Red Hat: Konveyor AI ускоряет модернизацию приложений

Технологический ландшафт находится в постоянном движении, заставляя организации постоянно адаптироваться и развиваться. Центральной проблемой в этой непрерывной трансформации является модернизация существующих программных приложений. Многие компании полагаются на унаследованные системы, часто созданные годы или даже десятилетия назад с использованием технологий, которые плохо подходят для требований современной облачной эры. Перенос этих критически важных приложений на современные, облачно-ориентированные архитектуры — это не просто желательное обновление; это все чаще становится стратегической необходимостью для поддержания конкурентоспособности, гибкости и масштабируемости. Однако этот процесс общеизвестно сложен, требует много времени и ресурсов, часто выступая существенным препятствием для инноваций. Признавая эту критическую болевую точку отрасли, Red Hat выступила с новым решением, представив первоначальный релиз, версию 0.1, Konveyor AI. Этот новаторский инструмент призван коренным образом изменить путь модернизации приложений путем интеграции мощи генеративного искусственного интеллекта непосредственно в рабочий процесс разработки.

Насущная потребность в модернизации приложений

Прежде чем углубляться в специфику Konveyor AI, важно понять движущие силы, стоящие за стремлением к модернизации приложений. Унаследованные приложения, хотя и могут быть стабильными и функциональными, часто несут значительный технический долг. Их может быть сложно и дорого поддерживать, они неэффективно масштабируются, препятствуют внедрению современных практик разработки, таких как DevOps и CI/CD, и создают проблемы интеграции с новыми системами и облачными сервисами. Кроме того, монолитные архитектуры, распространенные в старых приложениях, лишены отказоустойчивости и гибкости, предлагаемых микросервисами и контейнеризованными развертываниями.

Переход к облачно-ориентированным средам – обычно включающий такие технологии, как контейнеры (например, Docker), платформы оркестрации (например, Kubernetes) и микросервисные архитектуры – предлагает множество преимуществ. К ним относятся:

• Повышенная масштабируемость: Облачные платформы позволяют приложениям динамически масштабировать ресурсы вверх или вниз в зависимости от спроса, оптимизируя затраты и производительность.
• Улучшенная гибкость: Современные архитектуры и практики разработки обеспечивают более быстрые циклы выпуска, позволяя компаниям быстрее реагировать на изменения рынка и потребности клиентов.
• Повышенная отказоустойчивость: Распределение компонентов приложения по микросервисам и использование облачной инфраструктуры повышает отказоустойчивость и общую доступность системы.
• Экономическая эффективность: Облачные модели с оплатой по мере использования и оптимизированное использование ресурсов могут привести к значительной экономии средств по сравнению с управлением локальными центрами обработки данных.
• Доступ к инновациям: Облачные платформы предоставляют легкий доступ к обширной экосистеме управляемых сервисов, включая базы данных, инструменты машинного обучения, аналитические платформы и многое другое, ускоряя инновации.

Несмотря на эти убедительные преимущества, путь от унаследованного к облачно-ориентированному полон препятствий. Разработчики сталкиваются с пугающей задачей понимания сложных, часто плохо документированных кодовых баз, определения необходимых изменений в коде, рефакторинга архитектур, выбора подходящих целевых технологий и обеспечения совместимости и производительности в новой среде. Это часто требует значительных ручных усилий, специализированных знаний и значительного риска. Именно для навигации по этой сложной местности и предназначен Konveyor AI.

Представляем Konveyor AI: Новая глава в модернизации

Konveyor AI, внутренне называемый Kai, представляет собой значительную эволюцию в рамках более широкого проекта Konveyor. Сам Konveyor является инициативой с открытым исходным кодом, поддерживаемой Red Hat в сотрудничестве с широким сообществом, посвященной предоставлению инструментов и методологий для модернизации и миграции приложений, особенно в среды Kubernetes. Внедрение Konveyor AI привносит передовые возможности искусственного интеллекта в этот устоявшийся набор инструментов, обещая значительно упростить и ускорить процесс модернизации.

Основная идея Konveyor AI заключается в синергетическом сочетании генеративного ИИ, в частности, с использованием сложных больших языковых моделей (LLM), с традиционным статическим анализом кода. Это слияние создает интеллектуального помощника, способного понимать существующий код приложения, определять требования к модернизации и проактивно предлагать модификации кода. Встраивая этот интеллект непосредственно в привычную среду разработчика, Red Hat стремится снизить барьер входа для сложных проектов модернизации, делая их более доступными и экономически жизнеспособными для более широкого круга организаций. Цель состоит не просто в автоматизации, а в дополнении – расширении возможностей разработчиков путем выполнения утомительных, повторяющихся задач и предоставления проницательных рекомендаций, тем самым освобождая их для сосредоточения на архитектурных решениях более высокого уровня и разработке функций.

