No se requiere un cubículo, los agentes de codificación de IA comienzan a trabajar

La codificación es rápida, siempre lo ha sido. Lo que realmente lleva mucho tiempo son los procesos detrás de la formulación de la arquitectura de diseño de la aplicación y el tiempo que lleva establecer las estructuras lógicas que sustentan una aplicación. Luego está el tiempo necesario para realizar las pruebas y la depuración del software, a medida que avanza hacia su estado final de producción en vivo.

El aumento de los agentes de codificación propulsados ​​por la IA ha prometido acelerar la codificación, por lo que la conversación ahora debería centrarse en qué áreas del ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones de software estas nuevas automatizaciones realmente están haciendo.

Servicios de soporte de nivel inferior

El consenso de opinión en este momento parece gravitar hacia la conducción de servicios de asistencia de codificación hacia los servicios de nivel inferior necesarios para administrar aplicaciones, en lugar de una capacidad más cerebral o de nivel superior para crear aplicaciones mismas. Aunque esta declaración está en peligro de estar obsoleta antes del final de la década actual, esto parece estar donde estamos ahora.

Este mes, hemos visto a OpenAI ofrecer una «vista previa de investigación» conocida como Codex que es capaz de corregir errores, ejecutar pruebas y proporcionar un nivel de análisis sobre una base de código de aplicación o de datos existente. También puede escribir código, pero todavía no creará el próximo Twitter. Los miembros clave de la unidad del equipo DevOps, los profesionales de pruebas de unidad dedicados y calificados aún abogarán por la necesidad de una capa adicional de pruebas. Lo suficientemente lógicamente, Codex ejecuta sus servicios de IA Agentic en una máquina virtual de sandboxed desde un servicio en la nube.

El líder de investigación en Open Ai Josh Tobin ha dicho que quiere que los agentes de codificación trabajen junto con los codificadores humanos como compañeros de equipo virtuales para ejecutar funciones de trabajo de forma autónoma. Otras herramientas en este espacio incluyen las herramientas livianas y ágiles de Codeium AI, servicios de prueba de interfaz de programación de aplicaciones de agente de Postman, servicios de integridad centrados en la calidad del código de software de QODO … y los servicios más de extremo a extremo de Devin, AI de codificación de agente con lo que tiene un ámbito más amplio para extender las tareas de codificación de múltiples pasos.

¿Qué es la modernización de la carga de trabajo?

Ahora, unirse a este conjunto de herramientas de software aún embrionónicas es AWS Transform, una tecnología diseñada para ayudar a asumir los procesos involucrados con la «modernización de cargas de trabajo» para la nube.

A menudo se usa como glaseado de giro de marketing pero rara vez definido, la modernización de la carga de trabajo aquí se refiere a los procesos necesarios para mover las aplicaciones fuera de los servidores locales. Implica rearquitectar y refactorizar aplicaciones para que estén abiertos a los aspectos de escalabilidad flexible de la nube. Incluye la aplicación de nuevos controles para la autenticación de identidad del usuario, la seguridad y un cambio hacia la ejecución del proceso que puede adoptar el uso más extendido de microservicios y funciones sin servidor. Aquí también hay pasos de modernización de datos aquí, el uso más frecuente de los análisis en tiempo real y la necesidad de un modelo de gobernanza en la nube para garantizar que todo el sistema funcione con el nivel correcto de aprovisionamiento de recursos en la nube. En resumen, es un tema en sí mismo, así que paremos allí.

AWS quiere ayudar a proporcionar servicios de IA de agente para ayudar con estos procesos y dice que AWS Transform utiliza agentes de IA especializados para «eliminar el levantamiento pesado» y automatizar tareas complejas de migración y modernización para cargas de trabajo de migración en la nube en entornos VMware, mainframe y .net. Este servicio de IA Agentic utiliza modelos fundamentales de AWS, modelos de idiomas grandes, aprendizaje automático, redes neuronales gráficas, razonamiento automatizado y tecnologías de infraestructura de IA para apuntalar la migración y la modernización.

