技術領域瞬息萬變，迫使組織必須不斷適應與進化。在這持續轉型的過程中，一個核心挑戰便是現有軟體應用程式的現代化。許多企業依賴著舊有系統，這些系統通常是在數年甚至數十年前建立，所使用的技術已不適合現代雲端時代的需求。將這些關鍵應用程式遷移至現代化的雲端原生架構，不僅僅是理想的升級；它日益成為維持競爭力、敏捷性和可擴展性的策略性必要措施。然而，這個過程出了名的複雜、耗時且資源密集，常常成為創新的重大瓶頸。體認到這個關鍵的行業痛點，Red Hat 提出了一種新穎的解決方案，推出了 Konveyor AI 的初始版本 0.1。這個開創性的工具旨在透過將生成式人工智慧的力量直接整合到開發工作流程中，從根本上重塑應用程式現代化的旅程。
應用程式現代化的迫切需求
在深入探討 Konveyor AI 的細節之前，必須先理解推動應用程式現代化的驅動力。舊有應用程式雖然可能穩定且功能正常，但通常背負著大量的技術債。它們可能難以維護且成本高昂、擴展效率低下、阻礙採用如 DevOps 和 CI/CD 等現代開發實踐，並且在與較新的系統和雲端服務整合時構成挑戰。此外，舊應用程式中常見的單體式架構缺乏微服務和容器化部署所提供的彈性和靈活性。
轉向雲端原生環境——通常涉及容器（例如 Docker）、編排平台（例如 Kubernetes）和微服務架構等技術——帶來了豐富的益處。這些包括：
- 增強的可擴展性： 雲端平台允許應用程式根據需求動態擴展或縮減資源，從而優化成本和效能。
- 提升的敏捷性： 現代架構和開發實踐能夠實現更快的發布週期，讓企業能更迅速地回應市場變化和客戶需求。
- 更高的彈性： 將應用程式組件分散到微服務中並利用雲端基礎設施，可以提高容錯能力和整體系統可用性。
- 成本效益： 按需付費的雲端模型和優化的資源利用率，相較於管理本地資料中心，可以節省大量成本。
- 獲取創新： 雲端平台提供了便捷的途徑，可以接觸到龐大的託管服務生態系統，包括資料庫、機器學習工具、分析平台等等，從而加速創新。
儘管有這些引人注目的優勢，從舊有系統到雲端原生的道路卻充滿障礙。開發人員面臨著艱鉅的任務，需要理解複雜且往往文件記錄不全的程式碼庫、識別必要的程式碼變更、重構架構、選擇合適的目標技術，並確保在新環境中的相容性和效能。這通常涉及大量的手動工作、專業知識和相當大的風險。Konveyor AI 正是為應對這片充滿挑戰的領域而設計的。
Konveyor AI 介紹：現代化的新篇章
Konveyor AI，內部稱為 Kai，代表了更廣泛的 Konveyor 專案內的一次重大演進。Konveyor 本身是一個開源計畫，由 Red Hat 與更廣泛的社群合作推動，致力於提供現代化和遷移應用程式（特別是針對 Kubernetes 環境）的工具和方法論。Konveyor AI 的引入，將尖端的人工智慧能力注入到這個既有的工具組中，有望顯著簡化並加速現代化過程。
Konveyor AI 的核心前提是 生成式 AI（特別是利用複雜的大型語言模型 LLMs）與傳統 靜態程式碼分析 的協同組合。這種融合創造了一個智慧助手，能夠理解現有的應用程式程式碼、識別現代化需求，並主動建議程式碼修改。透過將這種智慧直接嵌入開發人員熟悉的環境中，Red Hat 旨在降低複雜現代化專案的進入門檻，使其對更廣泛的組織而言更易於實現且更具經濟效益。其目標不僅僅是自動化，而是增強——透過處理繁瑣、重複性的任務並提供富有洞察力的指導來賦能開發人員，從而讓他們能夠專注於更高層次的架構決策和功能開發。
