Red Hat lance Konveyor AI pour moderniser les apps cloud

Le paysage technologique est en constante évolution, obligeant les organisations à s’adapter et à évoluer perpétuellement. Un défi central dans cette transformation continue est la modernisation des applications logicielles existantes. De nombreuses entreprises s’appuient sur des systèmes hérités, souvent construits il y a des années voire des décennies à l’aide de technologies peu adaptées aux exigences de l’ère moderne du cloud. La migration de ces applications critiques vers des architectures contemporaines et natives du cloud n’est pas simplement une mise à niveau souhaitable ; elle devient de plus en plus un impératif stratégique pour maintenir la compétitivité, l’agilité et l’évolutivité. Cependant, ce processus est notoirement complexe, chronophage et gourmand en ressources, agissant souvent comme un goulot d’étranglement important pour l’innovation. Reconnaissant ce point sensible critique de l’industrie, Red Hat a proposé une solution novatrice, en introduisant la version initiale, version 0.1, de Konveyor AI. Cet outil pionnier vise à remodeler fondamentalement le parcours de modernisation des applications en intégrant la puissance de l’intelligence artificielle générative directement dans le flux de travail de développement.

Le besoin pressant de modernisation des applications

Avant d’entrer dans les détails de Konveyor AI, il est essentiel de comprendre les forces motrices derrière la poussée pour la modernisation des applications. Les applications héritées, bien que potentiellement stables et fonctionnelles, comportent souvent une dette technique substantielle. Elles peuvent être difficiles et coûteuses à maintenir, évoluer de manière inefficace, entraver l’adoption de pratiques de développement modernes comme DevOps et CI/CD, et poser des défis d’intégration avec les systèmes plus récents et les services cloud. De plus, les architectures monolithiques courantes dans les anciennes applications manquent de la résilience et de la flexibilité offertes par les microservices et les déploiements conteneurisés.

La transition vers des environnements natifs du cloud – impliquant généralement des technologies comme les conteneurs (par exemple, Docker), les plateformes d’orchestration (par exemple, Kubernetes) et les architectures de microservices – offre une multitude d’avantages. Ceux-ci inclus:

• Évolutivité améliorée : Les plateformes cloud permettent aux applications d’adapter dynamiquement les ressources à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande, optimisant les coûts et les performances.
• Agilité accrue : Les architectures et pratiques de développement modernes permettent des cycles de publication plus rapides, permettant aux entreprises de réagir plus rapidement aux changements du marché et aux besoins des clients.
• Résilience augmentée : La distribution des composants applicatifs entre les microservices et l’exploitation de l’infrastructure cloud améliorent la tolérance aux pannes et la disponibilité globale du système.
• Efficacité des coûts : Les modèles cloud de paiement à l’usage et l’utilisation optimisée des ressources peuvent entraîner des économies de coûts significatives par rapport à la gestion de centres de données sur site.
• Accès à l’innovation : Les plateformes cloud offrent un accès facile à un vaste écosystème de services gérés, y compris des bases de données, des outils d’apprentissage automatique, des plateformes d’analyse, et plus encore, accélérant l’innovation.

Malgré ces avantages convaincants, le chemin de l’hérité au natif du cloud est semé d’obstacles. Les développeurs sont confrontés à la tâche ardue de comprendre des bases de code complexes et souvent mal documentées, d’identifier les modifications de code requises, de refactoriser les architectures, de sélectionner les technologies cibles appropriées et d’assurer la compatibilité et les performances dans le nouvel environnement. Cela implique fréquemment un effort manuel important, une expertise spécialisée et un risque considérable. C’est précisément ce terrain difficile que Konveyor AI est conçu pour naviguer.