AWS ha estado trabajando en estos servicios por un tiempo Como se explica aquíse sientan dentro del ámbito del desarrollador de Amazon Q, un asistente de conversación de IA generativo que los desarrolladores pueden usar para codificar, probar, actualizar, resolver problemas y escaneo de seguridad. La compañía sugiere que la transformación de AWS puede descomponer aplicaciones monolíticas Z/OS Cobol en componentes que se pueden ejecutar en la nube. Hace esto en minutos; La medida habitual hasta ahora era de meses.

Experiencia basada en chat

Según Tom McCafferty, Jefe Global de Marketing Enterprise de AWS, “AWS Transform utiliza una experiencia de chat que actúa como un asistente de transformación conocedor, ayudando [users] Especifique los objetivos, comparta el contexto del proyecto, evalúa los planes de negocios y los ahorros de costos, revise y adaptan los planes de transformación, revise y aprueben las sugerencias de código e infraestructura. AWS Transform también reúne equipos cruzados en una experiencia web unificada donde [they] puede revisar las tareas, rastrear el progreso y colaborar en todo el proyecto, manteniendo [the team] en control de los planes de transformación para las aplicaciones heredadas más complejas «.

AWS tiene como objetivo hacer que sus servicios sean más atractivos en este espacio «costos de transformación reducidos» en el análisis, planificación y refactorización. AWS Transform analizará las dependencias de aplicaciones de software (aquellas partes de una arquitectura de aplicación que dependen de la existencia de los demás, para la existencia), aplicará experiencia en el dominio de los viajes de modernización pasados ​​(el tipo de estandarización y codificación que los proyectos de software de un cuarto a este siglo realmente deberían aprovecharlo a estas alturas) y transformar autónomas de código de transformación de forma autónoma, ejecutar unidades de la unidad de la unidad de generación, los resúmenes de transformación. También puede validar la preparación de Linux.

«En SourceFuse, estamos entusiasmados con el potencial de transformación de la transformación de AWS para VMware. Al automatizar pasos críticos como el mapeo de dependencia, la traducción de redes y la planificación de las olas [a technique used in project management to disassemble project stages down into defined phases] Hemos visto que los tiempos de ejecución mejoran hasta en un 90%, al tiempo que reducen el esfuerzo manual en un 80%. Esta capacidad nos permite ofrecer migraciones más rápidas y de menor riesgo, ayudar a nuestros clientes a lograr la preparación en la nube antes y construir una base escalable y a prueba de futuro en AWS «, comentó Rajiv Lokare, jefe de DevOps de la empresa de migración de nubes nativas en la nube SourceFuse.

McCafferty sugiere que el nuevo agente permitirá a los equipos de ingeniería de software transformar «cientos de aplicaciones en paralelo» con resultados consistentes a través de una experiencia web unificada. A través de la interfaz de chat, los usuarios pueden definir los objetivos de modernización de alto nivel y «negociar» su plan de trabajo con el servicio de agente ISETLF antes de que llegue a funcionar.

Herramientas de migración en la nube en el trabajo

En términos de las herramientas de software reales en el trabajo en este ámbito, hay procesos de «descubrimiento de aplicaciones» en marcha, que a menudo son las funciones necesarias para resolver el mapeo de dependencia para que la eventual migración y modernización a la nube sea más fácil. También hay conversión de red, optimización de instancia de migración de migración del servidor, todo lo cual hace que «ir a la nube» realmente suceda.

Aquí está sucediendo mucha automatización, pero, y recuerde que esto es ahora, esto será un problema menos en el futuro, aunque los evangelistas de IA dicen que estará de alguna manera de alguna forma, AWS también ha habilitado los mecanismos humanos en el circuito. Los agentes de codificación de IA están funcionando: no necesitarán Pepsi y Pizza, pero eso podría automatizar la necesidad del desarrollador para ellos. De cualquier manera, no se requiere cubículo ni chaqueta.