Palikimo modernizavimas: Pagrindinių kompiuterių, ERP ir nišinių kalbų agentai

Palikimo modernizavimas su AI agentais: Pagrindiniai kompiuteriai, ERP ir nišinis kodas

Šiuolaikinės įmonės dažnai remiasi dešimtmečių senumo programine įranga tokiomis kalbomis kaip COBOL (pagrindiniai kompiuteriai), SAP ABAP, PL/SQL ar VB6. Šias senstančias sistemas sunku keisti ir brangu prižiūrėti. Laimei, nauji AI kodavimo agentai ir dizaino šablonai dabar leidžia palaipsniui modernizuoti palikimo sistemas. Šiame straipsnyje nagrinėjame, kaip AI valdomi įrankiai padeda analizuoti ir perrašyti seną kodą, ir aprašome patikrintus modelius (sąsajos fasadus, „smaugiančios figos“ metodą, automatizuotą testavimą), siekiant palaipsniui pakeisti senąją funkcionalumą. Taip pat aptariame duomenų kilmę, rizikos kontrolę, atšaukimo planavimą ir realią investicijų grąžą, palyginti su galimomis problemomis. Net pradedantieji gali išmokti, kaip pradėti: AI dabar „atrakina“ kodavimą, paversdama senąjį kodą suprantama dokumentacija ar nauju kodu, todėl kiekvienas gali žengti pirmąjį žingsnį link senos sistemos modernizavimo.

AI kodavimo agentai, skirti senam kodui

AI kodavimo agentai yra įrankiai, naudojantys mašininį mokymąsi (dažnai didelius kalbos modelius) kodui skaityti, analizuoti ir net perrašyti. Jie gali apdoroti senas kalbas, kurių nė vienas komandos narys gerai nežino. Pavyzdžiui, naujas Fujitsu įrankis Kozuchi AI gali analizuoti COBOL programas ir akimirksniu generuoti žmogui suprantamus dizaino dokumentus (global.fujitsu). IBM WatsonX Code Assistant for Z naudoja AI, kad COBOL funkcijas konvertuotų į aukštos kokybės Java, nukreipdamas kūrėjus per kiekvieną žingsnį (www.ibm.com). O Microsoft atvirojo kodo Legacy Modernization Agents (GitHub) naudoja Azure OpenAI ir GitHub Copilot, kad analizuotų COBOL ir generuotų ekvivalenčias Java arba .NET paslaugas (github.com). Šie agentai fiksuoja verslo logiką ir duomenų srautus, paslėptus sename kode, ir padeda kurti naujus komponentus aplink juos.

Pagrindinis AI agentų patrauklumas yra tas, kad kiekvienas gali pradėti juos naudoti. Nereikia rašyti kodo rankomis; vietoj to, pateikiate užklausas arba naudojate specializuotus įrankius. Pavyzdžiui, pradedantysis galėtų nukopijuoti nedidelę COBOL ar VB6 rutiną į ChatGPT ir paprašyti paprastos angliškos santraukos ar pseudokodo. Agentas „supranta“ kodo struktūrą ir gali pasiūlyti modernius atitikmenis. Tai demokratizuoja modernizavimą – ne specialistai gali tyrinėti senąją logiką be rankinių kodo peržiūrų. Daugelis tiekėjų dabar integruoja AI agentus į prieinamas platformas: Capgemini SAP modernizavimo sprendimas naudoja generatyvinį AI ABAP kodo automatiniam dokumentavimui, perpus sumažindamas pastangas testavimo scenarijuose ir konversijose (www.sap.com). Svarbus įspėjimas yra žmogaus priežiūra: agentai pagreitina procesus, tačiau kūrėjai vis tiek patvirtina išvestį. Apibendrinant, AI kodavimo agentai pagreitina atradimą ir atvaizdavimą senų sistemų, sumažindami savaites trukusios rankinės analizės iki dienų ar minučių (blog.naitive.cloud) (global.fujitsu).

