IBM의 생성 AI 도구는 메인프레임용 고대 COBOL 코드를 리팩토링하는 것을 목표로 합니다.

전 세계적으로 생산 시스템에서 실행되는 COBOL 코드 라인은 수천억 개에 이릅니다 . 60년이 넘었고 주요 설계자가 대부분 은퇴했거나 사망한 언어에는 적합하지 않습니다.

Z 메인프레임 시스템 에서 이러한 레거시 기능을 유지하기를 열망하는 IBM은 해당 코드를 Java로 다시 작성하기를 원합니다. 몇 년 전에는 인간이 그렇게 하도록 하려고 시도했지만 지금은 또 다른 아이디어를 가지고 있습니다. 예, 짐작하셨을 것입니다. AI를 업무에 적용하고 있습니다.

올해 4분기에 출시될 예정인 IBM watsonx Code Assistant는 새로운 객체 지향 코드를 분석, 리팩토링 및 테스트하는 데 있어 생성 AI를 활용하여 인간을 혼합하려는 의도가 매우 큽니다 . IBM은 watsonx가 생성한 코드가 COBOL 및 특정 Z 메인프레임 기능과 상호 운용 가능해야 한다고 주장하기 때문에 이는 양자택일의 프로세스도 아닙니다.

COBOL 변환과 관련된 기술 블로그 게시물에서 IBM의 zSystems 소프트웨어 CTO인 Kyle Charlet은 COBOL에 대해 많은 사람들이 말한 내용을 다음과 같이 말합니다. 그것은 비즈니스 논리, 극단적인 경우, 제도적 기억 또는 그것의 부족입니다.

일부 고객은 COBOL 코드를 현대화하기 위해 수년과 수백만 달러를 소비했으며, 그 모든 것에도 불구하고 현대화된 부분은 극히 일부에 불과합니다. COBOL을 다시 작성하려면 많은 개발자와 힘든 수작업이 필요합니다. 사람들은 이러한 애플리케이션을 현대화하기 위해 다양한 방법을 시도했으며 제 경험상 다양한 결과를 얻었습니다. 어느 것도 모범적이지 않습니다.

Charlet은 IBM의 watsonx가 대규모 조직이 모놀리식 COBOL 앱에서 개별 서비스를 분리하는 데 도움이 될 수 있다고 썼습니다. IBM의 관점에서는 세 단계로 진행됩니다.

• 개별 서비스를 더 큰 코드에서 “수술적으로” 분리하거나 추출하는 리팩터링
• 메인프레임 친화적인 Java 코드 또는 Java와 직접 대화할 수 있는 COBOL로 변환
• AI가 테스트 사례를 만드는 데 도움을 주지만 코더는 여전히 “운전석에” 있음을 확인합니다.

어떤 면에서 AI 지원은 COBOL의 기능을 유지하면서 앞으로 나아가는 세대적 과제에만 도움이 될 수 있는 것처럼 보입니다. COBOL 코드베이스는 비교적 안정적이고 안전할 수 있지만(일단 광범위한 조사에서 문제가 가장 적은 것으로 밝혀지면 ) 이를 업데이트하고 확장하는 데 드는 비용은 엄청납니다 . 레거시 COBOL은 2015년 인사 관리국이 심각한 침입을 겪은 이유 중 하나 였습니다 . 구식 코드는 암호화할 수 없거나 다른 보안 시스템과 작동할 수 없었기 때문입니다.

그러나 COBOL이 더 적은 공격 벡터를 제시하는 방식 으로 비즈니스별 시스템 및 교환을 관리하는 데 능숙하다는 주장이 반복적으로 있습니다 . 또는 AI로 생성되고 재구성된 코드가 적절해 보이고 테스트 준비가 된 것처럼 보일 수 있지만 코드가 해당 작업을 수행하는 이유를 정확히 아는 주변 사람들이 없다면 AI로 확장된 코드는 AI만큼 많은 노이즈를 가질 수 있다고 주장할 수도 있습니다 . 업스케일된 영상.

IBM의 watsonx Code Assistant for Z는 다음으로 Red Hat Ansible Light 속도를 위해 배포될 예정입니다. watsonx.ai가 100개 이상의 코딩 언어에 대해 교육을 받았다는 점을 감안할 때 이전 메인프레임 코드에 대한 더 많은 AI 부조종사가 곧 뒤따를 가능성이 높습니다.