Como a IA pode ajudar a documentar o código COBOL legado, antes que seja tarde demais

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COBOL é uma das linguagens de programação mais antigas ainda amplamente usada para alimentar aplicativos críticos em vários setores. Uma pesquisa de fevereiro de 2022 descobriu que existem 775 a 850 bilhões de linhas de código COBOL em uso diário ativo.

Mas enquanto o COBOL ainda é utilizado por muitas organizações, o número de desenvolvedores COBOL continua a diminuir. Afinal, o COBOL foi lançado pela primeira vez em 1959 – depois de seis décadas, dificilmente é a linguagem mais atraente para novos desenvolvedores aprenderem. Talvez ainda mais preocupante seja que, quando o conjunto existente de desenvolvedores COBOL se aposentar e seguir em frente, o conhecimento real de como os aplicativos COBOL foram construídos e estruturados pode ser perdido.

Uma nova ferramenta baseada em IA em desenvolvimento da startup Phase Change Software, chamada COBOL Colleague, pode ser uma solução para o desafio. Steve Brothers, presidente da Phase Change Software, comentou que o COBOL não vai desaparecer tão cedo. E embora seja difícil encontrar desenvolvedores COBOL, esse não é o problema real, disse ele ao VentureBeat.

“O verdadeiro problema subjacente é o conhecimento do que os aplicativos fazem, porque para alterar o código com eficiência, você precisa entender o que o código faz”, disse ele.

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Simplesmente ter a capacidade de fazer alterações no código não é suficiente, acrescentou. O que é necessário é conhecimento sobre código, que é um problema em muitas linguagens de programação, embora seja um problema agudo para COBOL.

“Com o COBOL completando 60 anos, não estamos apenas deixando as pessoas, estamos fazendo com que as pessoas se aposentem permanentemente e esse conhecimento simplesmente não está disponível”, disse Brothers.

Há um número crescente de ferramentas de desenvolvimento que afirmam usar a IA para ajudar os desenvolvedores a serem mais eficientes.

Existem ferramentas de código baixo e sem código que usam IA para ajudar as organizações a escrever novos códigos e criar aplicativos, sem a necessidade de primeiro aprender uma linguagem de programação. Além disso, há também ferramentas avançadas que ajudam os desenvolvedores a escrever código em linguagens de programação reais, incluindo o popular serviço GitHub Copilot.

Na visão de Brothers, o GitHub Copilot é uma ferramenta de sugestão de código muito diferente do que sua empresa está construindo. Ele observou que o Copilot ajudará os desenvolvedores a escrever código, mas não ajudará os desenvolvedores a manter o código depois que ele já foi escrito.

“Estamos na mudança do negócio de código, não na criação do negócio de código, e essa é uma das grandes diferenças”, disse ele.

Como COBOL Colega usa IA

O Phase Change Software não está adotando a abordagem típica de aprendizado de máquina para sua IA que requer treinamento em um conjunto de dados.

“Parte da complicação quando se trata de código-fonte é obter um repositório de código-fonte grande o suficiente para poder treinar”, disse Brothers.

O outro desafio é o da explosão do caminho. No desenvolvimento de código, uma operação pode percorrer qualquer número de caminhos diferentes com o uso de diferentes funções ‘else’. Com uma função ‘else’ uma operação pode mudar dependendo de diferentes variáveis ​​ou condições. Com o potencial de explosão de caminhos para dados de treinamento, Brothers disse que o número de permutações é astronômico e simplesmente inviável para um modelo típico de treinamento de aprendizado de máquina.

“Resolvemos o problema com técnicas de IA em torno do aprendizado de máquina simbólico”, disse Brothers. “Portanto, não há conjunto de dados de treinamento; a única entrada para nossa ferramenta é o código-fonte.”

A IA simbólica tem tudo a ver com o aprendizado de uma abordagem mais próxima de como os humanos raciocinam sobre o mundo de maneira causa e efeito. Brothers explicou que o comportamento no código é causa e efeito, com entradas e saídas.

“Então, se você pode transformar a computação em um modelo de causa e efeito, pode usar técnicas da ciência cognitiva e da IA ​​para raciocinar sobre essa representação interna”, disse Brothers.

O software Phase Change COBOL Colleague pega o código-fonte COBOL e usa aprendizado de máquina simbólico e técnicas de análise estática para transformar o código em um modelo de causa e efeito. Esse modelo pode ajudar as organizações a entender e manter o código.

O COBOL Colleague estará inicialmente disponível para implantação em ambientes locais, rodando em Linux. Brothers observou que o maior corpus de código COBOL permanece no local e é considerado propriedade intelectual valiosa e provavelmente não será movido para fora do local.

Embora o COBOL seja o primeiro alvo do Phase Change, com o tempo a empresa pode se expandir para oferecer suporte a outras linguagens de programação.

“Os desenvolvedores de software gastam 80% do tempo tentando descobrir onde no código eles precisam fazer uma mudança”, disse Brother. “As etapas para fazer isso são as mesmas, independentemente da linguagem de programação, e é isso que estamos automatizando.”

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Fonte: venturebeat.com

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