چشم‌انداز فناوری در حال تغییر مداوم است و سازمان‌ها را مجبور به تطبیق و تکامل دائمی می‌کند. یک چالش اصلی در این تحول مداوم، نوسازی برنامه‌های نرم‌افزاری موجود است. بسیاری از کسب‌وکارها به سیستم‌های قدیمی متکی هستند که اغلب سال‌ها یا حتی دهه‌ها پیش با استفاده از فناوری‌هایی ساخته شده‌اند که برای نیازهای دوران مدرن ابری مناسب نیستند. انتقال این برنامه‌های کاربردی حیاتی به معماری‌های معاصر و بومی ابری (cloud-native) صرفاً یک ارتقای مطلوب نیست؛ بلکه به طور فزاینده‌ای به یک ضرورت استراتژیک برای حفظ رقابت‌پذیری، چابکی و مقیاس‌پذیری تبدیل می‌شود. با این حال، این فرآیند به طور بدنامی پیچیده، زمان‌بر و نیازمند منابع زیاد است و اغلب به عنوان یک گلوگاه مهم برای نوآوری عمل می‌کند. Red Hat با درک این نقطه دردناک حیاتی صنعت، با یک راه‌حل نوآورانه قدم پیش گذاشته و نسخه اولیه، نسخه 0.1، Konveyor AI را معرفی کرده است. این ابزار پیشگام قصد دارد با ادغام قدرت هوش مصنوعی مولد به طور مستقیم در گردش کار توسعه، سفر نوسازی برنامه‌های کاربردی را اساساً تغییر شکل دهد.
نیاز مبرم به نوسازی برنامه‌های کاربردی
پیش از پرداختن به جزئیات Konveyor AI، درک نیروهای محرک پشت فشار برای نوسازی برنامه‌های کاربردی ضروری است. برنامه‌های کاربردی قدیمی، در حالی که بالقوه پایدار و کاربردی هستند، اغلب بدهی فنی قابل توجهی را حمل می‌کنند. نگهداری آن‌ها می‌تواند دشوار و پرهزینه باشد، به طور ناکارآمد مقیاس‌پذیر شوند، مانع پذیرش شیوه‌های توسعه مدرن مانند DevOps و CI/CD شوند و چالش‌های ادغام با سیستم‌های جدیدتر و خدمات ابری را ایجاد کنند. علاوه بر این، معماری‌های یکپارچه (monolithic) رایج در برنامه‌های قدیمی فاقد انعطاف‌پذیری و تاب‌آوری ارائه شده توسط میکروسرویس‌ها و استقرارهای کانتینری هستند.
انتقال به محیط‌های بومی ابری - که معمولاً شامل فناوری‌هایی مانند کانتینرها (مانند Docker)، پلتفرم‌های ارکستراسیون (مانند Kubernetes) و معماری‌های میکروسرویس است - مزایای فراوانی را ارائه می‌دهد. این موارد عبارتند از:
- مقیاس‌پذیری بهبود یافته: پلتفرم‌های ابری به برنامه‌های کاربردی اجازه می‌دهند تا منابع را به صورت پویا بر اساس تقاضا افزایش یا کاهش دهند و هزینه و عملکرد را بهینه کنند.
- چابکی بهبود یافته: معماری‌ها و شیوه‌های توسعه مدرن، چرخه‌های انتشار سریع‌تری را امکان‌پذیر می‌کنند و به کسب‌وکارها اجازه می‌دهند سریع‌تر به تغییرات بازار و نیازهای مشتری پاسخ دهند.
- افزایش تاب‌آوری: توزیع اجزای برنامه در میان میکروسرویس‌ها و بهره‌گیری از زیرساخت ابری، تحمل خطا و در دسترس بودن کلی سیستم را بهبود می‌بخشد.
