Red Hat Konveyor AI: KI für Cloud-App-Modernisierung

Die technologische Landschaft befindet sich in ständigem Wandel und zwingt Organisationen dazu, sich kontinuierlich anzupassen und weiterzuentwickeln. Eine zentrale Herausforderung in dieser fortlaufenden Transformation ist die Modernisierung bestehender Softwareanwendungen. Viele Unternehmen verlassen sich auf Altsysteme (legacy systems), die oft vor Jahren oder sogar Jahrzehnten mit Technologien entwickelt wurden, die denAnforderungen der modernen Cloud-Ära nicht gewachsen sind. Die Migration dieser kritischen Anwendungen zu zeitgemäßen, Cloud-nativen Architekturen ist nicht nur ein wünschenswertes Upgrade; sie wird zunehmend zu einem strategischen Imperativ, um Wettbewerbsfähigkeit, Agilität und Skalierbarkeit aufrechtzuerhalten. Dieser Prozess ist jedoch bekanntermaßen komplex, zeitaufwendig und ressourcenintensiv und wirkt oft als erheblicher Engpass für Innovationen. Red Hat hat diesen kritischen Schmerzpunkt der Branche erkannt und mit der ersten Version 0.1 von Konveyor AI eine neuartige Lösung vorgestellt. Dieses wegweisende Werkzeug zielt darauf ab, den Weg der Anwendungsmodernisierung grundlegend neu zu gestalten, indem es die Leistungsfähigkeit generativer künstlicher Intelligenz direkt in den Entwicklungsworkflow integriert.

Die dringende Notwendigkeit der Anwendungsmodernisierung

Bevor wir uns den Besonderheiten von Konveyor AI widmen, ist es wichtig, die treibenden Kräfte hinter dem Streben nach Anwendungsmodernisierung zu verstehen. Legacy-Anwendungen können zwar stabil und funktional sein, tragen aber oft erhebliche technische Schulden mit sich. Sie können schwierig und teuer zu warten sein, skalieren ineffizient, behindern die Einführung moderner Entwicklungspraktiken wie DevOps und CI/CD und stellen Integrationsherausforderungen mit neueren Systemen und Cloud-Diensten dar. Darüber hinaus fehlt monolithischen Architekturen, die in älteren Anwendungen üblich sind, die Ausfallsicherheit und Flexibilität, die Microservices und containerisierte Bereitstellungen bieten.

Der Übergang zu Cloud-nativen Umgebungen – typischerweise unter Einbeziehung von Technologien wie Containern (z. B. Docker), Orchestrierungsplattformen (z. B. Kubernetes) und Microservices-Architekturen – bietet eine Fülle von Vorteilen. Dazu gehören:

• Verbesserte Skalierbarkeit: Cloud-Plattformen ermöglichen es Anwendungen, Ressourcen je nach Bedarf dynamisch nach oben oder unten zu skalieren, wodurch Kosten und Leistung optimiert werden.
• Erhöhte Agilität: Moderne Architekturen und Entwicklungspraktiken ermöglichen schnellere Release-Zyklen, sodass Unternehmen schneller auf Marktveränderungen und Kundenbedürfnisse reagieren können.
• Gesteigerte Ausfallsicherheit: Die Verteilung von Anwendungskomponenten auf Microservices und die Nutzung der Cloud-Infrastruktur verbessern die Fehlertoleranz und die allgemeine Systemverfügbarkeit.
• Kosteneffizienz: Pay-as-you-go-Cloud-Modelle und eine optimierte Ressourcennutzung können im Vergleich zur Verwaltung von lokalen Rechenzentren zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
• Zugang zu Innovation: Cloud-Plattformen bieten einfachen Zugang zu einem riesigen Ökosystem von Managed Services, einschließlich Datenbanken, Machine-Learning-Tools, Analyseplattformen und mehr, was Innovationen beschleunigt.

