Red Hat تكشف عن Konveyor AI لتحديث التطبيقات السحابية

يشهد المشهد التكنولوجي تغيرًا مستمرًا، مما يجبر المؤسسات على التكيف والتطور باستمرار. يتمثل التحدي الرئيسي في هذا التحول المستمر في تحديث تطبيقات البرامج الحالية. تعتمد العديد من الشركات على الأنظمة القديمة، التي غالبًا ما تم بناؤها قبل سنوات أو حتى عقود باستخدام تقنيات غير مناسبة لمتطلبات العصر السحابي الحديث. إن ترحيل هذه التطبيقات الحيوية إلى بنيات معاصرة وموجهة نحو السحابة ليس مجرد ترقية مرغوبة؛ بل أصبح بشكل متزايد ضرورة استراتيجية للحفاظ على القدرة التنافسية والمرونة وقابلية التوسع. ومع ذلك، فإن هذه العملية معقدة وتستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك موارد كثيفة، وغالبًا ما تكون بمثابة عنق زجاجة كبير للابتكار. إدراكًا لهذه المشكلة الحرجة في الصناعة، تقدمت Red Hat بحل جديد، حيث قدمت الإصدار الأولي، الإصدار 0.1، من Konveyor AI. تهدف هذه الأداة الرائدة إلى إعادة تشكيل رحلة تحديث التطبيقات بشكل أساسي من خلال دمج قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي مباشرة في سير عمل التطوير.

الحاجة الملحة لتحديث التطبيقات

قبل الخوض في تفاصيل Konveyor AI، من الضروري تقدير القوى الدافعة وراء الدفع لتحديث التطبيقات. غالبًا ما تحمل التطبيقات القديمة، على الرغم من كونها مستقرة وعملية، ديونًا فنية كبيرة. قد يكون من الصعب والمكلف صيانتها، وتوسيع نطاقها بشكل غير فعال، وإعاقة تبني ممارسات التطوير الحديثة مثل DevOps و CI/CD، وتشكل تحديات تكامل مع الأنظمة الأحدث والخدمات السحابية. علاوة على ذلك، تفتقر البنى المتجانسة الشائعة في التطبيقات القديمة إلى المرونة والقدرة على الصمود التي توفرها الخدمات المصغرة وعمليات النشر المعبأة في حاويات.

يوفر الانتقال إلى البيئات السحابية الأصلية - التي تتضمن عادةً تقنيات مثل الحاويات (مثل Docker)، ومنصات التنسيق (مثل Kubernetes)، وبنى الخدمات المصغرة - ثروة من الفوائد. وتشمل هذه:

• قابلية التوسع المحسنة: تتيح المنصات السحابية للتطبيقات توسيع نطاق الموارد لأعلى أو لأسفل ديناميكيًا بناءً على الطلب، مما يحسن التكلفة والأداء.
• تحسين المرونة: تتيح البنى الحديثة وممارسات التطوير دورات إصدار أسرع، مما يسمح للشركات بالاستجابة بسرعة أكبر لتغيرات السوق واحتياجات العملاء.
• زيادة المرونة: يؤدي توزيع مكونات التطبيق عبر الخدمات المصغرة والاستفادة من البنية التحتية السحابية إلى تحسين تحمل الأخطاء وتوافر النظام بشكل عام.
• كفاءة التكلفة: يمكن أن تؤدي نماذج الدفع حسب الاستخدام السحابية والاستخدام الأمثل للموارد إلى توفير كبير في التكاليف مقارنة بإدارة مراكز البيانات المحلية.
• الوصول إلى الابتكار: توفر المنصات السحابية وصولاً سهلاً إلى نظام بيئي واسع من الخدمات المُدارة، بما في ذلك قواعد البيانات وأدوات التعلم الآلي ومنصات التحليلات والمزيد، مما يسرع الابتكار.