- بهره‌وری هزینه: مدل‌های ابری پرداخت به ازای استفاده (pay-as-you-go) و استفاده بهینه از منابع می‌تواند منجر به صرفه‌جویی قابل توجهی در هزینه در مقایسه با مدیریت مراکز داده داخلی شود.
- دسترسی به نوآوری: پلتفرم‌های ابری دسترسی آسان به اکوسیستم وسیعی از خدمات مدیریت شده، از جمله پایگاه‌های داده، ابزارهای یادگیری ماشین، پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل و موارد دیگر را فراهم می‌کنند و نوآوری را تسریع می‌بخشند.
علیرغم این مزایای قانع‌کننده، مسیر از سیستم‌های قدیمی به بومی ابری مملو از موانع است. توسعه‌دهندگان با وظیفه دلهره‌آور درک پایگاه‌های کد پیچیده و اغلب با مستندات ضعیف، شناسایی تغییرات کد مورد نیاز، بازسازی معماری‌ها، انتخاب فناوری‌های هدف مناسب و اطمینان از سازگاری و عملکرد در محیط جدید روبرو هستند. این امر اغلب مستلزم تلاش دستی قابل توجه، تخصص ویژه و ریسک قابل ملاحظه‌ای است. دقیقاً همین قلمرو چالش‌برانگیز است که Konveyor AI برای پیمایش آن طراحی شده است.
معرفی Konveyor AI: فصلی جدید در نوسازی
Konveyor AI که در داخل با نام Kai شناخته می‌شود، نشان‌دهنده یک تکامل قابل توجه در پروژه گسترده‌تر Konveyor است. خود Konveyor یک ابتکار منبع باز است که توسط Red Hat با همکاری جامعه‌ای گسترده‌تر پرورش یافته و به ارائه ابزارها و روش‌هایی برای نوسازی و انتقال برنامه‌های کاربردی، به ویژه به سمت محیط‌های Kubernetes اختصاص دارد. معرفی Konveyor AI قابلیت‌های پیشرفته هوش مصنوعی را به این جعبه ابزار تثبیت شده تزریق می‌کند و نوید ساده‌سازی و تسریع چشمگیر فرآیند نوسازی را می‌دهد.
فرض اصلی Konveyor AI ترکیب هم‌افزای هوش مصنوعی مولد، به ویژه با بهره‌گیری از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) پیچیده، با تحلیل کد ایستا سنتی است. این ادغام یک دستیار هوشمند ایجاد می‌کند که قادر به درک کد برنامه موجود، شناسایی الزامات نوسازی و پیشنهاد فعالانه تغییرات کد است. Red Hat با تعبیه این هوش به طور مستقیم در محیط آشنای توسعه‌دهنده، قصد دارد مانع ورود به پروژه‌های نوسازی پیچیده را کاهش دهد و آن‌ها را برای طیف وسیع‌تری از سازمان‌ها در دسترس‌تر و از نظر اقتصادی مقرون به صرفه‌تر کند. هدف صرفاً اتوماسیون نیست، بلکه توانمندسازی است - توانمندسازی توسعه‌دهندگان با رسیدگی به وظایف خسته‌کننده و تکراری و ارائه راهنمایی‌های روشنگرانه، و در نتیجه آزاد کردن آن‌ها برای تمرکز بر تصمیمات معماری سطح بالاتر و توسعه ویژگی‌ها.
هسته هوشمند: در هم تنیدن هوش مصنوعی با تحلیل کد
نوآوری واقعی Konveyor AI در رویکرد ترکیبی آن نهفته است. تحلیل کد ایستا مدت‌هاست که جزء اصلی توسعه نرم‌افزار بوده و قادر به بررسی کد منبع بدون اجرای آن برای شناسایی اشکالات بالقوه، آسیب‌پذیری‌های امنیتی، ناهماهنگی‌های سبک و، به طور حیاتی برای نوسازی، وابستگی به کتابخانه‌های منسوخ یا ویژگی‌های خاص پلتفرم است. با این حال، تحلیل ایستا به تنهایی اغلب حجم زیادی از یافته‌ها را تولید می‌کند که نیازمند تفسیر و تلاش انسانی قابل توجهی برای رسیدگی است.