智慧核心：將 AI 與程式碼分析交織
Konveyor AI 的真正創新在於其混合方法。靜態程式碼分析長期以來一直是軟體開發中的主要工具，能夠在不執行程式碼的情況下檢查原始碼，以偵測潛在的錯誤、安全漏洞、風格不一致，以及對於現代化至關重要的——對過時函式庫或特定平台功能的依賴。然而，僅靠靜態分析通常會產生大量結果，需要大量的人工解釋和努力來解決。
由在龐大程式碼和自然語言資料集上訓練的 LLMs 驅動的生成式 AI，帶來了新的維度。這些模型擅長理解上下文、生成類似人類的文本，甚至產生程式碼片段。當應用於應用程式現代化時，LLMs 可能可以：
- 解釋分析結果： 理解靜態分析標示出的問題所隱含的意義。
- 建議程式碼修改： 生成解決現代化障礙所需的特定程式碼變更，例如替換已棄用的 API 呼叫或調整程式碼以適應容器化。
- 解釋複雜性： 提供自然語言解釋，說明為何需要進行某些變更。
- 生成樣板程式碼： 自動化創建目標環境所需的設定檔或標準程式碼結構（例如 Dockerfiles、Kubernetes manifests）。
Konveyor AI 將這兩種技術無縫整合。靜態分析引擎識別需要關注的內容，而生成式 AI 組件則提供關於如何解決它的智慧建議。這種整合直接發生在開發工作流程中，最大限度地減少了開發人員的上下文切換和摩擦。系統分析應用程式的原始碼，識別指示必要現代化步驟的模式（例如從舊版 Java EE 遷移到 Quarkus 或 Spring Boot，或準備應用程式進行容器化），然後利用 LLM 來制定可行的建議和潛在的程式碼解決方案。
運用過往智慧：檢索增強生成 (RAG) 的力量
將通用 LLMs 用於像程式碼遷移這樣的特定技術任務，一個關鍵挑戰是確保生成的輸出準確、相關且具有上下文感知能力。LLMs 有時會「產生幻覺」或產生看似合理但錯誤的程式碼。為了減輕這種情況並提高建議的品質，Konveyor AI 採用了一種稱為 檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 的技術。
RAG 透過將 LLM 的回應建立在特定、相關的知識基礎上，來增強其能力。RAG 系統並非僅僅依賴其初始訓練期間嵌入的一般知識，而是首先檢索與手頭特定現代化任務相關的資訊。在 Konveyor AI 的背景下，這些檢索到的資訊包括：
- 結構化遷移資料： 源自針對正在現代化的應用程式進行的靜態程式碼分析的洞見。
- 歷史程式碼變更： 來自先前成功的現代化工作的資料，可能包括在類似情境中應用的程式碼轉換。
- 預定義規則和模式： 關於常見遷移路徑和最佳實踐的知識。
這些檢索到的、特定於上下文的資訊隨後與開發人員的提示或分析結果一起提供給 LLM。LLM 利用這個增強的上下文來生成更準確、更有針對性且更可靠的程式碼建議或解釋。RAG 確保 AI 的輸出不僅僅是一般的猜測，而是基於應用程式程式碼的具體細微差別、目標平台，以及可能來自組織內部或更廣泛的 Konveyor 社群過去遷移經驗累積的智慧。這種方法顯著提高了 AI 驅動指導的實用性和可信度，使其成為複雜、大規模轉型計畫中更強大的資產，而無需為每個特定的遷移場景進行成本高昂且複雜的專用 LLM 微調。
0.1 版本引入的關鍵能力
Konveyor AI 的初始版本 (v0.1) 已經包含了一套有價值的功能，旨在對現代化專案產生直接影響：