على الرغم من هذه المزايا المقنعة، فإن الطريق من القديم إلى السحابي الأصلي محفوف بالعقبات. يواجه المطورون مهمة شاقة تتمثل في فهم قواعد الشيفرة المعقدة وغير الموثقة غالبًا، وتحديد تغييرات الشيفرة المطلوبة، وإعادة هيكلة البنى، واختيار التقنيات المستهدفة المناسبة، وضمان التوافق والأداء في البيئة الجديدة. يتضمن هذا غالبًا جهدًا يدويًا كبيرًا وخبرة متخصصة ومخاطر كبيرة. هذا هو بالضبط التضاريس الصعبة التي تم تصميم Konveyor AI للتنقل فيها.

تقديم Konveyor AI: فصل جديد في التحديث

يمثل Konveyor AI، المشار إليه داخليًا باسم Kai، تطورًا مهمًا ضمن مشروع Konveyor الأوسع. Konveyor نفسه هو مبادرة مفتوحة المصدر، ترعاها Red Hat بالتعاون مع مجتمع أوسع، مكرسة لتوفير الأدوات والمنهجيات لتحديث وترحيل التطبيقات، لا سيما نحو بيئات Kubernetes. يضخ إدخال Konveyor AI قدرات الذكاء الاصطناعي المتطورة في مجموعة الأدوات الراسخة هذه، واعدًا بتبسيط وتسريع عملية التحديث بشكل كبير.

الفرضية الأساسية لـ Konveyor AI هي المزيج التآزري بين الذكاء الاصطناعي التوليدي، وتحديداً الاستفادة من نماذج اللغة الكبيرة المتطورة (LLMs)، مع تحليل الشيفرة الثابت التقليدي. يخلق هذا الاندماج مساعدًا ذكيًا قادرًا على فهم شيفرة التطبيق الحالية، وتحديد متطلبات التحديث، واقتراح تعديلات الشيفرة بشكل استباقي. من خلال تضمين هذا الذكاء مباشرة في بيئة المطور المألوفة، تهدف Red Hat إلى خفض حاجز الدخول لمشاريع التحديث المعقدة، مما يجعلها أكثر سهولة وقابلة للتطبيق اقتصاديًا لمجموعة أوسع من المؤسسات. الهدف ليس مجرد الأتمتة ولكن التعزيز - تمكين المطورين من خلال التعامل مع المهام الشاقة والمتكررة وتقديم إرشادات ثاقبة، وبالتالي تحريرهم للتركيز على القرارات المعمارية عالية المستوى وتطوير الميزات.

النواة الذكية: نسج الذكاء الاصطناعي مع تحليل الشيفرة

يكمن الابتكار الحقيقي لـ Konveyor AI في نهجه الهجين. لطالما كان تحليل الشيفرة الثابت عنصرًا أساسيًا في تطوير البرامج، وهو قادر على فحص الشيفرة المصدرية دون تنفيذها للكشف عن الأخطاء المحتملة ونقاط الضعف الأمنية وعدم تناسق الأسلوب، وبشكل حاسم للتحديث، الاعتماد على المكتبات القديمة أو الميزات الخاصة بالمنصة. ومع ذلك، غالبًا ما يولد التحليل الثابت وحده حجمًا كبيرًا من النتائج التي تتطلب تفسيرًا بشريًا وجهدًا كبيرًا لمعالجتها.

يجلب الذكاء الاصطناعي التوليدي، المدعوم بنماذج LLMs المدربة على مجموعات بيانات ضخمة من الشيفرة واللغة الطبيعية، بُعدًا جديدًا. تتفوق هذه النماذج في فهم السياق، وتوليد نص شبيه بالبشر، وحتى إنتاج مقتطفات من الشيفرة. عند تطبيقها على تحديث التطبيقات، يمكن لنماذج LLMs أن تقوم بما يلي:

• تفسير نتائج التحليل: فهم الآثار المترتبة على المشكلات التي تم الإبلاغ عنها بواسطة التحليل الثابت.
• اقتراح تعديلات الشيفرة: إنشاء تغييرات محددة في الشيفرة مطلوبة لمعالجة عقبات التحديث، مثل استبدال استدعاءات API المهملة أو تكييف الشيفرة للحاويات.
• شرح التعقيدات: تقديم تفسيرات باللغة الطبيعية لسبب ضرورة إجراء تغييرات معينة.
• إنشاء شيفرة نموذجية: أتمتة إنشاء ملفات التكوين أو هياكل الشيفرة القياسية المطلوبة للبيئة المستهدفة (مثل Dockerfiles، Kubernetes manifests).