Trotz dieser überzeugenden Vorteile ist der Weg von Legacy zu Cloud-nativ mit Hindernissen gespickt. Entwickler stehen vor der gewaltigen Aufgabe, komplexe, oft schlecht dokumentierte Codebasen zu verstehen, erforderliche Codeänderungen zu identifizieren, Architekturen zu refaktorisieren, geeignete Zieltechnologien auszuwählen und Kompatibilität sowie Leistung in der neuen Umgebung sicherzustellen. Dies erfordert häufig erheblichen manuellen Aufwand, spezialisiertes Fachwissen und beträchtliches Risiko. Genau dieses herausfordernde Terrain soll Konveyor AI bewältigen.

Vorstellung von Konveyor AI: Ein neues Kapitel der Modernisierung

Konveyor AI, intern als Kai bezeichnet, stellt eine bedeutende Weiterentwicklung innerhalb des breiteren Konveyor-Projekts dar. Konveyor selbst ist eine Open-Source-Initiative, die von Red Hat in Zusammenarbeit mit einer größeren Community gefördert wird und sich der Bereitstellung von Werkzeugen und Methoden zur Modernisierung und Migration von Anwendungen widmet, insbesondere in Richtung Kubernetes-Umgebungen. Die Einführung von Konveyor AI bringt modernste Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz in dieses etablierte Toolkit ein und verspricht, den Modernisierungsprozess drastisch zu rationalisieren und zu beschleunigen.

Die Kernprämisse von Konveyor AI ist die synergetische Kombination von generativer KI, insbesondere unter Nutzung hochentwickelter großer Sprachmodelle (LLMs), mit traditioneller statischer Codeanalyse. Diese Fusion schafft einen intelligenten Assistenten, der in der Lage ist, bestehenden Anwendungscode zu verstehen, Modernisierungsanforderungen zu identifizieren und proaktiv Codeänderungen vorzuschlagen. Indem diese Intelligenz direkt in die vertraute Umgebung des Entwicklers eingebettet wird, zielt Red Hat darauf ab, die Einstiegshürde für komplexe Modernisierungsprojekte zu senken und sie für ein breiteres Spektrum von Organisationen zugänglicher und wirtschaftlich rentabler zu machen. Das Ziel ist nicht nur die Automatisierung, sondern die Augmentierung – die Stärkung der Entwickler durch die Übernahme mühsamer, repetitiver Aufgaben und die Bereitstellung aufschlussreicher Anleitungen, wodurch sie sich auf übergeordnete Architekturentscheidungen und die Feature-Entwicklung konzentrieren können.

Der intelligente Kern: KI mit Codeanalyse verweben

Die wahre Innovation von Konveyor AI liegt in seinem hybriden Ansatz. Die statische Codeanalyse ist seit langem ein fester Bestandteil der Softwareentwicklung. Sie kann Quellcode untersuchen, ohne ihn auszuführen, um potenzielle Fehler, Sicherheitslücken, Stilinkonsistenzen und – entscheidend für die Modernisierung – Abhängigkeiten von veralteten Bibliotheken oder plattformspezifischen Funktionen zu erkennen. Die statische Analyse allein generiert jedoch oft eine große Menge an Ergebnissen, die erhebliche menschliche Interpretation und Anstrengung zur Behebung erfordern.

Generative KI, angetrieben von LLMs, die auf riesigen Datensätzen von Code und natürlicher Sprache trainiert wurden, bringt eine neue Dimension ein. Diese Modelle zeichnen sich durch das Verständnis von Kontext, die Generierung menschenähnlicher Texte und sogar die Erstellung von Code-Snippets aus. Angewendet auf die Anwendungsmodernisierung können LLMs potenziell:

• Analyseergebnisse interpretieren: Die Auswirkungen von Problemen verstehen, die durch die statische Analyse gekennzeichnet wurden.
• Codeänderungen vorschlagen: Spezifische Codeänderungen generieren, die zur Bewältigung von Modernisierungshürden erforderlich sind, z. B. das Ersetzen veralteter API-Aufrufe oder die Anpassung von Code für die Containerisierung.
• Komplexitäten erklären: Natürlichsprachliche Erklärungen dafür liefern, warum bestimmte Änderungen notwendig sind.
• Boilerplate-Code generieren: Die Erstellung von Konfigurationsdateien oder Standard-Codestrukturen automatisieren, die für die Zielumgebung erforderlich sind (z. B. Dockerfiles, Kubernetes-Manifeste).