Présentation de Konveyor AI : Un nouveau chapitre dans la modernisation

Konveyor AI, désigné en interne sous le nom de Kai, représente une évolution significative au sein du projet Konveyor plus large. Konveyor lui-même est une initiative open source, encouragée par Red Hat en collaboration avec une communauté plus large, dédiée à fournir des outils et des méthodologies pour moderniser et migrer des applications, en particulier vers des environnements Kubernetes. L’introduction de Konveyor AI injecte des capacités d’intelligence artificielle de pointe dans cette boîte à outils établie, promettant de rationaliser et d’accélérer considérablement le processus de modernisation.

Le principe de base de Konveyor AI est la combinaison synergique de l’IA générative, exploitant spécifiquement des grands modèles de langage (LLM) sophistiqués, avec l’analyse statique de code traditionnelle. Cette fusion crée un assistant intelligent capable de comprendre le code d’application existant, d’identifier les exigences de modernisation et de suggérer de manière proactive des modifications de code. En intégrant cette intelligence directement dans l’environnement familier du développeur, Red Hat vise à abaisser la barrière à l’entrée pour les projets de modernisation complexes, les rendant plus accessibles et économiquement viables pour un plus large éventail d’organisations. L’objectif n’est pas simplement l’automatisation mais l’augmentation – responsabiliser les développeurs en gérant les tâches fastidieuses et répétitives et en fournissant des conseils perspicaces, les libérant ainsi pour se concentrer sur les décisions architecturales de plus haut niveau et le développement de fonctionnalités.

Le cœur intelligent : Tisser l’IA avec l’analyse de code

La véritable innovation de Konveyor AI réside dans son approche hybride. L’analyse statique de code est depuis longtemps un élément de base du développement logiciel, capable d’examiner le code source sans l’exécuter pour détecter les bogues potentiels, les vulnérabilités de sécurité, les incohérences de style et, de manière cruciale pour la modernisation, les dépendances vis-à-vis de bibliothèques obsolètes ou de fonctionnalités spécifiques à la plateforme. Cependant, l’analyse statique seule génère souvent un grand volume de résultats qui nécessitent une interprétation humaine et des efforts importants pour être traités.

L’IA générative, alimentée par des LLM entraînés sur de vastes ensembles de données de code et de langage naturel, apporte une nouvelle dimension. Ces modèles excellent dans la compréhension du contexte, la génération de texte de type humain et même la production d’extraits de code. Appliqués à la modernisation des applications, les LLM peuvent potentiellement :

• Interpréter les résultats d’analyse : Comprendre les implications des problèmes signalés par l’analyse statique.
• Suggérer des modifications de code : Générer des modifications de code spécifiques nécessaires pour surmonter les obstacles à la modernisation, tels que le remplacement d’appels d’API obsolètes ou l’adaptation du code pour la conteneurisation.
• Expliquer les complexités : Fournir des explications en langage naturel sur les raisons pour lesquelles certains changements sont nécessaires.
• Générer du code standard (boilerplate) : Automatiser la création de fichiers de configuration ou de structures de code standard requises pour l’environnement cible (par exemple, Dockerfiles, manifestes Kubernetes).

Konveyor AI intègre ces deux technologies de manière transparente. Le moteur d’analyse statique identifie ce qui nécessite une attention, tandis que le composant d’IA générative fournit des suggestions intelligentes sur comment y remédier. Cette intégration se produit directement dans le flux de travail de développement, minimisant le changement de contexte et la friction pour le développeur. Le système analyse le code source de l’application, identifie les modèles indiquant les étapes de modernisation nécessaires (comme la migration d’anciennes versions de Java EE vers Quarkus ou Spring Boot, ou la préparation d’une application pour la conteneurisation), puis utilise le LLM pour formuler des recommandations exploitables et des solutions de code potentielles.

