Bedryfsteams stuur vandag meer kode, meer dikwels, — gedeeltelik aangedryf deur AI-gedrewe kodeer gereedskap soos GitHub Copilot en Amazon Q. Meer as ooit voorheen Maar daar is 'n probleem. Terwyl AI ondernemingsteams help om meer, vinniger te stuur, die erfenisstelsels wat hulle geërf het - saam met jare of selfs dekades van argitektuurskuld - Soos kompleksiteit toeneem, dra baie organisasies na modernisering - nie net om op te hou nie, maar omdat wolkmigrasie dit vereis. word erger Die werklikheid is dat terwyl 'n groot deel van die opwinding rondom AI-kodering gefokus is op groenveldprojekte en nuutgebou toepassings, most developers spend their time maintaining and modernizing legacy systems that are filled with outdated code, old frameworks, and accumulated  . Architekturele skuld Architekturele skuld Teams is hierdie mandaat gegee om te moderniseer, maar met hul AI-tools wat min of geen konteks van die bestaande sagteware-argitektuur (of argitektuurskuld) het, word probleme soos strakke koppeling, verstrengelde afhanklikhede en argitektuurdryf vererger. . Dit maak dit erger Maar daar is 'n antwoord. Want modernisering gaan nie net oor die vinnige herskryf van kode nie. En met die regte benadering tot die gebruik van AI, kan hierdie doelwitte bereik word. reshaping software architecture to support scalability, faster delivery, and cloud-native goals In hierdie artikel sal ons ondersoek hoe om Terwyl die meeste artikels fokus op die gebruik van AI om te kodeer, sal ons spesifieke voorbeelde van hoe AI kan kyk Want met die regte gereedskap en die regte konteks, kan AI konsekwente, en korrekte, argitektuurvoorstelle bied wat jou span se pogings help, nie belemmer nie. AI-assisted software architecture modernization actively help modernize software architecture Of jy nou met 'n monolitiese erfenisstelsel veg of die ingewikkeldheid van geërfde microservices navigeer, AI kan 'n effektiewe en kragtige mede-architekt wees. Die probleem met AI en sagteware-argitektuur Die meeste ontwikkelaars vertrou op AI-kodingsondersteuners in hul daaglikse werk, met behulp van hierdie AI-agente as 'n slim, ervare en moeg kodingsondersteuner. Die probleem is dat in hierdie daaglikse gebruik, AI ook die argitektuur beïnvloed. Wanneer 'n ontwikkelaar kode skryf, vra hulle voortdurend, en oorweeg die antwoord op, vrae soos: 
 
 
 
 
 
 
 Hoe moet ek my klasse organiseer? Hoe moet ek caching hanteer? Waar moet ek hierdie besigheidslogika plaas? Wat is die eksterne afhanklikheid? Hoe pas dit in ons algehele sagteware-argitektuur? en meer Of ontwikkelaars dit besef of nie, AI-agente vra ook hierdie vrae - en implisiet maak argitektuurbesluite - met elke lyn kode wat gegenereer word. En met hierdie besluite kom - veral wanneer die AI-agent (soos gewoonlik) geen konteks van die argitektuur verstaan nie. Jou slim, ervare en moeg kodeer assistent maak onopgeleerde besluite wat op die oppervlak korrek lyk - maar as dit uit die konteks van sagteware-argitektuur gekyk word, voeg dit meer skuld, meer probleme en meer uur debugging by. Dat "redundante" logika? risk En om jou probleme erger te maak, is hierdie foute is gewoonlik nie dadelik duidelik nie. Met oorlewende stelsels, code dekking is dikwels minder as ideaal. En selfs dan, sagteware argitektuur nie gewoonlik aankondig sy afbraak hardop. Probleme soos strakke koppeling of onskale modules is dikwels onsienbaar vir monitoring en toets gereedskap. Software Arhitektuur Drift (die stadig en byna onsigbare erosie weg van gestruktureerde en beheerde argitektuur) is veral insidieus. Dit is 'n bekende storie: die kompleksiteit van die stelsel was oorweldigend, interne modernisasie pogings het jare geneem, en pogings het herhaaldelik gestop as gevolg van verborge argitektuurlike valstrike. Architecture drift Die Fortune 100 bank In 'n onlangse opname, Ondernemings wat negatiewe besigheidsresultate ervaar as gevolg van verkeerde afstemming tussen geïmplementeerde argitektuur en gedokumenteerde standaarde - wat die koste van hierdie gapings onmoontlik maak om te ignoreer. 93% van die respondente Arkitekturele probleme kan minder sigbaar wees as kode bugs, maar hulle is baie meer problematies. Hoe AI kan werklik help om jou sagteware-argitektuur te moderniseer Maar dit hoef nie so te wees nie. AI kan nie net jou argitektuurbesluite verstaan en volg nie, maar kan ook help om hulle te verbeter. Waar statische diagramme en tribale kennis kortkom en ontwikkelaars en argitekte in die duisternis bly, is AI nie net 'n assistent nie. brownfield modernization efforts Net soos AI-tools verbeterings op die kode-vlak kan opspoor en aanbeveel, kan AI argitektuurprobleme gedurende jou modernisasie pogings opspoor en herstel as dit met argitektuurlike konteks gebaseer op runtime-analise gevoed word. Gebruik korrek en met runtime konteks en voorlopige domein-gedrewe struktuuranalise, kan AI: 
 