Konveyor AI integriert diese beiden Technologien nahtlos. Die statische Analyse-Engine identifiziert, was Aufmerksamkeit erfordert, während die generative KI-Komponente intelligente Vorschläge liefert, wie es angegangen werden kann. Diese Integration erfolgt direkt im Entwicklungsworkflow, wodurch Kontextwechsel und Reibungsverluste für den Entwickler minimiert werden. Das System analysiert den Quellcode der Anwendung, identifiziert Muster, die auf notwendige Modernisierungsschritte hindeuten (wie die Migration von älteren Java EE-Versionen zu Quarkus oder Spring Boot oder die Vorbereitung einer Anwendung für die Containerisierung), und setzt dann das LLM ein, um umsetzbare Empfehlungen und potenzielle Code-Lösungen zu formulieren.

Nutzung vergangener Weisheit: Die Kraft der Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Eine zentrale Herausforderung bei der Verwendung von Allzweck-LLMs für spezifische, technische Aufgaben wie die Code-Migration besteht darin, sicherzustellen, dass die generierten Ausgaben korrekt, relevant und kontextbezogen sind. LLMs können manchmal ‘halluzinieren’ oder plausiblen, aber falschen Code produzieren. Um dies zu mildern und die Qualität der Vorschläge zu verbessern, verwendet Konveyor AI eine Technik namens Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG erweitert die Fähigkeiten des LLM, indem es seine Antworten auf einer spezifischen, relevanten Wissensbasis verankert. Anstatt sich ausschließlich auf das allgemeine Wissen zu verlassen, das während des ursprünglichen Trainings eingebettet wurde, ruft das RAG-System zunächst relevante Informationen ab, die sich auf die spezifische Modernisierungsaufgabe beziehen. Im Kontext von Konveyor AI umfassen diese abgerufenen Informationen:

• Strukturierte Migrationsdaten: Erkenntnisse aus der statischen Codeanalyse, die spezifisch für die zu modernisierende Anwendung sind.
• Historische Codeänderungen: Daten aus früheren, erfolgreichen Modernisierungsbemühungen, möglicherweise einschließlich Code-Transformationen, die in ähnlichen Szenarien angewendet wurden.
• Vordefinierte Regeln und Muster: Wissen über gängige Migrationspfade und Best Practices.

Diese abgerufenen, kontextspezifischen Informationen werden dann zusammen mit der Eingabeaufforderung des Entwicklers oder den Analyseergebnissen an das LLM übergeben. Das LLM verwendet diesen erweiterten Kontext, um genauere, gezieltere und zuverlässigere Codevorschläge oder Erklärungen zu generieren. RAG stellt sicher, dass die Ausgabe der KI nicht nur eine generische Vermutung ist, sondern durch die spezifischen Nuancen des Anwendungscodes, der Zielplattform und potenziell durch das gesammelte Wissen aus früheren Migrationen innerhalb der Organisation oder der breiteren Konveyor-Community informiert wird. Dieser Ansatz steigert die Praktikabilität und Vertrauenswürdigkeit der KI-gesteuerten Anleitung erheblich und macht sie zu einem leistungsfähigeren Werkzeug für komplexe, groß angelegte Transformationsinitiativen, ohne den kostspieligen und komplexen Prozess des Fine-Tunings eines dedizierten LLM für jedes spezifische Migrationsszenario zu erfordern.

