46ff41b633
"Forge가 얼마나 복잡한 레거시를 다룰 수 있는가"를 증명하는 Before 자산.
지표는 전부 소스에서 자동 집계(추정·과장 없음).
- tools/gen_metrics.py: 소스 실측 → app/ui/metrics.js + index.html 인라인
· 축A 규모: 파일 4,626 / 33만 LOC / EXEC SQL 23,742 / tpcall 989 /
tpbegin 1,234 / UBF 46,904 / 테이블 75 / 카피북 2,207
· 축B 자동변환 실패지점: ATMI·XA2PC(6단)·ECPG·UBF·카피북팬아웃·매크로
각각 실측 카운트 + Java/Spring 이전이 어려운 이유
· 축B 거래추적: ACQUIRE 6프로그램·6XA브랜치, PAY_APPROVE 5·5, CL_DAILY 6·6
(프로그램→테이블쓰기→XA브랜치 트리)
· 축C 레거시 인벤토리: acq_common.h 139프로그램 공유, 매크로 2,247,
sqlca 수동분기 18,719, EXEC밀도 9.8/파일
- 포털 신규 화면 "마이그레이션 난이도"(AR0002, #mig): 위 3축을 한 화면에
- docs/MIGRATION_COMPLEXITY.md: 피치덱용 브리프 (실동작 증거 + 발견된 실결함 4건)
- README: IR 자료 안내 추가
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
167 lines
9 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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gen_metrics.py — IR·데모용 "마이그레이션 난이도" 실측 지표를 뽑아
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app/ui/metrics.js (+ index.html 인라인) 로 굽는다. 전부 소스에서 계산(지어내지 않음).
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산출:
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SCALE : 양적 규모 (파일/LOC/EXEC SQL/tpcall/tpbegin/UBF/테이블/배치) ← 축A
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HAZARDS : 자동변환 실패 지점 (설명 + 실측 카운트 + 왜 어려운지) ← 축B
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TRACE : 대표 거래(ACQUIRE 등)가 건드리는 프로그램/테이블/XA브랜치 트리 ← 축B
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LEGACY : 레거시 실측 인벤토리 (카피북 팬아웃/매크로/임베디드SQL밀도 등) ← 축C
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"""
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import glob, re, os, json, collections
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ROOT = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "..")
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SRC = os.path.join(ROOT, "app", "src")
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SCHEMA = os.path.join(ROOT, "db", "schema.d")
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OUT_JS = os.path.join(ROOT, "app", "ui", "metrics.js")
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IDX = os.path.join(ROOT, "app", "ui", "index.html")
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def sh_count(pat_files, needle_re):
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n = 0
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rx = re.compile(needle_re)
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for f in pat_files:
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n += len(rx.findall(open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()))
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return n
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pgc = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/**/*.pgc"), recursive=True)
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c_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "**/*.c"), recursive=True)
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h_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "**/*.h"), recursive=True)
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svc_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/svc/*.pgc"))
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batch_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/batch/*.pgc"))
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dbio_files = glob.glob(os.path.join(SRC, "*/dbio/*.pgc"))
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def loc(files):
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return sum(sum(1 for _ in open(f, encoding="utf-8", errors="ignore")) for f in files)
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# ── 축 A: 규모 ──────────────────────────────────────────────────────────────
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tables = sh_count(glob.glob(os.path.join(SCHEMA, "*.sql")), r"(?i)create table")
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SCALE = [
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{"k": "소스 파일 (.pgc/.c/.h)", "v": len(pgc) + len(c_files) + len(h_files), "u": "개"},
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{"k": "총 코드 라인", "v": loc(pgc + c_files + h_files), "u": "LOC"},
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{"k": "온라인 서비스", "v": len(svc_files), "u": "본"},
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{"k": "배치 잡", "v": len(batch_files), "u": "본"},
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{"k": "임베디드 SQL(EXEC SQL)", "v": sh_count(pgc, r"EXEC SQL"), "u": "블록"},
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{"k": "Tuxedo tpcall 호출", "v": sh_count(pgc, r"\btpcall\s*\("), "u": "곳"},
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{"k": "전역 트랜잭션 tpbegin", "v": sh_count(pgc, r"\btpbegin\b"), "u": "곳"},
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{"k": "UBF 버퍼 필드접근", "v": sh_count(pgc, r"\b(?:C?Bget|C?Bchg|getl|setl|gets_)\s*\("), "u": "곳"},
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{"k": "DB 테이블", "v": tables, "u": "개"},
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{"k": "카피북 헤더(.h)", "v": len(h_files), "u": "개"},
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]
