Ondernemingsteams verzenden tegenwoordig meer code, vaker, — gedeeltelijk aangedreven door AI-gedreven coderingsinstrumenten zoals GitHub Copilot en Amazon Q. Meer dan ooit eerder Maar er is een probleem. Hoewel AI teams helpt om meer, sneller de erfenisystemen te verzenden die ze hebben geërfd - samen met jaren of zelfs decennia van architecturale schulden - Naarmate de complexiteit toeneemt, wenden veel organisaties zich tot modernisering – niet alleen om op de hoogte te blijven, maar omdat cloud-migratie dat vereist. Worden steeds erger De realiteit is dat terwijl veel van de opwinding rond AI-codering zich richt op greenfield-projecten en nieuw gebouwde toepassingen, most developers spend their time maintaining and modernizing legacy systems that are filled with outdated code, old frameworks, and accumulated  . Architecturale schulden Architecturale schulden Teams hebben dit mandaat gekregen om te moderniseren, maar met hun AI-tools die weinig tot geen context hebben van de bestaande softwarearchitectuur (of architecturale schulden), worden problemen zoals strakke koppeling, verstrengelde afhankelijkheden en architecturale drift verergerd. . Het maakt het erger Maar er is een antwoord. want modernisering gaat niet alleen over het snel herschrijven van code. En met de juiste benadering van het gebruik van AI, kunnen deze doelen worden bereikt. reshaping software architecture to support scalability, faster delivery, and cloud-native goals In dit artikel zullen we onderzoeken hoe u Terwijl de meeste artikelen zich richten op het gebruik van AI om te coderen, zullen we kijken naar specifieke voorbeelden van hoe AI kan Omdat AI met de juiste tools en de juiste context consistente en correcte architecturale suggesties kan leveren die de inspanningen van je team helpen, niet belemmeren. AI-assisted software architecture modernization actively help modernize software architecture Of u nu worstelt met een monolithisch systeem of de complexiteit van geërfde microservices bestrijdt, AI kan een effectieve en krachtige co-architect zijn. Het probleem met AI en softwarearchitectuur De meeste ontwikkelaars vertrouwen op AI codering assistenten in hun dagelijkse werk, met behulp van deze AI-agenten als een slimme, ervaren en onvermoeibare codering assistent. Het probleem is dat AI in dit dagelijkse gebruik ook de architectuur beïnvloedt. Wanneer een ontwikkelaar code schrijft, vraagt hij voortdurend en overweegt hij het antwoord op vragen als: 
 
 
 
 
 
 
 Hoe moet ik mijn lessen organiseren? Hoe moet ik met caching omgaan? Waar moet ik deze bedrijfslogica in zetten? Wat zijn externe afhankelijkheden? Hoe past dit in onze algemene softwarearchitectuur? en meer Of ontwikkelaars het nu beseffen of niet, AI-agenten stellen ook deze vragen - en maken impliciet architecturale beslissingen - met elke regel van gegenereerde code. Naast deze beslissingen komt Je slimme, ervaren en onvermoeibare codering assistent maakt onbewuste beslissingen die op het oppervlak correct lijken – maar als je vanuit de context van de softwarearchitectuur kijkt, voegt het meer schulden, meer problemen en meer uren debuggen toe. risk En om uw problemen erger te maken, zijn deze fouten meestal niet onmiddellijk voor de hand liggend. Met ouderwetse systemen is de dekking van code vaak minder dan ideaal. En zelfs dan kondigt softwarearchitectuur meestal niet lawaai aan. Problemen zoals strakke koppeling of onschalbare modules zijn vaak onzichtbaar voor monitoring- en testtools. Softwarearchitectuur Drift (de langzame en bijna onzichtbare erosie weg van gestructureerde en gecontroleerde architectuur) is bijzonder bedrieglijk. Het is een bekend verhaal: de complexiteit van het systeem was overweldigend, interne moderniseringspogingen namen jaren in beslag en inspanningen staken herhaaldelijk als gevolg van verborgen architecturale valkuilen. Architecture drift Fortune 100 banken In een recent onderzoek, Ondernemingen die negatieve bedrijfsresultaten ervaren als gevolg van mismatchingen tussen geïmplementeerde architectuur en gedocumenteerde normen – waardoor de kosten van deze gaten onmogelijk te negeren zijn. 93% van de respondenten Architecturale problemen kunnen minder zichtbaar zijn dan code bugs, maar ze zijn veel problematischer. Hoe AI echt kan helpen bij het moderniseren van uw softwarearchitectuur Maar het hoeft niet zo te zijn. AI kan niet alleen uw architecturale beslissingen begrijpen en volgen, maar kan ook helpen om ze te verbeteren. Waar statische diagrammen en tribale kennis tekort komen en ontwikkelaars en architecten in het donker blijven, is AI niet alleen een assistent. brownfield modernization efforts Net zoals AI-tools verbeteringen op code-niveau kunnen detecteren en aanbevelen, kan AI architecturale problemen detecteren en repareren tijdens uw moderniseringsinspanningen als het wordt gevoed met architecturale context op basis van runtime-analyse. Goed gebruikt en met runtime context en voorlopige domein-gedreven structurele analyse, kan AI: 
 
