Fujitsu lanceert een AI-software analyse- en visualisatieservice
Fujitsu lanceert een software analyse- en visualisatieservice. Deze service onderzoekt en analyseert software, visualiseert de structuur en kenmerken van black-box applicaties en genereert ontwerpdocumenten met generatieve AI. Vanaf februari beschikbaar in Japan, biedt deze aanpak diepgaand inzicht in bestaande systemen en vereenvoudigt het opstellen van optimale moderniseringsplannen.
![Fujitsu lanceert een AI-software analyse- en visualisatieservice image](https://optimise2.assets-servd.host/dim-platform/production/uploads/articles/188015_fujitsu-logo-witold-kepinski-2021.jpg?w=1200&q=82&auto=format&fit=crop&dm=1679988947&s=2ff5379a4ab8a733c7ab04fc355aeeb1)
De service bestaat uit twee componenten: software-analyse en visualisatie, die de applicatiestructuur en specificaties van bestaande systemen visualiseert, en reverse engineering van software-ontwerpdocumenten, die ontwerpdocumenten uit software genereert. Gebaseerd op de expertise van Fujitsu, opgedaan door de systeemactiva van meer dan zeshonderd bedrijven te analyseren, biedt de service uitgebreide ondersteuning. Dit varieert van het verkrijgen van inzicht in bedrijfssoftware tot het stroomlijnen en optimaliseren van software voor migratie naar nieuwe systemen, het evalueren van de moeilijkheidsgraad van migratie tijdens mainframe-naar-open-omgeving migratie en het genereren van ontwerpdocumenten met behulp van generatieve AI.
De reverse engineering service voor ontwerpdocumenten gebruikt Fujitsu's AI-technologie, Fujitsu Kozuchi, om gebruiksvriendelijke ontwerpdocumenten uit grote datasets te genereren. Deze AI-aangedreven service verhoogt de efficiëntie aanzienlijk, met een verwachte verbetering van vijftig procent voor retailklanten in vergelijking met handmatige methoden.
Fujitsu bevordert het gebruik van generatieve AI in verschillende fasen van systeemintegratie (SI) projecten, inclusief moderniseringsinitiatieven. Het gebruik strekt zich uit van de definitie van vereisten tot operationeel onderhoud. Generatieve AI past zich strategisch toe op taken die engineers traditioneel handmatig uitvoeren, zoals het creëren van ontwerpdocumentatie en source code tijdens de ontwerp-, ontwikkelings- en testfasen, om aanzienlijke efficiëntieverbeteringen te realiseren. De Fujitsu software-analyse- en visualisatieservice, die generatieve AI mogelijk maakt in de vereistenfase van het SI-proces, versnelt de SI-transformatie en benut generatieve AI volledig voor productiviteits- en kwaliteitsverbeteringen.
Systeemmigraties vergemakkelijken
Deze service ondersteunt stroomlijning en optimalisatie van softwareapplicaties, evenals de evaluatie van de moeilijkheidsgraad van migratie. Door geautomatiseerd softwarekaarten te creëren die de functionele structuur van applicaties visualiseren, wordt een snel en intuïtief begrip van de huidige staat van de software mogelijk. Bovendien categoriseert het alle software per programmeertaal, identificeert ongebruikte items en vergelijkbare source code. Bij het evalueren van de moeilijkheidsgraad van migratie selecteert het efficiënt de mainframe-functies die nodig zijn voor de applicatie, met behulp van een gestandaardiseerd proces gebaseerd op de moderniseringsexpertise van Fujitsu. Uit deze selectie worden functies losgetrokken die obstakels vormen voor de migratie van mainframe naar open omgevingen en wordt de moeilijkheid van porting geëvalueerd.
Reverse engineering service
Conventionele analysemethoden scannen regel voor regel source code op basis van vooraf gedefinieerde regels en verifiëren de resultaten om de systeemstructuur vast te stellen. Fujitsu combineert de Fujitsu Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation (RAG) voor Software Engineering om het begrip van assets en de generatie van ontwerpdocumenten aanzienlijk te verbeteren.
Deze technologie gebruikt een large language model (LLM) om de nauwkeurigheid en volledigheid van de generatie van softwareanalyse- en ontwerpgegevens aanzienlijk te verbeteren. Het proces construeert een asset knowledge graph uit bestaande ontwerpdocumentatie en statische analyse van de source code (verkregen via conventionele tools of LLM-gebaseerde analyse). Een eigen RAG-functie vergemakkelijkt de precieze identificatie en extractie van relevante kennis voor de generatie van ontwerpgegevens. Deze gerichte informatie, gecombineerd met de source code, wordt ingevoerd in de LLM, wat resulteert in een verbetering van ongeveer 40 procent in de kwaliteit van de gegenereerde ontwerpgegevens in vergelijking met alleen source-code methoden. Om het risico van LLM-hallucinaties te minimaliseren, integreert deze technologie een mechanisme om invoerinformatie te verfijnen en gevallen van LLM 'vergeten' te detecteren. Dit resulteert in ongeveer 95 procent preventie van vergeten en maakt de generatie van accurate ontwerpgegevens mogelijk, wat de efficiëntie van menselijke reviewprocessen verbetert.
Toekomstplannen
Om de productiviteit verder te verhogen en de ondersteuning voor de moderniseringsinspanningen van klanten te versterken, zal Fujitsu de toepassing van generatieve AI uitbreiden. Toekomstige ontwikkelingen omvatten interactieve mogelijkheden voor het verifiëren van huidige applicatiespecificaties en het beoordelen van de impact van wijzigingen in de source code. Deze focus op innovatie draagt aanzienlijk bij aan het succesvol realiseren van de digitale transformatie (DX) doelstellingen van klanten.