안녕하세요, AI 서비스 & 솔루션 프로바이더 베스핀글로벌입니다.
AWS re:Invent 2025의 [INV212]을 확인해보시기 바랍니다.

☑️ Keynote

세션명	Migrate, modernize, and move your business into the AI era
세션코드	INV212
발표일자	2025.12.01
강연자	Dr. Asa Kalavade: Vice President, Migration & Modernization
키워드	AWS Transform (AWS 트랜스폼), Agentic AI (에이전트형 AI), Legacy Modernization (레거시 현대화), Windows Full Stack (윈도우 풀스택), Custom Transformation (커스텀 변환), Composability (구성 가능성), Technical Debt (기술 부채)
핵심 내용 및 요약	이번 세션(INV212)에서는 레거시 시스템이 기업의 AI 도입을 저해하지 않도록 돕는 AWS Transform'의 확장된 기능과 비전이 발표되었습니다. 발표자인 Asa Kalavade 박사는 기존의 수동적인 IT 전환 방식을 에이전트형 AI(Agentic AI)를 통해 GPS 내비게이션처럼 자동화하고 예측 가능한 여정으로 바꾸는 방법을 제시했습니다. 특히 이번 발표에서는 VMware, 메인프레임, 윈도우 워크로드의 가속화뿐만 아니라, 사용자가 직접 변환 로직을 만드는 'Custom' 기능과 파트너사의 전문성을 결합하는 Composability(구성 가능성)이 새롭게 공개되었습니다. [사례] - BMW: 메인프레임 현대화 과정에서 테스트 케이스 생성 시간을 10일에서 몇 시간으로 단축하고, 6개월 만에 7개 애플리케이션 전환에 성공했습니다. - CSL (바이오테크): 17개 데이터 센터 이전 프로젝트에서 마이그레이션 계획 속도를 12배 향상시키고, 전체 비용의 30% 절감을 예상하고 있습니다. - Teamfront: 윈도우(.NET) 현대화 작업을 통해 6개월이 걸릴 작업을 단 2주 만에 완료했습니다. - Air Canada: 신규 기능인 Custom을 활용해 수만 개의 람다(Lambda) 함수 업그레이드 효율성을 90% 개선했습니다.

1. 세션 배경 및 비전

1.1 종이 지도 vs GPS

과거 종이 지도로 길을 찾듯 막막했던 기존 IT 마이그레이션을, 실시간 경로 수정과 예측이 가능한 GPS 내비게이션처럼 혁신하겠다는 비전을 제시했습니다.

1.2 기술 부채 해결

미국 내 기술 부채가 2조 4천억 달러에 달하는 상황에서, 레거시 시스템이 기업의 혁신과 AI 도입 속도를 늦추지 않도록 'AWS Transform'을 통해 해결책을 제공합니다.

2. 주요 워크로드별 기능 업데이트

2.1 VMware 마이그레이션

자연어 기반으로 마이그레이션 계획(Wave planning)을 수립하고, 복잡한 네트워크 토폴로지를 자동 생성합니다. TCO(총소유비용) 분석을 통해 클라우드 전환 시 비용 절감 효과를 즉시 확인할 수 있습니다.

2.2 메인프레임(Mainframe) 현대화

코드 및 비즈니스 로직을 분석하는 AI 에이전트와 테스트 케이스 자동 생성 기능이 추가되었습니다.
BMW 사례: BMW 그룹의 부사장 Frank가 등단하여, '마이그레이션 팩토리'를 구축하고 AI를 통해 테스트 커버리지를 60%까지 높인 사례를 공유했습니다.

2.3 윈도우(Windows) 풀스택 현대화 [신규]

단순 .NET 코드 변환을 넘어, 데이터베이스(SQL Server → Aurora PostgreSQL), UI(Web Forms → Blazor)까지 포함한 전체 스택의 현대화를 지원합니다.

3. AWS Transform의 진화: 확장성과 유연성

3.1 AWS Transform Custom

기업 내부의 고유한 요구사항이나 특수한 언어 변환(예: OpenGL → Metal)을 위해 사용자가 직접 변환 에이전트를 정의하고 실행할 수 있는 기능입니다. CLI(명령줄 인터페이스)를 제공하여 개발자가 기존 CI/CD 파이프라인에 쉽게 통합할 수 있습니다.

3.2 Composability (구성 가능성

파트너사(SI 기업 등)나 기업이 자체적으로 보유한 도메인 지식과 에이전트를 AWS Transform의 워크플로와 결합할 수 있습니다. 패널 토의(Accenture, Capgemini, AWS ProServe): 금융 규제 대응이나 특정 산업별 프로세스에 최적화된 맞춤형 현대화 솔루션을 구축할 수 있음을 논의했습니다.

4. 결론

AWS Transform은 단순한 도구가 아니라, 협업 기반의 'IT 변환 워크벤치(IT Workbench)'로 진화했습니다. 이를 통해 기업은 반복적인 유지보수 업무(기술 부채)를 '오토파일럿'에 맡기고, AI 기반의 미래 혁신에 자원을 집중할 수 있게 되었습니다.