IBM宣布他们的AI可以重新编码旧软件 ，以便可以在云中运行
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去年 ，IBM展示了人工智能（AI）如何通过更新旧版代码来执行软件维护的繁琐工作 。现在，他们引入了基于AI的方法来重新编码旧应用程序 ，以便他们可以在当今的现代云计算平台上运行 - 这是一个主要的头痛 ，对于大多数老年公司（例如银行）来说，这是一个非常昂贵的问题 ，这些公司（例如银行）运行了数千亿美元的旧软件 。
最新的IBM计划称为Mono2micro和应用现代化加速器（AMA） ，为App Architects提供了用于更新旧应用程序并从中提取新价值的新工具。IBM Research的Hybrid Cloud Services主管Nick Fuller表示，这些举措代表了AI可以自动将COBOL编写的程序翻译成Java的一天的一步 。
Fuller警告说，这些最新的AI方法目前只能“将非模块化单片程序的传统机器代码分解为独立的微服务” 。富勒（Fuller）表示 ，翻译编程语言还有另一个步骤 ，因为虽然AMA工具包实际上旨在现代化COBOL，但此时 ，它仅提供现代化过程中的增量步骤。
他补充说：“语言翻译是AI的基本挑战 ，我们正在努力使一些旧的代码以现代软件语言运行 。 ”
同时，IBM的最新AI工具提供了一些新功能 。对于Mono2Micro的情况 ，它首先分析旧代码 ，以揭示其内部的所有隐藏连接，该应用程序架构师会发现非常困难和耗时 ，例如自己揭露 ，例如基础业务逻辑中包含许多呼叫和连接的基础业务逻辑中的多个组件。
Mono2Micro利用AI聚类技术将类似的代码分组在一起，从而更清楚地揭示了代码组的相互作用 。一旦mono2micro摄入代码 ，它就会静态地分析源和对象代码 ，换句话说，在程序运行之前分析程序并动态地分析程序运行时分析该程序 。
然后，该工具重构基于Java的程序及其关联的业务逻辑和用户界面中的微服务。将整体的重构重构为具有特定功能的独立微服务 ，最小化软件是单片程序时所存在的连接 ，从而在不改变其外部行为的情况下更改了应用程序的结构。
AMA工具包的目的是分析用较旧语言（COBOL，PL/I）编写的重构遗产应用程序 。对于AMA工具包 ，对源代码的静态分析以及对应用程序结构的理解用于创建代表传统应用程序的图 。当与深度学习方法结合使用时 ，这种基于图的方法促进了数据保留，因为AMA经历了深度学习过程。
IBM的AI策略解决了当数据输入为代码并且函数分析时 ，机器学习的关键挑战：卷和多种含义 。遗产任务关键应用程序通常是数十万到数百万行的代码 。在这种情况下 ，通过嵌入概念将机器学习（ML）技术应用于如此大的数据。
这些嵌入层代表了将数据转换为数值值的一种方法 。嵌入的力量来自它们，它们映射了大量代码 ，并将多种可能的含义映射到数值值 。这就是例如 ，使用“单词 ”嵌入将自然的人类语言转化为数值值。它也与代码分析有关的图形上下文进行 。
富勒说：“嵌入层是巨大的，因为没有它们 ，您将难以使任何事情都能有效地执行机器学习系统 。”
他补充说 ，在代码分析的情况下，通过复制应用程序功能，ML系统在推荐重构旧版应用程序的微服务方面变得更好。
他说：“一旦到达这一点 ，您就不是很自由的 ，但是从您想要获得的收益的角度来看，您本质上已经完成了70％的工作 ，即将任务重构为Microservices Architecture的关键应用程序 。 ”
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