레거시 코드 리팩토링 도구: AI 계획이 재해를 방지하는 방법
레거시 코드는 AI 지원 리팩토링이 위험해지는 곳입니다. 한 번의 잘못된 움직임이 프로덕션을 중단시킵니다. AI 계획으로 10만 라인 이상의 코드베이스를 안전하게 현대화하는 방법은 다음과 같습니다.
레거시 코드 과제
5년 된 코드베이스를 현대화하는 임무를 맡았습니다: 오래된 프레임워크, 테스트 없음, 문서화되지 않은 패턴, 그리고 완전히 이해하지 못하는 중요한 비즈니스 로직. 직접적인 AI 리팩토링은 혼란이 될 것입니다. 계획은 로드맵을 제공합니다.
레거시 코드가 쉽게 중단되는 이유
레거시 코드베이스에는 리팩토링을 위험하게 만드는 특성이 있습니다:
🔗 숨겨진 종속성
20개 이상의 장소에서 호출되는 함수, 예기치 않게 수정된 글로벌 상태, 존재하는지 몰랐던 순환 임포트.
📄 열악한 문서화
주석 없음, 모호한 변수 이름, 구현 세부 사항에 묻힌 비즈니스 로직. 깨뜨려서 배웁니다.
🧪 불충분한 테스트
30% 코드 커버리지, 통과하지만 실제로 동작을 검증하지 않는 테스트, 실행하는 데 45분이 걸리는 통합 테스트.
⚙️ 오래된 패턴
현대적인 모범 사례 이전에 작성된 코드. 콜백 지옥, 긴밀하게 결합된 모듈, 관심사의 분리 없음.
일반적인 레거시 리팩토링 시나리오
1. 프레임워크 마이그레이션(jQuery → React)
Challenge: DOM을 직접 조작하는 200페이지의 스파게티 jQuery. 컴포넌트 구조 없음. 모든 곳에 혼합된 관심사.
계획 접근 방식:
- • 모든 jQuery 선택기를 매핑하여 UI 컴포넌트 식별
- • 관련 DOM 조작을 논리적 컴포넌트로 그룹화
- • 점진적 마이그레이션 계획: 한 번에 한 페이지씩, 두 프레임워크 공존
- • 전환 중 공유 상태를 위한 어댑터 레이어 생성
2. 모놀리스에서 마이크로서비스로
Challenge: 500K라인 모놀리스, 모든 기능이 긴밀하게 결합됨. 사용자 관리를 별도 서비스로 추출해야 합니다.
계획 접근 방식:
- • 서비스 경계 식별: 무엇이 유지되고 무엇이 이동하는지
- • 모든 경계 간 데이터 흐름 및 API 호출 매핑
- • 데이터베이스 추출 전략 계획(이중 쓰기 단계)
- • 각 마이그레이션 단계에 대한 롤백 계획 생성
3. 데이터베이스 스키마 마이그레이션
Challenge: 2018년부터 비정규화된 스키마. user_data 테이블을 5개의 정규화된 테이블로 분할해야 합니다.
계획 접근 방식:
- • user_data에서 읽는 모든 쿼리 찾기(grep + 정적 분석)
- • 어떤 쿼리가 어떤 새 테이블을 필요로 하는지 매핑
- • 이중 쓰기 단계로 제로 다운타임 마이그레이션 계획
- • 데이터 일관성을 보장하기 위한 검증 쿼리 생성
계획 우선 리팩토링 워크플로우
안전한 레거시 리팩토링 프로세스
- 1. 기존 시스템 매핑
파일 탐색을 실행하고 리팩토링하는 영역에 닿는 모든 파일을 식별합니다. 무엇이든 변경하기 전에 종속성을 이해하세요.
- 2. 여러 마이그레이션 전략 생성
AI에게 3가지 다른 접근 방식을 요청하세요: 빅뱅 마이그레이션, 점진적 롤아웃, strangler fig 패턴. 트레이드오프를 비교하세요.
- 3. 점진적 계획 생성
주간 마일스톤으로 나눕니다. 각 단계는 독립적으로 배포 및 테스트 가능해야 합니다. 프로덕션에서 "반 마이그레이션된" 상태가 없어야 합니다.
- 4. 팀과 검토(레거시에 필수)
팀의 누군가는 숨겨진 문제점을 알고 있습니다. 계획 검토는 깨뜨리기 전에 그 부족한 지식을 표면화합니다.
- 5. 롤백 계획으로 실행
1단계를 구현하고 작동하는지 확인한 다음 2단계로 넘어갑니다. 항상 되돌릴 방법이 있어야 합니다. 기능 플래그는 친구입니다.
실제 예시: React 클래스를 Hooks로 마이그레이션
시나리오
시나리오: 2018년에 작성된 150개의 React 클래스 컴포넌트. 유지보수성과 성능을 위해 Hooks로 현대화해야 합니다.