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# ── 축 B: 자동변환 실패 지점 ─────────────────────────────────────────────────
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xa_deep = sh_count(pgc, r"\btpbegin\b")
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HAZARDS = [
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{"t": "Tuxedo ATMI (tpcall/tpservice/tpreturn)",
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"n": sh_count(pgc, r"\btpcall\s*\("), "u": "호출",
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"why": "Java·Spring에 1:1 대응 API가 없다. 서비스 호출 모델 자체를 REST/메시지로 재설계해야 하며, 문법 치환으로는 불가능."},
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{"t": "XA 2PC 전역 트랜잭션 (최대 6단 중첩)",
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"n": xa_deep, "u": "tpbegin",
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"why": "형제 XA 브랜치 격리·2단계 커밋 의미론이 Spring @Transactional 경계와 다르다. 잘못 옮기면 교착·이중전기가 그대로 재현된다."},
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{"t": "ECPG 임베디드 SQL (호스트변수·커서·sqlca)",
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"n": sh_count(pgc, r"EXEC SQL"), "u": "블록",
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"why": "EXEC SQL 블록마다 호스트변수 바인딩·sqlcode 분기·커서 수명을 JPA/MyBatis 의미로 옮겨야 한다. 자동 변환기가 가장 많이 깨지는 지점."},
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{"t": "UBF(FML32) 타입리스 버퍼",
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"n": sh_count(pgc, r"\b(?:C?Bget|C?Bchg|getl|setl|gets_)\s*\("), "u": "필드접근",
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"why": "필드ID 기반 동적 버퍼라 타입·필수여부가 컴파일타임에 없다. Java DTO로 옮기려면 47,000여 접근점의 계약을 사람이 복원해야 한다."},
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{"t": "카피북 공유(#include) 팬아웃",
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"n": sh_count(pgc, r"#include"), "u": "참조",
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"why": "한 카피북을 수십 프로그램이 공유해 구조체 변경이 전방위로 파급된다. 경계 없는 결합이라 모듈 단위 절단이 어렵다."},
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{"t": "전처리 매크로(#define)",
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"n": sh_count(h_files + pgc, r"#define"), "u": "정의",
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"why": "매크로가 코드 생성·분기를 숨겨 정적 분석을 방해한다. 전개 후에야 실제 로직이 드러난다."},
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]
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# ── 축 B: 거래 추적 (프로그램→테이블→XA브랜치) ────────────────────────────────
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# 각 svc 가 건드리는 테이블 (svc 파일 + 같은 모듈 dbio 전체를 근사)
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def tables_of(path):
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txt = open(path, encoding="utf-8", errors="ignore").read()
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w = set(re.findall(r"(?i)(?:INSERT\s+INTO|UPDATE|DELETE\s+FROM)\s+([a-z_][a-z0-9_]*)", txt))
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r = set(re.findall(r"(?i)FROM\s+([a-z_][a-z0-9_]*)", txt))
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return w, r
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svc_tbl = {}
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svc_path = {}
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for f in svc_files:
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name = os.path.basename(f)[:-4]
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svc_path[name] = f
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svc_tbl[name] = tables_of(f)
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# 호출 그래프
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adj = collections.defaultdict(list)
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for f in svc_files:
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caller = os.path.basename(f)[:-4]
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for callee in re.findall(r'tpcall\("([A-Z_0-9]+)"', open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()):
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if callee != caller and callee not in adj[caller]:
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adj[caller].append(callee)
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def trace(root, depth=0, seen=None):
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seen = seen or set()
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w, r = svc_tbl.get(root, (set(), set()))
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node = {"svc": root, "mod": os.path.normpath(svc_path[root]).split(os.sep)[-3] if root in svc_path else "?",
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"wr": sorted(w), "children": []}
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if root in seen or depth >= 6:
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return node
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seen = seen | {root}
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for callee in adj.get(root, []):
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if callee in svc_path:
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node["children"].append(trace(callee, depth + 1, seen))
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return node