 
 
 
 
 Ontdek en regstel argitektuurlike antipatterns voordat hulle kritiek word Voorgestel presiese refactoring strategieë Prioriteer wat om op te los, bespaar die beperkte tyd van 'n ingenieursspan (want kodering assistente help dadelik klein skaal probleme op te los) Untangle kompleks afhanklikhede Automatisering van die herstel van die argitektuur drift, doeltreffend maak die stelsel self-genesing Effektiewe aanmoediging vir suksesvolle modernisering So ons weet dat AI ons beste vriend kan wees wanneer ons stelsels moderniseer. Die eerste stap na effektiewe gebruik van AI in sagteware-argitektuur is effektiewe prompting. Die resultate wat jy kry, is direk gekoppel aan die gehalte van jou prompt. En die gehalte van jou prompt is gewoonlik 'n gevolg van die gee van die AI konteks en spesifiek. As jy op enige manier vage in jou oproep is, sal die resultaat waarskynlik baie verkeerd wees. So, hoe lyk 'n effektiewe prompt lyk? 1. Be specific. Moenie 'n REST API bou om bestellings te bestuur nie. Hierdie spoed, hoewel miskien oormatig sleg, laat aansienlike ruimte vir AI-interpretasie in beide argitektuur en ontwerp. In plaas daarvan, spoed spesifiek met argitektuurlike rigting: “Bou 'n Python REST API om bestellings te bestuur met behulp van Flask en SQLAlchemy. Struktureer die aansoek met: 
 
 
 
 'n besturingslaag (Flask routes) vir die hantering van HTTP versoekings, 'n dienslaag vir besigheidslogika, en 'n repository laag vir data toegang met behulp van die SQLAlchemy ORM. " 2. Be thorough. Moenie net code logika noem nie. sluit ook nie-funksionele vereistes in. Uitbrei die Python Flask REST API om bedryfsaamheid en onderhoubaarheid te ondersteun. 
 
 
 
 
 Log elke inkomende HTTP-verzoek en sy reaksie status. Log uitvoering tyd vir elke versoek met behulp van Python se ingeboude logging module. Logs moet gestruktureer word en bevat 'n tydstempel, eindpunt, status kode en latensie. Valideer alle inkomende versoek payloads met behulp van Pydantic-modelle op die beheerderlaag. Maak seker dat valideringsfoute gestandaardiseerde JSON-foutreaksie met duidelike boodskappe en toepaslike HTTP-statuscodes retourneer. Implementeer retry-logika met eksponensiële back-off vir oorgangse databasisfoute in die repository-laag. Gebruik Tenacity om retries te hanteer sonder om logika in die besigheidslag te dubbel. Maak seker dat alle foutreaksie 'n konsekwente JSON-skema volg, insluitend foutkode, boodskap en optionele besonderhede vir debugging. " 3. Always be an architect. Vertel jou argitektuur ontwerp en doelwitte, en hoe hulle in die stelsel ingesluit moet word. Ontwikkel 'n modulêre e-pos afleweringstelsel vir die bestellingstelsel, ontwerp om horisontaal te skaal en kan later in sy eie mikroservice geskei word. 
 
 Klare skeiding van bekommernisse - struktureer die kode-basis in skoon lae: 
 
 
 
 Controller Layer (dws, die Flask roetes): Aanvaar en valideer e-pos stuur versoekings. Service Layer: Hanteer besigheidsreëls soos tariefbeperking, inhoudstempel en herhalings. Repository Layer: Beheer die persistensie van e-pos stuur pogings, status, en aflewering logs met behulp van SQLAlchemy. 2 Vryheid nie: 
 
 
 
 Moenie sessies of versoek-spesifieke toestand tussen oproepe onderhou nie. Alle konteks (bv. afsender-ID, e-pos inhoud, kopieë) moet in elke versoek gedra word. Behalwe alle toestande in eksterne magazines (databasis, cache, of ry) om statusloze berekening nodes te handhaaf. Skalaerbaarheid en mikroservice gereedheid: 
 
 
 
 Ontwerp elke groot besorgdheid (bv. stuur waai, e-pos rendering, status tracking) as 'n interne module wat later 'n onafhanklike diens kan word. Vermy hardkode implementasies - koppelvlakke moet vir elke hoofkomponent gedefinieer word (bv. EmailProvider, EmailQueue, TemplateEngine). Injecteer al die diens- en repository-afhanklikhede via konstruktors of 'n eenvoudige DI-container. Nie-funksionele vereistes 
 
