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借助生成式人工智能,加速傳統(tǒng)系統(tǒng)現(xiàn)代化

人工智能
老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化項(xiàng)目總是讓人感到壓力重重。不過(guò),生成式人工智能可以幫助團(tuán)隊(duì)減輕工作負(fù)擔(dān),讓任務(wù)變得更加可控,同時(shí)滿懷信心地加快交付進(jìn)程。

作者 | Shodhan Sheth、Tom Coggrave、Alessio Ferri

老舊系統(tǒng)是阻礙許多企業(yè)發(fā)展的瓶頸問(wèn)題。盡管現(xiàn)代化的需求十分迫切,但高昂的成本、繁瑣的流程和龐大的時(shí)間投入,往往讓許多企業(yè)止步不前。

在這方面,生成式人工智能可以發(fā)揮重要作用。雖然它通常用于客戶支持和內(nèi)容創(chuàng)作,但實(shí)際上,生成式人工智能可以加速完成老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化過(guò)程中的一些復(fù)雜環(huán)節(jié),尤其是在幫助理解現(xiàn)有系統(tǒng)和填補(bǔ)相關(guān)能力缺口方面。通過(guò)解決這些問(wèn)題,人工智能能夠幫助團(tuán)隊(duì)更高效地推進(jìn)工作。

這并非空想,我們已經(jīng)通過(guò)實(shí)際項(xiàng)目獲得了驗(yàn)證。例如,在某個(gè)項(xiàng)目中,我們成功幫助客戶將老舊代碼的反向工程時(shí)間縮短了三分之二。這意味著,企業(yè)可以迅速夯實(shí)基礎(chǔ),進(jìn)而加快后續(xù)發(fā)展步伐,實(shí)現(xiàn)更大的業(yè)務(wù)價(jià)值。

為什么老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化如此困難?

老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化究竟存在哪些困難?簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),這項(xiàng)工作之所以具有挑戰(zhàn)性,是因?yàn)樗枰獔F(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)對(duì)“意外的復(fù)雜性”,而這往往會(huì)消耗大量的時(shí)間和精力。

造成復(fù)雜性的原因有很多,主要包括:

  • 文檔缺失或不完善
  • 人員流動(dòng)導(dǎo)致內(nèi)部知識(shí)喪失
  • 多年來(lái)不斷堆積新流程和需求(但卻沒(méi)有進(jìn)行重構(gòu)或清理不必要的部分)
  • 缺乏技能應(yīng)對(duì)老舊系統(tǒng)中所用的過(guò)時(shí)語(yǔ)言和工具

然而,最嚴(yán)重的原因其實(shí)是“拖延”。如果忽視了技術(shù)債務(wù),老舊系統(tǒng)在沒(méi)有明確規(guī)劃和管理的情況下不斷演變,最終就會(huì)形成所謂的“泥球效應(yīng)”(big ball of mud)。這意味著,未來(lái)將面臨更加棘手和痛苦的局面。

因此,生成式人工智能在系統(tǒng)現(xiàn)代化中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它能助力解決在現(xiàn)代化項(xiàng)目初期必須應(yīng)對(duì)的復(fù)雜問(wèn)題(比如老舊代碼反向工程),從而加速現(xiàn)代化進(jìn)程。生成式人工智能夠?qū)⒋罅康臄?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更易于處理和理解的信息,這對(duì)于處理龐大且復(fù)雜的項(xiàng)目尤其重要。

生成式人工智能如何推動(dòng)老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化

生成式人工智能正在推動(dòng)老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化,幫助實(shí)現(xiàn)價(jià)值,并提升團(tuán)隊(duì)的工作效率。通過(guò)有效應(yīng)用生成式人工智能,團(tuán)隊(duì)能夠節(jié)省時(shí)間,專注于更具創(chuàng)造性和戰(zhàn)略性的任務(wù),從而實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)力和更大的價(jià)值。

更好地理解現(xiàn)有系統(tǒng),彌補(bǔ)能力缺口

老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化的第一步通常是對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)進(jìn)行全面分析,這個(gè)過(guò)程通常被稱為“AS-IS”(現(xiàn)狀分析)。

然而,這一步往往充滿挑戰(zhàn),因?yàn)樵S多老舊系統(tǒng)通常包括不同年代的各種組成部分或?qū)蛹?jí)。例如,一些老舊的數(shù)據(jù)庫(kù)可能已經(jīng)運(yùn)行了幾十年,但與現(xiàn)代應(yīng)用程序連接時(shí),所用的編程語(yǔ)言和工具可能在團(tuán)隊(duì)內(nèi)已經(jīng)沒(méi)人能理解了。除非系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)得非常規(guī)范,否則它往往以一種近乎“隨機(jī)”的方式不斷演化,最終形成十分復(fù)雜的結(jié)構(gòu),導(dǎo)致團(tuán)隊(duì)難以理解老舊系統(tǒng)的復(fù)雜性及其背后的原因。

以上問(wèn)題是老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化進(jìn)程中的一個(gè)重大瓶頸。例如,Thoughtworks曾與某歐洲汽車制造商合作,在推進(jìn)現(xiàn)代化項(xiàng)目時(shí),對(duì)現(xiàn)有代碼庫(kù)(大約1500萬(wàn)行代碼)進(jìn)行逆向工程遇到瓶頸,導(dǎo)致項(xiàng)目進(jìn)度落后了9個(gè)月。這類逆向工程需要大量領(lǐng)域?qū)<业膮⑴c,他們不僅要理解老舊代碼,還要將其與實(shí)際業(yè)務(wù)需求對(duì)接,而領(lǐng)域?qū)<揖幹频奈臋n往往讓推進(jìn)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)分析師感覺(jué)難以準(zhǔn)確理解,增加了溝通的難度。