Sąsajų atvaizdavimas: Adapteriai, fasadai ir perdangos

Vienas iš modernizavimo iššūkių yra sąsajų atvaizdavimas tarp naujų komponentų ir senojo branduolio. Dažnas sprendimas yra sąsajos adapterio arba fasado sluoksnis. Pavyzdžiui, ERP sistemos dažnai lieka „įrašų sistema“, todėl naujos vartotojo sąsajos ar paslaugos turi bendrauti su jomis per aiškias API. Perdangos architektūra (arba „patirties sluoksnis“) yra tarp vartotojų ir senosios ERP. Ji verčia šiuolaikinius iškvietimus į senosios sistemos sąsają ir atvirkščiai (sysgraft.com) (sysgraft.com). Šis adapterio sluoksnis tvarko duomenų atvaizdavimą, autentifikavimo konvertavimą, klaidų valdymą ir buferizavimą. (Pavyzdžiui, jis gali susieti senus laukų pavadinimus su nauju domeno modeliu, išdėstyti rašymus eilėje, kai sena sistema veikia lėtai, ir standartizuoti klaidų kodus.) Izoliavus šį kodą, ERP sistemą galima perrašyti arba pakeisti už fasado vėliau, nekeičiant vartotojo sąsajos. Šis modelis užtikrina, kad patobulinti ekranai ir paslaugos būtų diegiami palaipsniui, o adapteris verčia tarp skirtingų sistemų (sysgraft.com) (aws.amazon.com).

Kitas būdas yra naudoti API šliuzą (Gateway) arba fasadą kaip įėjimo tašką. AWS tai iliustruoja smaugiančios figos modeliu, skirtu vietinėms sistemoms: jie patalpina API šliuzą prieš senąją programą, o tada už jos sukuria naujas mikropaslaugas. Visi iškvietimai eina per tą patį API fasadą, nepriklausomai nuo to, ar užklausa vis dar apdorojama seno monolito, ar naujai įdiegtos paslaugos (aws.amazon.com) (aws.amazon.com). Tai palaiko nuoseklią sąsają klientams, o sistemos dalys „smaugia“ seną monolitą. Laikui bėgant, daugiau galinių taškų nukreipiama į naujus įgyvendinimus (pavyzdžiui, iš pradžių tik skaitomi duomenys iš senosios sistemos, o vėliau nauji duomenys įrašomi į naują paslaugą).

Praktiškai sąsajų atvaizdavimas dažnai apjungia šias idėjas: jūs diegiate adapterio sluoksnį prieš senąją sistemą ir atskleidžiate naują API arba žiniatinklio vartotojo sąsają. Nauji moduliai kreipiasi į adapterį, o ne tiesiogiai į senas duomenų bazės lenteles ar ekranus. Tai izoliuoja senas ir naujas dalis ir palengvina iškvietimų nukreipimą. Jei nauja paslauga dar neparengta, adapteris nukreipia srautą atgal į senąjį kodą. Jei nauja paslauga sugenda, srautas gali grįžti į senąją sistemą (daugiau apie atšaukimą žemiau). Sukūrę šį „tarpininką“ (shim), galite modernizuoti po vieną funkcionalumo dalį, nesugadindami visko (martinfowler.com).

Smaugiančios figos migracijos modelis

Susijęs aukšto lygio modelis yra smaugiančios figos migracijos metodas. Martingo Fowlerio sugalvotas pavadinimas, lyginamas su vijokliu, kuris palaipsniui apauga medį ir galiausiai jį pakeičia (martinfowler.com) (aws.amazon.com). Užuot atlikę vieną didelį perrašymą, jūs palaipsniui pakeičiate senosios sistemos funkcijas naujomis. Iš pradžių pridedate nedidelius patobulinimus kaip atskiras paslaugas, kurios veikia kartu su (arba virš) senojo kodo. Laikui bėgant, šios naujos paslaugos sugeria vis daugiau verslo logikos, kol sena sistema tvarko tik išimtis. Naujos funkcijos ir net kai kurios senos funkcijos dabar yra naujame kode, o senasis monolitinis objektas pagaliau gali būti panaikintas (martinfowler.com) (martinfowler.com).