 
 
 Veerkragtigheid: Gunstig hanteer SMTP-foute en herhaal mislukkings met behulp van backoff strategieë. Observability: Log al die e-pos aktiwiteit met versoek ID's en aflewering metadata. Uitbreidbaarheid: Maak dit maklik om verskeie verskaffers (bv. SendGrid, SES) agter 'n koppelvlak abstraksie te ondersteun. " Onthou: prompts is effektief jou argitektuur. Wees spesifiek, voeg konteks by, wees grondig, altyd. Voeg argitektuurlike konteks by jou prompts 'N Apt-leser sal sien dat die laaste verklaring "kontekst byvoeg" insluit ... maar ons het nog nie die behoefte aangespreek nie. Om argitektuurlike konteks by ons oproepe te voeg, benodig ons 'n bietjie hulp. , 'n instrument wat aansoek-architektuur analiseer en struktuurlike leiding bied aan GenAI-assisteurs in refactoring. Ons sal statiese en dinamiese analise in kombinasie met data wetenskap gebruik om die logiese domeine van jou aansoek te verstaan en die optimale grense van daardie domeine te identifiseer. Funksie 
 
 
 
 
 
 
 Cirkulêre afhanklikheid Antipatrone Techniese architektuur skuld Domain grense oortredings Die dood kode en meer Jy voer dan daardie inligting in jou agent om sy stappe te lei, wat jou AI-agente die inligting gee wat hulle nodig het om die kode wat jy wil skryf, te skryf. Stap vir stap voorbeeld Kom ons loop deur die stappe hierbo om te sien hoe ons argitektuur konteks aan kode assistente verskaf. Analyze your app. Begin deur statische en dinamiese data van jou aansoek te versamel. Ons sal vFunction gebruik om potensiële logiese domeine in jou aansoek en hul grense te identifiseer. Hierdie baseline laat die instrument toe om relevante argitektuurprobleme te identifiseer, soos sub-optimale domeingrense, inter-domeinklas afhanklikhede, hulpbron afhanklikhede, hoë skuldklasse, sirkulêre afhanklikhede, en gedeelde kode oor domeine. Analise van 'n middelgrote app en sy verstrengelde besigheidsdomeine (verteenwoordig deur sferes) en gepaardgaande tegniese skuld. **Review the architectural TODOs
\ Next generate a list of prioritized architectural TODOs, each with a contextual explanation and an AI-ready prompt you can use in tools like Amazon Q or GitHub Copilot. **Use the prompt in your AI assistant.
\ Send the generated prompt into your IDE or code assistant. It will understand the context and help you break up god classes, resolve domain pollution, or implement suggested changes to increase the modularity of your code. For example, in the screen shot above we see suggestions for refactoring a circular flow dependency. **Validate and repeat.
\ Rerun the analysis after applying changes. It will show you whether modularity improved, which TODOs were resolved, which weren’t, and suggest the next step in the refactoring process. Deur hierdie insig met jou LLMs te kombineer, skep jy 'n kragtige, konteksbewuste assistent wat gereed is om die harde werk van refactoring te bou en te doen. AI is Your Partner in Software Architecture AI is jou vennoot in sagteware-argitektuur AI-bedryfde kodering is slegs 'n deel van die storie. The real value comes from using those same AI assistants not just to generate code but as a partner to help you modernize and improve your existing software architecture. Deur die gebruik van argitektuurbewuste, runtime-gebaseerde konteks om effektiewe, konsekwente en presiese oproepe te genereer, kan AI jou help om ou architektuurskuld te oorkom, jou kode te modulariseer en 'n skaalbare, wolk-natiewe, gemoderniseerde stelsel te implementeer. Het 'n werklik groot dag!

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cloud Computing

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Salesforce

2022 - Hackernoons Tech Storyteller of the Year

I ♥ writing code. Find me on GitLab.

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Javascript

Nominated for 2022 - Hackernoons Tech Storyteller of the Year

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Cloud Computing

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Heroku

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Design

Nominated for 2022 - HackerNoon Contributor of the Year - Salesforce

Hierdie oudio word in die oorspronklike taal van die storie vervaardig!

Te lank; Om te lees

AI maak ontwikkelaars vinniger.Dit maak ook argitektuur erger.

AI maak ontwikkelaars vinniger.Dit maak ook argitektuur erger.

About Author

KOMMENTAAR

HANG TAGS

HIERDIE ARTIKEL IS AANGEBIED IN

Related Stories

The #decentralize-ai Writing Contest by ICP and HackerNoon: Results Announcement 🎉

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

The #decentralize-ai Writing Contest by ICP and HackerNoon: Results Announcement 🎉

$30M Raised in 30 Minutes and the Controversies to Follow: The Story Behind Dexter’s GM.ai Project

The #bitcoin Writing Contest by Rootstock and HackerNoon: Final Round Results🎉

Hurry! One Month Left to Win from $5000 in the Web3 Development Writing Contest

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps