Eski Sistem Modernizasyonu: Ana Bilgisayar, ERP ve Niş Diller için Ajanlar

Yapay Zeka Ajanları ile Eski Sistem Modernizasyonu: Ana Bilgisayar, ERP ve Niş Kodlar

Modern işletmeler genellikle COBOL (ana bilgisayarlar), SAP ABAP, PL/SQL veya VB6 gibi dillerde onlarca yıllık yazılımlara bağımlıdır. Bu eskiyen sistemlerin değiştirilmesi zor ve bakımı maliyetlidir. Neyse ki, yeni yapay zeka kodlama ajanları ve tasarım kalıpları artık eski sistemleri adım adım modernize etmeyi mümkün kılıyor. Bu makalede, yapay zeka destekli araçların eski kodu ayrıştırmaya ve yeniden yazmaya nasıl yardımcı olduğunu inceliyor ve eski işlevselliği kademeli olarak değiştirmek için kanıtlanmış kalıpları (arayüz cepheleri, “boğucu” yaklaşım, otomatik test) açıklıyoruz. Ayrıca veri soykütüğü, risk kontrolleri, geri alma planlaması ve gerçek dünya yatırım getirisi ile potansiyel sorunları da ele alıyoruz. Yeni başlayanlar bile nasıl başlayacaklarını öğrenebilir: Yapay zeka artık eski kodu anlaşılır belgelere veya yeni koda dönüştürerek kodlamanın 'kilidini açıyor', böylece herkes eski bir sistemi modernize etmeye yönelik ilk adımı atabilir.

Eski Kodlar için Yapay Zeka Kodlama Ajanları

Yapay zeka kodlama ajanları, makine öğrenimini (genellikle büyük dil modelleri) kullanarak kodu okuyan, analiz eden ve hatta yeniden yazan araçlardır. Ekipteki hiçbir insanın iyi bilmediği eski dilleri işleyebilirler. Örneğin, Fujitsu’nun yeni Kozuchi AI aracı COBOL programlarını analiz edebilir ve anında insan tarafından okunabilir tasarım belgeleri oluşturabilir (global.fujitsu). IBM’in Z için WatsonX Code Assistant’ı, COBOL işlevlerini yüksek kaliteli Java’ya dönüştürmek için yapay zekayı kullanır ve geliştiricilere her adımda rehberlik eder (www.ibm.com). Ve Microsoft’un açık kaynaklı Legacy Modernization Agents’ı (GitHub’da), COBOL’u ayrıştırmak ve eşdeğer Java veya .NET hizmetleri oluşturmak için Azure OpenAI ve GitHub Copilot’u kullanır (github.com). Bu ajanlar, eski kodda gizlenmiş iş mantığını ve veri akışlarını yakalar ve bunların etrafında yeni bileşenler oluşturmaya yardımcı olur.

Yapay zeka ajanlarının temel çekiciliği, herkesin onları kullanmaya başlayabilmesidir. Kodu elle yazmanıza gerek yoktur; bunun yerine istemler verir veya özel araçlar kullanırsınız. Örneğin, bir acemi küçük bir COBOL veya VB6 rutinini ChatGPT'ye kopyalayıp düz İngilizce bir özet veya sözde kod isteyebilir. Ajan, kod yapısını “anlar” ve modern eşdeğerler önerebilir. Bu, modernizasyonu demokratikleştirir – uzman olmayanlar, manuel kod incelemeleri yapmadan eski mantığı keşfedebilirler. Birçok satıcı artık yapay zeka ajanlarını erişilebilir platformlara dahil ediyor: Capgemini’nin SAP modernizasyon çözümü, ABAP kodunu otomatik olarak belgelemek için üretken yapay zekayı kullanarak test senaryoları ve dönüşümler üzerindeki çabayı yarıya indiriyor (www.sap.com). Önemli uyarı insan denetimidir: ajanlar işleri hızlandırır, ancak geliştiriciler çıktıyı yine de doğrular. Özetle, yapay zeka kodlama ajanları, eski sistemlerin keşif ve haritalandırılmasını hızlandırarak haftalar süren manuel analizleri günlere veya dakikalara indirir (blog.naitive.cloud) (global.fujitsu).

Arayüz Eşleme: Adaptörler, Cepheler ve Katmanlar

Modernizasyonun zorluklarından biri, yeni bileşenler ile eski çekirdek arasındaki arayüzleri eşlemektir. Yaygın bir çözüm, bir arayüz adaptörü veya cephe katmanıdır. Örneğin, ERP sistemleri genellikle “kayıt sistemi” olarak kalır, bu nedenle yeni kullanıcı arayüzleri veya hizmetler onlarla temiz API’ler aracılığıyla konuşmalıdır. Bir katman mimarisi (veya “deneyim katmanı”), kullanıcılar ile eski ERP arasında yer alır. Modern çağrıları eski sistemin arayüzüne çevirir ve bunun tersini yapar (sysgraft.com) (sysgraft.com). Bu adaptör katmanı veri eşlemelerini, kimlik doğrulama dönüşümünü, hata işlemeyi ve arabelleğe almayı yönetir. (Örneğin, eski alan adlarını yeni bir alan modeline eşleyebilir, eski sistem yavaş olduğunda yazma işlemlerini sıraya alabilir ve hata kodlarını standartlaştırabilir.) Bu kodu izole ederek, ERP'yi daha sonra cephenin arkasında ön ucu değiştirmeden yeniden yazabilir veya değiştirebilirsiniz. Bu kalıp, adaptörün dünyalar arasında çeviri yaparak geliştirilmiş ekranları ve hizmetleri kademeli olarak kullanıma sunmanızı sağlar (sysgraft.com) (aws.amazon.com).

Başka bir yaklaşım ise bir giriş noktası olarak API Ağ Geçidi veya Cephesi kullanmaktır. AWS, şirket içi sistemler için bir boğucu kalıpta bunu göstermektedir: eski uygulamanın önüne bir API Ağ Geçidi yerleştirir, ardından arkasına yeni mikro hizmetler oluştururlar. İstek hala eski monolit tarafından mı yoksa yeni dağıtılmış bir hizmet tarafından mı işleniyor olursa olsun, tüm çağrılar aynı API cephesinden geçer (aws.amazon.com) (aws.amazon.com). Bu, sistemin bazı bölümleri eski monoliti "boğarken" müşterilere tutarlı bir arayüz sağlar. Zamanla, daha fazla uç nokta yeni uygulamalara yönlendirilir (örneğin, başlangıçta sadece eski sistemden veri okuma, daha sonra yeni hizmete yeni veri yazma).

Uygulamada, arayüz eşleme genellikle bu fikirleri birleştirir: eski sistemin önüne bir adaptör katmanı yerleştirir ve yeni bir API veya web kullanıcı arayüzü açarsınız. Yeni modüller, doğrudan eski veritabanı tablolarıyla veya ekranlarıyla konuşmak yerine adaptörü çağırır. Bu, eski ve yeni parçaları izole eder ve çağrıları yeniden yönlendirmeyi kolaylaştırır. Yeni bir hizmet henüz hazır değilse, adaptör trafiği eski koda geri yönlendirir. Yeni hizmet başarısız olursa, trafik eski sisteme geri dönebilir (geri alma hakkında daha fazla bilgi aşağıda). Bu “ara katmanı” inşa ederek, her şeyi bozmadan işlevselliğin bir dilimini aynı anda modernize edebilirsiniz (martinfowler.com).

Boğucu İncir (Strangler-Fig) Geçiş Modeli

İlgili üst düzey bir model, geçiş için Boğucu İncir (Strangler-Fig) yaklaşımıdır. Martin Fowler tarafından ortaya atılan bu yaklaşım, bir ağacın etrafında yavaş yavaş büyüyen ve sonunda onun yerini alan bir sarmaşığı karşılaştırır (martinfowler.com) (aws.amazon.com). Büyük bir yeniden yazım yapmak yerine, eski sistemin özelliklerini yeni özelliklerle kademeli olarak değiştirirsiniz. Başlangıçta, eski kodla birlikte (veya üzerinde) çalışan ayrı hizmetler olarak küçük geliştirmeler eklersiniz. Zamanla, bu yeni hizmetler daha fazla iş mantığını emer, ta ki eski sistem sadece istisnaları ele alana kadar. Yeni işlevsellik ve hatta bazı eski özellikler artık yeni koddadır ve eski monolit sonunda emekliye ayrılabilir (martinfowler.com) (martinfowler.com).

Fowler, boğucu modernizasyon için dört adım özetliyor: (1) İstenen sonuçları anlamak; (2) Sorunu parçalara ayırmak; (3) Parçaları başarıyla teslim etmek; (4) Sürdürmek için organizasyonu değiştirmek (martinfowler.com). Uygulamada bu, temel bir iş yeteneğini (örneğin sipariş girişi) tanımlamak, bunu yeni bir hizmette yeniden oluşturmak (Node.js, .NET vb.) ve ardından sipariş çağrılarının eski programa yerine yeni hizmete gitmesi için adaptör kodu yazmak anlamına gelebilir. Parçalar halinde yapıldığı için risk azalır: her yeni parça yayına alınabilir ve hemen değer sağlayabilir (martinfowler.com). Örneğin, AWS vaka çalışmasında, başlangıçta yeni API cephesi aracılığıyla sadece basit “salt okunur” sorguları işleyen, daha sonra kullanıcıların bir alt kümesi için yazma işlemlerini ekleyen bir uygulama vardı (sysgraft.com). Her adımda, sistem kullanıcılar için çalışmaya devam etti.

Yapay zeka kodlama ajanları, bu yeni bileşenleri hızlı bir şekilde oluşturarak veya yeniden düzenleyerek boğucu geçişlere yardımcı olur. Örneğin, bir ajan “çalışan ikramiyelerini hesaplama” hakkındaki eski COBOL mantığını okuyabilir ve eşdeğer bir Java veya Python işlevi oluşturabilir. Daha sonra bunu boğucu kalıbın altında bir hizmet olarak dağıtırsınız. Başarının anahtarı, geçiş arayüzleri oluşturmaktır: sadece geçiş tamamlanana kadar var olan kod. Birçok ekip eski ve yeniyi birbirine bağlamak için fazladan “atık” koda karşı çıkar, ancak bu geçiş mantığı (yönlendirme, veri senkronizasyonu vb.) kademeli geçişi daha düşük riskle mümkün kılan şeydir (martinfowler.com) (aws.amazon.com).

Eski Kodlar için Otomatik Test Süiti

Başarısız geçişlerden çıkarılan bir ders, tanınmayan hataların bir yeniden yazımı felç edebileceğidir. Güvenli bir şekilde modernize etmek için, eski sistemin etrafında kapsamlı bir otomatik test süitine ihtiyacınız vardır. Uygulamada bu, birden fazla düzeyde test yazmak ve bunları bir derleme hattına entegre etmek anlamına gelir:

• Birim testleri: Bireysel işlevleri veya modülleri doğrular. Eski kodda, iş mantığı büyük rutinlerde gizlenmiş olabilir. Ajanlar, birim testleri önererek yardımcı olabilir: örneğin, bir yapay zeka ajanından eski bir işlev için giriş-çıkış örnekleri önermesini isteyerek. Araçlar ve çerçeveler (örn. modern COBOL veya PL/SQL test çalıştırıcıları) bu testlere karşı eski kodu çalıştırabilir.
• Entegrasyon testleri: Modüllerin doğru şekilde etkileşim kurduğunu kontrol eder. Örneğin, yeni katmanınız bir ERP veritabanına yazıyorsa, bir entegrasyon testi, uçtan uca akışın (UI'daki girişte ERP'de güncelleme) hala çalıştığından emin olur. Ajanlar, arayüz tanımlarının yorumlanmasına dayanarak istekleri otomatik olarak oluşturarak yardımcı olabilir.
• Uçtan uca (E2E) testler: Tam kullanıcı iş akışlarını simüle eder. Geçişten önce, altın işlem dizileri (giriş yapma, fatura oluşturma vb.) belirlersiniz. Cypress/Playwright gibi tarayıcılar veya çerçeveler, bu akışlar için GUI veya API çağrılarını otomatikleştirebilir. Bu çok önemlidir: hiçbir birim testinin yakalayamayacağı sorunları yakalar.
• Regresyon testleri: Güvenlik ağı – her bir özelliği yeniden düzenlediğinizde veya devreye aldığınızda, başka hiçbir şeyin bozulmadığından emin olmak için tüm süitinizi çalıştırın. Karakterizasyon testleri (klasik bir eski teknik) özellikle yardımcıdır: belirli girdiler için eski kodun mevcut çıktılarını kaydeder ve yeni kodun bu davranışla eşleştiğini doğrular (eden-technologies.eu). Başka bir deyişle, testler kodun aslında ne yaptığını yakalar, böylece neden yaptığını bilmenize gerek kalmaz.

Uzmanlar, regresyon testinin en önemli katman olduğunu vurgular (polcode.com). Herhangi bir değişiklik yapmadan önce, temel işlevselliği kapsayan testlerinizin olduğundan emin olun. Görev açısından kritik akışları koruyarak başlayın: siparişler, faturalandırma, onaylar – gelir veya uyumlulukla doğrudan ilgili her şey (teamvoy.com). Ardından testleri kırılgan veya sık değişen alanlara (geçmişte birçok hatası olan modüller) genişletin. Hepsini bir kerede yapmanıza gerek yok; süitinizi yinelenerek oluşturun. Örneğin, bir test uzmanı bir hata bulduğunda, o senaryo etrafında yeni bir test yazın. Aylarca süren tutarlı çabalarla, iskelet bir süit bile önemli regresyonları yakalayacak kadar büyüyebilir (polcode.com) (eden-technologies.eu).

Yapay zeka, testin bazı yönlerini de otomatikleştirebilir. Örneğin, bazı CI/CD araçları gibi yapay zeka test platformları, doğal dil özelliklerinden niyet tabanlı uçtan uca testler oluşturabilir (polcode.com). Bir ajan, eski kodu ve belgeleri tarayabilir, ardından test senaryoları önerebilir. SAP modernizasyonunda, Capgemini’nin araçları, test betiği oluşturmayı yaklaşık %40 çaba azaltımıyla otomatikleştirmeyi vaat ediyor (www.sap.com). Ve Naitive endüstri analizi, test yazmanın hala eski bir projenin %40-50’sini aldığını, ancak yapay zekanın bunu önemli ölçüde azaltabileceğini buldu (blog.naitive.cloud). Kavramsal olarak, test etmek için örnek bir eylem dizisi almak üzere bir COBOL iş günlüğünü veya eski kullanıcı arayüzü akışını bir büyük dil modeline besleyebilirsiniz. Ne olursa olsun, insan yapay zeka önerilerini doğrulamalıdır; amaç, yeniden entegrasyondan önce yeni kodun eski davranışla eşleştiğine dair güveni sağlamaktır.

Veri Soykütüğü ve Risk Kontrolleri

Eski sistem modernizasyonu sadece kodla ilgili değildir – verilerin de taşınması veya tutarlı kalması gerekir. Veri soykütüğü, her bir veri öğesinin nereden geldiğini ve nasıl dönüştürüldüğünü izlemek anlamına gelir. Net bir soykütüğü olmadan, geçiş yapılan sistemin doğru ve uyumlu olduğundan emin olmak neredeyse imkansızdır. Örneğin, ana bilgisayar verileri (genellikle EBCDIC formatında) modern bir platforma taşındığında, işletmeler adli hash eşleme ve gözetim zinciri süreçleri gerektirir (www.solix.com) (www.solix.com). Uygulamada bu, verilerin her aşamada kriptografik hash'lerini hesaplamak anlamına gelir, böylece değiştirilmediğini kanıtlayabilirsiniz. Ayrıca her ETL adımını günlüğe kaydetmek anlamına gelir: her çıkarma, dönüştürme veya yükleme denetlenebilirdir. Bu olmadan, denetçiler veya düzenleyiciler yeni sisteminize güvenmeyebilir.

Veri kalitesi büyük bir risk alanıdır. Modern bir rehber, çoğu başarısız eski veri geçişinin teknolojiden değil, doğrudan kopyalanan “kirli” verilerden kaynaklandığı konusunda uyarıyor (www.taleofdata.com). Eski sisteme sızmış yinelenen kayıtlar, sessiz alan düşüşleri veya tutarsız formatlar, ele alınmadığı takdirde yenisini zehirleyebilir. Sadece baytları taşımak için ETL aracına güvenmek yerine, geçiş öncesinde veri profilleme ve temizleme yapmak esastır. Ekipler sormalıdır: Yinelenen müşteri kayıtlarını belirleyip bunları nasıl birleştireceğimize karar verdik mi? Her “önemli” alan (nadiren kullanılanlar bile) yeni şemaya eşleşecek mi? Daha sonra geçiş hataları keşfedersek net bir geri alma planı var mı? (www.taleofdata.com).

Risk kontrolleri, her adımda veriyi doğrulama ile başlar. Kontrollü partiler halinde geçiş yapın: örneğin, önce beş yıllık işlem geçmişini taşıyın, raporları doğruluk açısından kontrol edin, ardından geri kalanına devam edin. Mutabakat betikleri kullanın: her partiden sonra, satır sayılarını ve sağlama toplamlarını eşleşip eşleşmediğini doğrulayın. Tutarsızlıklar ortaya çıkarsa, ilerlemek yerine durun ve verileri temizleyin. Kaynak verilerin bir yedeğini (veya işlem günlüğünü) tutun, böylece başarısız olan herhangi bir partiyi tüm geçişi yeniden çalıştırmadan geri alabilirsiniz. Yüksek riskli durumlarda, yeni sistem tamamen onaylanana kadar kaynak ve hedefi bir süre paralel olarak çalıştırabilirsiniz (çift yazma), böylece tüm yeni güncellemeler her iki sisteme de gider. Esasen, üretimde olduğu gibi koruyucu önlemler oluşturun: izleme, uyarılar ve hızlı geri alma tetikleyicileri (www.solix.com) (www.taleofdata.com).

Geri Alma Stratejileri

Dikkatli planlamaya rağmen, geçişlerde sorunlar ortaya çıkabilir. Etkiyi sınırlamak için net bir geri alma stratejisi vazgeçilmezdir. Tam yaklaşım, risk toleransınıza ve kesinti süresi pencerenize bağlıdır. İşte yaygın seçenekler:

• Hata toleranslı replikasyon: Eski veritabanını yeni sistemle senkronize tutun. Örneğin, her iki yönde de değişiklik veri yakalama (CDC) kullanın. Geçiş sonrası, yeni sistemden eski sisteme replikasyona devam edin. Bir şeyler ters giderse, eski sistemi kayıp veri olmadan anında yeniden başlatabilirsiniz (www.cockroachlabs.com). Bu, bulut geçişlerinde kullanılır (örn. AWS DMS, CockroachDB geri dönüşü).

• Çift yazma veya paralel çalıştırma: Deneme süresi boyunca her işlemi hem eski hem de yeni sistemlere yazmak için uygulama kodunu değiştirin (veya entegrasyon ara yazılımı kullanın) (www.cockroachlabs.com). Ardından, yeni sistem başarısız olursa, istemcileri basitçe eski ortama geri yönlendirin. Çift yazma, geri alma durumunda yeni veri kaybı olmaması anlamına gelir, ancak yazma yükünü ve karmaşıklığını ikiye katlar.

• Manuel geçiş + anlık görüntü: Çok düşük riskli durumlar için, eski veritabanının son bir anlık görüntüsünü alın, kullanıcıları yeni sisteme geçirin ve sorunlar ortaya çıkarsa manuel veri mutabakatına güvenin. Bu, yalnızca bazı potansiyel tutarsızlıkları tolere edebiliyor ve bunları düzeltmek için zamanınız varsa kabul edilebilir.

• Özellik bayrakları / kısmi geçiş: Boğucu bir yaklaşımda, yapılandırma aracılığıyla yeniye mi yoksa eskiye mi gideceğini kontrol edin. Yeni bir bileşende bir sorun ortaya çıkarsa, herhangi bir kod geri alması olmaksızın bunu kapatabilirsiniz (istekleri eski sisteme geri yönlendirerek). Bu, API düzeyinde çok ince taneli bir geri alma gibidir.

Yöntemden bağımsız olarak, geri alma kriterlerini ve çalışma kitaplarını önceden tanımlayın (www.cockroachlabs.com). Örneğin: Hata oranı X'in üzerine çıkarsa veya kritik veriler denetimleri geçemezse, geri alma adımlarını başlatın. Yakın tarihli bir inceleme, geri alma karmaşıklığını ihtiyaçlarınıza göre ayarlamanın önemini vurgular: Sıfır veri kaybı kritikse, çift yönlü replikasyon veya çift yazma uygulayın; eğer küçük bir kayıp tolere edilebilirse, manuel geri dönüş yeterli olabilir (www.cockroachlabs.com). Daha da önemlisi, büyük geçişten önce geri alma prosedürlerinizi test edin, böylece ekip baskı altında bunları nasıl uygulayacağını bilir.

Modernizasyonun ROI'si (Yatırım Getirisi)

Modernizasyonun maliyeti hakkında endişelenmek doğaldır. Ancak, gerçek dünya vakaları ROI'nin çok yüksek olabileceğini göstermektedir. Eski sistemler genellikle bir BT bütçesinin %60-80'ini sadece eski kodun bakımı için tüketir (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud). Bu sürekli sürüklenmeye kıyasla, tek seferlik bir yükseltme hızla geri dönebilir. Endüstri analizi, yapay zeka destekli modernizasyonun proje maliyetlerini yaklaşık %70-80 oranında azaltabileceğini göstermektedir. Örneğin, 50.000 satırlık bir uygulamayı manuel olarak dönüştürmek 240 bin dolara mal olabilirken; yapay zeka araçlarıyla bu 57 bin dolara düşebilir (yaklaşık %76'lık bir azalma) (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud). Bu hesaplama, işgücü, kalite güvencesi ve araç ücretlerini içerir. Uygulamada, birçok firma %200-400 oranında 5 yıllık yatırım getirisi bildirmekte ve genellikle 1-2 yıl içinde başa baş noktasına gelmektedir (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud).

Somut başarı hikayeleri bolca mevcut. Deloitte, bir ABD eyaletinin COBOL tabanlı çocuk destek sistemini bulutta Java'ya otomatik yeniden düzenleme kullanarak 200 milyon dolarlık, 10 yıllık bir yeniden yazımından nasıl kaçındığını anlatıyor (www2.deloitte.com). Bunu 18 ayda tamamlayarak modern hizmetler için bütçe ayırdılar. Bir Hollandalı sigortacı (NN Group), 10 milyondan fazla COBOL satırını Java'ya dönüştürdü ve BT platform maliyetlerini %80 azalttı, yatırımı üç yıldan kısa sürede geri kazandı (blog.naitive.cloud). Daha küçük ölçeklerde bile, yapay zeka yardımcıları keşif ve kodlamayı hızlandırabilir: bir kıyaslama, eski bir geçişin ajanlarla 8-11 aydan yaklaşık 2 aya düştüğünü ve 50 bin satırlık bir kod tabanı için işgücü maliyetlerinin yaklaşık 183 bin dolar azaldığını belirtti (blog.naitive.cloud) (blog.naitive.cloud).

Elbette, ROI devam eden bakım tasarrufları, azaltılmış kesinti süresi ve yeni özelliklerin “fırsat maliyeti” gibi faktörlere bağlıdır. Angarya işleri otomatikleştirerek, yapay zeka ajanları yetenekli geliştiricileri eski sistemlere bakmak yerine yeni ürünler geliştirmek için serbest bırakır. Ayrıca yetenek riskini de azaltırlar: yapay zeka eski mantığı halledebiliyorsa, daha az firma COBOL veya VB6 uzmanları için çabalamak zorunda kalır. Sonuç olarak, kuruluşlar tam yığın modernizasyonunu özellikle kademeli olarak yapıldığında her zamankinden daha uygun fiyatlı ve daha hızlı buluyorlar.

Tuzaklar ve Öğrenilen Dersler

Yapay zeka ve kalıplar avantajlar sağlarken, dikkat edilmesi gereken noktalar da vardır. Birincisi, yapay zeka halüsinasyonları ve hataları gerçektir: üretken araçlar, makul görünen ancak yanlış kod veya belge üretebilir. Fujitsu’nun çözümü, tasarım belgeleri oluştururken halüsinasyonları azaltan tescilli bir bilgi grafiği katmanı kullanarak bu sorunu ele alıyor (global.fujitsu). Projenizde, yapay zeka çıktısını her zaman bilinen referanslara veya örnek çalıştırmalara karşı doğrulayın.

İkincisi, test hala bir darboğaz olmaya devam ediyor. Kod dönüştürme hızlı olsa bile, test genellikle zaman çizelgesinin %40-50'sini alır (blog.naitive.cloud). Birçok ekip bunu hafife alır. Sağlam CI işlem hatlarına ve muhtemelen yapay zeka destekli test üretimine zaman ayırmalısınız. Test kapsamından ödün vermeyin. Eski kod doğası gereği kırılgandır ve yetersiz testler yaygın bir başarısızlık nedenidir.

Üçüncüsü, veri sorunları projeleri sıklıkla raydan çıkarır. Belirtildiği gibi, veri kalitesi düşükse teknik geçiş başarısının bir anlamı yoktur. Verileri profil oluşturmayı ve temizlemeyi başaramamak, birçok geçişin yeni, bozuk bir sistem üretmesine yol açtı (www.taleofdata.com) (www.taleofdata.com). Bir veri kontrol listesine yatırım yapın: yinelenenleri kaldırın, her alanı eşleyin ve “temiz” verinin ne anlama geldiğini tanımlamak için iş paydaşlarını dahil edin (www.taleofdata.com). Hataları erken yakalamak için yayına almadan önce mutabakat raporları oluşturun.

Dördüncüsü, kapsam kayması ve özellik uyumsuzluğu ekipleri şaşırtabilir. Eski sistemler genellikle gizli iş mantığına ve yerleşik hilelere sahiptir. Eski sistemin davranışının tamamen anlaşıldığını varsaymayın. Mevcut davranışı yakalamak için karakterizasyon testlerini (daha önce açıklandığı gibi) kullanın ve olağandışı durumları açıklamak için alan uzmanlarını dahil edin. Kullanıcı arayüzünü veya API'leri taşırken, yenisinin eşdeğer olduğu kanıtlanana kadar eski arayüzün kaldığı bir geri dönüş planlayın.

Son olarak, insan ve süreç değişimi önemlidir. Boğucu gibi modeller, organizasyonel onay gerektirir: ekiplerin geçiş sırasında eski ve yeninin bir arada var olmasına izin vermek için yeni çevik uygulamaları veya ekip yapılarını benimsemesi gerekir (martinfowler.com). İş birimlerinin aşamalı kullanıma sunmaları kabul etmesini ve test uzmanlarının yeni araçları öğrenmesini sağlamak, kod kadar önemlidir. Fowler'ın belirttiği gibi, kültürel değişim olmadan, yeni sistem eskisi kadar karmaşık hale gelebilir (martinfowler.com).

Başlangıç: İlk Adımlar

Yapay zeka modernizasyonunu kendi başlarına denemek isteyen okuyucular için, işte başlamanın pratik bir yolu:

1. Küçük bir modülü envanterleyin. Sınırlı bir işlevsellik seçin (örn. tek bir COBOL programı, ABAP işlev grubu veya VB6 formu). Kaynak kodunu ve varsa örnek girdileri toplayın.
2. Yapay zekanın açıklamasını sağlayın. ChatGPT veya bir yapay zeka kod asistanı gibi bir araç kullanın. Kodu (veya anahtar alıntıları) yapıştırın ve bir özet veya sözde kod isteyin. Örneğin: “Bu COBOL kodunun iş mantığını açıkla: …”. Ajan döngüleri, hesaplamaları ve veri kullanımını basit bir dille vurgulayacaktır. Bu, insan anlayışını eski sözdizimi ile birleştirir.
3. Bir test veya belge oluşturun. Ajandan, bu kod için bir test senaryosu üretmesini isteyin. Ya da o modülün ne yaptığının bir diyagramını veya API şemasını çıkarmasını isteyin. Başlangıç birim testi veya tasarım belgesini ücretsiz alabilirsiniz.
4. Bir test düzeneği kurun. Eski kodu test girdileriyle çağıran ve çıktıları kontrol eden basit bir betik bile bir başlangıç noktası oluşturur. Ajan çıktılar sağladıysa, gerçek programla eşleştiğinden emin olun (bu kontrol aynı zamanda yapay zeka hatalarını tespit etmeniz için sizi eğitir).
5. Yeni arayüzü planlayın. Bu işlevselliğin yeni mimaride nasıl yaşayacağına karar verin. Bir REST mikro hizmeti mi olacak? Bir bulut işlevi mi? Veri sözleşmelerini taslağını çıkarın (ajandan isteyebilirsiniz: “Bu eski çıktıyı JSON alanlarına dönüştür.”).
6. Örnek bir geçiş aracı kullanın. Örneğin, Microsoft’un Legacy-Modernization-Agents deposu COBOL için demo ajanları içerir. Veya diliniz için otomatik dönüşümleri görmek amacıyla PhoenixCode (Delphi, PowerBuilder, VB6 vb. destekler) gibi bir aracın deneme sürümünü deneyin.
7. Ekibinizi dahil edin. Yapay zeka çıktılarını meslektaşlarınızla veya iş analistleriyle paylaşın. Bir alan uzmanıyla doğrulayın: “Bu çeviri doğru mu?” Yinelemeye devam edin.

İlk sonraki adım sadece denemedir. Kritik olmayan bir eski kod parçasını seçin ve bir yapay zeka aracı üzerinden geçirin. Anlamlı bir dönüştürme veya açıklama alana kadar istemlerle oynayın. Bu düşük riskli deney, bu ajanların hem vaatleri hem de tuhaflıkları hakkında içgörü sağlar. Oradan, resmi bir boğucu aşamasına geçebilirsiniz: “boğulacak” ilk özelliği tanımlayın ve gerekli adaptör kodunu yazın.

Sonuç: Eski sistemleri modernize etmek artık 40 yıllık COBOL'u el feneriyle okumak veya az bulunan uzmanları işe almak anlamına gelmiyor. Yapay zeka kodlama ajanları ve akıllı mimari kalıpları, yeni başlayanların bile ilerleme kaydetmesinin yolunu açtı. Artımlı yöntemler (API cepheleri/katmanları ve Boğucu geçişi) kullanarak, güçlü otomatik testler (karakterizasyon testleri dahil) oluşturarak ve veri doğrulaması ile geri almayı planlayarak, kuruluşlar eski yığınları güvenli bir şekilde dönüştürebilir. Çalışmaların maliyetlerin yarı yarıya veya daha fazla düştüğünü göstermesiyle, ROI dramatik olabilir. Anahtar, disiplinli kalmaktır: yapay zeka çıktılarını doğrulayın, doğruluk tanımında iş kullanıcılarını dahil edin ve testler ve günlükleme gibi "altyapı" adımlarını atlamayın. Küçük başlayın, yineleyin ve modernize ettiğiniz her dilimden ders çıkarın. Bu araçlar ve uygulamalarla, o 30 yıllık sistem çevik ve geleceğe hazır bir şeye dönüşebilir – ve bir sonraki kişi yeni modernize edilmiş sisteminizi güvenle birbirine bağlayabilir.