هوش مصنوعی مولد، که توسط LLMهای آموزش دیده بر روی مجموعه داده‌های وسیعی از کد و زبان طبیعی قدرت می‌گیرد، بعد جدیدی را به ارمغان می‌آورد. این مدل‌ها در درک زمینه، تولید متن شبیه به انسان و حتی تولید قطعه کد برتری دارند. هنگامی که در نوسازی برنامه‌های کاربردی به کار گرفته می‌شوند، LLMها به طور بالقوه می‌توانند:
- تفسیر نتایج تحلیل: درک پیامدهای مسائل مشخص شده توسط تحلیل ایستا.
- پیشنهاد تغییرات کد: تولید تغییرات کد خاص مورد نیاز برای رفع موانع نوسازی، مانند جایگزینی فراخوانی‌های API منسوخ شده یا تطبیق کد برای کانتینرسازی.
- توضیح پیچیدگی‌ها: ارائه توضیحات زبان طبیعی برای اینکه چرا تغییرات خاصی ضروری هستند.
- تولید کد قالبی (Boilerplate): خودکارسازی ایجاد فایل‌های پیکربندی یا ساختارهای کد استاندارد مورد نیاز برای محیط هدف (مانند Dockerfileها، مانیفست‌های Kubernetes).
Konveyor AI این دو فناوری را به طور یکپارچه ادغام می‌کند. موتور تحلیل ایستا مشخص می‌کند چه چیزی نیاز به توجه دارد، در حالی که مؤلفه هوش مصنوعی مولد پیشنهادات هوشمندانه‌ای در مورد چگونگی رسیدگی به آن ارائه می‌دهد. این ادغام مستقیماً در گردش کار توسعه اتفاق می‌افتد و تغییر زمینه (context switching) و اصطکاک را برای توسعه‌دهنده به حداقل می‌رساند. سیستم کد منبع برنامه را تجزیه و تحلیل می‌کند، الگوهایی را که نشان‌دهنده مراحل نوسازی ضروری هستند شناسایی می‌کند (مانند انتقال از نسخه‌های قدیمی‌تر Java EE به Quarkus یا Spring Boot، یا آماده‌سازی یک برنامه برای کانتینرسازی)، و سپس از LLM برای فرموله کردن توصیه‌های عملی و راه‌حل‌های کد بالقوه استفاده می‌کند.
بهره‌گیری از خرد گذشته: قدرت تولید افزوده با بازیابی (RAG)
یک چالش کلیدی در استفاده از LLMهای عمومی برای وظایف فنی خاص مانند انتقال کد، اطمینان از دقیق، مرتبط و آگاه به زمینه بودن خروجی‌های تولید شده است. LLMها گاهی اوقات می‌توانند ‘توهم’ (hallucinate) بزنند یا کدی قابل قبول اما نادرست تولید کنند. برای کاهش این مشکل و افزایش کیفیت پیشنهادات، Konveyor AI از تکنیکی به نام تولید افزوده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation - RAG) استفاده می‌کند.
RAG قابلیت‌های LLM را با پایه‌گذاری پاسخ‌های آن در یک پایگاه دانش خاص و مرتبط افزایش می‌دهد. به جای تکیه صرف بر دانش عمومی تعبیه شده در طول آموزش اولیه، سیستم RAG ابتدا اطلاعات مرتبط مربوط به وظیفه نوسازی خاص در دست را بازیابی می‌کند. در زمینه Konveyor AI، این اطلاعات بازیابی شده شامل موارد زیر است:
- داده‌های ساختاریافته انتقال: بینش‌های به دست آمده از تحلیل کد ایستا مختص برنامه‌ای که در حال نوسازی است.
