A importância dos Mainframes
Em uma era em que os mainframes continuam a ser a espinha dorsal das empresas globais, os desafios de manter, otimizar e modernizar sistemas legados desatualizados tornaram-se primordiais. Esses sistemas, muitas vezes sobrecarregados com dívidas técnicas e frágeis por anos de correções rápidas, não são apenas caros de manter, mas também dificultam a agilidade dos negócios. O cenário é ainda mais complicado pela aposentadoria iminente de uma parcela significativa da mão de obra qualificada que tem o conhecimento para manter esses sistemas, bem como a documentação técnica, muitas vezes inadequada, que torna a transferência de conhecimento, principalmente por pessoa para pessoa, cara e ineficiente.
Ao mesmo tempo, a demanda por modernização de mainframe está crescendo, impulsionada pela necessidade de aplicativos simplificados que aumentem a agilidade e mitiguem os riscos de continuidade. No entanto, esses projetos são notoriamente complexos, com uma taxa de falha de 74% entre as organizações que os tentam1. Avanços recentes em tecnologia, parcerias com Cloud Service Providers, uso de ambientes de nuvem híbrida, bem como estratégias incrementais de modernização, oferecem caminhos mais viáveis e menos arriscados para a modernização.
Apesar disso, a modernização do COBOL continua a representar desafios significativos. Décadas de lógica de negócios codificada em COBOL dificultam a extração, documentação e tradução para idiomas modernos. A conversão automatizada de código geralmente produz Java que é correto, mas difícil de manter e estender, deixando de utilizar práticas de programação modernas. Além disso, as ferramentas tradicionais de tamanho único não abordam totalmente as nuances de diferentes sistemas legados, exigindo um esforço manual extensivo na depuração, teste e refatoração.
Há um reconhecimento crescente do potencial da IA para enfrentar esses desafios, oferecendo soluções promissoras para conversão automatizada de código, retrodocumentação e processos de teste na modernização de mainframe.
A Inteligência Artificial e a IA Generativa podem enfrentar os desafios?
A IA generativa (GenAI) representa um salto além da tecnologia tradicional de mainframe e das aplicações de IA. Não é apenas transformar os negócios e a solução de problemas sociais com novos conteúdos semelhantes aos humanos; Ele também tem um enorme potencial para acelerar a modernização do mainframe. A profunda compreensão da GenAI da semântica de código legado, bem como a interpretação heurística dos padrões de engenharia empresarial, permitem uma captura mais eficaz da lógica e da intenção de negócios, permitindo a transformação precisa do código e o encapsulamento do conhecimento.
Várias empresas de consultoria, serviços de TI e provedores de serviços em nuvem estão explorando aplicativos de IA para refatoração de código, gerando recursos visuais para desmistificar sistemas complexos e melhorando a migração de dados. Essas inovações visam fazer a ponte entre sistemas legados e tecnologias modernas, embora muitas ainda estejam em desenvolvimento.
Como a Wipro FullStride Cloud e a Capco estão aproveitando os recursos do GenAI para acelerar a manutenção e a modernização de mainframes?
A Wipro, a FullStride Cloud e a Capco adotaram uma abordagem inovadora para enfrentar os desafios mais urgentes de nossos clientes com inovação e pragmatismo. Essa abordagem foi desenvolvida por meio da extensa consultoria de gerenciamento e experiência no setor da Capco, juntamente com a experiência em nuvem e infraestrutura líder do setor da Wipro FullStride Cloud. No centro de nossa visão está a sinergia da gestão do conhecimento (um dos mais importantes riscos críticos de negócios e de continuidade para nossos clientes em todos os domínios da indústria), a otimização de código COBOL existente e a transformação de aplicativos COBOL legados em sistemas modernos e sustentáveis. Observe que não estamos defendendo a saída do mainframe usando o GenAI: em vez disso, ao aproveitar o GenAI para um processo de modernização mais sistemático e controlado, simplificamos os aplicativos legados e os preparamos para um futuro em que flexibilidade, desempenho e capacidade de manutenção são primordiais.
O conjunto proprietário de aceleradores Wipro, FullStride Cloud e Capco cria réplicas virtuais de aplicativos legados analisando milhões de linhas de código legado. Alimentar extrações GenAI dessas réplicas virtuais permite acelerar os resultados de modernização em gerenciamento de conhecimento e otimização de código, modernização de aplicativos e testes e manutenção de aplicativos e suporte. Note que não promovemos um LLM (Large Language Model) em detrimento de outro. Os modelos de IA generativa estão se tornando mais sofisticados em um ritmo sem precedentes, e muitos dos modelos proprietários, bem como de código aberto, têm um desempenho excepcionalmente bom para nossos propósitos declarados.
1. Gestão do Conhecimento e Otimização de Código
- Para conteúdo estático, desenvolvemos portais de conhecimento específicos do domínio que são adaptados para tipos específicos de usuários e cenários de uso. Isso elimina uma tonelada de relatórios técnicos pesados que normalmente são criados por ferramentas de mercado atuais que muitas vezes não são utilizadas.
- Além disso, nosso recurso de chatbot "Ask AI Anything" permite que os usuários extraiam respostas perspicazes e significativas da GenAI para consultas técnicas complexas, incluindo lógica de negócios e extração de regras de negócios, copiloto para COBOL ou fornecer recomendações de refatoração de sistema inteligente para simplificar e otimizar o código legado existente.
- Nosso recurso de análise de código também pode ser usado para realizar análises semânticas profundas para descobrir vulnerabilidades de segurança, padrões ou gargalos de desempenho no código-fonte. Ao contrário das ferramentas tradicionais, o GenAI pode entender o contexto do código, tornando-o melhor em detectar vulnerabilidades complexas e sugerir soluções com mais nuances.
2. Modernização de aplicativos e testes
- O extenso recurso de gerenciamento de conhecimento do Wipro, FullStride Cloud e Capco é ideal para fazer engenharia reversa de código-fonte legado para histórias de usuários e critérios de aceitação e, em seguida, criar casos de teste funcionais com base nesses critérios. Isso, juntamente com o conhecimento detalhado sobre como os dados são persistidos no sistema legado, nos permite criar dados sintéticos.
- Além disso, empregamos técnicas clássicas de Machine Learning (ML) para projetar pilhas de serviços sustentáveis e isoladas para melhorar o desempenho do sistema alvo e reduzir custos, além de garantir que o sistema modernizado seja robusto e sustentável.
- Além disso, aproveitando o GenAI, garantimos que o código final esteja totalmente em conformidade com os padrões de qualidade e segurança da engenharia empresarial, automatizamos a criação da documentação do sistema de destino, bem como os Testes Unitários.
3. Manutenção de Aplicações e Suporte
- Nossa solução é muito útil no domínio de Gerenciamento de Incidentes: o GenAI é usado para Análise de Causa Raiz e identificando problemas subjacentes no código-fonte e, em seguida, sugerindo soluções com base na resolução de incidentes e remédios passados ou gerando novas soluções por meio da compreensão contextual da base de código do aplicativo por meio da IA. Como uma extensão de nossa capacidade de Gerenciamento de Conhecimento, podemos atualizar automaticamente a base de conhecimento documentando tais incidentes e a Análise e Resolução de Causa Raiz correspondentes.
- Nossas varreduras de código também podem se transformar em modo preditivo com base nas tendências e anomalias encontradas no código que está digitalizando e comparando-o com a Análise de Causa Raiz de incidentes passados. Essas oportunidades de gerenciamento de incidentes podem ser documentadas automaticamente na ferramenta escolhida, registrando, rastreando e auditando automaticamente sem qualquer intervenção manual, enquanto as aprovações do fluxo de trabalho são direcionadas à autoridade certa.
- Também estamos aproveitando o GenAI para melhorar a produtividade do desenvolvedor em tarefas de desenvolvimento e manutenção de aplicativos, identificando oportunidades para melhorar os problemas existentes no código-fonte ou até mesmo as melhores práticas de codificação para facilitar a manutenção. Por exemplo, um grande escopo de análise de padrões específicos na base de código do aplicativo e aplicação de correção para padrões semelhantes é um bom caso de uso que estamos explorando por meio de um POC para um caso de uso do cliente.
Em um nível mais amplo, a Wipro FullStride Cloud e a Capco implementam o GenAI para gerenciar dependências complexas em sistemas legados, garantindo que as atualizações ou migrações não interrompam a funcionalidade e reduzindo os problemas de integração no processo. Finalmente, é importante reconhecer que a integração de nossa ferramenta em seu pipeline de DevOps permite atualizações dinâmicas de conhecimento, garantindo que a documentação do sistema permaneça atualizada com o código de produção.
À medida que abraçamos uma nova era de otimização e modernização de mainframe aprimorada pelo GenAI, é hora de ir além dos modos de trabalho obsoletos para prosperar no cenário digital moderno. Aproveite o Wipro, o FullStride Cloud e os aceleradores proprietários da Capco para transformar seus sistemas legados e impulsionar sua empresa para a vanguarda da agilidade e inovação. Com nosso gerenciamento de conhecimento assistido por GenAI, manutenção de código, otimização e modernização, bem como soluções de teste, estamos confiantes de que seus sistemas não são apenas robustos e de fácil manutenção, mas também econômicos e totalmente compatíveis com seus padrões corporativos.
Referências