在這種情況下,借助生成式人工智能對(duì)老舊代碼庫(kù)進(jìn)行深度分析,不僅可以更快速生成文檔,而且可以確保文檔符合業(yè)務(wù)分析師的具體需求。

使用生成式人工智能的優(yōu)勢(shì)顯而易見(jiàn):它將逆向工程的時(shí)間縮短了三分之二。更重要的是,減少了對(duì)領(lǐng)域?qū)<业男枨螅屗麄兛梢则v出更多時(shí)間專注于開(kāi)發(fā)未來(lái)架構(gòu)。生成式人工智能不僅展現(xiàn)了在大規(guī)模理解復(fù)雜系統(tǒng)方面的巨大潛力,還有效彌補(bǔ)了經(jīng)常在老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化過(guò)程中暴露的技能和知識(shí)缺口。

正因如此,我們需要認(rèn)識(shí)到生成式人工智能在軟件工程中的真正價(jià)值——它不僅僅是加速代碼編寫(xiě)的工具,更是提升溝通、分析和理解效率的得力助手,能夠幫助團(tuán)隊(duì)成員專注于更具價(jià)值的工作。

聚焦未來(lái)架構(gòu)設(shè)計(jì)

生成式人工智能不僅能夠解放軟件工程師和架構(gòu)師的時(shí)間,讓他們更加專注于設(shè)計(jì)現(xiàn)代化系統(tǒng),還能提高設(shè)計(jì)過(guò)程的效率和深度。通過(guò)幫助工程師更快理解復(fù)雜系統(tǒng)并減少繁瑣的工作,生成式人工智能可以直接提升架構(gòu)決策的質(zhì)量。

換言之,當(dāng)你面對(duì)一個(gè)沒(méi)有完整文檔(甚至根本沒(méi)有文檔)的復(fù)雜系統(tǒng)時(shí),生成式人工智能可以幫助你更好地理解該系統(tǒng),從而做出更加明智的設(shè)計(jì)決策。

展望未來(lái),我們可能會(huì)見(jiàn)證一種工具的誕生,它類似于人工智能編程助手,專門幫助優(yōu)化架構(gòu)思維。這類工具不僅能幫助架構(gòu)師和工程師更輕松地驗(yàn)證設(shè)計(jì)決策,還能幫助他們更全面地思考問(wèn)題,降低盲點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn),確保設(shè)計(jì)決策符合最佳實(shí)踐和成熟的架構(gòu)原則。

需要注意的是,生成式人工智能并不能完全替代設(shè)計(jì)討論,但可以讓這些討論更高效。這意味著,團(tuán)隊(duì)能夠更迅速地完成工作,同時(shí)最終產(chǎn)出的架構(gòu)方案也會(huì)更具影響力。

管理風(fēng)險(xiǎn)與提升彈性

啟動(dòng)老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化項(xiàng)目往往讓人感到不安,因?yàn)檫@感覺(jué)是在將自己置于不必要的風(fēng)險(xiǎn)之中。如果現(xiàn)有系統(tǒng)運(yùn)行良好,為什么要進(jìn)行重建?但實(shí)際上,如前文所述,不進(jìn)行現(xiàn)代化會(huì)讓企業(yè)面臨更大的風(fēng)險(xiǎn),這既包括安全風(fēng)險(xiǎn)也包括商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

生成式人工智能能夠針對(duì)系統(tǒng)提供更清晰的洞見(jiàn),助力降低風(fēng)險(xiǎn)并提升系統(tǒng)彈性。例如,生成式人工智能可以幫助擴(kuò)展測(cè)試用例,大幅縮短人工操作的時(shí)間,同時(shí)也能幫助評(píng)估架構(gòu)決策是否合理優(yōu)化。

簡(jiǎn)而言之,將生成式人工智能作為老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化項(xiàng)目的基礎(chǔ),可以讓你增強(qiáng)信心,確保系統(tǒng)按照預(yù)期運(yùn)行。從長(zhǎng)期來(lái)看,隨著現(xiàn)代化進(jìn)程的推進(jìn),系統(tǒng)問(wèn)題將逐步減少,團(tuán)隊(duì)的工作效率和生產(chǎn)力也會(huì)得到提升。

為老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)

老舊系統(tǒng)現(xiàn)代化項(xiàng)目總是讓人感到壓力重重。不過(guò),生成式人工智能可以幫助團(tuán)隊(duì)減輕工作負(fù)擔(dān),讓任務(wù)變得更加可控,同時(shí)滿懷信心地加快交付進(jìn)程。

雖然生成式人工智能已經(jīng)備受關(guān)注,但現(xiàn)在是時(shí)候超越一時(shí)的熱度,深入挖掘其真正的價(jià)值了。將生成式人工智能融入軟件開(kāi)發(fā)的各個(gè)環(huán)節(jié),能夠釋放出巨大的戰(zhàn)略潛力,發(fā)揮深遠(yuǎn)且持久的作用。現(xiàn)在就是最佳時(shí)機(jī),抓住機(jī)會(huì)挖掘生成式人工智能的潛力,為企業(yè)創(chuàng)造長(zhǎng)期價(jià)值。

責(zé)任編輯:趙寧寧 來(lái)源: Thoughtworks洞見(jiàn)
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