Fowleris išskiria keturis smaugiančios figos modernizavimo žingsnius: (1) Suprasti norimus rezultatus; (2) Skaidyti problemą į dalis; (3) Sėkmingai įgyvendinti dalis; (4) Pakeisti organizaciją, kad tai būtų palaikoma (martinfowler.com). Praktikoje tai gali reikšti pagrindinės verslo funkcijos (pvz., užsakymų įvedimas) identifikavimą, jos atkūrimą naujoje paslaugoje (Node.js, .NET ir kt.) ir tada adapterio kodo rašymą, kad užsakymų iškvietimai būtų nukreipiami į naują paslaugą, o ne į senąją programą. Kadangi tai daroma dalimis, rizika sumažinama: kiekviena nauja dalis gali pradėti veikti ir nedelsiant teikti vertę (martinfowler.com). Pavyzdžiui, AWS atvejo studijoje buvo programa, kuri iš pradžių apdorojo tik paprastas „tik skaitymo“ užklausas per naują API fasadą, o vėliau pridėjo rašymo operacijas tam tikrai vartotojų grupei (sysgraft.com). Kiekviename žingsnyje sistema veikė vartotojams.

AI kodavimo agentai padeda atliekant smaugiančios figos migracijas, greitai kurdami arba pertvarkydami tuos naujus komponentus. Pavyzdžiui, agentas gali perskaityti seną COBOL logiką apie „darbuotojų premijų apskaičiavimą“ ir sugeneruoti lygiavertę Java arba Python funkciją. Tada ją diegiate kaip paslaugą pagal smaugiančios figos modelį. Sėkmės raktas yra pereinamųjų sąsajų kūrimas: kodas, kuris egzistuoja tik iki migracijos pabaigos. Daugelis komandų dvejoja dėl papildomo „nereikalingo“ kodo, skirto senajam ir naujajam sujungti, tačiau ši pereinamoji logika (maršrutizavimas, duomenų sinchronizavimas ir t.t.) leidžia palaipsniui migruoti su mažesne rizika (martinfowler.com) (aws.amazon.com).

Automatizuota testavimo sistema senam kodui

Viena iš pamokų, gautų iš nepavykusių migracijų, yra ta, kad neatpažintos klaidos gali sužlugdyti perrašymą. Norint saugiai modernizuoti, aplink senąją sistemą reikia sukurti išsamią automatizuotą testavimo sistemą. Praktiškai tai reiškia testų rašymą keliais lygiais ir jų integravimą į kūrimo srautą:

• Vieneto testai: Patikrina atskiras funkcijas ar modulius. Sename kode verslo logika gali būti paslėpta didelėse rutinose. Agentai gali padėti, siūlydami vieneto testus: pavyzdžiui, paprašant AI agento pasiūlyti įvesties-išvesties pavyzdžius senajai funkcijai. Įrankiai ir karkasai (pvz., modernūs COBOL ar PL/SQL testavimo vykdytojai) gali vykdyti senąjį kodą pagal šiuos testus.
• Integraciniai testai: Tikrina, ar moduliai teisingai sąveikauja. Pavyzdžiui, jei jūsų naujas perdangos sluoksnis rašo į ERP duomenų bazę, integracinis testas užtikrina, kad visas srautas (įvedimas UI ir atnaujinimas ERP) vis dar veikia. Agentai gali padėti automatiškai generuoti užklausas, remiantis sąsajos apibrėžimų interpretacija.
• Viso proceso (E2E) testai: Imituoja visus vartotojo darbo srautus. Prieš migraciją, jūs nustatote auksines operacijų sekas (prisijungimas, sąskaitos faktūros kūrimas ir t.t.). Robotiukai ar karkasai, tokie kaip Cypress/Playwright, gali automatizuoti GUI arba API iškvietimus šiems srautams. Tai labai svarbu: jie pagauna problemas, kurių negali aptikti vieneto testas.
• Regresijos testai: Apsauginis tinklas – kiekvieną kartą, kai pertvarkote ar perkeliate funkciją, paleiskite visą savo testų rinkinį, kad įsitikintumėte, jog niekas kitas nesugedo. Charakterizavimo testai (klasikinė senojo kodo technika) yra ypač naudingi: jie įrašo dabartinius senojo kodo rezultatus duotiems įvesties duomenims ir patvirtina, kad naujas kodas atitinka tą elgseną (eden-technologies.eu). Kitaip tariant, testai fiksuoja ką kodas iš tikrųjų daro, todėl jums nereikia žinoti, kodėl jis tai daro.

