Além do código: como usar a IA para modernizar a arquitetura de software

Hoje, as equipes corporativas enviam mais código, com mais frequência, do que nunca-alimentado em parte por ferramentas de codificação orientadas pela IA, como o Github Copilot e a Amazon Q. Mas há um problema. Enquanto a IA ajuda as equipes corporativas a enviarem mais, mais rápido, os sistemas herdados que eles herdaram – juntamente com anos ou até décadas de dívida arquitetônica – estão piorando. À medida que a complexidade aumenta, muitas organizações estão se voltando para a modernização – não apenas para acompanhar, mas porque a migração em nuvem exige. A realidade é que, embora grande parte da emoção em torno da codificação da IA ​​se concentre em projetos Greenfield e aplicativos recém -construídos, a maioria dos desenvolvedores gasta seu tempo mantendo e modernizando sistemas herdados cheios de código desatualizado, estruturas antigas e dívida arquitetônica acumulada. As equipes receberam esse mandato para se modernizar, mas com suas ferramentas de IA tendo pouco ou nenhum contexto da arquitetura de software existente (ou dívida arquitetônica), problemas como acoplamento apertado, dependências emaranhadas e desvio arquitetônico são exacerbadas. Os desenvolvedores estão descobrindo rapidamente que a IA não está melhorando sua arquitetura … está piorando. Mas há uma resposta. Porque a modernização não se trata de reescrever rapidamente o código. Trata-se de reformular a arquitetura de software para oferecer suporte à escalabilidade, entrega mais rápida e metas nativas da nuvem. E com a abordagem correta para o uso da IA, esses objetivos podem ser alcançados. Neste artigo, exploraremos como ativar a modernização da arquitetura de software assistida por AA. Embora a maioria dos artigos se concentre no uso da IA ​​para codificar, examinaremos exemplos específicos de como a IA pode ajudar a modernizar ativamente a arquitetura de software, incluindo como criar instruções eficazes. Como com as ferramentas certas e o contexto certo, a IA pode fornecer sugestões arquitetônicas consistentes e corretas que ajudam, não impedem, os esforços de sua equipe. Se você está lutando com um sistema de legado monolítico ou navegando nos meandros de microsserviços herdados, a IA pode ser um co-arquitetção eficaz e poderoso. O problema com a IA e a arquitetura de software que sabemos que a IA transformou a codificação. A maioria dos desenvolvedores depende de assistentes de codificação de IA em seu trabalho diário, usando esses agentes de IA como um assistente de codificação inteligente, experiente e incansável. Os agentes da IA ​​agora podem escrever (ou reescrever) blocos inteiros de código e até sistemas inteiros, se perguntarmos. O problema é que, nesse uso diário, a IA também está afetando a arquitetura. Quando um desenvolvedor escreve código, ele está constantemente perguntando e considerando a resposta para perguntas como: Como devo organizar minhas aulas? Como devo lidar com o cache? Onde devo colocar essa lógica de negócios? Quais são as dependências externas? Como isso se encaixa na nossa arquitetura geral de software? E mais se os desenvolvedores percebem ou não, os agentes de IA também estão fazendo essas perguntas – e tomando implicitamente decisões de arquitetura – com todas as linhas de código gerado. E junto com essas decisões, surge o risco – especialmente quando o agente da IA ​​(como é típico) não entende nenhum contexto da arquitetura. Seu assistente de codificação inteligente, experiente e incansável está tomando decisões desinformadas de que, na superfície, parecem corretas – mas quando vistas do contexto da arquitetura de software estão adicionando mais dívidas, mais problemas e mais horas de depuração. Essa lógica “redundante”? Você sabe que lida com um estojo de borda que você encontrou no ano passado. Mas a IA, quando decide excluir silenciosamente esse código, não. E para piorar seus problemas, esses erros geralmente não são imediatamente óbvios. Com os sistemas herdados, a cobertura de código geralmente é menor que o ideal. E mesmo assim, a arquitetura de software geralmente não anuncia