- تغییرات کد تاریخی: داده‌های حاصل از تلاش‌های موفقیت‌آمیز قبلی نوسازی، که به طور بالقوه شامل تحولات کد اعمال شده در سناریوهای مشابه است.
- قوانین و الگوهای از پیش تعریف شده: دانش در مورد مسیرهای انتقال رایج و بهترین شیوه‌ها.
این اطلاعات بازیابی شده و مختص زمینه، سپس به همراه درخواست توسعه‌دهنده یا یافته‌های تحلیل به LLM ارائه می‌شود. LLM از این زمینه افزوده برای تولید پیشنهادات کد یا توضیحات دقیق‌تر، هدفمندتر و قابل اعتمادتر استفاده می‌کند. RAG تضمین می‌کند که خروجی هوش مصنوعی فقط یک حدس عمومی نیست، بلکه توسط تفاوت‌های ظریف کد برنامه، پلتفرم هدف و به طور بالقوه، خرد انباشته شده از انتقال‌های گذشته در سازمان یا جامعه گسترده‌تر Konveyor آگاه شده است. این رویکرد به طور قابل توجهی عملی بودن و قابل اعتماد بودن راهنمایی مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد و آن را به یک دارایی قدرتمندتر برای ابتکارات تحول پیچیده و در مقیاس بزرگ تبدیل می‌کند، بدون اینکه نیاز به فرآیند پرهزینه و پیچیده تنظیم دقیق (fine-tuning) یک LLM اختصاصی برای هر سناریوی انتقال خاص باشد.
قابلیت‌های کلیدی معرفی شده در نسخه 0.1
انتشار اولیه Konveyor AI (نسخه 0.1) در حال حاضر مجموعه‌ای از ویژگی‌های ارزشمند را در خود جای داده است که برای ایجاد تأثیر فوری بر پروژه‌های نوسازی طراحی شده‌اند:
- تحلیل کد ایستای پیشرفته: این ابزار تحلیل عمیقی را برای مشخص کردن موانع بالقوه هنگام انتقال به فناوری‌های جدیدتر انجام می‌دهد. این شامل شناسایی وابستگی‌ها به چارچوب‌های قدیمی، استفاده از الگوهای غیر دوستانه با ابر (non-cloud-friendly) و سایر مسائل مربوط به پذیرش چارچوب‌های مدرن Java (مانند Quarkus یا Spring Boot) یا آماده‌سازی برنامه‌ها برای کانتینرسازی و استقرار Kubernetes است.
- حل مشکلات تاریخی: Konveyor AI یک پایگاه دانش از مسائل نوسازی که قبلاً با آن‌ها مواجه شده و حل شده‌اند را نگهداری می‌کند. این داده‌های تاریخی، که از طریق مکانیزم RAG استفاده می‌شوند، به سیستم اجازه می‌دهد تا از تجربیات گذشته بیاموزد و پیشنهادات مرتبط‌تری را برای انتقال‌های آینده ارائه دهد، و به طور مؤثر دانش سازمانی را پیرامون چالش‌های نوسازی ایجاد کند.
- هوش انتقال غنی: این پلتفرم با کتابخانه چشمگیری از تقریباً 2400 قانون از پیش تعریف شده مجهز شده است. این قوانین طیف گسترده‌ای از مسیرهای انتقال رایج و تحولات فناورانه را پوشش می‌دهند و راهنمایی‌های آماده‌ای را برای بسیاری از سناریوها ارائه می‌دهند.
- موتور قوانین قابل تنظیم: با درک اینکه هر سازمان و مجموعه برنامه‌ای منحصر به فرد است، Konveyor AI به کاربران اجازه می‌دهد تا قوانین سفارشی خود را تعریف کنند. این امر امکان تطبیق تحلیل و پیشنهادات هوش مصنوعی با استانداردهای داخلی خاص، چارچوب‌های اختصاصی یا چالش‌های انتقال منحصر به فردی که توسط مجموعه قوانین از پیش تعریف شده پوشش داده نشده‌اند را فراهم می‌کند.
