تستخدم IBM الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر Watsonx لتسهيل ترجمة COBOL إلى Java Code

في مبادرة تهدف إلى دعم مساعي التحديث لمستخدمي أنظمة IBM Z ، تم تعيين IBM لتعزيز وظائف Watson Code Assistant من خلال قاعدة الذكاء الاصطناعي المتكاملة الخاصة بها. ومن المثير للاهتمام ، أنه يتضمن الآن ترجمة كود COBOL إلى Java ، وبالتالي معالجة العدد المتضائل للمطورين المهرة في COBOL. يقدم هذا التطوير المثير حلاً للتحديات الحالية في بيئة تطوير التطبيقات سريعة الخطى لأنظمة الحواسيب المركزية.

يعد Code Assistant من IBM ، والذي تم تقديمه للمعاينة في مايو الماضي ، الأساس لهذا التطور الأخير. يستفيد المنتج الجديد ، الذي يحمل علامة "Watsonx Code Assistant for Z" ، من النموذج التأسيسي للرمز الخاص بـ Watsonx.ai لإنشاء كود Java جديد متوافق مع نظام التشغيل Z.

قال متحدث باسم IBM خلال عرض تقديمي ، "تم تصميم Watsonx Code Assistant for Z بميزات إعادة بناء الكود الآلي لاستخراج خدمات الأعمال من تطبيق COBOL الأحادي."

من المهم ملاحظة أن إعادة بناء التعليمات البرمجية هي إجراء لتحويل التعليمات البرمجية إلى لغة برمجة جديدة دون تغيير طبيعتها الأصلية أو سلوكها أو نتيجتها.

في عملية إعادة البناء ، يجب على المطورين استخدام أداة اكتشاف التطبيقات واستخبارات التسليم (ADDI) ، والتي هي حاليًا في مرحلة التطوير. ستوفر هذه الأداة فهمًا بشأن تبعيات التطبيق الهدف وإنشاء مستودع بيانات التعريف ، كما هو مذكور من قبل شركة IBM.

يستلزم استخراج كود COBOL لخدمة أعمال معينة قبل التحويل إلى Java استخدام أداة IBM مختلفة. تفتح هذه الأداة المصنف ، وتسهل عملية الاستخراج.

في كلمات المتحدث الرسمي ، "النموذج الأولي الحالي من Watsonx Code Assistant for Z يفحص كلاً من كود COBOL وهياكل البيانات لخدمة الأعمال المستخرجة لتطوير فئات Java."

عند إنشاء كود Java ، يمكن أن يتناقض ناتجها مع إخراج كود COBOL قبل النشر. أضافت شركة IBM أنه يمكن للمطور تحسين أو تعديل الكود الذي تم إنشاؤه حديثًا في أي مرحلة أثناء الإجراء.

تخطط شركة IBM لتوفير أدوات مثل ADDI ومساعد Watsonx Code الجديد لـ Z ، والتي ستكون متاحة للجمهور في وقت لاحق من هذا العام. كما سيتم تضمين قدرات إضافية ، وفقًا للمتحدث.

وفي الوقت نفسه ، تعمل شركة IBM بالفعل على استخدام Watson Code Assistant لإنشاء محتوى لمنصة Red Hat Ansible Automation Platform الخاصة بها. من المتوقع أن يسمح هذا للمطورين بتكوين Ansible Playbooks ، مدعومة بالتوصيات التي تم إنشاؤها بواسطة AI.

تمامًا مثل AppMaster ، تجسد IBM التأثيرات التحويلية للذكاء الاصطناعي في تطوير الكود وتحديث التطبيقات. من المثير للاهتمام معرفة ما إذا كانت محاولة IBM ستخلق تأثيرًا مضاعفًا في مساحة عدم وجود رمز / low-code ، مما يوفر سيناريو تطوير تطبيق أكثر كفاءة .