Ekspertai pabrėžia, kad regresijos testavimas yra svarbiausias sluoksnis (polcode.com). Prieš bet kokius pakeitimus, įsitikinkite, kad turite testų, apimančių pagrindinę funkcionalumą. Pradėkite nuo kritiškai svarbių srautų apsaugos: užsakymai, sąskaitų išrašymas, patvirtinimai – viskas, kas tiesiogiai susiję su pajamomis ar atitiktimi (teamvoy.com). Tada išplėskite testus į trapias ar dažnai keičiamas sritis (modulius su daugybe praeities klaidų). Nereikia daryti visko iš karto; kurkite savo rinkinį iteratyviai. Pavyzdžiui, kai testuotojas randa klaidą, parašykite naują testą pagal tą scenarijų. Per kelis mėnesius nuoseklių pastangų net minimalus rinkinys gali pakankamai išaugti, kad aptiktų dideles regresijas (polcode.com) (eden-technologies.eu).

AI taip pat gali automatizuoti testavimo aspektus. Pavyzdžiui, AI testavimo platformos (kaip kai kurie CI/CD įrankiai) gali generuoti ketinimais pagrįstus viso proceso testus iš natūralios kalbos specifikacijų (polcode.com). Agentas gali nuskaityti seną kodą ir dokumentaciją, tada pasiūlyti testavimo atvejus. SAP modernizavimo srityje Capgemini įrankiai žada automatizuoti testavimo scenarijų generavimą ir sumažinti pastangas ~40% (www.sap.com). Naitive pramonės analizė parodė, kad testų rašymas vis dar užima 40–50% palikimo projekto laiko, tačiau AI gali tai žymiai sumažinti (blog.naitive.cloud). Konceptualiai, COBOL darbo žurnalą ar seną UI srautą galėtumėte įkelti į LLM, kad gautumėte veiksmų sekos pavyzdį testavimui. Nepriklausomai nuo to, žmogus turi patvirtinti AI pasiūlymus; tikslas yra užtikrintumas, kad naujas kodas atitinka seną elgseną prieš reintegravimą.

Duomenų kilmė ir rizikos kontrolė

Palikimo modernizavimas yra ne tik apie kodą – duomenys taip pat turi būti perkelti arba išlikti nuoseklūs. Duomenų kilmė reiškia sekimą, iš kur atsirado kiekvienas duomenų elementas ir kaip jis transformuojamas. Be aiškios kilmės beveik neįmanoma užtikrinti, kad migruota sistema yra tiksli ir atitinka reikalavimus. Pavyzdžiui, kai pagrindinių kompiuterių duomenys (dažnai EBCDIC formatu) perkeliami į modernią platformą, įmonėms reikia forensinio maišos atvaizdavimo ir priežiūros grandinės procesų (www.solix.com) (www.solix.com). Praktikoje tai reiškia kriptografinių maišos verčių (hash) apskaičiavimą duomenims kiekviename etape, kad galėtumėte įrodyti, jog jie nebuvo pakeisti. Tai taip pat reiškia kiekvieno ETL žingsnio registravimą: kiekvienas ištraukimas, transformavimas ar įkėlimas yra audituojamas. Be to, auditoriai ar reguliavimo institucijos gali nepasitikėti jūsų nauja sistema.