يدمج Konveyor AI هاتين التقنيتين بسلاسة. يحدد محرك التحليل الثابت ما يحتاج إلى الاهتمام، بينما يوفر مكون الذكاء الاصطناعي التوليدي اقتراحات ذكية حول كيفية معالجته. يحدث هذا التكامل مباشرة داخل سير عمل التطوير، مما يقلل من تبديل السياق والاحتكاك للمطور. يقوم النظام بتحليل الشيفرة المصدرية للتطبيق، ويحدد الأنماط التي تشير إلى خطوات التحديث الضرورية (مثل الترحيل من إصدارات Java EE الأقدم إلى Quarkus أو Spring Boot، أو إعداد تطبيق للحاويات)، ثم يستخدم LLM لصياغة توصيات قابلة للتنفيذ وحلول شيفرة محتملة.

الاستفادة من الحكمة السابقة: قوة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)

يتمثل التحدي الرئيسي في استخدام نماذج LLMs للأغراض العامة للمهام الفنية المحددة مثل ترحيل الشيفرة في ضمان أن تكون المخرجات المولدة دقيقة وذات صلة ومدركة للسياق. يمكن لنماذج LLMs أحيانًا ‘الهلوسة’ أو إنتاج شيفرة معقولة ولكنها غير صحيحة. للتخفيف من ذلك وتعزيز جودة الاقتراحات، يستخدم Konveyor AI تقنية تُعرف باسم Retrieval-Augmented Generation (RAG).

تعزز RAG قدرات LLM من خلال ترسيخ استجاباتها في قاعدة معرفية محددة وذات صلة. بدلاً من الاعتماد فقط على المعرفة العامة المضمنة أثناء تدريبها الأولي، يسترجع نظام RAG أولاً المعلومات ذات الصلة المتعلقة بمهمة التحديث المحددة المطروحة. في سياق Konveyor AI، تتضمن هذه المعلومات المسترجعة ما يلي:

• بيانات الترحيل المهيكلة: رؤى مستمدة من تحليل الشيفرة الثابت الخاص بالتطبيق الذي يتم تحديثه.
• تغييرات الشيفرة التاريخية: بيانات من جهود التحديث الناجحة السابقة، والتي قد تتضمن تحويلات الشيفرة المطبقة في سيناريوهات مماثلة.
• القواعد والأنماط المحددة مسبقًا: معرفة حول مسارات الترحيل الشائعة وأفضل الممارسات.

يتم بعد ذلك توفير هذه المعلومات المسترجعة الخاصة بالسياق إلى LLM جنبًا إلى جنب مع مطالبة المطور أو نتائج التحليل. يستخدم LLM هذا السياق المعزز لإنشاء اقتراحات أو تفسيرات شيفرة أكثر دقة واستهدافًا وموثوقية. تضمن RAG أن مخرجات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد تخمين عام ولكنها مستنيرة بالفروق الدقيقة المحددة لشيفرة التطبيق، والمنصة المستهدفة، وربما الحكمة المتراكمة من عمليات الترحيل السابقة داخل المؤسسة أو مجتمع Konveyor الأوسع. يعزز هذا النهج بشكل كبير من التطبيق العملي وموثوقية التوجيه المدفوع بالذكاء الاصطناعي، مما يجعله أصلًا أكثر قوة لمبادرات التحول المعقدة واسعة النطاق دون الحاجة إلى عملية مكلفة ومعقدة لضبط LLM مخصص لكل سيناريو ترحيل محدد.