- 增強的靜態程式碼分析： 該工具執行深度分析，以精確定位遷移到較新技術時的潛在障礙。這包括識別對舊有框架的依賴、使用不利於雲端的模式，以及與採用現代 Java 框架（如 Quarkus 或 Spring Boot）或準備應用程式進行容器化和 Kubernetes 部署相關的其他問題。
- 歷史問題解決： Konveyor AI 維護著一個先前遇到並已解決的現代化問題的知識庫。這些歷史資料透過 RAG 機制被利用，使系統能夠從過去的經驗中學習，並為未來的遷移提供越來越相關的建議，有效地圍繞現代化挑戰建立起機構知識。
- 豐富的遷移智慧： 該平台配備了一個令人印象深刻的、包含約 2,400 條預定義規則 的函式庫。這些規則涵蓋了廣泛的常見遷移路徑和技術轉型，為許多場景提供了開箱即用的指導。
- 可自訂規則引擎： 認識到每個組織和應用程式組合都是獨一無二的，Konveyor AI 允許使用者 定義自己的自訂規則。這使得能夠根據特定的內部標準、專有框架或預定義規則集未涵蓋的獨特遷移挑戰，來客製化分析和 AI 建議。
- 整合的開發者體驗： 一個關鍵要素是 VS Code 擴充功能。這將 Konveyor AI 的能力直接帶入開發人員的整合開發環境 (IDE)。程式碼分析結果和 AI 生成的變更建議會內嵌顯示，最大限度地減少干擾，並允許開發人員在其自然的工作流程中無縫地審查和應用現代化變更。
這些功能共同旨在將現代化從一個手動、通常是艱鉅的過程，轉變為一個更有指導性、更高效且對開發人員更友好的體驗。
靈活性與信任：模型無關性與代理式 AI
Red Hat 做出了幾項策略性的設計選擇，以最大化 Konveyor AI 輸出的靈活性並建立信任：
- 模型無關的架構： 一個顯著的優勢是 Konveyor AI 被設計成 模型無關 (model-agnostic)。使用者不會被鎖定在特定的專有 LLM 上。這提供了關鍵的靈活性，允許組織選擇最適合其需求、預算、安全策略或現有 AI 基礎設施的 LLM。他們可以潛在地利用開源模型、商業可用模型，甚至是在本地部署的模型。這種適應性使工具面向未來，並符合避免供應商鎖定的開源理念。
- 強調代理式 AI (Agentic AI)： 為確保 AI 生成建議的可靠性和實用性，Konveyor AI 融入了 代理式 AI 的原則。這意味著 AI 不僅僅是盲目地生成程式碼；它的目標是提供經過驗證且有意義的答案。目前的實作包括對 Maven 編譯和依賴解析 的檢查。這意味著建議的程式碼變更至少在專案的建置系統內檢查了基本的正確性和相容性。這個驗證步驟對於建立開發人員的信任至關重要——知道 AI 的建議在呈現之前已經過某種程度的自動化驗證，顯著提高了採納的可能性。
- 使用者控制： 開發人員保留對如何應用 AI 的控制權。系統可以估計手動解決不同已識別現代化問題所需的工作量。基於此估計，使用者可以選擇他們想要利用生成式 AI 協助解決哪些問題，以及哪些問題他們可能更願意手動處理，從而允許在技術能提供最大價值的地方進行務實的應用。
這些元素強調了對實用性、適應性的關注，以及建立對 AI 作為有用的副駕駛而非不透明黑盒子角色的信心。
簡化 Kubernetes 之旅
除了核心程式碼現代化之外，Konveyor 也在增強其能力，以促進向 Kubernetes 的過渡，後者是容器編排的事實標準。一個關鍵的即將推出的功能，計劃於今年夏天晚些時候發布，是一個 新的資產生成功能。
