Ozgar
Ozgar là một nền tảng trí tuệ mã nguồn doanh nghiệp được thiết kế để hiểu, tự động …
Ozgar là một nền tảng trí tuệ mã nguồn doanh nghiệp được thiết kế để hiểu, tự động tài liệu hóa và hồi sinh các hệ thống phần mềm kế thừa và phức tạp. Nó tận dụng AI tiên tiến để biến các cơ sở mã không có cấu trúc thành một trung tâm kiến thức thông minh, có thể tìm kiếm, cung cấp cho các nhà phát triển và nhóm những hiểu biết tức thì, tài liệu tự động và điều hướng mã được cải thiện. Ozgar nhằm mục đích giảm nợ kỹ thuật, tăng tốc quá trình giới thiệu và hợp lý hóa việc bảo trì mà không làm gián đoạn các hoạt động hiện có.
Về Quản lý Hệ thống Kế thừa
Công cụ Quản lý Hệ thống Kế thừa do AI hỗ trợ là các giải pháp chuyên dụng được thiết kế để phân tích, bảo trì và hiện đại hóa phần mềm và cơ sở hạ tầng lỗi thời. Các công cụ này tận dụng học máy và phân tích mã nâng cao để hiểu các codebase kế thừa phức tạp và thường thiếu tài liệu, được viết bằng các ngôn ngữ như COBOL hoặc PL/I. Giá trị chính của chúng nằm ở việc giảm thiểu rủi ro và chi phí liên quan đến việc hiện đại hóa hệ thống, cho phép doanh nghiệp khai thác dữ liệu từ các hệ thống cũ và tích hợp chúng với các ứng dụng hiện đại. Bằng cách tự động hóa các tác vụ như chuyển đổi mã và ánh xạ phụ thuộc, chúng giúp đẩy nhanh các sáng kiến chuyển đổi số.
Tính năng Cốt lõi
- Phân tích và Hiểu mã: Tự động quét mã kế thừa để lập bản đồ kiến trúc ứng dụng, xác định các phụ thuộc và khám phá logic nghiệp vụ.
- Hiện đại hóa Tự động: Cung cấp các công cụ để tái cấu trúc, chuyển đổi nền tảng hoặc tự động chuyển đổi mã kế thừa sang các ngôn ngữ hiện đại như Java hoặc Python.
- Tạo API: Tạo các API REST hiện đại trên các hệ thống kế thừa, cho phép các ứng dụng mới truy cập dữ liệu và chức năng kế thừa mà không cần viết lại hoàn toàn.
- Trích xuất Tri thức: Trích xuất và lập tài liệu các quy tắc nghiệp vụ được nhúng trong mã kế thừa, bảo tồn kiến thức thể chế quan trọng.
- Bảo trì Dự đoán: Phân tích nhật ký hệ thống và các chỉ số hiệu suất để dự đoán các lỗi tiềm ẩn trong các thành phần phần cứng và phần mềm cũ.
Trường hợp Sử dụng
Các công cụ này rất quan trọng đối với các ngành công nghiệp phụ thuộc nhiều vào hệ thống kế thừa, chẳng hạn như ngân hàng, bảo hiểm, chính phủ và sản xuất. Chúng được các nhà lãnh đạo CNTT, kiến trúc sư doanh nghiệp và đội ngũ phát triển sử dụng để lập kế hoạch và thực hiện các dự án hiện đại hóa phức tạp, chẳng hạn như di chuyển các ứng dụng máy chủ lớn lên đám mây, thay thế kiến trúc nguyên khối bằng các dịch vụ vi mô, hoặc đơn giản là làm cho dữ liệu kế thừa có thể truy cập được cho các nền tảng phân tích hiện đại.
Cách Lựa chọn
Khi chọn một công cụ, hãy xem xét khả năng hỗ trợ các ngôn ngữ và nền tảng kế thừa cụ thể của bạn (ví dụ: mainframe, AS/400). Đánh giá khả năng hiện đại hóa của nó—liệu nó tập trung vào phân tích, chuyển đổi mã hay đóng gói API. Đánh giá độ sâu của phân tích mã và độ chính xác của việc trích xuất quy tắc nghiệp vụ. Cuối cùng, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với các môi trường phát triển hiện đại và các quy trình CI/CD để đảm bảo quá trình chuyển đổi diễn ra suôn sẻ.
Quản lý Hệ thống Kế thừaTrường hợp sử dụng
Lập kế hoạch Di chuyển từ Mainframe lên Đám mây
Một kiến trúc sư doanh nghiệp tại một ngân hàng lớn được giao nhiệm vụ lập kế hoạch di chuyển hệ thống ngân hàng lõi từ máy chủ lớn (mainframe) sang môi trường đám mây. Họ sử dụng một công cụ Quản lý Hệ thống Kế thừa AI để thực hiện phân tích sâu hàng triệu dòng mã COBOL. Công cụ này tự động tạo ra các bản đồ phụ thuộc chi tiết, xác định các đường dẫn mã không sử dụng và trích xuất logic nghiệp vụ quan trọng. Điều này cung cấp một lộ trình rõ ràng cho việc di chuyển, nêu bật các thành phần rủi ro cao và cho phép nhóm ước tính chính xác phạm vi và chi phí của dự án, giảm nguy cơ thất bại hơn 40%.
