Міграція застарілого програмного забезпечення на сучасні платформи — це складний, ризикований і дорогий процес. Основні виклики передбачають втрату документації, застарілі технології, складність тестування та високу вартість переходу.
Info World поділився інформацією, як генеративний ШІ (GenAI) допомагає автоматизувати міграцію, прискорюючи роботу, зменшуючи витрати та покращуючи якість коду.
Коли варто виконувати міграцію застосунків?
Більшість програмних систем у компаніях Fortune 5000 було створено понад 20 років тому.
Основними причинами переходу на нові платформи є:
• Застарілі архітектурні рішення, що ускладнюють масштабування.
• Проблеми з безпекою та відповідністю сучасним стандартам.
• Втрата експертизи через звільнення або вихід на пенсію фахівців.
• Необхідність стандартизації після злиття або поглинання компаній.
Як AI допомагає в міграції застосунків: основні методи
1. Генерація шаблонів і конверсійних скриптів
Генеративний AI автоматизує трансформацію коду, забезпечуючи швидший перехід між мовами програмування та архітектурами. Це особливо корисно при переносі програм між Java, .NET, Python, JavaScript, PHP та іншими платформами.
2. Автоматизований аналіз архітектури
AI може виконати реверс-інжиніринг коду, аналізуючи:
• Використані API, зовнішні сервіси, бази даних і сховища.
• Архітектурні залежності між модулями застосунків.
• Лог-файли та інші артефакти спостереження за системою.
Генеративний ШІ також може автоматично створювати PlantUML-діаграми та структурні схеми коду.
3. Автоматизоване пояснення коду
Перегляд чужого коду — одна з найскладніших частин міграції. ШІ може пояснювати код, виявляти критичні бізнес-правила, функціональність і взаємозв'язки між компонентами. Це особливо корисно для аналізу старих мов програмування, таких як COBOL, Fortran або PL/SQL.
4. Автоматичний переклад коду на інші мови
AI може трансформувати код із застарілих мов на сучасні, оптимізуючи продуктивність та усуваючи потенційні помилки. Доступні інструменти:
• Java Language Conversion Assistant (JLCA) — конвертація Java у .NET.
• CodeConvert — переклад між C#, Java та Python.
• Інструменти міграції COBOL для адаптації старих фінансових і банківських систем.
5. Генерація тест-кейсів та автоматичне тестування
ШІ може:
• Генерувати тест-кейси ще до початку міграції.
• Аналізувати вихідний код для пошуку помилок.
• Порівнювати результати виконання оригінального й оновленого застосунків.
Це забезпечує точне перенесення функціональності та швидке виявлення проблем.
6. Автоматизація міграції даних
Міграція баз даних може бути складною через зміну схеми даних, оновлення форматів або виправлення якості інформації.
AI допомагає:
• Визначити залежності між таблицями.
• Автоматизувати ETL-процеси для міграції великих обсягів даних.
• Виконати поступовий перехід (incremental migration), якщо бізнес-процеси не дозволяють миттєву зміну системи.
7. Контроль безпеки та відповідності
AI автоматизує аналіз безпеки, виявляючи потенційні вразливості в коді та відповідність політикам компанії. Це передбачає:
• Перевірку захисту API та конфігурацій.
• Виявлення потенційних загроз, таких як prompt injection.
• Аналіз відповідності GDPR, SOC 2, ISO 27001 та іншим стандартам.
За оцінками McKinsey, використання генеративного ШІ дає можливість:
• Прискорити міграцію застосунків на 40–50%.
• Зменшити витрати на 40%.
• Оптимізувати код.
Раніше ми повідомляли, що більшість спеціалістів із безпеки та розроблення програмного забезпечення використовують рішення на основі GenAI для створення застосунків, але існують значні проблеми безпеки. Які? Читайте за посиланням.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!