此功能旨在簡化創建 Kubernetes 部署構件這一通常複雜的任務。它將允許使用者分析現有的應用程式部署和執行時配置（可能來自傳統伺服器或虛擬機），並自動生成相應的 Kubernetes manifests，例如 Deployment 配置、Services、Ingress 規則，以及可能的 ConfigMaps 或 Secrets。自動化創建這些必要的 Kubernetes 資源可以為開發人員節省大量時間，並減少手動配置錯誤的可能性，進一步為應用程式遷移到雲端原生、受編排的環境鋪平道路。此功能直接解決了遷移過程中的一個常見痛點，彌合了應用程式程式碼本身與其在 Kubernetes 上的運維部署之間的差距。
重新構想開發者體驗
歸根究底，像 Konveyor AI 這樣的工具的成功取決於它對開發人員日常工作的影響。目標是將與現代化相關的開發者體驗，從繁瑣的考古和重複性修復，轉變為更具生產力和吸引力的過程。
透過將靜態分析和 AI 建議直接整合到 IDE（如 VS Code）中，Konveyor AI 最大限度地減少了上下文切換。開發人員無需在程式碼編輯器、分析報告、文件和外部工具之間不斷跳轉。洞見和可行的建議就呈現在程式碼所在之處。
自動化問題識別和潛在解決方案的生成，極大地減少了所涉及的手動勞作。開發人員可以花更少的時間尋找已棄用的 API 呼叫或弄清楚樣板配置，而將更多時間專注於遷移的策略性方面，例如架構重構、效能優化和測試。RAG 和代理式驗證的使用有助於確保 AI 的建議不僅僅是噪音，而是真正有用的起點，從而進一步加速了過程。自訂規則的能力也意味著該工具成為一個量身定制的助手，與團隊或組織的特定標準和挑戰保持一致。
對企業 IT 的更廣泛影響
對於 IT 領導者和整個組織而言，像 Konveyor AI 這樣的工具的出現具有重大的策略前景。應用程式現代化通常是更廣泛數位轉型計畫的關鍵推動因素。透過使現代化更快、更便宜且風險更低，Konveyor AI 可以幫助組織：
- 加速創新： 更快的遷移週期意味著更快地採用雲端原生優勢，從而能夠更快地開發和部署新功能與服務。
- 減少技術債： 系統性地解決舊有程式碼和架構問題，可以提高可維護性、降低營運成本並增強系統彈性。
- 優化資源分配： 將開發人員的時間從手動現代化任務中解放出來，可以將寶貴的工程資源重新導向到創造新的業務價值上。
- 降低風險： 有指導性、經過驗證的建議和自動化，減少了在複雜遷移過程中出錯的可能性。
- 提高人才留存率： 為開發人員提供能夠減少繁瑣工作的現代化工具，有助於提高工作滿意度。
底層 Konveyor 專案的開源性質也促進了社群協作，並允許組織潛在地貢獻並受益於共享的知識和規則集。
Konveyor 的未來之路
Konveyor AI 0.1 的發布標誌著一個重要的里程碑，使核心的 AI 驅動現代化能力能夠立即供使用者使用。Red Hat 已明確表示其對該領域的承諾，計劃在夏季發布 Kubernetes 資產生成功能，並在後續版本中對應用程式遷移工具組進行進一步增強。
隨著生成式 AI 的持續快速發展，像 Konveyor AI 這樣的工具可能會變得越來越複雜。未來的迭代版本可能會提供更深入的程式碼理解、更複雜的重構建議、為遷移後的程式碼自動生成測試，甚至是對遷移後執行時行為的 AI 驅動分析。將 AI 整合到軟體開發生命週期中，特別是對於像現代化這樣的複雜任務，勢將成為一個主要趨勢，而 Konveyor AI 將 Red Hat 置於這一轉型的最前沿，為一個長期存在的行業挑戰提供了一個實用的、以開發人員為中心的解決方案。現代化全球龐大現有應用程式組合的旅程是漫長的，但隨著智慧工具的出現，前方的道路看起來光明了許多。