개발자가 AI 도구와 결정적 트리덴트 도구의 균형을 통해 90% 코드베이스 삭제로 인프라 비용 문제를 해결한 여정

Context

클라우드 기반 거래 시스템이 Python 백엔드 350만 줄, WordPress 400만 줄 규모로 확장되면서 AWS 비용이 감당 불가 수준에 도달했다. 다중 서버에 saga 오케스트레이터, 태스크 큐, WebSocket 스트리밍 등 10개 서브시스템이 복잡하게 얽혀 있었다.

Technical Solution

• Python 백엔드 350만 줄에서 50만 줄 이하로 축소
• WordPress 프론트엔드 400만 줄에서 50만 줄 이하로 축소
• 클라우드 기반 다중 서버 구조를 데스크톱 앱으로 전면 재설계
• saga 오케스트레이션, 프로세스 매니저, ZMQ 통신 레이어 등 10개 서브시스템 전부 제거
• 6주 만에 새 시스템 구축 완료 (1월 2일 시작, 2월 중순 완료)

Impact

AWS 인프라 비용 다중 서버에서 단일 데스크톱으로 절감. 인стру먼트별 틱 데이터 처리는 유지.

Key Takeaway

AI는 빠르게 코드 생성하지만 때로 14일 동안 잘못된 방향으로 이끈다. 불변성과 결정적 실행을 제공하는 도구(C++ compare_exchange_strong, Python 파이프라인)가 AI의 추측성 한계를 보완한다.