Интеллектуальное ядро: Сочетание ИИ с анализом кода

Истинная инновация Konveyor AI заключается в его гибридном подходе. Статический анализ кода долгое время был основным элементом разработки программного обеспечения, способным проверять исходный код без его выполнения для обнаружения потенциальных ошибок, уязвимостей безопасности, несоответствий стилю и, что особенно важно для модернизации, зависимостей от устаревших библиотек или специфичных для платформы функций. Однако статический анализ сам по себе часто генерирует большой объем результатов, которые требуют значительной человеческой интерпретации и усилий для устранения.

Генеративный ИИ, основанный на LLM, обученных на огромных наборах данных кода и естественного языка, привносит новое измерение. Эти модели превосходно понимают контекст, генерируют текст, похожий на человеческий, и даже создают фрагменты кода. Применительно к модернизации приложений LLM потенциально могут:

• Интерпретировать результаты анализа: Понимать последствия проблем, выявленных статическим анализом.
• Предлагать модификации кода: Генерировать конкретные изменения кода, необходимые для преодоления препятствий модернизации, таких как замена устаревших вызовов API или адаптация кода для контейнеризации.
• Объяснять сложности: Предоставлять объяснения на естественном языке, почему необходимы определенные изменения.
• Генерировать шаблонный код: Автоматизировать создание конфигурационных файлов или стандартных структур кода, необходимых для целевой среды (например, Dockerfiles, манифесты Kubernetes).

Konveyor AI бесшовно интегрирует эти две технологии. Механизм статического анализа определяет, что требует внимания, в то время как компонент генеративного ИИ предоставляет интеллектуальные предложения о том, как это исправить. Эта интеграция происходит непосредственно в рабочем процессе разработки, минимизируя переключение контекста и трение для разработчика. Система анализирует исходный код приложения, выявляет шаблоны, указывающие на необходимые шаги модернизации (например, миграция со старых версий Java EE на Quarkus или Spring Boot, или подготовка приложения к контейнеризации), а затем использует LLM для формулирования действенных рекомендаций и потенциальных решений кода.

Использование прошлого опыта: Сила Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Ключевой проблемой при использовании LLM общего назначения для специфических технических задач, таких как миграция кода, является обеспечение точности, релевантности и контекстной осведомленности генерируемых результатов. LLM иногда могут ‘галлюцинировать’ или производить правдоподобный, но неверный код. Чтобы смягчить это и повысить качество предложений, Konveyor AI использует технику, известную как Retrieval-Augmented Generation (RAG).

RAG расширяет возможности LLM, основывая его ответы на конкретной, релевантной базе знаний. Вместо того чтобы полагаться исключительно на общие знания, заложенные во время первоначального обучения, система RAG сначала извлекает соответствующую информацию, относящуюся к конкретной задаче модернизации. В контексте Konveyor AI эта извлеченная информация включает:

• Структурированные данные миграции: Инсайты, полученные из статического анализа кода, специфичного для модернизируемого приложения.
• Исторические изменения кода: Данные из предыдущих успешных усилий по модернизации, потенциально включая трансформации кода, примененные в аналогичных сценариях.
• Предопределенные правила и шаблоны: Знания об общих путях миграции и лучших практиках.

Эта извлеченная, специфичная для контекста информация затем предоставляется LLM вместе с запросом разработчика или результатами анализа. LLM использует этот дополненный контекст для генерации более точных, целенаправленных и надежных предложений кода или объяснений. RAG гарантирует, что вывод ИИ — это не просто общая догадка, а информация, основанная на конкретных нюансах кода приложения, целевой платформы и, возможно, накопленной мудрости из прошлых миграций внутри организации или более широкого сообщества Konveyor. Этот подход значительно повышает практичность и надежность руководства, управляемого ИИ, делая его более мощным активом для сложных, крупномасштабных инициатив трансформации без необходимости дорогостоящего и сложного процесса тонкой настройки выделенной LLM для каждого конкретного сценария миграции.

