앤트로픽, AI 코딩 폭증으로 Git 버리고 자체 VCS 'Scion' 도입

Claude가 코드를 대량으로 양산하면서 분산 버전 관리의 대명사인 Git이 먼저 한계에 부딪혔고, 앤트로픽은 5개월 만에 서버 중심 자체 VCS ’Scion’을 만들어 모노레포를 완전히 옮겼다.

앤트로픽(Anthropic)이 10월 기술 블로그를 통해 자체 버전 관리 시스템(VCS) Scion과 전용 코드 리뷰 도구 Antique를 공개했다. 사내에서 쓰던 거대한 모노레포(여러 프로젝트 코드를 저장소 하나에 모아 관리하는 방식)를 Git에서 Scion으로 완전히 옮기는 데 걸린 시간은 5개월이었다.

왜 Git이 한계에 부딪혔나

배경에는 AI 에이전트(사용자 대신 여러 단계의 일을 스스로 처리하는 AI)가 촉발한 코드 폭증이 있다. 2026년 5월 하루 평균 2,500건이던 머지 건수가 9월 들어 하루 3만 건 이상으로 늘며 4개월 만에 12배가 뛰었다.

저장소 규모도 사람이 다루는 수준을 넘어섰다. 메인 브랜치 히스토리 용량만 100GB에 근접했고, 압축된 워킹 카피도 25GB를 넘겼다. 여기에 지속적 통합(CI)에서만 코드 체크아웃이 하루 약 2,500만 회 일어났고, 개발 환경·에이전트 샌드박스·연구 작업은 따로였다. 이를 Git 기본 방식으로 처리하면 하루에만 600PB 이상의 네트워크 트래픽이 발생한다.

앤트로픽은 수백 대의 내부 Git 미러와 저장소 스냅샷 시드(seed)를 띄워 버텼다. 하지만 머지 속도가 너무 빨라지자 미러가 최신 커밋을 따라잡지 못하거나 메모리가 고갈되는 장애가 반복됐다.

Scion은 Git과 무엇이 다르고 어떻게 해결했나

Git은 모든 사용자가 저장소 전체 히스토리를 로컬에 복제하고 오프라인에서도 작업할 수 있도록 만든 분산 시스템이다. 하지만 앤트로픽 환경에서 코드를 읽고 쓰는 주체는 언제나 네트워크에 연결된 AI 에이전트와 자동화 작업들이었다.

Scion은 상시 온라인 환경을 전제로 설계됐다. 구글(Google)의 Piper와 메타(Meta)의 Sapling 아키텍처를 참고해, 클라이언트가 저장소 전체를 복제하지 않고 서버 API로 필요한 디렉터리 트리와 파일 내용만 그때그때 가져오도록 바꿨다.

커밋은 이전 버전과의 차이(changeset)만 기록해 Spanner 데이터베이스에 저장한다. 코드 작성자를 추적하는 블레임(blame)이나 파일 수정 이력 같은 정보는 필요할 때 계산하는 파생 데이터(derived data)로 분리했다. 각 서버 노드에 둔 데몬과 지역 캐시 서버가 파일 객체를 메모리에서 바로 스트리밍하며, 캐시 적중률은 99%를 넘는다.

그 결과 인프라 소모량은 기존 Git 미러 대비 200분의 1로 줄었고, 수 분씩 걸리던 체크아웃 시간이 수 초로 단축되면서 CI 인프라 전체의 CPU 사용량도 25% 절감됐다.

7명이 5개월 만에 전환할 수 있었던 이유와 한계

이 시스템을 설계하고 마이그레이션을 끝낸 인원은 엔지니어 7명에 불과했지만, 빠른 전환의 배경에는 Claude 자체의 도움이 컸다. 엔지니어가 작성한 초기 Git 데이터 수집 파이프라인을 Claude 모델이 다시 작성하자, 메모리 사용량이 20분의 1로 줄고 속도는 4배 빨라졌다.

다만 Scion이 모든 개발자를 위한 Git 대체재는 아니다. Scion은 오픈소스가 아니고 오프라인 작업도 지원하지 않는다. 아울러 앤트로픽 내부의 독자적인 대규모 모노레포와 자체 코드 리뷰 도구인 Antique, 특화된 CI 환경에 맞춰져 있다.

앞으로 볼 것

앤트로픽은 자율 코딩 에이전트가 퍼지면서 같은 확장 문제가 앞으로 6~12개월 안에 다른 팀에도 닥칠 것으로 내다봤다. Git을 당장 버리지 않더라도, 원격 서버에 대규모 캐시 계층을 두거나 API 기반 부분 체크아웃을 강화하는 방식으로 분산 VCS의 한계를 보완하려는 움직임이 개발 도구 생태계 전반에서 이어질 전망이다.

출처

• Redesigning source control at Anthropic (Anthropic Research)