sua quebra em voz alta. Problemas como acoplamento apertado ou módulos indescritíveis geralmente são invisíveis para as ferramentas de monitoramento e teste. No entanto, eles causam estragos com o tempo. A arquitetura da arquitetura de software Drift Drift (a erosão lenta e quase invisível para longe da arquitetura estruturada e controlada) é particularmente insidiosa. Considere este banco da Fortune 100 que lutou para modernizar um monólito Java maciço, compreendendo mais de 8 milhões de linhas de código. É uma história familiar: a complexidade do sistema foi esmagadora, as tentativas de modernização interna levaram anos e os esforços pararam repetidamente devido a armadilhas arquitetônicas ocultas. Em uma pesquisa recente, 93% dos entrevistados relataram ter resultados negativos de negócios devido ao desalinhamento entre a arquitetura implementada e os padrões documentados – tornando impossível o custo dessas lacunas de ignorar. Os problemas arquitetônicos podem ser menos visíveis que os bugs de código, mas são muito mais problemáticos. Como a IA pode realmente ajudar a modernizar sua arquitetura de software, mas não precisa ser assim. A IA não apenas consegue entender e seguir suas decisões de arquitetura, mas também pode ajudar a melhorá -las. Nos esforços de modernização de Brownfield, onde diagramas estáticos e conhecimento tribal ficam curtos e os desenvolvedores e arquitetos são deixados no escuro, a IA não é apenas um assistente. É uma linha de vida. Assim como as ferramentas de IA podem detectar e recomendar melhorias no nível do código, a IA pode detectar e reparar problemas arquitetônicos durante seus esforços de modernização se for alimentado com o contexto arquitetônico com base na análise de tempo de execução. Utilizado corretamente e com o contexto de tempo de execução e a análise estrutural preliminar do domínio, a IA pode: detectar e corrigir os antipateriais arquitetônicos antes que eles se tornem críticos, sugestões de refatorias precisas que priorizem o que corrigir, o tempo de realização de uma equipe de codificação para que os assistentes de codificação ajudem imediatamente a retenção de problemas de resistência à time de resumo dos problemas de resistência ao setor de arquitetores de pequenas escalas). Saiba que a IA pode ser nossa melhor amiga ao modernizar os sistemas. Mas como começamos? O primeiro passo para o uso eficaz da IA ​​na arquitetura de software é efetivo. Os resultados que você obtém estão diretamente ligados à qualidade do seu prompt. E a qualidade do seu prompt é normalmente resultado de dar o contexto da IA ​​e ser específico. Se você for de alguma forma vago em seu prompt, o resultado provavelmente estará muito errado. Então, como é um prompt eficaz? 1. Seja específico. Não solicite “construir uma API REST para gerenciar pedidos”. Esse aviso, embora talvez exageradamente ruim, deixa espaço significativo para a interpretação da IA ​​na arquitetura e no design. Em vez disso, solicite especificamente com a direção arquitetônica: “Crie uma API Python Rest para gerenciar pedidos usando frascos e sqlalchemy. Estruture o aplicativo com: uma camada de controlador (rotas de frasco) para lidar com solicitações HTTP, uma camada de serviço para lógica de negócios e uma camada de repositório para acesso a dados usando o sqlalChemy. 2. Seja completo. Não mencione apenas a lógica do código. Incluem também requisitos não funcionais. “Estenda a API REST do frasco do Python para apoiar a robustez e a manutenção operacionais. Inclua o seguinte: registre todas as solicitações HTTP de entrada e seu status de resposta. Tempo de execução de log para cada solicitação usando o módulo de registro interno do Python. Respostas de erro com mensagens claras e códigos de status HTTP apropriados. 