القدرات الرئيسية المقدمة في الإصدار 0.1

يحتوي الإصدار الأولي من Konveyor AI (v0.1) بالفعل على مجموعة من الميزات القيمة المصممة لإحداث تأثير فوري على مشاريع التحديث:

1. تحليل الشيفرة الثابت المحسن: تقوم الأداة بإجراء تحليل عميق لتحديد العوائق المحتملة عند الترحيل إلى تقنيات أحدث. يتضمن ذلك تحديد الاعتماديات على الأطر القديمة، واستخدام الأنماط غير الصديقة للسحابة، والمشكلات الأخرى ذات الصلة بتبني أطر Java الحديثة (مثل Quarkus أو Spring Boot) أو إعداد التطبيقات للحاويات ونشر Kubernetes.
2. حل المشكلات التاريخية: يحتفظ Konveyor AI بقاعدة معرفية لمشكلات التحديث التي تمت مواجهتها وحلها مسبقًا. تسمح هذه البيانات التاريخية، المستخدمة عبر آلية RAG، للنظام بالتعلم من التجارب السابقة وتقديم اقتراحات ذات صلة متزايدة لعمليات الترحيل المستقبلية، مما يبني بشكل فعال المعرفة المؤسسية حول تحديات التحديث.
3. ذكاء الترحيل الغني: تأتي المنصة مجهزة بمكتبة رائعة تضم ما يقرب من 2400 قاعدة محددة مسبقًا. تغطي هذه القواعد مجموعة واسعة من مسارات الترحيل الشائعة والتحولات التكنولوجية، مما يوفر إرشادات جاهزة للعديد من السيناريوهات.
4. محرك قواعد قابل للتخصيص: إدراكًا بأن كل مؤسسة ومحفظة تطبيقات فريدة من نوعها، يتيح Konveyor AI للمستخدمين تحديد قواعدهم المخصصة. يتيح ذلك تخصيص التحليل واقتراحات الذكاء الاصطناعي لمعايير داخلية محددة، أو أطر عمل خاصة، أو تحديات ترحيل فريدة لا تغطيها مجموعة القواعد المحددة مسبقًا.
5. تجربة مطور متكاملة: عنصر حاسم هو امتداد VS Code. يجلب هذا قدرات Konveyor AI مباشرة إلى بيئة التطوير المتكاملة (IDE) للمطور. تظهر نتائج تحليل الشيفرة واقتراحات التغيير التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي بشكل مضمن، مما يقلل من الانقطاع ويسمح للمطورين بمراجعة وتطبيق تغييرات التحديث بسلاسة ضمن سير عملهم الطبيعي.

تهدف هذه الميزات مجتمعة إلى تحويل التحديث من عملية يدوية وشاقة غالبًا إلى تجربة أكثر توجيهًا وكفاءة وصديقة للمطور.

المرونة والثقة: حيادية النموذج والذكاء الاصطناعي الوكيل

اتخذت Red Hat العديد من خيارات التصميم الاستراتيجية لزيادة المرونة وبناء الثقة في مخرجات Konveyor AI:

