AI로 하루 만에 JSONata를 Go로 재작성하여 연간 50만 달러 절감

이 요약은 AI가 원문을 분석해 생성했습니다. 정확한 내용은 원문 기준으로 확인하세요.

핵심 요약

기존 Node-RED 플랫폼에서 널리 쓰이는 JSONata 언어의 Go 구현체가 없어 성능 및 비용 문제가 발생했다. Reco 팀은 LLM을 활용해 기존 JavaScript 기반 JSONata를 Go 언어로 포팅하는 'Vibe-porting' 방식을 채택했다. 7시간의 작업과 400달러의 API 비용을 투입해 첫 번째 작동 버전을 완성했으며, 기존의 방대한 테스트 스위트를 검증 도구로 활용했다. 일주일간의 섀도 배포를 통해 기존 시스템과 결과를 비교 검증함으로써 안정성을 확보하고 연간 50만 달러의 비용 절감 효과를 거두었다.

배경

JSONata 쿼리 언어에 대한 이해, Go 언어 및 Node.js 환경 지식, 섀도 배포 및 테스트 자동화 개념

대상 독자

레거시 코드 현대화나 언어 간 포팅을 고민하는 백엔드 개발자 및 아키텍트

의미 / 영향

이 사례는 AI가 단순한 코드 보조를 넘어 복잡한 라이브러리 전체를 다른 언어로 재작성하는 '엔지니어링 자동화'의 가능성을 보여준다. 특히 테스트 주도 개발(TDD) 환경이 갖춰진 조직일수록 AI를 통한 기술 스택 전환 비용을 획기적으로 낮출 수 있다.

섹션별 상세

언어 간 포팅의 병목 현상을 AI로 해결했다. 기존에는 복잡한 로직을 다른 언어로 옮기는 데 수개월이 걸렸으나, LLM을 통해 7시간 만에 핵심 로직을 Go로 변환했다. 400달러라는 적은 비용으로 초기 구현을 마쳤으며, 이는 개발 생산성을 극적으로 높인 사례이다.

기존 테스트 스위트가 AI 포팅의 핵심 성공 요인이었다. AI가 생성한 코드가 정확한지 판단하기 위해 JSONata가 이미 보유한 테스트 케이스들을 활용해 즉각적인 피드백 루프를 구축했다. 테스트 통과 여부를 기준으로 코드를 수정하며 신뢰도를 높였다.

섀도 배포(Shadow Deployment)를 통해 실환경 검증을 수행했다. 일주일 동안 구버전과 신버전을 병렬로 실행하며 출력값이 일치하는지 확인하는 과정을 거쳤다. 이를 통해 운영 환경에서의 잠재적 버그를 사전에 차단하고 안전하게 전환을 완료했다.

실무 Takeaway

기존 테스트 스위트가 잘 갖춰진 프로젝트라면 LLM을 활용해 다른 언어로의 포팅 기간을 수개월에서 단 몇 시간으로 단축할 수 있다.
섀도 배포를 통해 신구 시스템의 출력값을 실시간으로 비교함으로써 AI가 생성한 코드의 안정성을 실서비스 수준으로 검증할 수 있다.
특정 언어(Node.js)의 라이브러리 의존성 때문에 발생하는 인프라 비용 문제를 Go와 같은 고성능 언어로의 AI 포팅을 통해 해결할 수 있다.

언급된 리소스

문서We Rewrote JSONata with AI in a Day, Saved $500K/Year