Schlüsselfunktionen in Version 0.1 eingeführt

Die erste Version von Konveyor AI (v0.1) enthält bereits eine Reihe wertvoller Funktionen, die darauf ausgelegt sind, einen sofortigen Einfluss auf Modernisierungsprojekte zu haben:

1. Verbesserte statische Codeanalyse: Das Tool führt eine Tiefenanalyse durch, um potenzielle Hindernisse bei der Migration zu neueren Technologien zu identifizieren. Dies umfasst die Identifizierung von Abhängigkeiten von Legacy-Frameworks, die Verwendung von nicht Cloud-freundlichen Mustern und andere Probleme, die für die Einführung moderner Java-Frameworks (wie Quarkus oder Spring Boot) oder die Vorbereitung von Anwendungen für die Containerisierung und den Kubernetes-Einsatz relevant sind.
2. Historische Problemlösung: Konveyor AI unterhält eine Wissensdatenbank über zuvor aufgetretene und gelöste Modernisierungsprobleme. Diese historischen Daten, die über den RAG-Mechanismus genutzt werden, ermöglichen es dem System, aus vergangenen Erfahrungen zu lernen und zunehmend relevante Vorschläge für zukünftige Migrationen zu liefern, wodurch effektiv institutionelles Wissen über Modernisierungsherausforderungen aufgebaut wird.
3. Umfangreiche Migrationsintelligenz: Die Plattform ist mit einer beeindruckenden Bibliothek von etwa 2.400 vordefinierten Regeln ausgestattet. Diese Regeln decken ein breites Spektrum gängiger Migrationspfade und technologischer Transformationen ab und bieten sofort einsatzbereite Anleitungen für viele Szenarien.
4. Anpassbare Regel-Engine: Da jede Organisation und jedes Anwendungsportfolio einzigartig ist, ermöglicht Konveyor AI den Benutzern, ihre eigenen benutzerdefinierten Regeln zu definieren. Dies ermöglicht die Anpassung der Analyse und der KI-Vorschläge an spezifische interne Standards, proprietäre Frameworks oder einzigartige Migrationsherausforderungen, die nicht durch das vordefinierte Regelwerk abgedeckt sind.
5. Integrierte Entwicklererfahrung: Ein entscheidendes Element ist die VS Code-Erweiterung. Diese bringt die Fähigkeiten von Konveyor AI direkt in die Integrated Development Environment (IDE) des Entwicklers. Codeanalyseergebnisse und KI-generierte Änderungsvorschläge erscheinen inline, minimieren Unterbrechungen und ermöglichen es Entwicklern, Modernisierungsänderungen nahtlos in ihrem natürlichen Workflow zu überprüfen und anzuwenden.

Diese Funktionen zielen gemeinsam darauf ab, die Modernisierung von einem manuellen, oft mühsamen Prozess in eine geführtere, effizientere und entwicklerfreundlichere Erfahrung zu verwandeln.

Flexibilität und Vertrauen: Modellunabhängigkeit und Agentic AI

Red Hat hat mehrere strategische Designentscheidungen getroffen, um die Flexibilität zu maximieren und Vertrauen in die Ausgaben von Konveyor AI aufzubauen:

• Modellunabhängige Architektur: Ein wesentlicher Vorteil ist, dass Konveyor AI modellunabhängig konzipiert ist. Benutzer sind nicht an ein bestimmtes proprietäres LLM gebunden. Dies bietet entscheidende Flexibilität und ermöglicht es Organisationen, das LLM zu wählen, das am besten zu ihren Bedürfnissen, ihrem Budget, ihren Sicherheitsrichtlinien oder ihrer bestehenden KI-Infrastruktur passt. Sie können potenziell Open-Source-Modelle, kommerziell verfügbare Modelle oder sogar lokal gehostete Modelle nutzen. Diese Anpassungsfähigkeit macht das Werkzeug zukunftssicher und steht im Einklang mit der Open-Source-Philosophie der Vermeidung von Anbieterabhängigkeit (Vendor Lock-in).
• Betonung von Agentic AI: Um die Zuverlässigkeit und Nützlichkeit der KI-generierten Vorschläge zu gewährleisten, integriert Konveyor AI Prinzipien der agentic AI. Das bedeutet, dass die KI nicht einfach blind Code generiert; sie zielt darauf ab, validierte und aussagekräftige Antworten zu liefern. Aktuelle Implementierungen umfassen Prüfungen für Maven-Kompilierungen und Abhängigkeitsauflösungen. Dies impliziert, dass vorgeschlagene Codeänderungen zumindest auf grundlegende Korrektheit und Kompatibilität innerhalb des Build-Systems des Projekts überprüft werden. Dieser Validierungsschritt ist entscheidend für den Aufbau von Entwicklervertrauen – das Wissen, dass die Vorschläge der KI vor der Präsentation einer gewissen automatisierten Überprüfung unterzogen wurden, erhöht die Wahrscheinlichkeit ihrer Annahme erheblich.
• Benutzerkontrolle: Entwickler behalten die Kontrolle darüber, wie die KI angewendet wird. Das System kann den Aufwand schätzen, der erforderlich ist, um verschiedene identifizierte Modernisierungsprobleme manuell zu beheben. Basierend auf dieser Schätzung können Benutzer wählen, welche Probleme sie mithilfe generativer KI-Unterstützung angehen möchten und welche sie möglicherweise lieber manuell behandeln, was eine pragmatische Anwendung der Technologie dort ermöglicht, wo sie den größten Nutzen bringt.