• بنية حيادية النموذج: ميزة مهمة هي أن Konveyor AI مصمم ليكون حيادي النموذج. لا يتم تقييد المستخدمين بنموذج LLM خاص معين. يوفر هذا مرونة حاسمة، مما يسمح للمؤسسات باختيار LLM الذي يناسب احتياجاتها وميزانيتها وسياساتها الأمنية أو البنية التحتية الحالية للذكاء الاصطناعي. يمكنهم الاستفادة من النماذج مفتوحة المصدر، أو النماذج المتاحة تجاريًا، أو حتى النماذج المستضافة محليًا. تضمن هذه القدرة على التكيف مستقبل الأداة وتتوافق مع فلسفة المصدر المفتوح المتمثلة في تجنب تقييد البائع.
• التركيز على الذكاء الاصطناعي الوكيل: لضمان موثوقية وفائدة الاقتراحات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، يدمج Konveyor AI مبادئ الذكاء الاصطناعي الوكيل (agentic AI). هذا يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يولد الشيفرة بشكل أعمى؛ بل يهدف إلى تقديم إجابات تم التحقق منها وذات مغزى. تتضمن التطبيقات الحالية عمليات التحقق من تجميعات Maven وحل الاعتماديات. هذا يعني أن تغييرات الشيفرة المقترحة يتم التحقق منها، على الأقل، للتأكد من صحتها الأساسية وتوافقها داخل نظام بناء المشروع. تعد خطوة التحقق هذه حاسمة لبناء ثقة المطور - فمعرفة أن اقتراحات الذكاء الاصطناعي قد خضعت لمستوى معين من التحقق الآلي قبل تقديمها يزيد بشكل كبير من احتمالية تبنيها.
• تحكم المستخدم: يحتفظ المطورون بالسيطرة على كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي. يمكن للنظام تقدير الجهد المطلوب لمعالجة مشكلات التحديث المختلفة المحددة يدويًا. بناءً على هذا التقدير، يمكن للمستخدمين اختيار المشكلات التي يرغبون في معالجتها باستخدام مساعدة الذكاء الاصطناعي التوليدي وتلك التي قد يفضلون التعامل معها يدويًا، مما يسمح بتطبيق عملي للتكنولوجيا حيث تقدم أكبر قيمة.

تؤكد هذه العناصر على التركيز على قابلية الاستخدام العملي والقدرة على التكيف وبناء الثقة في دور الذكاء الاصطناعي كمساعد مفيد بدلاً من صندوق أسود غامض.

تبسيط رحلة Kubernetes

بالإضافة إلى تحديث الشيفرة الأساسية، يعزز Konveyor أيضًا قدراته لتسهيل الانتقال إلى Kubernetes، المعيار الفعلي لتنسيق الحاويات. ميزة رئيسية قادمة، من المقرر إصدارها في وقت لاحق من هذا الصيف، هي وظيفة جديدة لتوليد الأصول.

تهدف هذه الوظيفة إلى تبسيط المهمة المعقدة غالبًا لإنشاء عناصر نشر Kubernetes. ستسمح للمستخدمين بتحليل عمليات نشر التطبيقات الحالية وتكوينات وقت التشغيل (ربما من الخوادم التقليدية أو الأجهزة الافتراضية) وإنشاء بيانات Kubernetes المقابلة تلقائيًا، مثل تكوينات Deployment و Services وقواعد Ingress وربما ConfigMaps أو Secrets. يمكن أن توفر أتمتة إنشاء موارد Kubernetes الأساسية هذه للمطورين وقتًا كبيرًا وتقلل من احتمالية حدوث أخطاء تكوين يدوية، مما يمهد الطريق بشكل أكبر للتطبيقات التي تنتقل إلى بيئة سحابية أصلية ومنسقة. تعالج هذه الميزة بشكل مباشر نقطة ألم شائعة في عملية الترحيل، وتسد الفجوة بين شيفرة التطبيق نفسها ونشرها التشغيلي على Kubernetes.

إعادة تصور تجربة المطور

في نهاية المطاف، يتوقف نجاح أداة مثل Konveyor AI على تأثيرها على الحياة اليومية للمطورين. الهدف هو تحويل تجربة المطور المتعلقة بالتحديث من تجربة تنقيب مملة وإصلاحات متكررة إلى عملية أكثر إنتاجية وجاذبية.

من خلال دمج التحليل الثابت واقتراحات الذكاء الاصطناعي مباشرة في IDE (مثل VS Code)، يقلل Konveyor AI من تبديل السياق. لا يحتاج المطورون إلى القفز باستمرار بين محرر الشيفرة وتقارير التحليل والوثائق والأدوات الخارجية. يتم تقديم الرؤى والاقتراحات القابلة للتنفيذ مباشرة حيث توجد الشيفرة.