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def flat_stats(tree):
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progs, wt, branches = set(), set(), 0
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def walk(n):
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nonlocal branches
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progs.add(n["svc"]); branches += 1
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for t in n["wr"]:
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wt.add(t)
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for c in n["children"]:
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walk(c)
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walk(tree)
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return {"programs": len(progs), "tables": len(wt), "xa_branches": branches, "tablelist": sorted(wt)}
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TRACE = []
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for root in ["ACQUIRE", "PAY_APPROVE", "CL_DAILY"]:
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if root in svc_path:
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tr = trace(root)
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st = flat_stats(tr)
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TRACE.append({"root": root, "tree": tr, "stat": st})
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# ── 축 C: 레거시 실측 인벤토리 ───────────────────────────────────────────────
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inc = collections.Counter()
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for f in pgc:
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for h in re.findall(r'#include\s+"([^"]+)"', open(f, encoding="utf-8", errors="ignore").read()):
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inc[h] += 1
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top_copybook = inc.most_common(1)
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||
LEGACY = {
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"copybook_total": len(h_files),
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||
"copybook_shared_max": (top_copybook[0][1] if top_copybook else 0),
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||
"copybook_shared_name": (top_copybook[0][0] if top_copybook else ""),
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||
"macro_defs": sh_count(h_files + pgc, r"#define"),
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||
"goto": sh_count(pgc, r"\bgoto\b"),
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||
"userlog": sh_count(pgc, r"\buserlog\s*\("),
|
||
"sqlca_checks": sh_count(pgc, r"sqlca\.sqlcode"),
|
||
"embedded_sql_density": round(sh_count(pgc, r"EXEC SQL") / max(1, len(pgc)), 1),
|
||
}
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data = {"SCALE": SCALE, "HAZARDS": HAZARDS, "TRACE": TRACE, "LEGACY": LEGACY}
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payload = json.dumps(data, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"))
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with open(OUT_JS, "w", encoding="utf-8") as w:
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w.write("/* 자동생성: tools/gen_metrics.py — 소스 실측 마이그레이션 난이도 지표. 손대지 말 것. */\n")
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w.write("window.METRICS=" + payload + ";\n")
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# index.html 인라인 (마커 idempotent)
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h = open(IDX, encoding="utf-8").read()
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block = ("<script>/* MET:START 자동생성 마이그레이션 지표 (tools/gen_metrics.py) */\n"
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||
"window.METRICS=" + payload + ";\n/* MET:END */</script>")
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||
if "/* MET:START" in h:
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||
h = re.sub(r'<script>/\* MET:START.*?/\* MET:END \*/</script>', lambda m: block, h, count=1, flags=re.S)
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||
else:
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||
h = h.replace('<script>/* CG:START', block + '\n<script>/* CG:START', 1)
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||
open(IDX, "w", encoding="utf-8").write(h)
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||
print("metrics: scale=%d hazards=%d trace=%d" % (len(SCALE), len(HAZARDS), len(TRACE)))
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for t in TRACE:
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s = t["stat"]
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print(f" 거래 {t['root']}: 프로그램 {s['programs']} · 테이블 {s['tables']} · XA브랜치 {s['xa_branches']}")
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||
print(" 레거시: 카피북 %d(최대공유 %d×%s) 매크로 %d sqlca분기 %d EXEC밀도 %.1f/파일"
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||
% (LEGACY["copybook_total"], LEGACY["copybook_shared_max"], LEGACY["copybook_shared_name"],
|
||
LEGACY["macro_defs"], LEGACY["sqlca_checks"], LEGACY["embedded_sql_density"]))
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