AI기반의 Cloud 마이그레이션 전략 수립 도구 (Feat.Gemini)
AI 기반의 Cloud 마이그레이션 전략 수립 도구 'Migration AI 전략'
(Feat. Gemini / 그리고 2개월간의 사이드 프로젝트 회고)
프로젝트 보러가기: https://ai-migration.seonggi.kr
Migration AI 전략
ai-migration.seonggi.kr
안녕하세요.
온프레미스, 클라우드 인프라 아키텍처, 엔지니어 업무를 하고있는 최성기입니다.
온프레미스 시스템을 클라우드로 이전할 때마다, 항상 반복되는 고민이 있었습니다.
"운영문서에는 없던 배치 작업이 왜 여기서 돌아가고 있지?" "이 서버는 도대체 누구와 통신하고 있는 걸까?"
프로젝트 기간동안 꼬박 준비해서 이전을 진행했지만, 실제 운영정보 수집과 운영 문서에 기록되지 않은 다른 서버와의 6개월마다 주기적 통신(Batch) 때문에 다시 계획 했던 아찔한 경험도 있었습니다.
사람의 판단을 도와줄 수 있는 시스템, 특히 실존하는 데이터가 탄탄할수록 더 정확한 답을 주는 AI를 활용해 도움을 받을 수 있을 것이라 생각해 만들었습니다.
중간중간 만들다보니 2개월이란 시간이 걸렸네요.
✅ Migration AI는 이렇게 동작합니다
- 정밀한 데이터 수집 (Go Agent)
각 서버에 설치된 에이전트가 프로세스 정보(1일 주기)와 시스템 리소스(10초 주기)를 수집합니다.
수집주기에 차이가 있는건 한번 수집하고 변경이 안되는 정보와 계속 변경되는 정보가 있기 때문입니다.
물론 이러한 기능을 제공하는 상용 솔루션은 기존에도 있었습니다.이 기능을 가지고 AI 분석용 메타데이터(Metadata for Analysis)를 쌓아둡니다.
- Service Topology Map
수집된 정보를 바탕으로 네트워크 맵을 자동으로 그립니다.
내외부 통신 현황과 최근 5일간의 리소스 사용량을 시각화하여, 숨겨진 의존성을 한눈에 파악할 수 있습니다.
서버 클릭시 각 프로세스(데몬)이 외부의 다른곳과 통신하는지 알 수 있습니다.
- AI Architect 분석
사실상 이 부분이 메인이긴 합니다. 데이터를 가지고 AI의 도움을 받아 사람에게 조언을 주는 부분입니다.
시스템 심층 분석 : 해당 서버가 어떤 역할을 하는지, 리소스 사용량을 보고 향후 어떻게 사용하면 좋을지 권고사항 제공
마이그레이션 전략 : 서버의 역할과 리소스 패턴을 분석해 최적의 마이그레이션 전략(Rehost, Refactor 등)을 제안합니다.
클라우드 추천 인스턴스, 예상 비용, 그리고 잠재적 리스크 분석
전체 시스템 전략 가이드: 수집된 모든 시스템 정보를 종합하여 AS-IS 분석부터 TO-BE 로드맵을 제안합니다.
✅ Tech
Core: Python
Agents: Go
Infrastructure: Linux
AI: Google Gemini API (AI-Studio에서 Gemini 3 Flash Preview사용)
DB : SQLite DB -> InfluxDB
✅ Key Features
Go 기반 에이전트: 프로덕션 부하를 적게 주며, 프로세스 및 리소스 수집
Service Topology Map: 숨겨진 서버 간 통신 자동 시각화
Gemini 기반 분석: 서버 용도 파악 및 7R(Rehost, Refactor 등) 마이그레이션 전략 자동 제안
AI의 특성상 매번 조금씩 다른 전략을 내놓기도 합니다.
(재미로 AWS VS GCP 중에 추천하는 프롬프트를 넣었더니 매번 승자가 달라지는 현상이 ..)
하지만 "사람의 실수를 줄이고, 엔지니어의 판단을 돕는 근거"로는 충분히 강력한 도구가 되었다고 생각합니다.
향후 히스토리 추적 기능 및 멀티 클라우드 비용 비교 기능등을 추가하여 실무에서도 사용할 도구로 만들고자 합니다.
이 프로젝트처럼 실무의 Pain Point를 기술로 해결하는 가치에 공감하시는 회사와 팀이라면, 언제든 기쁜 마음으로 이야기를 나누어보고 싶습니다.
함께 더 단단한 시스템을 고민하고 만들어갈 소중한 기회가 닿기를 희망합니다.
편하게 연락(DM / linux1547@hanmail.net ) 주시면 감사하겠습니다.
아래는 동작 화면입니다.