تؤدي أتمتة تحديد المشكلات وإنشاء الحلول المحتملة إلى تقليل الجهد اليدوي المتضمن بشكل كبير. يمكن للمطورين قضاء وقت أقل في البحث عن استدعاءات API المهملة أو اكتشاف تكوينات نموذجية والمزيد من الوقت في التركيز على الجوانب الاستراتيجية للترحيل، مثل إعادة هيكلة البنية وتحسين الأداء والاختبار. يساعد استخدام RAG والتحقق الوكيل على ضمان أن اقتراحات الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ضوضاء ولكنها نقاط انطلاق مفيدة حقًا، مما يسرع العملية بشكل أكبر. تعني القدرة على تخصيص القواعد أيضًا أن الأداة تصبح مساعدًا مخصصًا، متوافقًا مع المعايير والتحديات المحددة للفريق أو المؤسسة.

الآثار الأوسع على تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات

بالنسبة لقادة تكنولوجيا المعلومات والمؤسسات ككل، يحمل ظهور أدوات مثل Konveyor AI وعدًا استراتيجيًا كبيرًا. غالبًا ما يكون تحديث التطبيقات عامل تمكين رئيسي لمبادرات التحول الرقمي الأوسع. من خلال جعل التحديث أسرع وأرخص وأقل خطورة، يمكن لـ Konveyor AI مساعدة المؤسسات على:

• تسريع الابتكار: تعني دورات الترحيل الأسرع تبنيًا أسرع لفوائد السحابة الأصلية، مما يتيح تطويرًا ونشرًا أسرع للميزات والخدمات الجديدة.
• تقليل الديون الفنية: تؤدي معالجة الشيفرة والبنى القديمة بشكل منهجي إلى تحسين قابلية الصيانة وتقليل تكاليف التشغيل وتعزيز مرونة النظام.
• تحسين تخصيص الموارد: يتيح تحرير وقت المطور من مهام التحديث اليدوية إعادة توجيه موارد الهندسة القيمة نحو بناء قيمة تجارية جديدة.
• تخفيف المخاطر: تقلل الاقتراحات الموجهة والمتحقق منها والأتمتة من احتمالية حدوث أخطاء أثناء عمليات الترحيل المعقدة.
• تحسين الاحتفاظ بالمواهب: يمكن أن يساهم تزويد المطورين بأدوات حديثة تقلل من العمل الشاق في زيادة الرضا الوظيفي.

تعزز الطبيعة مفتوحة المصدر لمشروع Konveyor الأساسي أيضًا التعاون المجتمعي وتسمح للمؤسسات بالمساهمة المحتملة في المعرفة ومجموعات القواعد المشتركة والاستفادة منها.

الطريق إلى الأمام لـ Konveyor

يمثل إصدار Konveyor AI 0.1 علامة فارقة مهمة، مما يجعل قدرات التحديث الأساسية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي متاحة للمستخدمين على الفور. أشارت Red Hat بوضوح إلى التزامها بهذا المجال، مع وظيفة توليد أصول Kubernetes المقرر إصدارها في الصيف وتحسينات إضافية مخطط لها لمجموعة أدوات ترحيل التطبيقات في الإصدارات اللاحقة.

مع استمرار تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي بسرعة، من المرجح أن تصبح أدوات مثل Konveyor AI متطورة بشكل متزايد. قد تقدم التكرارات المستقبلية فهمًا أعمق للشيفرة، واقتراحات إعادة هيكلة أكثر تعقيدًا، وتوليد اختبارات آلية للشيفرة المرحّلة، أو حتى تحليلًا مدفوعًا بالذكاء الاصطناعي لسلوك وقت التشغيل بعد الترحيل. من المتوقع أن يصبح دمج الذكاء الاصطناعي في دورة حياة تطوير البرامج، لا سيما للمهام المعقدة مثل التحديث، اتجاهًا رئيسيًا، ويضع Konveyor AI شركة Red Hat في طليعة هذا التحول، مقدمًا حلاً عمليًا يركز على المطور لتحدي مستمر في الصناعة. إن رحلة تحديث محفظة التطبيقات الحالية الضخمة في العالم طويلة، ولكن مع ظهور الأدوات الذكية، يبدو المسار إلى الأمام أكثر إشراقًا إلى حد كبير.