Fujitsu ondersteunt optimale moderniseringsplanning met AI-software analyse- en visualisatieservice
Fujitsu kondigde vandaag de lancering aan van een software analyse- en visualisatieservice. Vanaf februari beschikbaar in Japan, zal deze service de modernisering van bedrijven en organisaties ondersteunen door software te onderzoeken en te analyseren, de structuur en kenmerken van black-box applicaties te visualiseren en ontwerpdocumenten te genereren met behulp van generatieve AI. Deze alomvattende aanpak zorgt voor een gedegen begrip van bestaande systemen en vergemakkelijkt het creëren van optimale moderniseringsplannen.
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 die Fujitsu heeft opgedaan door de systeemactiva van meer dan 600 bedrijven te analyseren, biedt deze service uitgebreide ondersteuning, van het verkrijgen van een gedegen begrip van 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 zelfs het genereren van ontwerpdocumenten met behulp van generatieve AI.
Met behulp van de kerntechnologie van Fujitsu's AI-service, Fujitsu Kozuchi, genereert de reverse engineering service voor ontwerpdocumenten gebruiksvriendelijke ontwerpdocumenten uit grote datasets. Deze AI-aangedreven service kan de efficiëntie aanzienlijk verbeteren, met projecties van een 50% verbetering voor retailklanten in vergelijking met handmatige methoden.
Fujitsu bevordert momenteel het gebruik van generatieve AI in een breed scala aan fasen binnen systeemintegratie (SI) projecten, met inbegrip van moderniseringsinitiatieven en gaande van de definitie van vereisten tot operationeel onderhoud. De strategische toepassing van generatieve AI op taken die traditioneel handmatig door engineers worden uitgevoerd – inclusief het creëren van ontwerpdocumentatie en source code gedurende de ontwerp-, ontwikkelings- en testfasen – is bedoeld om aanzienlijke efficiëntieverbeteringen op te leveren. De Fujitsu software analyse- en visualisatieservice, die het gebruik van generatieve AI in de fase van vereistendefinitie van het SI-proces mogelijk maakt, is een van de vele manieren waarop Fujitsu de SI-transformatie versnelt door generatieve AI maximaal te benutten voor productiviteits- en kwaliteitsverbeteringen.
Overzicht van de Software Analyse en Visualisatieservice
De software analyse en visualisatieservice visualiseert complexe software om soepele systeemmigraties te vergemakkelijken.
Deze service ondersteunt een volledig begrip, stroomlijning en optimalisatie van softwareapplicaties, evenals de evaluatie van de moeilijkheidsgraad van migratie. Door de geautomatiseerde creatie van softwarekaarten die de functionele structuur van applicaties visualiseren – de applicatie voorstellend als een gebouw op een kaart – wordt een snel en intuïtief begrip van de huidige staat van de software mogelijk gemaakt. Bovendien categoriseert het alle software per programmeertaal, identificeert het 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 moderniseringsexperiences van Fujitsu. Uit deze selectie worden functies geëxtraheerd die obstakels vormen voor migratie van mainframe naar open omgevingen en wordt de moeilijkheid van porting geëvalueerd.
De reverse engineering service voor software-ontwerpdocumenten maakt gebruik van generatieve AI om de creatie van hoogwaardige ontwerpdocumenten te ondersteunen.
In tegenstelling tot conventionele analysemethoden die mechanisch regel voor regel source code parseren op basis van vooraf gedefinieerde regels en verifiëren aan de hand van gedocumenteerde resultaten om de systeemstructuur vast te stellen, combineert Fujitsu de Fujitsu Knowledge Graph Enhanced Retrieval Augmented Generation (RAG) voor Software Engineering om een aanzienlijke verbetering te bereiken in zowel het begrip van assets als de generatie van ontwerpdocumenten.
Deze technologie maakt gebruik van een large language model (LLM) om de nauwkeurigheid en volledigheid van de generatie van softwareanalyse- en ontwerpgegevens aanzienlijk te verbeteren. Het proces omvat het construeren van 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 vervolgens 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% in de kwaliteit van de gegenereerde ontwerpgegevens in vergelijking met alleen source-code methoden.
Verder, 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% preventie van vergeten en maakt de generatie van accurate ontwerpgegevens mogelijk, wat leidt tot verwachte verbeteringen in de efficiëntie van menselijke reviewprocessen.
Toekomstplannen
Om de productiviteit verder te verhogen en de ondersteuning voor de moderniseringsinspanningen van klanten te versterken, zal Fujitsu de toepassing van generatieve AI aanzienlijk uitbreiden. Toekomstige ontwikkelingen zullen interactieve mogelijkheden omvatten voor het verifiëren van huidige applicatiespecificaties en het beoordelen van de impact van wijzigingen in de source code. Deze toewijding aan innovatie zal aanzienlijk bijdragen aan het succesvol realiseren van de digitale transformatie (DX) doelstellingen van onze klanten.
