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          40年COBOL老程序不兼容新系統怎么辦?讓AI把它編譯成Java

          時間:2021-03-07 19:03:11|欄目:語音視覺|點擊:

          COBOL 程序看不懂,80 歲老程序員又招不到怎么辦?IBM 說:讓 AI 把它轉成 java 語言不就行了。

          去年,美國急聘精通上古語言 COBOL 的程序員,以幫助修復 40 多年歷史軟件系統的新聞吸引了人們的眼球。像 COBOL 這樣的古老語言,今天已經不為年輕程序員們所知,但又有很多重要代碼需要維護,能不能讓人工智能來解決這個矛盾呢?

          去年,IBM 展示了人工智能可以通過更新遺留代碼的方式幫助人們解決繁瑣的軟件維護工作?,F在,這家公司又提出了一種基于 AI 的重新編碼方式來應對舊的應用程序,幫助它們在當今的計算平臺上運轉。

          IBM 提出的這個最新工具叫做 Mono2Micro 和 Application Modernization Accelerator(AMA),為應用架構師帶來了從舊程序中獲取新價值的能力。據 IBM 研究院混合云服務總監 Nick Fuller 介紹,這是讓 AI 把 COBOL 寫成的程序自動轉換為 Java 的第一步。

          雖然邁出了一步,但 AI 目前還不能做太多的事,Fuller 解釋說,這些最新的人工智能方法還只能將非模塊化單片程序的舊機器碼分解為獨立的微服務。盡管 AMA 工具實際上是為現代化 COBOL 語言而設計的,但是在翻譯編程語言時,我們還需再邁出一步,因為在這個節點上,它僅提供現代化過程中的增量步驟。Fuller 表示:「語言翻譯是 AI 的一項基本挑戰,我們正在努力使其中的一些舊代碼以現代軟件使用的語言運行?!?/section>

          Mono2Micro 工具:
          https://www.ibm.com/support/pages/node/6398670

          與此同時,IBM 最新的 AI 工具提供了一些其他的能力。例如 Mono2Micro 會首先分析舊代碼,揭示其中所有的隱藏連接,比如包含大量調用的基礎業務邏輯中的多個組件,以及彼此之間的聯系。而如果這些工作是讓人類工程師來完成的話,則會非常費時費力。

          Mono2Micro 界面圖。

          Mono2Micro 利用 AI 集群技術將相似的代碼分組在一起,從而更清晰地展示了代碼組之間的交互方式。Mono2Micro 在提取代碼后,將靜態(在程序運行之前對其進行分析)和動態(在程序運行期間對其進行分析)地對源代碼和目標代碼進行分析。

          之后,該工具將基于 Java 的單片程序及其相關的業務邏輯和用戶界面重構為微服務。將單片程序重構為具有特定功能的獨立微服務,可以最大程度地減少軟件作為單片程序時的連接,還能在不更改外部行為的情況下更改應用程序的結構。

          AMA 工具的目的是分析和重構以舊語言(COBOL、PL/I)編寫的程序。AMA 工具利用對源代碼的靜態分析,以及對應用程序結構的理解,能夠創建出代表舊應用程序的圖。當與深度學習方法結合使用時,這種基于圖的方法可以促進數據的保留。

          當數據輸入是代碼,功能是分析時,IBM 的 AI 策略解決了機器學習的關鍵挑戰:數量和多重含義。我們知道,能被遺留下來執行重要任務的應用通常都保有成百上千,甚至數百萬行代碼。在這種情況下,通過嵌入的概念將機器學習(ML)技術應用于這些代碼數據,會使工作變得更加高效。

          這些嵌入層代表了一種將數據轉換為數值的方法,其強大的能力在于將大量具有多種可能含義的代碼映射到數值上,就像翻譯人類自然語言的算法使用詞嵌入把文字數值化。由于和代碼分析有關,這一方法也可以用圖的方式解決。

          「嵌入層是強大的,沒有它們你幾乎無法實現任何有效的機器學習系統,」Fuller 說道。

          他補充說,在代碼分析的情形下,通過復制應用程序的功能,機器學習系統可以更好地把古老的應用程序重構為微服務。不過 Fuller 還是指出:「當機器學習處理之后,我們的工作還沒有完成。但就人們希望獲得的結果而言,這些工具可以解決大約 70% 的工作,即把重要應用重構為微服務架構?!?/section>

          參考內容:
          https://spectrum.ieee.org/tech-talk/computing/software/ai-legacy-software-analysis-tool


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