Sztuczna inteligencja wkracza na kolejny poziom w dziedzinie migracji systemów IT, zwłaszcza tych, które od lat funkcjonują w oparciu o przestarzałą infrastrukturę. MongoDB zaprezentowało nowatorskie podejście do modernizacji starszych aplikacji, wykorzystując możliwości modeli językowych (LLM) oraz narzędzia oparte na sztucznej inteligencji. Celem jest nie tylko przeniesienie danych do chmury, ale przede wszystkim uproszczenie i przyśpieszenie procesu transformacji cyfrowej firm, jednocześnie zwiększając efektywność operacyjną i redukując koszty.
Nowością w projekcie MongoDB jest integracja narzędzia oceny klastra bezpośrednio z centrum migracyjnym Google Cloud. Dzięki temu firmy zyskują dostęp do zestawu narzędzi i dobrych praktyk, które umożliwiają płynne przenoszenie swoich aplikacji do środowiska chmurowego. Jednym z największych wyzwań przy migracjach legacy systemów jest brak dokumentacji czy wiedzy o ich strukturze. MongoDB proponuje podejście oparte na generatywnej sztucznej inteligencji, której algorytmy dostosowują się do niespójnych danych i potrafią odtworzyć schemat aplikacji bez konieczności ręcznego rozkładu kodu na czynniki pierwsze.
Kluczowe znaczenie ma tutaj możliwość dynamicznego generowania schematów danych, co jest cechą wyróżniającą rozwiązania typu NoSQL. MongoDB wykorzystuje to, oferując niestandardowe podejście do migracji i modernizacji – zamiast żmudnego przepisywania aplikacji, firmy mogą użyć narzędzi AI do automatycznego generowania kodu, testów regresyjnych oraz rozwiązywania powikłań architekturalnych. Przykładem skuteczności tego rozwiązania jest migracja aplikacji bankowych w szwajcarskim banku Lombard Odier – proces ten został przyśpieszony 50-60 razy w porównaniu do tradycyjnych metod, a aplikacje przeniesiono 20 razy szybciej z relacyjnych baz danych do MongoDB.
W tym samym duchu australijski bank Bendigo and Adelaide Bank zredukował czas i koszty modernizacji swoich podstawowych systemów bankowych o 90% dzięki wykorzystaniu frameworka modernizacyjnego MongoDB i narzędzi AI. Automatyzacja zadań, które wcześniej wymagały ogromnych nakładów pracy programistycznej, pozwala zespołom technicznym skoncentrować się na projektowaniu nowoczesnych i wydajnych usług.
MongoDB doskonale rozumie, że każda transformacja cyfrowa ma swoją unikalną historię. Dlatego wszystkie projekty modernizacyjne rozpoczynają się od zbudowania pełnej dokumentacji dziedziczonego systemu, analizowania kodu, komunikacji API i zależności architektonicznych – wszystko to z pomocą sztucznej inteligencji. Następnie AI tworzy pakiet testów, który może obejmować nawet dziesiątki tysięcy scenariuszy, by dokładnie odwzorować działanie oprogramowania. Co więcej, użytkownicy mogą zaangażować kilka modeli AI, które będą rywalizowały w produkcji najlepszego wariantu aplikacji – wykorzystując wzajemną weryfikację rezultatów.
Jest to szczególnie cenne dla firm operujących na starych platformach, których modernizacja była do tej pory nieopłacalna lub zbyt ryzykowna. Jak podkreśla Scott Sanchez, lider ds. strategii produktowej MongoDB, mnóstwo wartościowych danych nadal uwięzionych jest w systemach uznawanych za zbyt „skomplikowane” do ruszenia. Sztuczna inteligencja to przełomowa szansa na ich uwolnienie bez konieczności ponoszenia kosztów czteroletnich projektów realizowanych przez zewnętrzne zespoły konsultingowe.
Z biegiem czasu MongoDB planuje jeszcze bardziej udoskonalić swój proces, wykorzystując własne doświadczenia i odpowiedzi swoich klientów. Jak mówi Sanchez – modele językowe będą uczyć się coraz lepiej, a narzędzia asystujące w pisaniu kodu i tworzeniu architektury będą coraz skuteczniejsze dzięki agentowym frameworkom i samo-uczącym się systemom.
Ten dynamicznie rozwijający się kierunek pokazuje, jak ogromny potencjał drzemie w zastosowaniu AI w sferze modernizacji IT. To nie tylko usprawnienie procesów – to realna okazja do przyspieszenia innowacji i zwiększenia zwinności cyfrowej organizacji w erze, gdzie technologia jest siłą napędową każdego biznesu.