Neue Updates für Konveyor AI: Nutzen Sie KI-gesteuerte Anwendungsmodernisierung ohne Feinabstimmung eines Modells

(Zürich)(PPS) Wir freuen uns, bekanntgeben zu können, dass die Konveyor-Community Version 0.1 von Konveyor AI veröffentlicht hat, die Gen AI in den Migrations-Workflow integriert. Im Rahmen der Entwicklung von Konveyor AI (Kai) hat Red Hat gemeinsam mit der Konveyor-Community die Erfahrungen mit grossen Sprachmodellen (LLMs) in die Anwendungsmodernisierung einfliessen lassen. Durch die Erweiterung des bestehenden Migrations-Toolkits für Anwendungen möchte Kai die Re-Platforming- und Refactoring-Bemühungen rationalisieren und so die Modernisierung zugänglicher und kostengünstiger gestalten.

KI-gestützte Modernisierung für Entwickler

Kai integriert KI-Generation mit statischer Codeanalyse, um Modernisierungsaufgaben in der IDE eines Entwicklers zu beschleunigen. Durch die Kombination von LLMs mit strukturierten Migrationsdaten können Entwickler Quellcodevorschläge und -änderungen automatisieren, Erkenntnisse aus vergangenen Transformationen gewinnen und den manuellen Aufwand für umfangreiche Migrationen reduzieren. Durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) erweitert Kai LLM-Ausgaben mit historischen Codeänderungen und Analysedaten, wodurch Modernisierungsaufgaben kontextspezifisch werden. Dies ermöglicht Unternehmen eine KI-gesteuerte Modernisierung ohne Modellfeinabstimmung und macht Kai zu einem leistungsstarken Tool für umfangreiche Transformationen.

Neue Updates in Konveyor AI

Die Version 0.1 von Konveyor AI baut auf dieser Grundlage mit mehreren wichtigen Verbesserungen auf:

• Statische Codeanalyse: Identifiziert potenzielle Probleme bei der Einführung neuer Technologien (z. B. moderne Java-Frameworks, Einführung von Containern).
• Problemverfolgung: Führt einen Verlauf der gelösten Modernisierungsprobleme.
• Verbesserte Migrationsintelligenz: Umfasst 2400 vordefinierte Regeln für verschiedene Migrationspfade mit der Option für Benutzer, benutzerdefinierte Regeln für einzigartige Szenarien zu definieren.
• VS Code-Erweiterung: Bietet Vorschläge für Codeänderungen innerhalb der IDE.
• Modellunabhängige KI: Konveyor bindet Benutzer nicht an ein bestimmtes LLM und ermöglicht so Flexibilität bei der KI-gesteuerten Modernisierung.
• Agentische KI für intelligente Antworten: Hilft bei der Bereitstellung bereinigter und aussagekräftigerer KI-generierter Antworten und validiert Maven-Kompilierungen und Abhängigkeitsauflösungen zusätzlich.
• Verschiedene Stufen der KI-Unterstützung:  Benutzer können basierend auf dem geschätzten Aufwand, den ein Problem erfordert, auswählen, welche Probleme die KI lösen soll.

Konveyor führt zudem verschiedene Updates ein, die die Umstellung von Anwendungen auf Kubernetes erleichtern. So ermöglicht beispielsweise eine neue Funktion zur Asset-Generierung die Anwendungsbereitstellung und den Abruf von Laufzeitkonfigurationen und erstellt anschließend Kubernetes-Bereitstellungsartefakte.

Open Source und KI: Ein hybrider Ansatz

Seit über 30 Jahren fördern Open-Source-Technologien schnelle Innovationen und senken gleichzeitig die IT-Kosten. Die Entwickler von Red Hat treiben diese Vision weiter voran, indem sie generative KI in das Konveyor-Projekt einbringen und so dazu beitragen, die Wirtschaftlichkeit der Replattformierung und des Refactorings von Anwendungen für die offene Hybrid Cloud zu verbessern.

Mit diesen Fortschritten zeigt das Konveyor-Projekt, wie Unternehmen neue Modernisierungseffizienzen erzielen und gleichzeitig die erforderliche Flexibilität und Compliance sowie ein hohes Mass an Sicherheit gewährleisten können. Die Hybrid Cloud bildet die Grundlage für moderne Anwendungen, und KI profitiert von der offenen Hybrid Cloud.

Die neuen generativen KI-Funktionen von Konveyor sind ab sofort verfügbar.  Erfahren Sie mehr oder nutzen Sie sie sofort. Die Asset-Generierungsfunktion von Konveyor wird ab Sommer verfügbar sein. Red Hat plant, sein Migrations-Toolkit für Anwendungen in zukünftigen Versionen zu erweitern.