Diese Elemente unterstreichen den Fokus auf praktische Benutzerfreundlichkeit, Anpassungsfähigkeit und den Aufbau von Vertrauen in die Rolle der KI als hilfreicher Co-Pilot statt als undurchsichtige Black Box.

Den Weg zu Kubernetes optimieren

Über die Kern-Code-Modernisierung hinaus erweitert Konveyor auch seine Fähigkeiten, um den Übergang zu Kubernetes, dem De-facto-Standard für die Container-Orchestrierung, zu erleichtern. Eine wichtige bevorstehende Funktion, deren Veröffentlichung für später in diesem Sommer geplant ist, ist eine neue Funktion zur Generierung von Assets.

Diese Funktion zielt darauf ab, die oft komplexe Aufgabe der Erstellung von Kubernetes-Deployment-Artefakten zu vereinfachen. Sie wird es Benutzern ermöglichen, bestehende Anwendungsbereitstellungen und Laufzeitkonfigurationen (potenziell von traditionellen Servern oder VMs) zu analysieren und automatisch entsprechende Kubernetes-Manifeste zu generieren, wie z. B. Deployment-Konfigurationen, Services, Ingress-Regeln und potenziell ConfigMaps oder Secrets. Die Automatisierung der Erstellung dieser wesentlichen Kubernetes-Ressourcen kann Entwicklern erhebliche Zeit sparen und das Potenzial für manuelle Konfigurationsfehler reduzieren, wodurch der Weg für Anwendungen in eine Cloud-native, orchestrierte Umgebung weiter geebnet wird. Diese Funktion adressiert direkt einen häufigen Schmerzpunkt im Migrationsprozess und schließt die Lücke zwischen dem Anwendungscode selbst und seiner operativen Bereitstellung auf Kubernetes.

Die neu gedachte Entwicklererfahrung

Letztendlich hängt der Erfolg eines Werkzeugs wie Konveyor AI von seiner Auswirkung auf den Alltag der Entwickler ab. Ziel ist es, die Entwicklererfahrung im Zusammenhang mit der Modernisierung von einer mühsamen Archäologie und repetitiven Korrekturen zu einem produktiveren und ansprechenderen Prozess zu wandeln.

Durch die Integration von statischer Analyse und KI-Vorschlägen direkt in die IDE (wie VS Code) minimiert Konveyor AI den Kontextwechsel. Entwickler müssen nicht ständig zwischen ihrem Code-Editor, Analyseberichten, Dokumentationen und externen Werkzeugen hin- und herspringen. Erkenntnisse und umsetzbare Vorschläge werden direkt dort präsentiert, wo der Code lebt.

