Best 1 Hệ thống kế thừa AI tools for Năng suất

Một tổ chức tài chính lớn cần hiện đại hóa hệ thống ngân hàng lõi 30 năm tuổi đang chạy trên máy chủ mainframe. Hệ thống này, được viết bằng hàng triệu dòng mã COBOL, rất khó bảo trì và tích hợp với các ứng dụng ngân hàng số hiện đại. Một kiến trúc sư doanh nghiệp sử dụng công cụ hiện đại hóa hệ thống kế thừa bằng AI để trước tiên thực hiện phân tích sâu toàn bộ cơ sở mã. AI xác định tất cả các phụ thuộc của chương trình, trích xuất các quy tắc nghiệp vụ phức tạp (như logic tính lãi) và trực quan hóa kiến trúc ứng dụng. Phân tích này cho phép nhóm lập kế hoạch chiến lược di chuyển theo từng giai đoạn, bắt đầu với các mô-đun ít quan trọng hơn, giúp giảm đáng kể nguy cơ thất bại 'big bang'. Sau đó, công cụ tự động chuyển đổi các mô-đun COBOL đã chọn thành các microservice Java, ước tính giảm 60% thời gian phát triển.

Một công ty sản xuất phụ thuộc vào một hệ thống ERP được xây dựng riêng từ những năm 1990 để quản lý hàng tồn kho và sản xuất. Để cải thiện khả năng hiển thị của chuỗi cung ứng, họ cần kết nối hệ thống này với một nền tảng logistics hiện đại dựa trên đám mây. Thay vì một dự án thay thế tốn kém và rủi ro, đội ngũ CNTT sử dụng một công cụ tạo API bằng AI. Công cụ này kết nối với cơ sở dữ liệu kế thừa, phân tích lược đồ và logic giao dịch của nó, và tự động tạo ra một bộ API REST an toàn. Giờ đây, nền tảng logistics mới có thể truy vấn mức tồn kho và nhận các cập nhật sản xuất theo thời gian thực bằng cách gọi các API này, mà không cần chạm trực tiếp vào hệ thống kế thừa mong manh. Cách tiếp cận này đã kéo dài tuổi thọ của hệ thống ERP đồng thời cho phép các khả năng tích hợp hiện đại chỉ trong vài tuần thay vì nhiều năm.

Một cơ quan chính phủ cần di chuyển 40 năm hồ sơ công khai từ một cơ sở dữ liệu phân cấp lỗi thời sang một cơ sở dữ liệu SQL hiện đại dựa trên đám mây để có khả năng truy cập và phân tích tốt hơn. Việc di chuyển thủ công sẽ dễ xảy ra lỗi và mất nhiều năm. Họ sử dụng một công cụ di chuyển dữ liệu được hỗ trợ bởi AI. Công cụ này trước tiên phân tích cơ sở dữ liệu nguồn, tự động ánh xạ các cấu trúc dữ liệu phi quan hệ phức tạp sang lược đồ quan hệ mới. Sau đó, nó sử dụng các mô hình học máy để xác định và làm sạch các mục dữ liệu không nhất quán hoặc bị hỏng trong quá trình chuyển đổi. Toàn bộ quá trình di chuyển, bao gồm cả xác thực dữ liệu, được tự động hóa và hoàn thành trong ba tháng, đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu 99,9% và tiết kiệm cho cơ quan một khoản tiền thuế và tài nguyên đáng kể.

Một công ty bán lẻ mua lại một đối thủ cạnh tranh nhỏ hơn và thừa hưởng một hệ thống quản lý hàng tồn kho quan trọng nhưng hoàn toàn không có tài liệu. Các nhà phát triển ban đầu đã nghỉ việc từ lâu, và đội ngũ CNTT mới không có cách nào để hiểu logic của nó. Họ sử dụng một công cụ tạo tài liệu bằng AI để quét toàn bộ mã nguồn của ứng dụng. AI xây dựng một bản đồ hoàn chỉnh của hệ thống, tạo ra các lưu đồ tương tác cho thấy dữ liệu di chuyển giữa các mô-đun khác nhau như thế nào, tạo một từ điển dữ liệu cho cơ sở dữ liệu, và thậm chí thêm các bình luận vào mã để giải thích chức năng phức tạp làm gì. Tài liệu được tạo ra này trở thành nguồn thông tin đáng tin cậy duy nhất, cho phép đội ngũ mới bảo trì, cập nhật và cuối cùng là lên kế hoạch thay thế hệ thống một cách an toàn mà không làm gián đoạn hoạt động kinh doanh.

Danh mục CNTT của một công ty bảo hiểm bao gồm hàng chục ứng dụng kế thừa. CIO cần quyết định hệ thống nào cần ưu tiên để hiện đại hóa. Một người quản lý CNTT sử dụng công cụ phân tích mã bằng AI để quét toàn bộ danh mục. Công cụ này tự động tính toán điểm nợ kỹ thuật cho mỗi ứng dụng dựa trên độ phức tạp, chất lượng mã và các phụ thuộc. Nó làm nổi bật các mô-đun rủi ro cao cụ thể với logic phức tạp ('mã spaghetti') tốn kém để bảo trì và dễ bị lỗi. AI cung cấp các khuyến nghị dựa trên dữ liệu, đề xuất ứng dụng nào là ứng cử viên tốt cho việc tái cấu trúc rủi ro thấp và ứng dụng nào yêu cầu viết lại hoàn toàn. Đánh giá khách quan này cho phép CIO xây dựng một lộ trình hiện đại hóa chiến lược, phù hợp với ngân sách.

Một công ty logistics đang di chuyển hệ thống quản lý kho của mình từ nền tảng AS/400 sang một ứng dụng gốc trên đám mây. Một thách thức quan trọng là đảm bảo logic nghiệp vụ của hệ thống mới hoàn toàn khớp với hệ thống cũ. Một kỹ sư QA sử dụng một công cụ AI phân tích mã RPG gốc để hiểu tất cả các đường dẫn thực thi và quy tắc nghiệp vụ có thể có. Dựa trên phân tích này, AI tự động tạo ra một bộ trường hợp kiểm thử toàn diện bao gồm hàng nghìn kịch bản, kể cả các trường hợp biên mà người kiểm thử thủ công có thể bỏ sót. Việc tạo kiểm thử tự động này đảm bảo sự tương đương về chức năng giữa hệ thống cũ và mới, giảm đáng kể công sức kiểm thử thủ công và cho phép nhóm triển khai hệ thống mới với độ tin cậy cao.