Ключевые возможности, представленные в версии 0.1

Первоначальный выпуск Konveyor AI (v0.1) уже содержит набор ценных функций, предназначенных для немедленного влияния на проекты модернизации:

1. Улучшенный статический анализ кода: Инструмент выполняет глубокий анализ для выявления потенциальных препятствий при миграции на новые технологии. Это включает определение зависимостей от унаследованных фреймворков, использование недружественных к облаку шаблонов и других проблем, связанных с внедрением современных фреймворков Java (таких как Quarkus или Spring Boot) или подготовкой приложений к контейнеризации и развертыванию в Kubernetes.
2. Разрешение исторических проблем: Konveyor AI поддерживает базу знаний о ранее встреченных и решенных проблемах модернизации. Эти исторические данные, используемые через механизм RAG, позволяют системе учиться на прошлом опыте и предоставлять все более релевантные предложения для будущих миграций, эффективно создавая институциональные знания вокруг проблем модернизации.
3. Богатый интеллект миграции: Платформа оснащена впечатляющей библиотекой из примерно 2400 предопределенных правил. Эти правила охватывают широкий спектр общих путей миграции и технологических преобразований, предоставляя готовое руководство для многих сценариев.
4. Настраиваемый движок правил: Признавая, что каждая организация и портфель приложений уникальны, Konveyor AI позволяет пользователям определять свои собственные пользовательские правила. Это позволяет адаптировать анализ и предложения ИИ к конкретным внутренним стандартам, проприетарным фреймворкам или уникальным проблемам миграции, не охваченным предопределенным набором правил.
5. Интегрированный опыт разработчика: Важнейшим элементом является расширение для VS Code. Оно переносит возможности Konveyor AI непосредственно в интегрированную среду разработки (IDE) разработчика. Результаты анализа кода и сгенерированные ИИ предложения изменений появляются встроенными, минимизируя прерывания и позволяя разработчикам беспрепятственно просматривать и применять изменения модернизации в рамках своего естественного рабочего процесса.

Эти функции в совокупности направлены на преобразование модернизации из ручного, часто трудоемкого процесса в более управляемый, эффективный и дружественный к разработчику опыт.

Гибкость и доверие: Агностицизм моделей и агентный ИИ

Red Hat приняла несколько стратегических проектных решений для максимизации гибкости и построения доверия к результатам Konveyor AI:

• Модельно-агностичная архитектура: Значительным преимуществом является то, что Konveyor AI разработан как модельно-агностичный. Пользователи не привязаны к конкретной проприетарной LLM. Это обеспечивает критическую гибкость, позволяя организациям выбирать LLM, которая наилучшим образом соответствует их потребностям, бюджету, политикам безопасности или существующей инфраструктуре ИИ. Они потенциально могут использовать модели с открытым исходным кодом, коммерчески доступные или даже модели, размещенные локально. Эта адаптивность обеспечивает перспективность инструмента и соответствует философии открытого исходного кода, избегая привязки к поставщику.
• Акцент на агентный ИИ: Для обеспечения надежности и полезности предложений, сгенерированных ИИ, Konveyor AI включает принципы агентного ИИ. Это означает, что ИИ не просто генерирует код вслепую; он стремится предоставить проверенные и осмысленные ответы. Текущие реализации включают проверки на компиляцию Maven и разрешение зависимостей. Это подразумевает, что предлагаемые изменения кода, как минимум, проверяются на базовую корректность и совместимость в рамках системы сборки проекта. Этот шаг валидации критически важен для построения доверия разработчиков – знание того, что предложения ИИ прошли некоторый уровень автоматической проверки перед представлением, значительно увеличивает вероятность их принятия.
• Контроль пользователя: Разработчики сохраняют контроль над тем, как применяется ИИ. Система может оценить усилия, необходимые для ручного решения различных выявленных проблем модернизации. На основе этой оценки пользователи могут выбирать, какие проблемы они хотят решить с помощью генеративного ИИ, а какие они могут предпочесть обработать вручную, что позволяет прагматично применять технологию там, где она приносит наибольшую пользу.

Эти элементы подчеркивают фокус на практической применимости, адаптивности и построении уверенности в роли ИИ как полезного второго пилота, а не непрозрачного черного ящика.

Упрощение пути к Kubernetes

Помимо основной модернизации кода, Konveyor также расширяет свои возможности для облегчения перехода на Kubernetes, де-факто стандарт для оркестрации контейнеров. Ключевой предстоящей функцией, запланированной к выпуску позже этим летом, является новая функция генерации активов.