Tự động hóa các Dự án Chuyển đổi Mã
Một công ty bảo hiểm cần hiện đại hóa hệ thống xử lý yêu cầu bồi thường 30 năm tuổi được viết bằng ngôn ngữ độc quyền. Việc viết lại thủ công sẽ mất nhiều năm và dễ xảy ra lỗi. Thay vào đó, họ sử dụng một công cụ AI chuyên về chuyển đổi mã tự động. Công cụ này phân tích mã nguồn, hiểu cấu trúc và logic của nó, và tự động dịch nó sang ngôn ngữ Java hiện đại. Mặc dù vẫn cần sự giám sát của con người để xác thực, công cụ này đã tự động hóa hơn 80% quy trình chuyển đổi, giảm thời gian dự án từ ba năm xuống dưới một năm và đảm bảo logic nghiệp vụ được bảo toàn chính xác.
Tạo API để Truy cập Dữ liệu Kế thừa
Một công ty sản xuất phụ thuộc vào hệ thống AS/400 để quản lý hàng tồn kho. Để xây dựng một nền tảng thương mại điện tử hiện đại, họ cần truy cập thời gian thực vào dữ liệu tồn kho này. Thay vì di chuyển cơ sở dữ liệu đầy rủi ro, đội ngũ CNTT sử dụng một công cụ AI để tự động tạo ra một lớp API REST an toàn trên hệ thống hiện có. AI phân tích cấu trúc dữ liệu và các lệnh gọi chương trình của hệ thống để tạo ra các API có tài liệu đầy đủ và hiệu suất cao. Điều này cho phép trang web thương mại điện tử mới truy vấn mức tồn kho và xử lý đơn hàng một cách liền mạch mà không cần chạm trực tiếp vào hệ thống kế thừa, hoàn thành việc hiện đại hóa trong vài tuần thay vì nhiều năm.
Trích xuất các Quy tắc Nghiệp vụ không có Tài liệu
Một công ty logistics đang thay thế hệ thống quản lý vận tải cũ của mình, nhưng các quy tắc định giá và định tuyến phức tạp không được ghi lại ở bất cứ đâu; chúng chỉ tồn tại trong mã kế thừa. Một nhóm phát triển sử dụng công cụ trích xuất tri thức AI để quét ứng dụng. Công cụ này xác định và dịch logic mã phức tạp thành các quy tắc nghiệp vụ mà con người có thể đọc được, chẳng hạn như 'Nếu trọng lượng lô hàng > 500kg và điểm đến là Khu C, áp dụng phụ phí 15%.' Tri thức được trích xuất này là vô giá, đảm bảo rằng các chức năng kinh doanh quan trọng không bị mất trong quá trình chuyển đổi sang hệ thống mới và tiết kiệm hàng nghìn giờ phân tích thủ công.
Giảm Nợ kỹ thuật trong các Ứng dụng Nguyên khối
Một cơ quan chính phủ duy trì một ứng dụng nguyên khối lớn cho các dịch vụ công dân đã tích lũy một khoản nợ kỹ thuật đáng kể trong 20 năm. Việc bảo trì chậm và tốn kém. Họ sử dụng một công cụ phân tích do AI hỗ trợ để quét toàn bộ codebase. Công cụ này trực quan hóa kiến trúc của ứng dụng, xác định các mô-đun có độ kết dính cao, chỉ ra mã không sử dụng và đề xuất các cơ hội tái cấu trúc cụ thể để chia nhỏ khối nguyên khối thành các dịch vụ dễ quản lý hơn. Cách tiếp cận dựa trên dữ liệu này cho phép cơ quan này trả nợ kỹ thuật một cách chiến lược, cải thiện sự ổn định của hệ thống và làm cho các bản cập nhật trong tương lai nhanh hơn và ít rủi ro hơn.
Bảo trì Dự đoán cho Cơ sở hạ tầng Lão hóa
Một công ty tiện ích vận hành một hệ thống điều khiển quan trọng với các thành phần phần cứng và phần mềm đã hơn 25 năm tuổi và không còn được nhà cung cấp ban đầu hỗ trợ. Để ngăn chặn sự cố ngừng hoạt động bất ngờ, họ triển khai một công cụ giám sát AI. Công cụ này phân tích nhật ký hệ thống, dữ liệu hiệu suất và các mẫu lỗi trong thời gian thực. Bằng cách xác định các bất thường tinh vi xảy ra trước khi có sự cố, AI dự đoán khi nào một thành phần phần cứng cụ thể có khả năng bị lỗi. Điều này cho phép đội vận hành lên lịch bảo trì chủ động và thay thế các bộ phận trước khi xảy ra sự cố nghiêm trọng, đảm bảo độ tin cậy của dịch vụ và an toàn công cộng.