Google의 Finance Engineering 팀은 전역적으로 분산되고 강력하게 일관된 데이터베이스인 Spanner로 레거시 데이터 레이어를 현대화해야 했습니다. 다운타임 없는 마이그레이션은 수많은 Data Access Objects(DAOs)에 걸쳐 이중 쓰기 로직을 수동으로 다시 작성하는 것이 느리고 오류가 발생하기 쉬웠기 때문에 상당한 과제였습니다. 이를 극복하기 위해 헤드리스 모드에서 Antigravity CLI를 사용하여 자동화된 리팩토링 파이프라인을 개발했습니다. 이 접근 방식은 마이그레이션 속도를 높이고 스테이징 환경에서 데이터 동등성을 보장했습니다. 마이그레이션은 과거 데이터 백필, 이중 쓰기/이중 읽기 구현, 자동화된 API 검증의 세 단계로 진행되었습니다. 그들의 규모에서는 MutationConverter 및 롤백 로직과 같은 각 DAO의 고유한 요구 사항을 수동으로 구현하는 것이 비현실적이었으며 몇 달이 걸릴 것으로 예상되었습니다. 전용 MutationConverter 단위로 Spanner 스키마 번역을 분리하여 DAO 리팩토링 패턴을 표준화했습니다. 이를 통해 AI 코딩 에이전트가 코드를 안정적으로 생성할 수 있는 결정론적 계약을 만들었습니다. Antigravity CLI의 헤드리스 모드는 사람의 프롬프트 없이 여러 파일에 걸쳐 반복 가능한 리팩토링을 가능하게 했습니다. 결정론적 프롬프트, 자동화된 검증을 통한 배치 실행, 대규모 야간 실행은 마이그레이션 노력을 크게 줄였습니다. 이는 지속적인 데이터 충실도를 갖춘 매우 안정적인 데이터 마이그레이션으로 이어졌고 엔지니어들이 더 높은 가치의 작업에 집중할 수 있도록 했습니다. 주요 시사점은 스키마 번역 분리, 대화형 채팅에서 헤드리스 자동화로 전환, AI 코드 생성을 위한 가드레일로 빌드 시스템 사용을 강조합니다.