Эта функция направлена на упрощение часто сложной задачи создания артефактов развертывания Kubernetes. Она позволит пользователям анализировать существующие развертывания приложений и конфигурации времени выполнения (потенциально с традиционных серверов или виртуальных машин) и автоматически генерировать соответствующие манифесты Kubernetes, такие как конфигурации Deployment, Services, правила Ingress и, возможно, ConfigMaps или Secrets. Автоматизация создания этих необходимых ресурсов Kubernetes может сэкономить разработчикам значительное время и снизить вероятность ошибок ручной настройки, дополнительно сглаживая путь для приложений, перемещающихся в облачно-ориентированную, оркестрованную среду. Эта функция напрямую решает общую болевую точку в процессе миграции, преодолевая разрыв между самим кодом приложения и его операционным развертыванием на Kubernetes.

Переосмысление опыта разработчика

В конечном счете, успех такого инструмента, как Konveyor AI, зависит от его влияния на повседневную жизнь разработчиков. Цель состоит в том, чтобы сместить опыт разработчика, связанный с модернизацией, от утомительной археологии и повторяющихся исправлений к более продуктивному и увлекательному процессу.

Интегрируя статический анализ и предложения ИИ непосредственно в IDE (например, VS Code), Konveyor AI минимизирует переключение контекста. Разработчикам не нужно постоянно переключаться между редактором кода, отчетами анализа, документацией и внешними инструментами. Инсайты и действенные предложения представляются прямо там, где находится код.

Автоматизация выявления проблем и генерации потенциальных решений значительно сокращает ручной труд. Разработчики могут тратить меньше времени на поиск устаревших вызовов API или выяснение шаблонных конфигураций и больше времени уделять стратегическим аспектам миграции, таким как архитектурный рефакторинг, оптимизация производительности и тестирование. Использование RAG и агентной валидации помогает гарантировать, что предложения ИИ — это не просто шум, а действительно полезные отправные точки, что еще больше ускоряет процесс. Возможность настройки правил также означает, что инструмент становится адаптированным помощником, согласованным с конкретными стандартами и проблемами команды или организации.

Более широкие последствия для корпоративных ИТ

Для ИТ-руководителей и организаций в целом появление таких инструментов, как Konveyor AI, несет значительные стратегические перспективы. Модернизация приложений часто является ключевым фактором для более широких инициатив цифровой трансформации. Делая модернизацию быстрее, дешевле и менее рискованной, Konveyor AI может помочь организациям:

• Ускорить инновации: Более быстрые циклы миграции означают более быстрое внедрение преимуществ облачно-ориентированных технологий, что позволяет быстрее разрабатывать и развертывать новые функции и сервисы.
• Сократить технический долг: Систематическое устранение унаследованного кода и архитектур улучшает сопровождаемость, снижает операционные расходы и повышает отказоустойчивость системы.
• Оптимизировать распределение ресурсов: Освобождение времени разработчиков от ручных задач модернизации позволяет перенаправить ценные инженерные ресурсы на создание новой бизнес-ценности.
• Снизить риски: Управляемые, проверенные предложения и автоматизация снижают вероятность ошибок во время сложных миграций.
• Улучшить удержание талантов: Предоставление разработчикам современных инструментов, сокращающих утомительную работу, может способствовать повышению удовлетворенности работой.

Открытый исходный код базового проекта Konveyor также способствует сотрудничеству сообщества и позволяет организациям потенциально вносить свой вклад и извлекать выгоду из общих знаний и наборов правил.

Путь вперед для Konveyor

Выпуск Konveyor AI 0.1 знаменует собой важную веху, делая основные возможности модернизации, управляемые ИИ, доступными для пользователей немедленно. Red Hat четко обозначила свою приверженность этой области: функция генерации активов Kubernetes запланирована к выпуску летом, а дальнейшие усовершенствования набора инструментов для миграции приложений запланированы в последующих выпусках.

Поскольку генеративный ИИ продолжает быстро развиваться, такие инструменты, как Konveyor AI, вероятно, станут все более сложными. Будущие итерации могут предложить более глубокое понимание кода, более сложные предложения по рефакторингу, автоматическую генерацию тестов для мигрированного кода или даже анализ поведения во время выполнения после миграции с помощью ИИ. Интеграция ИИ в жизненный цикл разработки программного обеспечения, особенно для сложных задач, таких как модернизация, готова стать основной тенденцией, и Konveyor AI позиционирует Red Hat на переднем крае этой трансформации, предлагая практичное, ориентированное на разработчика решение для постоянной проблемы отрасли. Путь модернизации огромного мирового портфеля существующих приложений долог, но с появлением интеллектуальных инструментов путь вперед выглядит значительно светлее.