3. Sempre seja um arquiteto. Transmitir seu design e objetivos de arquitetura e como eles devem ser incorporados ao sistema. Ser específico e exato. “Develop a modular email delivery system for the order system, designed to scale horizontally and can later be separated into its own microservice. The system must follow these architectural goals: Clear Separation of Concerns — structure the codebase into clean layers: Controller Layer (ie, the Flask routes): Accepts and validates email send requests. Service Layer: Handles business rules like rate limiting, content templating, and retries. Repository Layer: Manages Persistência de email Tentativas, status e logs de entrega usando SQLalChemy. Faixas, renderização de email, rastreamento de status) como um módulo interno que mais tarde se tornará um serviço independente. Observabilidade: registre todas as atividades de email com IDs de solicitação e metadados de entrega. Lembre -se: os avisos efetivamente são sua arquitetura. Seja específico, adicione contexto, seja completo, sempre. Adicione o contexto arquitetônico aos seus avisos, um leitor de APT notará que a última declaração incluiu “Adicionar contexto” … mas ainda não atendemos a essa necessidade. Para adicionar contexto arquitetônico a nossos avisos, precisamos de ajuda. Para este exemplo, usarei o VFUNCK, uma ferramenta que analisa a arquitetura do aplicativo e fornece orientações estruturais aos assistentes de Genai na refatoração. Usaremos uma análise estática e dinâmica combinada com a ciência de dados para entender os domínios lógicos do seu aplicativo e identificar os limites ideais desses domínios. Por sua vez, isso nos permite encontrar problemas arquitetônicos em aplicativos Java e .NET complexos, como: você alimenta essas informações em seu agente para orientar suas etapas, dando aos agentes da IA ​​as informações necessárias para escrever o código que deseja. É um ótimo exemplo do tipo de informação que você precisa para ter sucesso com a IA. Um exemplo passo a passo, vamos percorrer as etapas acima para ver como fornecemos contexto arquitetônico aos assistentes de codificação. Analise seu aplicativo. Comece coletando dados estáticos e dinâmicos do seu aplicativo. Usaremos o VFUNCK para identificar potenciais domínios lógicos em seu aplicativo e seus limites. Essa linha de base permite que a ferramenta identifique questões arquitetônicas relevantes, como limites de domínio subótimo, dependências de classe entre domínios, dependências de recursos, classes de alto débito, dependências circulares e código compartilhado entre domínios. Posteriormente, você pode consultar a análise para encontrar erros que precisam de refatoração imediata, fazendo perguntas como: Quais domínios contêm o maior número de classes comuns? Análise de um aplicativo de tamanho médio e seus domínios de negócios emaranhados (representados pelas esferas) e dívida técnica que o acompanha. Revise o Architectural TodosNext Gere uma lista de Todos arquitetônicos priorizados, cada um com uma explicação contextual e um prompt de AI-pronto para a AI que você pode usar em ferramentas como a Amazon Q ou o GitHub Copilot. Use o prompt em seu assistente de IA. Desenhe o prompt gerado em seu IDE ou Assistant de Código. Ele entenderá o contexto e o ajudará a dividir as classes de Deus, resolver a poluição do domínio ou implementar alterações sugeridas para aumentar a modularidade do seu código. Por exemplo, na tela acima, vemos sugestões para refatorar uma dependência de fluxo circular. Validar e repetir.Rerun a análise após aplicar alterações. Ele mostrará se a modularidade melhorou, quais Todos foram resolvidas, o que não estava, e sugerirá a próxima etapa no processo de refatoração. Ao combinar essa visão com o seu LLMS, você cria um poderoso assistente de reconhecimento de contexto pronto para construir e fazer o trabalho duro de refatorar. A IA é seu parceiro na Codificação de Arquitetura de Software, é apenas parte da história. O valor real vem do uso desses mesmos assistentes de IA não apenas para gerar código, mas como parceiro para ajudá -lo a modernizar e melhorar sua arquitetura de software existente. Ao usar o contexto baseado em arquitetura e com base no tempo de execução para gerar instruções eficazes, consistentes e precisas, a IA pode ajudá-lo a superar a dívida de arquitetura herdada, modularizar seu código e implementar um sistema escalável, nativo em nuvem e modernizado. Tenha um ótimo dia!

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