계획 없이:
- • AI가 10개 컴포넌트를 변환
- • 다른 컴포넌트가 의존하는 라이프사이클 종속성 중단
- • 컨텍스트 프로바이더가 작동 중지(클래스 기반 API)
- • 모든 중단을 찾는 데 3일의 디버깅
계획 사용:
- • 1주차: 리프 컴포넌트 마이그레이션(종속성 없음)
- • 2주차: 컨텍스트 프로바이더 마이그레이션(모든 소비자에 영향)
- • 3주차: 컨테이너 컴포넌트 마이그레이션(자식 오케스트레이션)
- • 4주차: 오래된 HOC 제거, 완전히 Hooks 기반
- • 결과: 깨끗한 마이그레이션, 프로덕션 중단 없음, 4주 일정
레거시 코드 계획을 위한 도구
🗺️ 종속성 매핑
모든 임포트 체인, 함수 호출 그래프, 타입 종속성을 찾습니다. X를 변경하면 무엇이 중단되는지 파악하세요.
도구: PlanToCode 파일 탐색, madge, dependency-cruiser
📊 코드 복잡도 분석
가장 복잡한 파일을 식별합니다(순환 복잡도). 간단한 것부터 리팩토링을 시작하세요.
도구: SonarQube, ESLint complexity rules
🧪 테스트 커버리지 보고서
리팩토링하기 전에 어떤 코드에 테스트가 있는지 파악하세요. 필요한 경우 중요한 경로에 대한 테스트를 먼저 작성하세요.
도구: Jest coverage, Istanbul, Codecov
🎯 정적 분석
사용하지 않는 코드, 죽은 임포트, 타입 불일치를 찾습니다. 주요 리팩토링 전에 이를 정리하세요.
도구: TypeScript strict mode, ESLint no-unused-vars
마이그레이션 전략 패턴
1. Strangler Fig 패턴
오래된 코드 옆에 새 코드를 빌드합니다. 점진적으로 오래된 것에서 새 것으로 트래픽을 라우팅합니다. 100% 마이그레이션되었을 때만 오래된 코드를 삭제합니다.:
모놀리스 → 마이크로서비스, 오래된 프레임워크 → 새 프레임워크:
2. 기능 플래그 롤아웃
코드를 리팩토링하고 기능 플래그 뒤에 배치합니다. 수주에 걸쳐 사용자의 1%, 10%, 50%, 100%에게 롤아웃합니다. 문제 발생 시 즉시 롤백합니다.:
중요한 경로에 대한 고위험 변경(인증, 결제, 핵심 기능):
3. 병렬 실행 + 검증
오래된 코드와 새 코드를 병렬로 실행합니다. 출력을 비교합니다. 99.9% 일치율이 달성되면 새 코드로만 전환합니다.:
데이터 처리 파이프라인, 중요한 알고리즘, 보고 시스템:
일반적인 레거시 리팩토링 실수 피하기
❌ 빅뱅 재작성
모든 것을 처음부터 다시 작성하는 데 6개월을 소비합니다. 80% 완료되었을 때 오래된 코드에 몰랐던 엣지 케이스가 있다는 것을 깨닫습니다. 프로젝트가 실패합니다.
✓ 대신: 지속적인 배포를 통한 점진적 리팩토링
❌ 테스트 없이 리팩토링
코드를 변경하고, 작동하기를 바라며, 배포하고, 프로덕션에서 버그를 찾습니다. 신뢰를 잃을 때까지 반복합니다.
✓ 대신: 먼저 특성화 테스트를 작성한 다음 리팩토링
❌ 롤백 계획 없음
50개 파일을 리팩토링하고 배포하면 프로덕션이 중단됩니다. 변경 사항이 얽혀 있어 쉽게 되돌릴 수 없습니다.
✓ 대신: 기능 플래그, down() 함수가 있는 데이터베이스 마이그레이션
레거시 리팩토링 시작하기
- 1. 리팩토링할 가장 작은 가치 있는 단위 선택
10,000라인 God 클래스로 시작하지 마세요. 가치를 제공하는 자체 포함된 200라인 모듈을 찾으세요.
- 2. 모든 종속성 매핑
파일 탐색을 사용하여 임포트, 익스포트, 함수 호출을 찾으세요. 폭발 반경을 파악하세요.
- 3. 특성화 테스트 작성
잘못된 경우에도 현재 동작을 캡처하는 테스트입니다. 리팩토링이 기능을 보존하도록 보장합니다.
- 4. 리팩토링 계획 생성
AI를 사용하여 파일별 마이그레이션 전략을 생성합니다. 누락된 단계나 위험을 검토합니다.
- 5. 점진적으로 실행
배포당 하나의 작은 변경. 테스트를 실행합니다. 프로덕션을 모니터링합니다. 반복합니다.
레거시 코드를 안전하게 현대화하세요
PlanToCode는 종속성을 매핑하고, 마이그레이션 계획을 생성하며, 프로덕션을 중단시키지 않고 리팩토링하는 데 도움을 줍니다.
추가 읽기
Published: November 2025 | Last Updated: November 2025