Exploiter la sagesse passée : La puissance de la génération augmentée par récupération (RAG)

Un défi clé lié à l’utilisation de LLM à usage général pour des tâches techniques spécifiques comme la migration de code est de garantir que les sorties générées sont précises, pertinentes et contextuelles. Les LLM peuvent parfois ‘halluciner’ ou produire du code plausible mais incorrect. Pour atténuer cela et améliorer la qualité des suggestions, Konveyor AI utilise une technique connue sous le nom de Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Le RAG améliore les capacités du LLM en ancrant ses réponses dans une base de connaissances spécifique et pertinente. Au lieu de s’appuyer uniquement sur les connaissances générales intégrées lors de sa formation initiale, le système RAG récupère d’abord les informations pertinentes liées à la tâche de modernisation spécifique en cours. Dans le contexte de Konveyor AI, ces informations récupérées comprennent :

• Données de migration structurées : Des informations dérivées de l’analyse statique du code spécifique à l’application en cours de modernisation.
• Modifications de code historiques : Des données provenant d’efforts de modernisation antérieurs réussis, incluant potentiellement des transformations de code appliquées dans des scénarios similaires.
• Règles et modèles prédéfinis : Des connaissances sur les chemins de migration courants et les meilleures pratiques.

Ces informations récupérées et spécifiques au contexte sont ensuite fournies au LLM avec l’invite du développeur ou les résultats de l’analyse. Le LLM utilise ce contexte augmenté pour générer des suggestions de code ou des explications plus précises, ciblées et fiables. Le RAG garantit que la sortie de l’IA n’est pas seulement une supposition générique, mais qu’elle est informée par les nuances spécifiques du code de l’application, de la plateforme cible et potentiellement, de la sagesse accumulée lors de migrations passées au sein de l’organisation ou de la communauté Konveyor au sens large. Cette approche renforce considérablement la praticité et la fiabilité des conseils pilotés par l’IA, en faisant un atout plus puissant pour les initiatives de transformation complexes et à grande échelle sans nécessiter le processus coûteux et complexe d’affiner un LLM dédié pour chaque scénario de migration spécifique.

Capacités clés introduites dans la version 0.1

La version initiale de Konveyor AI (v0.1) embarque déjà une suite de fonctionnalités précieuses conçues pour avoir un impact immédiat sur les projets de modernisation :

1. Analyse statique de code améliorée : L’outil effectue une analyse approfondie pour identifier les obstacles potentiels lors de la migration vers des technologies plus récentes. Cela inclut l’identification des dépendances vis-à-vis des frameworks hérités, l’utilisation de modèles non adaptés au cloud et d’autres problèmes pertinents pour l’adoption de frameworks Java modernes (comme Quarkus ou Spring Boot) ou la préparation des applications pour la conteneurisation et le déploiement Kubernetes.
2. Résolution historique des problèmes : Konveyor AI maintient une base de connaissances des problèmes de modernisation précédemment rencontrés et résolus. Ces données historiques, utilisées via le mécanisme RAG, permettent au système d’apprendre des expériences passées et de fournir des suggestions de plus en plus pertinentes pour les migrations futures, construisant efficacement une connaissance institutionnelle autour des défis de la modernisation.
3. Intelligence de migration riche : La plateforme est équipée d’une bibliothèque impressionnante d’environ 2 400 règles prédéfinies. Ces règles couvrent un large éventail de chemins de migration courants et de transformations technologiques, fournissant des conseils prêts à l’emploi pour de nombreux scénarios.
4. Moteur de règles personnalisable : Reconnaissant que chaque organisation et portefeuille d’applications est unique, Konveyor AI permet aux utilisateurs de définir leurs propres règles personnalisées. Cela permet d’adapter l’analyse et les suggestions de l’IA aux normes internes spécifiques, aux frameworks propriétaires ou aux défis de migration uniques non couverts par l’ensemble de règles prédéfinies.
5. Expérience développeur intégrée : Un élément crucial est l’extension VS Code. Celle-ci apporte les capacités de Konveyor AI directement dans l’environnement de développement intégré (IDE) du développeur. Les résultats de l’analyse de code et les suggestions de modification générées par l’IA apparaissent en ligne, minimisant les interruptions et permettant aux développeurs d’examiner et d’appliquer les changements de modernisation de manière transparente dans leur flux de travail naturel.

Ces fonctionnalités visent collectivement à transformer la modernisation d’un processus manuel, souvent ardu, en une expérience plus guidée, efficace et conviviale pour les développeurs.

