropriate Caller Code: Automatically create code to call new services

Through this refactoring process, organizations can build modern APIs while maintaining existing code functionality.

Scientific Approach to Service Boundary Identification

A systematic methodology for microservice separation includes the following steps6:

1. Mapping Database Tables to Business Subsystems
2. Creating Dependency Graphs: Understanding relationships between facades, business functions, and DB tables
3. Path Identification: Analyzing call flows between components
4. Code Inspection: Identifying and documenting business rules
5. Defining Microservice Candidates: Identifying cohesive functional groups

Applying this technique to a 750 KLOC banking system at a Brazilian bank resulted in successful transitions to microservices in several sectors6.

MonoEmbed: LLM-Based Service Decomposition

MonoEmbed utilizes LLMs and representation learning techniques for monolithic application decomposition7:

• Generating representation vectors for monolithic components
• Forming microservices through clustering algorithms
• Applying pre-trained models and contrastive learning techniques

This approach produces more cohesive and consistent decomposition results across applications of varying scales7.

🛠️ Granular Service Structure in Application Modernization

Separating COBOL applications into microservices offers substantial benefits.

Practical Benefits of Service Separation

• Enables independent development and deployment
• Freedom to choose technology stacks for each service
• Improved scalability and maintainability
• Enables gradual modernization approach

The case of Denmark's Danske Bank demonstrates improved throughput through horizontal scaling, replication, concurrency, and load balancing, as well as enhanced availability through clustering and fault tolerance by transitioning from a monolithic structure to microservices.

Stepping into the API Economy

By transitioning to a microservice architecture, organizations can leverage the benefits of the API economy10:

• Providing connected customer experiences: Improving customer journeys through seamless integration via APIs
• Building a foundation for hyper-automation: Potential to reduce operational costs by 30% by 2024, according to Gartner
• Increasing business agility: Quickly releasing new features and responding to market changes
• Monetization opportunities: Utilizing various models such as free, developer pays, developer gets paid, and indirect10

💡 Future Strategies Leveraging Large Language Models

Large language models can revolutionize the entire COBOL modernization process beyond mere code understanding.

Improving the Accuracy of LLM-Based Code Conversion

According to recent research, LLM-based code conversion tools like SACTOR, combined with static analysis, offer high accuracy and improved idiomaticity8:

• DeepSeek-R1 achieved a 93% success rate on the first dataset
• GPT-4o, Claude 3.5, and DeepSeek-R1 achieved an 84% success rate on the second dataset
• Generated translation results that are more natural and compliant than existing methods8

Enhancing Developer Productivity

According to IBM's internal research, developers using watsonx Code Assistant (WCA) experienced significant productivity improvements1314:

• Code explanation and understanding was the most popular use case (75.6%)
• Also effective for code generation (55.6%), documentation (39.6%), and testing (35.7%)
• Contributed to improving code readability (17.9%), maintainability (15.2%), and performance (12.8%)1314

Strategies for Bridging Knowledge Gaps

LLMs can play a crucial role in knowledge transfer to address the shortage of COBOL experts:

• Preserving knowledge of existing systems through automated code documentation
• Providing detailed code explanations for new developers
• Supporting gradual modernization through service boundary identification
• Strengthening organizational technical capabilities by accelerating knowledge transfer

Conclusion: The Future of COBOL Modernization Accelerated by LLMs

COBOL systems support a critical part of the global economy, and large language models provide powerful tools for modernizing these systems. From code understanding to refactoring, microservice decomposition, and API design, LLMs offer valuable insights and automation at every stage of the modernization journey.

Forward-thinking organizations can maximize the value of legacy COBOL systems and accelerate digital innovation by utilizing specialized tools such as XMainframe, IBM Watsonx Code Assistant, and MonoEmbed. This represents a strategic opportunity beyond technical modernization to enhance business competitiveness and leverage the benefits of the API economy.

It's time for your COBOL systems to be reborn as modern microservices. Accelerate that journey through large language models.

 

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Citations:

1. https://arxiv.org/html/2408.04660v3
2. https://arxiv.org/pdf/2306.04892.pdf
3. https://arxiv.org/html/2503.17502v1
4. https://arxiv.org/html/2503.11018v1
5. https://arxiv.org/pdf/2411.14971.pdf
6. https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1605.03175
7. https://arxiv.org/html/2502.04604v1
8. https://arxiv.org/html/2503.12511v2
9. https://openreview.net/pdf?id=spwE9sLrfg
10. https://arxiv.org/pdf/2304.05322.pdf

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