- تجربه توسعه‌دهنده یکپارچه: یک عنصر حیاتی افزونه VS Code است. این افزونه قابلیت‌های Konveyor AI را مستقیماً به محیط توسعه یکپارچه (IDE) توسعه‌دهنده می‌آورد. نتایج تحلیل کد و پیشنهادات تغییر تولید شده توسط هوش مصنوعی به صورت درون خطی (inline) ظاهر می‌شوند، اختلال را به حداقل می‌رسانند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا تغییرات نوسازی را به طور یکپارچه در گردش کار طبیعی خود بررسی و اعمال کنند.
این ویژگی‌ها در مجموع با هدف تبدیل نوسازی از یک فرآیند دستی و اغلب طاقت‌فرسا به تجربه‌ای هدایت‌شده‌تر، کارآمدتر و دوستانه‌تر برای توسعه‌دهندگان انجام می‌شود.
انعطاف‌پذیری و اعتماد: بی‌طرفی نسبت به مدل و هوش مصنوعی عامل‌گرا (Agentic AI)
Red Hat چندین انتخاب طراحی استراتژیک برای به حداکثر رساندن انعطاف‌پذیری و ایجاد اعتماد در خروجی‌های Konveyor AI انجام داده است:
- معماری بی‌طرف نسبت به مدل (Model-Agnostic): یک مزیت قابل توجه این است که Konveyor AI طوری طراحی شده است که بی‌طرف نسبت به مدل باشد. کاربران به یک LLM اختصاصی خاص محدود نمی‌شوند. این انعطاف‌پذیری حیاتی را فراهم می‌کند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد LLMی را انتخاب کنند که به بهترین وجه با نیازها، بودجه، سیاست‌های امنیتی یا زیرساخت هوش مصنوعی موجود آن‌ها مطابقت دارد. آن‌ها به طور بالقوه می‌توانند از مدل‌های منبع باز، مدل‌های تجاری موجود یا حتی مدل‌های میزبانی شده در محل (on-premises) استفاده کنند. این سازگاری، ابزار را برای آینده آماده می‌کند و با فلسفه منبع باز مبنی بر اجتناب از وابستگی به فروشنده (vendor lock-in) همسو است.
- تأکید بر هوش مصنوعی عامل‌گرا (Agentic AI): برای اطمینان از قابلیت اطمینان و سودمندی پیشنهادات تولید شده توسط هوش مصنوعی، Konveyor AI اصول هوش مصنوعی عامل‌گرا را در بر می‌گیرد. این بدان معناست که هوش مصنوعی فقط کورکورانه کد تولید نمی‌کند؛ بلکه هدف آن ارائه پاسخ‌های معتبر و معنادار است. پیاده‌سازی‌های فعلی شامل بررسی‌هایی برای کامپایل‌های Maven و حل وابستگی‌ها است. این بدان معناست که تغییرات کد پیشنهادی، حداقل، از نظر صحت اولیه و سازگاری در سیستم ساخت پروژه (build system) بررسی می‌شوند. این مرحله اعتبارسنجی برای ایجاد اعتماد توسعه‌دهنده حیاتی است - دانستن اینکه پیشنهادات هوش مصنوعی قبل از ارائه، سطحی از تأیید خودکار را پشت سر گذاشته‌اند، احتمال پذیرش را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.
- کنترل کاربر: توسعه‌دهندگان کنترل نحوه اعمال هوش مصنوعی را حفظ می‌کنند. سیستم می‌تواند تلاش مورد نیاز برای رسیدگی دستی به مسائل مختلف نوسازی شناسایی شده را تخمین بزند. بر اساس این تخمین، کاربران می‌توانند انتخاب کنند که کدام مشکلات را می‌خواهند با استفاده از کمک هوش مصنوعی مولد حل کنند و کدام را ممکن است ترجیح دهند به صورت دستی مدیریت کنند، که امکان کاربرد عمل‌گرایانه فناوری را در جایی که بیشترین ارزش را ارائه می‌دهد، فراهم می‌کند.
این عناصر بر تمرکز بر قابلیت استفاده عملی، سازگاری و ایجاد اطمینان در نقش هوش مصنوعی به عنوان یک کمک‌خلبان مفید به جای یک جعبه سیاه مات تأکید می‌کنند.
ساده‌سازی سفر به Kubernetes
فراتر از نوسازی هسته کد، Konveyor همچنین در حال افزایش قابلیت‌های خود برای تسهیل انتقال به Kubernetes، استاندارد بالفعل برای ارکستراسیون کانتینر است. یک ویژگی کلیدی آتی، که برای انتشار در اواخر تابستان امسال برنامه‌ریزی شده است، یک تابع جدید تولید دارایی (asset generation) است.
هدف این تابع ساده‌سازی وظیفه اغلب پیچیده ایجاد آرتیفکت‌های استقرار Kubernetes است. این به کاربران امکان می‌دهد تا استقرارهای برنامه موجود و پیکربندی‌های زمان اجرا (بالقوه از سرورهای سنتی یا VMها) را تجزیه و تحلیل کرده و به طور خودکار مانیفست‌های Kubernetes مربوطه مانند پیکربندی‌های Deployment، Services، قوانین Ingress و به طور بالقوه ConfigMapها یا Secretها را تولید کنند. خودکارسازی ایجاد این منابع ضروری Kubernetes می‌تواند باعث صرفه‌جویی قابل توجهی در زمان توسعه‌دهندگان شود و پتانسیل خطاهای پیکربندی دستی را کاهش دهد و مسیر را برای برنامه‌هایی که به یک محیط بومی ابری و ارکستره شده منتقل می‌شوند، هموارتر کند. این ویژگی مستقیماً به یک نقطه دردناک رایج در فرآیند انتقال می‌پردازد و شکاف بین خود کد برنامه و استقرار عملیاتی آن در Kubernetes را پر می‌کند.
تجربه توسعه‌دهنده بازنگری شده
در نهایت، موفقیت ابزاری مانند Konveyor AI به تأثیر آن بر زندگی روزمره توسعه‌دهندگان بستگی دارد. هدف، تغییر تجربه توسعه‌دهنده مرتبط با نوسازی از یک باستان‌شناسی خسته‌کننده و اصلاحات تکراری به فرآیندی پربارتر و جذاب‌تر است.
با ادغام تحلیل ایستا و پیشنهادات هوش مصنوعی مستقیماً در IDE (مانند VS Code)، Konveyor AI تغییر زمینه را به حداقل می‌رساند. توسعه‌دهندگان نیازی به پرش مداوم بین ویرایشگر کد، گزارش‌های تحلیل، مستندات و ابزارهای خارجی ندارند. بینش‌ها و پیشنهادات عملی درست در جایی که کد قرار دارد ارائه می‌شوند.
خودکارسازی شناسایی مسائل و تولید راه‌حل‌های بالقوه، زحمت دستی درگیر را به شدت کاهش می‌دهد. توسعه‌دهندگان می‌توانند زمان کمتری را صرف جستجوی فراخوانی‌های API منسوخ شده یا کشف پیکربندی‌های قالبی کنند و زمان بیشتری را بر جنبه‌های استراتژیک انتقال، مانند بازسازی معماری، بهینه‌سازی عملکرد و آزمایش متمرکز کنند. استفاده از RAG و اعتبارسنجی عامل‌گرا کمک می‌کند تا اطمینان حاصل شود که پیشنهادات هوش مصنوعی فقط نویز نیستند، بلکه نقاط شروع واقعاً مفیدی هستند و فرآیند را بیشتر تسریع می‌کنند. توانایی سفارشی‌سازی قوانین همچنین به این معنی است که ابزار به یک دستیار متناسب تبدیل می‌شود که با استانداردها و چالش‌های خاص تیم یا سازمان همسو است.
پیامدهای گسترده‌تر برای فناوری اطلاعات سازمانی
برای رهبران فناوری اطلاعات و سازمان‌ها به طور کلی، ظهور ابزارهایی مانند Konveyor AI نوید استراتژیک قابل توجهی دارد. نوسازی برنامه‌های کاربردی اغلب یک توانمندساز کلیدی برای ابتکارات تحول دیجیتال گسترده‌تر است. Konveyor AI با سریع‌تر، ارزان‌تر و کم‌خطرتر کردن نوسازی، می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا:
- تسریع نوآوری: چرخه‌های انتقال سریع‌تر به معنای پذیرش سریع‌تر مزایای بومی ابری است که امکان توسعه و استقرار سریع‌تر ویژگی‌ها و خدمات جدید را فراهم می‌کند.
- کاهش بدهی فنی: رسیدگی سیستماتیک به کد و معماری‌های قدیمی، قابلیت نگهداری را بهبود می‌بخشد، هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهد و تاب‌آوری سیستم را افزایش می‌دهد.
- بهینه‌سازی تخصیص منابع: آزاد کردن زمان توسعه‌دهندگان از وظایف نوسازی دستی، امکان هدایت مجدد منابع مهندسی ارزشمند به سمت ایجاد ارزش تجاری جدید را فراهم می‌کند.
- کاهش ریسک: پیشنهادات هدایت‌شده، معتبر و اتوماسیون، احتمال خطا در طول انتقال‌های پیچیده را کاهش می‌دهد.
- بهبود حفظ استعدادها: ارائه ابزارهای مدرن به توسعه‌دهندگان که کارهای خسته‌کننده را کاهش می‌دهند، می‌تواند به رضایت شغلی بالاتر کمک کند.
ماهیت منبع باز پروژه زیربنایی Konveyor همچنین همکاری جامعه را تقویت می‌کند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا به طور بالقوه در دانش و مجموعه‌های قوانین مشترک مشارکت کرده و از آن‌ها بهره‌مند شوند.
مسیر پیش رو برای Konveyor
انتشار Konveyor AI 0.1 نقطه عطف مهمی را رقم می‌زند و قابلیت‌های اصلی نوسازی مبتنی بر هوش مصنوعی را بلافاصله در دسترس کاربران قرار می‌دهد. Red Hat به وضوح تعهد خود را به این حوزه نشان داده است، با تابع تولید دارایی Kubernetes که برای انتشار در تابستان برنامه‌ریزی شده و بهبودهای بیشتری برای جعبه ابزار انتقال برنامه در نسخه‌های بعدی برنامه‌ریزی شده است.
همانطور که هوش مصنوعی مولد به سرعت به تکامل خود ادامه می‌دهد، ابزارهایی مانند Konveyor AI احتمالاً به طور فزاینده‌ای پیچیده خواهند شد. تکرارهای آینده ممکن است درک عمیق‌تر کد، پیشنهادات بازسازی پیچیده‌تر، تولید خودکار تست برای کد منتقل شده یا حتی تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی از رفتار زمان اجرا پس از انتقال را ارائه دهند. ادغام هوش مصنوعی در چرخه عمر توسعه نرم‌افزار، به ویژه برای وظایف پیچیده‌ای مانند نوسازی، آماده تبدیل شدن به یک روند اصلی است و Konveyor AI، Red Hat را در خط مقدم این تحول قرار می‌دهد و یک راه‌حل عملی و توسعه‌دهنده محور برای یک چالش پایدار صنعت ارائه می‌دهد. سفر نوسازی مجموعه عظیم برنامه‌های کاربردی موجود در جهان طولانی است، اما با ظهور ابزارهای هوشمند، مسیر پیش رو به طور قابل توجهی روشن‌تر به نظر می‌رسد.