Flexibilité et confiance : Agnosticisme du modèle et IA agentique

Red Hat a fait plusieurs choix de conception stratégiques pour maximiser la flexibilité et renforcer la confiance dans les sorties de Konveyor AI :

• Architecture agnostique du modèle : Un avantage significatif est que Konveyor AI est conçu pour être agnostique du modèle. Les utilisateurs ne sont pas enfermés dans un LLM propriétaire spécifique. Cela offre une flexibilité cruciale, permettant aux organisations de choisir le LLM qui correspond le mieux à leurs besoins, leur budget, leurs politiques de sécurité ou leur infrastructure IA existante. Ils peuvent potentiellement exploiter des modèles open source, des modèles disponibles dans le commerce, ou même des modèles hébergés sur site. Cette adaptabilité pérennise l’outil et s’aligne sur la philosophie open source d’éviter la dépendance vis-à-vis d’un fournisseur.
• Accent sur l’IA agentique : Pour garantir la fiabilité et l’utilité des suggestions générées par l’IA, Konveyor AI intègre les principes de l’IA agentique. Cela signifie que l’IA ne se contente pas de générer du code aveuglément ; elle vise à fournir des réponses validées et significatives. Les implémentations actuelles incluent des vérifications pour les compilations Maven et les résolutions de dépendances. Cela implique que les modifications de code suggérées sont, au minimum, vérifiées pour leur exactitude de base et leur compatibilité au sein du système de build du projet. Cette étape de validation est essentielle pour renforcer la confiance des développeurs – savoir que les suggestions de l’IA ont subi un certain niveau de vérification automatisée avant d’être présentées augmente considérablement la probabilité d’adoption.
• Contrôle utilisateur : Les développeurs gardent le contrôle sur la manière dont l’IA est appliquée. Le système peut estimer l’effort requis pour traiter manuellement différents problèmes de modernisation identifiés. Sur la base de cette estimation, les utilisateurs peuvent choisir les problèmes qu’ils souhaitent aborder avec l’aide de l’IA générative et ceux qu’ils pourraient préférer traiter manuellement, permettant une application pragmatique de la technologie là où elle apporte le plus de valeur.

Ces éléments soulignent l’accent mis sur la facilité d’utilisation pratique, l’adaptabilité et le renforcement de la confiance dans le rôle de l’IA en tant que copilote utile plutôt qu’en tant que boîte noire opaque.

Rationaliser le parcours vers Kubernetes

Au-delà de la modernisation du code de base, Konveyor améliore également ses capacités pour faciliter la transition vers Kubernetes, la norme de facto pour l’orchestration de conteneurs. Une fonctionnalité clé à venir, dont la sortie est prévue plus tard cet été, est une nouvelle fonction de génération d’actifs.

Cette fonction vise à simplifier la tâche souvent complexe de création d’artefacts de déploiement Kubernetes. Elle permettra aux utilisateurs d’analyser les déploiements d’applications existants et les configurations d’exécution (potentiellement à partir de serveurs traditionnels ou de VM) et de générer automatiquement les manifestes Kubernetes correspondants, tels que les configurations de déploiement (Deployment), les services (Service), les règles d’entrée (Ingress), et potentiellement les ConfigMaps ou les Secrets. L’automatisation de la création de ces ressources Kubernetes essentielles peut faire gagner un temps considérable aux développeurs et réduire le potentiel d’erreurs de configuration manuelle, aplanissant davantage la voie pour les applications migrant vers un environnement natif du cloud et orchestré. Cette fonctionnalité répond directement à un point sensible courant dans le processus de migration, comblant le fossé entre le code de l’application lui-même et son déploiement opérationnel sur Kubernetes.

L’expérience développeur réinventée

En fin de compte, le succès d’un outil comme Konveyor AI dépend de son impact sur la vie quotidienne des développeurs. L’objectif est de faire passer l’expérience développeur liée à la modernisation d’une archéologie fastidieuse et de corrections répétitives à un processus plus productif et engageant.