Duomenų kokybė yra didelės rizikos sritis. Šiuolaikinis vadovas įspėja, kad dauguma nepavykusių senojo kodo duomenų migracijų įvyko ne dėl technologijų, o dėl „nešvarių“ duomenų, tiesiogiai nukopijuotų (www.taleofdata.com). Dublikatiniai įrašai, tylus laukų praradimas ar nenuoseklūs formatai, kurie pateko į senąją sistemą, gali „užnuodyti“ naująją, jei nebus sprendžiami. Labai svarbu atlikti duomenų profiliavimą ir valymą prieš migraciją, o ne tiesiog pasikliauti ETL įrankiu, perkeliančiu baitus. Komandos turėtų paklausti: Ar nustatėme pasikartojančius klientų įrašus ir nusprendėme, kaip juos sujungti? Ar kiekvienas „svarbus“ laukas (net retai naudojamas) bus atvaizduotas į naują schemą? Ar yra aiškus atšaukimo planas, jei vėliau aptiktume migracijos klaidų? (www.taleofdata.com).

Rizikos kontrolė prasideda nuo duomenų patvirtinimo kiekviename etape. Migruokite kontroliuojamais paketais: pavyzdžiui, pirmiausia perkelkite penkerių metų operacijų istoriją, patikrinkite ataskaitų tikslumą, tada tęskite su likusiais duomenimis. Naudokite suderinimo scenarijus: po kiekvieno paketo patikrinkite, ar eilučių skaičiai ir kontrolinės sumos (checksums) sutampa. Jei atsiranda neatitikimų, sustabdykite ir išvalykite duomenis, o ne eikite toliau. Palaikykite šaltinio duomenų atsarginę kopiją (arba operacijų žurnalą), kad galėtumėte atšaukti bet kurį nepavykusį paketą, iš naujo nepraleisdami visos migracijos. Ypač svarbiais atvejais galite netgi kurį laiką vykdyti šaltinį ir tikslą lygiagrečiai (dvigubas įrašas), kad visi nauji atnaujinimai būtų siunčiami į abi sistemas, kol nauja sistema bus visiškai patvirtinta. Iš esmės, sukurkite apsaugines priemones (guardrails) taip, kaip tai darytumėte gamyboje: stebėjimą, įspėjimus ir greito atšaukimo paleidiklius (www.solix.com) (www.taleofdata.com).

Atšaukimo strategijos

Nepaisant kruopštaus planavimo, migracijos gali susidurti su problemomis. Aiškus atšaukimo strategija yra nediskutuotinas dalykas, siekiant apriboti poveikį. Tikslus metodas priklauso nuo jūsų rizikos tolerancijos ir prastovos lango. Štai dažniausiai pasitaikančios parinktys:

• Saugus atkartojimas (fail-safe replication): Palaikykite senosios duomenų bazės sinchronizaciją su nauja sistema. Pavyzdžiui, naudokite duomenų pakeitimų fiksavimą (CDC) abiem kryptimis. Po perkėlimo tęskite atkartojimą iš naujos sistemos atgal į senąją. Jei kas nors nepavyktų, galite akimirksniu iš naujo paleisti senąją sistemą be jokių prarastų įrašų (www.cockroachlabs.com). Tai naudojama migracijose į debesį (pvz., AWS DMS, CockroachDB grįžimas).

• Dvigubas įrašas (dual-write) arba lygiagretus vykdymas: Pakeiskite programos kodą (arba naudokite integracinę tarpinę programinę įrangą), kad bandomojo laikotarpio metu kiekviena operacija būtų įrašoma ir į senąją, ir į naująją sistemas (www.cockroachlabs.com). Tada, jei nauja sistema sugenda, tiesiog nukreipkite klientus atgal į senąją aplinką. Dvigubas įrašas reiškia, kad atšaukiant neprarandama jokių naujų duomenų, tačiau tai padvigubina rašymo sąnaudas ir sudėtingumą.

• Rankinis perkėlimas + momentinė nuotrauka: Labai mažos rizikos atvejais, padarykite galutinę senosios duomenų bazės momentinę nuotrauką, perjunkite vartotojus į naują sistemą ir pasikliaukite rankiniu duomenų suderinimu, jei atsiranda problemų. Tai priimtina tik tuo atveju, jei galite toleruoti tam tikrus galimus neatitikimus ir turite laiko juos ištaisyti.