Die Automatisierung der Identifizierung von Problemen und der Generierung potenzieller Lösungen reduziert den manuellen Aufwand drastisch. Entwickler können weniger Zeit damit verbringen, nach veralteten API-Aufrufen zu suchen oder Boilerplate-Konfigurationen herauszufinden, und mehr Zeit darauf verwenden, sich auf die strategischen Aspekte der Migration zu konzentrieren, wie z. B. architektonisches Refactoring, Leistungsoptimierung und Tests. Die Verwendung von RAG und agentischer Validierung trägt dazu bei, sicherzustellen, dass die KI-Vorschläge nicht nur Rauschen sind, sondern wirklich hilfreiche Ausgangspunkte, was den Prozess weiter beschleunigt. Die Möglichkeit, Regeln anzupassen, bedeutet auch, dass das Werkzeug zu einem maßgeschneiderten Assistenten wird, der auf die spezifischen Standards und Herausforderungen des Teams oder der Organisation abgestimmt ist.

Breitere Implikationen für die Unternehmens-IT

Für IT-Führungskräfte und Organisationen als Ganzes birgt das Aufkommen von Werkzeugen wie Konveyor AI ein erhebliches strategisches Potenzial. Die Anwendungsmodernisierung ist oft ein Schlüsselfaktor für breitere digitale Transformationsinitiativen. Indem Konveyor AI die Modernisierung schneller, kostengünstiger und weniger riskant macht, kann es Organisationen helfen:

• Innovation beschleunigen: Schnellere Migrationszyklen bedeuten eine schnellere Übernahme der Vorteile von Cloud-Native, was eine schnellere Entwicklung und Bereitstellung neuer Funktionen und Dienste ermöglicht.
• Technische Schulden reduzieren: Die systematische Adressierung von Legacy-Code und -Architekturen verbessert die Wartbarkeit, senkt die Betriebskosten und erhöht die Systemresilienz.
• Ressourcenzuweisung optimieren: Die Freisetzung von Entwicklerzeit von manuellen Modernisierungsaufgaben ermöglicht es, wertvolle Engineering-Ressourcen auf den Aufbau neuen Geschäftswerts umzulenken.
• Risiko mindern: Geführte, validierte Vorschläge und Automatisierung reduzieren die Wahrscheinlichkeit von Fehlern bei komplexen Migrationen.
• Talentbindung verbessern: Die Bereitstellung moderner Werkzeuge für Entwickler, die mühsame Arbeit reduzieren, kann zu einer höheren Arbeitszufriedenheit beitragen.

Die Open-Source-Natur des zugrunde liegenden Konveyor-Projekts fördert auch die Zusammenarbeit in der Community und ermöglicht es Organisationen, potenziell zu geteiltem Wissen und Regelsätzen beizutragen und davon zu profitieren.

Der weitere Weg für Konveyor

Die Veröffentlichung von Konveyor AI 0.1 markiert einen wichtigen Meilenstein und stellt die Kernfunktionen der KI-gesteuerten Modernisierung den Benutzern sofort zur Verfügung. Red Hat hat sein Engagement in diesem Bereich deutlich signalisiert, wobei die Funktion zur Generierung von Kubernetes-Assets für den Sommer geplant ist und weitere Verbesserungen des Anwendungs-Migrations-Toolkits in nachfolgenden Versionen vorgesehen sind.

Da sich die generative KI weiterhin rasant entwickelt, werden Werkzeuge wie Konveyor AI wahrscheinlich immer ausgefeilter werden. Zukünftige Iterationen könnten ein tieferes Codeverständnis, komplexere Refactoring-Vorschläge, automatisierte Testgenerierung für migrierten Code oder sogar KI-gesteuerte Analysen des Laufzeitverhaltens nach der Migration bieten. Die Integration von KI in den Softwareentwicklungslebenszyklus, insbesondere für komplexe Aufgaben wie die Modernisierung, wird sich zu einem wichtigen Trend entwickeln, und Konveyor AI positioniert Red Hat an der Spitze dieser Transformation und bietet eine praktische, entwicklerzentrierte Lösung für eine anhaltende Herausforderung der Branche. Der Weg zur Modernisierung des riesigen Portfolios bestehender Anwendungen weltweit ist lang, aber mit dem Aufkommen intelligenter Werkzeuge sieht der Weg nach vorn deutlich heller aus.