En intégrant l’analyse statique et les suggestions d’IA directement dans l’IDE (comme VS Code), Konveyor AI minimise le changement de contexte. Les développeurs n’ont pas besoin de jongler constamment entre leur éditeur de code, les rapports d’analyse, la documentation et les outils externes. Les informations et les suggestions exploitables sont présentées là où se trouve le code.

L’automatisation de l’identification des problèmes et de la génération de solutions potentielles réduit considérablement le labeur manuel impliqué. Les développeurs peuvent passer moins de temps à rechercher des appels d’API obsolètes ou à comprendre les configurations standard et plus de temps à se concentrer sur les aspects stratégiques de la migration, tels que la refactorisation architecturale, l’optimisation des performances et les tests. L’utilisation du RAG et de la validation agentique aide à garantir que les suggestions de l’IA ne sont pas seulement du bruit mais des points de départ réellement utiles, accélérant davantage le processus. La possibilité de personnaliser les règles signifie également que l’outil devient un assistant sur mesure, aligné sur les normes et les défis spécifiques de l’équipe ou de l’organisation.

Implications plus larges pour l’informatique d’entreprise

Pour les responsables informatiques et les organisations dans leur ensemble, l’avènement d’outils comme Konveyor AI est porteur d’une promesse stratégique significative. La modernisation des applications est souvent un catalyseur clé pour des initiatives de transformation numérique plus larges. En rendant la modernisation plus rapide, moins chère et moins risquée, Konveyor AI peut aider les organisations à :

• Accélérer l’innovation : Des cycles de migration plus rapides signifient une adoption plus rapide des avantages natifs du cloud, permettant un développement et un déploiement plus rapides de nouvelles fonctionnalités et services.
• Réduire la dette technique : Aborder systématiquement le code et les architectures hérités améliore la maintenabilité, réduit les coûts opérationnels et améliore la résilience du système.
• Optimiser l’allocation des ressources : Libérer le temps des développeurs des tâches manuelles de modernisation permet de rediriger des ressources d’ingénierie précieuses vers la création de nouvelle valeur commerciale.
• Atténuer les risques : Des suggestions guidées et validées ainsi que l’automatisation réduisent la probabilité d’erreurs lors de migrations complexes.
• Améliorer la rétention des talents : Fournir aux développeurs des outils modernes qui réduisent le travail fastidieux peut contribuer à une plus grande satisfaction au travail.

La nature open source du projet Konveyor sous-jacent favorise également la collaboration communautaire et permet aux organisations de potentiellement contribuer et bénéficier des connaissances et des ensembles de règles partagés.

La route à venir pour Konveyor

La sortie de Konveyor AI 0.1 marque une étape importante, rendant les capacités de modernisation pilotées par l’IA de base immédiatement disponibles pour les utilisateurs. Red Hat a clairement signalé son engagement dans ce domaine, avec la fonction de génération d’actifs Kubernetes prévue pour l’été et d’autres améliorations prévues pour la boîte à outils de migration d’applications dans les versions ultérieures.

Alors que l’IA générative continue d’évoluer rapidement, des outils comme Konveyor AI deviendront probablement de plus en plus sophistiqués. Les itérations futures pourraient offrir une compréhension plus approfondie du code, des suggestions de refactorisation plus complexes, la génération automatisée de tests pour le code migré, ou même une analyse pilotée par l’IA du comportement d’exécution post-migration. L’intégration de l’IA dans le cycle de vie du développement logiciel, en particulier pour des tâches complexes comme la modernisation, est en passe de devenir une tendance majeure, et Konveyor AI positionne Red Hat à l’avant-garde de cette transformation, offrant une solution pratique et centrée sur le développeur à un défi persistant de l’industrie. Le voyage de modernisation du vaste portefeuille mondial d’applications existantes est long, mais avec l’émergence d’outils intelligents, le chemin à parcourir semble considérablement plus lumineux.