• Funkcijų žymės / dalinis perjungimas: Smaugiančios figos metodu, konfigūracijos dėka valdoma, kas eina į naująją, o kas į senąją sistemą. Jei naujame komponente kyla problema, galite ją išjungti (nukreipiant užklausas atgal į senąją sistemą) be kodo atšaukimo. Tai yra tarsi labai smulkus atšaukimas API lygmeniu.

Nepaisant pasirinkto metodo, iš anksto apibrėžkite atšaukimo kriterijus ir veiksmų planus (runbooks) (www.cockroachlabs.com). Pavyzdžiui: Jei klaidų dažnis viršija X, arba kritiniai duomenys neatitinka patikrų, inicijuokite atšaukimo veiksmus. Neseniai atlikta apžvalga pabrėžia, kad atšaukimo sudėtingumas turi atitikti jūsų poreikius: Jei nulinis duomenų praradimas yra kritiškai svarbus, įdiekite dvipusį atkartojimą arba dvigubą įrašą; jei nedideli nuostoliai yra toleruojami, pakaks rankinio atšaukimo (www.cockroachlabs.com). Svarbu, kad prieš didelį perkėlimą išbandytumėte savo atšaukimo procedūras, kad komanda žinotų, kaip jas vykdyti esant spaudimui.

Modernizavimo investicijų grąža (IG)

Natūralu nerimauti dėl modernizavimo išlaidų. Tačiau realūs atvejai rodo, kad investicijų grąža (IG) gali būti labai didelė. Senosios sistemos dažnai sunaudoja 60–80% IT biudžeto tik senojo kodo priežiūrai (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud). Palyginti su šia nuolatine našta, vienkartinis atnaujinimas gali greitai atsipirkti. Pramonės analizė rodo, kad AI pagalba modernizavimas gali sumažinti projekto išlaidas apie 70–80%. Pavyzdžiui, 50 000 eilučių programos konvertavimas rankiniu būdu gali kainuoti 240 tūkst. USD; su AI įrankiais tai gali sumažėti iki 57 tūkst. USD (apie 76% sumažėjimas) (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud). Į šį skaičiavimą įeina darbo jėga, kokybės užtikrinimas ir įrankių mokesčiai. Praktiškai daugelis įmonių praneša apie 5 metų IG nuo 200–400%, dažnai atsipirkdamos per 1–2 metus (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud).

Sėkmės istorijų apstu. Deloitte aprašo JAV valstiją, kuri išvengė 200 milijonų dolerių, 10 metų trunkančio COBOL vaiko paramos sistemos perrašymo, naudodama automatizuotą pertvarkymą į Java debesyje (www2.deloitte.com). Vietoj to, jie baigė darbus per 18 mėnesių, atlaisvindami biudžetą modernioms paslaugoms. Olandų draudimo bendrovė (NN Group) konvertavo daugiau nei 10 milijonų COBOL eilučių į Java ir sumažino IT platformos išlaidas 80%, atsiimdama investicijas per mažiau nei trejus metus (blog.naitive.cloud). Net ir mažesniu mastu, AI pagalbininkai gali pagreitinti atradimą ir kodavimą: vienas lyginamasis tyrimas nurodė, kad palikimo migracija, naudojant agentus, sutrumpėjo nuo 8–11 mėnesių iki maždaug 2 mėnesių, o darbo sąnaudos sumažėjo ~183 tūkst. USD 50 tūkst. eilučių kodo bazei (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud).

Žinoma, IG priklauso nuo tokių veiksnių kaip nuolatinis priežiūros taupymas, sumažintas prastovų laikas ir naujų funkcijų „alternatyviosios sąnaudos“. Automatizuodami nuobodų darbą, AI agentai atlaisvina kvalifikuotus kūrėjus kurti naujus produktus, o ne „prižiūrėti“ senas sistemas. Jie taip pat sumažina talentų riziką: mažiau įmonių turi skubiai ieškoti COBOL ar VB6 ekspertų, jei AI gali tvarkyti senąją logiką. Apskritai, organizacijos visapusišką modernizavimą laiko prieinamesniu ir greitesniu nei bet kada anksčiau, ypač kai tai daroma palaipsniui.

Spąstai ir išmoktos pamokos

Nors AI ir modeliai suteikia pranašumų, yra ir įspėjamųjų momentų. Pirma, AI haliucinacijos ir klaidos yra realios: generatyviniai įrankiai gali išrasti kodą ar dokumentaciją, kuri atrodo tikėtina, bet yra neteisinga. Fujitsu sprendimas sprendžia tai, naudodamas nuosavą žinių grafiko perdangą, kuri sumažina haliucinacijas generuojant dizaino dokumentus (global.fujitsu). Savo projekte visada patvirtinkite AI išvestį, lygindami ją su žinomomis nuorodomis ar pavyzdiniais paleidimais.

Antra, testavimas išlieka kliūtimi. Net jei kodo konversija yra greita, testavimas dažnai vis dar užima 40–50% projekto laiko (blog.naitive.cloud). Daugelis komandų tai nuvertina. Turite skirti laiko tvirtoms CI srautinėms eilėms ir galbūt AI pagalba generuoti testus. Nepamirškite testų padengimo. Senas kodas iš prigimties yra trapus, o nepakankami testai yra dažna gedimų priežastis.

Trečia, duomenų problemos dažnai sužlugdo projektus. Kaip minėta, techninės migracijos sėkmė yra beprasmė, jei duomenų kokybė yra prasta. Nepavykus profiliuoti ir išvalyti duomenų, daugelis migracijų sukūrė naują sugedusią sistemą (www.taleofdata.com) (www.taleofdata.com). Investuokite į duomenų kontrolinį sąrašą: pašalinkite dublikatus, atvaizduokite kiekvieną lauką ir įtraukite verslo suinteresuotąsias šalis, kad apibrėžtumėte, ką reiškia „švarūs“ duomenys (www.taleofdata.com). Sukurkite suderinimo ataskaitas prieš paleidžiant, kad klaidos būtų aptiktos anksti.

Ketvirta, apimties išplėtimas ir funkcijų neatitikimas gali nustebinti komandas. Senosios sistemos dažnai turi paslėptą verslo logiką ir įterptas „įsilaužimų“ (hacks) dalis. Nepamirškite, kad senosios sistemos elgesys nėra visiškai suprastas. Naudokite charakterizavimo testus (kaip aprašyta anksčiau), kad užfiksuotumėte dabartinį elgesį, ir įtraukite srities ekspertus, kad paaiškintų neįprastus atvejus. Migruojant UI ar API, planuokite atsarginį variantą, kai sena sąsaja lieka, kol naujoji nebus įrodyta kaip lygiavertė.

Galiausiai, žmonės ir procesų pokyčiai yra svarbūs. Tokiems modeliams kaip smaugiančios figos reikia organizacijos palaikymo: komandos turi priimti naujas lankstaus (agile) darbo praktikas ar komandos struktūras, kad senos ir naujos sistemos galėtų egzistuoti kartu pereinamuoju laikotarpiu (martinfowler.com). Verslo padalinių privertimas sutikti su etapiniais diegimais ir testuotojų išmokymas naujų įrankių yra toks pat svarbus kaip ir pats kodas. Kaip pažymi Fowleris, be kultūrinių pokyčių nauja sistema gali tapti tokia pat supainiota kaip ir senoji (martinfowler.com).

Nuo ko pradėti: Pirmieji žingsniai

Skaitytojams, norintiems patiems išbandyti AI modernizavimą, pateikiame praktinį būdą, kaip pradėti:

1. Inventorizuokite nedidelį modulį. Pasirinkite apribotą funkcionalumą (pvz., vieną COBOL programą, ABAP funkcijų grupę arba VB6 formą). Surinkite jos šaltinio kodą ir visus pavyzdinius įvesties duomenis.
2. Leiskite AI paaiškinti. Naudokite įrankį, pvz., ChatGPT ar AI kodo asistentą. Įklijuokite kodą (arba pagrindines ištraukas) ir paprašykite santraukos ar pseudokodo. Pavyzdžiui: „Paaiškinkite šio COBOL kodo verslo logiką: …“. Agentas paprasta kalba pabrėš ciklus, skaičiavimus ir duomenų naudojimą. Tai sujungia žmogaus supratimą su sena sintakse.
3. Sugeneruokite testą ar dokumentą. Paprašykite agento sukurti testavimo atvejį tam kodui. Arba paprašykite jo pateikti to modulio diagramą arba API schemą. Galite nemokamai gauti pradinį vieneto testą arba dizaino dokumentą.
4. Sukurkite testavimo sistemą (harness). Net paprastas scenarijus, kuris iškviečia senąjį kodą su testavimo įvestimis ir tikrina išvestis, sukuria pradinę liniją. Jei agentas pateikė išvestis, patikrinkite, ar jos atitinka faktinę programą (šis patikrinimas taip pat moko jus pastebėti AI klaidas).
5. Suplanuokite naują sąsają. Nuspręskite, kaip ši funkcionalumas veiks naujoje architektūroje. Ar ji taps REST mikropaslauga? Debesies funkcija? Nubraižykite duomenų sutartis (galite paklausti agento: „Konvertuokite šią seną išvestį į JSON laukus.“).
6. Naudokite pavyzdinį migracijos įrankį. Pavyzdžiui, Microsoft Legacy-Modernization-Agents saugykla apima demonstracinius agentus COBOL. Arba išbandykite įrankio, pvz., PhoenixCode (kuris palaiko Delphi, PowerBuilder, VB6 ir kt.), bandomąją versiją, kad pamatytumėte automatines konversijas jūsų kalbai.
7. Įtraukite savo komandą. Pasidalykite AI išvestimis su kolegomis ar verslo analitikais. Patvirtinkite su srities ekspertu: „Ar šis vertimas teisingas?“ Tęskite iteracijas.

Pirmas kitas žingsnis yra tiesiog eksperimentavimas. Pasirinkite nekritišką senojo kodo dalį ir praleiskite ją per AI įrankį. Žaiskite su užklausomis, kol gausite prasmingą konversiją ar paaiškinimą. Šis mažos rizikos eksperimentas suteikia įžvalgų apie šių agentų perspektyvas ir keistenybes. Nuo to momento galite pereiti prie oficialios smaugiančios figos fazės: apibrėžkite pirmąją funkciją, kurią reikia „užsmaugti“, ir parašykite reikalingą adapterio kodą.

Išvada: Palikimo sistemų modernizavimas nebereiškia 40 metų senumo COBOL kodo skaitymo su žibintuvėliu ar retų ekspertų samdymo. AI kodavimo agentai ir išmanūs architektūros modeliai atvėrė duris net naujokams daryti pažangą. Naudodamos palaipsnius metodus (API fasadai/perdangos ir smaugiančios figos migracija), kurdamos tvirtus automatizuotus testus (įskaitant charakterizavimo testus) ir planuodamos duomenų patvirtinimą bei atšaukimą, organizacijos gali saugiai transformuoti senas sistemas. Investicijų grąža gali būti dramatiška, nes tyrimai rodo, kad išlaidos sumažėja perpus ar daugiau. Svarbiausia yra išlikti drausmingiems: patvirtinti AI išvestis, įtraukti verslo vartotojus apibrėžti teisingumą ir nepraleisti „vandentiekio“ (plumbing), pvz., testų ir registravimo. Pradėkite nuo mažų žingsnių, kartokite ir mokykitės iš kiekvienos modernizuotos dalies. Su šiais įrankiais ir praktikomis ta 30 metų sena sistema gali evoliucionuoti į kažką lankstaus ir ateičiai paruošto – o kitas darbuotojas gali užtikrintai sujungti jūsų naują modernizuotą sistemą.