 
 
 
 
 Architecturale antipatterns detecteren en corrigeren voordat ze kritisch worden Voorstellen voor precieze refactoringstrategieën Prioriteit geven aan wat te repareren, het besparen van de beperkte tijd van een engineering team (wanneer codering assistenten helpen om onmiddellijk kleine problemen op te lossen) Untangle complexe afhankelijkheden Automatiseren van de reparatie van architecturale drift, waardoor het systeem effectief zelf genezen Effectieve stimulans voor een succesvolle modernisering Dus we weten dat AI onze beste vriend kan zijn bij het moderniseren van systemen. De eerste stap naar effectief gebruik van AI in softwarearchitectuur is effectief prompting.De resultaten die je krijgt zijn rechtstreeks gekoppeld aan de kwaliteit van je prompt. Als je op de een of andere manier vage in je prompt bent, zal het resultaat hoogstwaarschijnlijk heel verkeerd zijn. Dus hoe ziet een effectieve prompt eruit? 1. Be specific. Probeer niet "Bouw een REST API om orders te beheren." Deze prompt, hoewel misschien overdreven slecht, laat aanzienlijke ruimte voor AI-interpretatie in zowel architectuur als ontwerp. In plaats daarvan, snel specifiek met architecturale richting: “Bouw een Python REST API om orders te beheren met behulp van Flask en SQLAlchemy. 
 
 
 
 een controllerlaag (Flask routes) voor het verwerken van HTTP-verzoeken, een service layer voor business logica, en een repository laag voor gegevenstoegang met behulp van de SQLAlchemy ORM. 2. Be thorough. Vermeld niet alleen code-logica, maar ook niet-functionele vereisten. "De Python Flask REST API uitbreiden om operationele robuustheid en onderhoudbaarheid te ondersteunen. 
 
 
 
 
 Log elke inkomende HTTP-verzoek en de status van de reactie. Log de uitvoering tijd voor elke aanvraag met behulp van de ingebouwde logging module van Python. Logs moeten worden gestructureerd en bevatten een tijdstempel, eindpunt, statuscode en latentie. Valideer alle inkomende verzoeken met behulp van Pydantic-modellen op de controllerlaag.Zorg ervoor dat valideringsfouten gestandaardiseerde JSON-foutreacties retourneren met duidelijke berichten en passende HTTP-statuscodes. Implementeer retry-logica met exponentiële backoff voor voorbijgaande databasefouten in de repository-laag. Zorg ervoor dat alle foutreacties een consistent JSON-schema volgen, inclusief foutcode, bericht en optionele details voor het debuggen. 3. Always be an architect. Vertel uw architectuurontwerp en doelen, en hoe ze in het systeem moeten worden opgenomen. “Ontwikkel een modulair e-mailsysteem voor het bestelsysteem, ontworpen om horizontaal te schalen en later te kunnen worden gescheiden in een eigen microservice. 
 
 Clear Separation of Concerns – structuur van de codebase in schone lagen: 
 
 
 
 Controller Layer (d.w.z. de Flask routes): accepteert en valideert e-mailverzoeken. Service Layer: Handelt zakelijke regels zoals tariefbeperkingen, content templating en retries. Repository Layer: Beheert de persistentie van e-mail verzendpogingen, status en levering logs met behulp van SQLAlchemy. 2 De staatloosheid: 
 
 
 
 Houd geen sessie- of verzoekspecifieke toestand tussen oproepen. Alle context (bijv. afzender-ID, e-mailinhoud, kopjes) moet bij elke verzoek worden meegenomen. Blijf alle status in externe magazijnen (database, cache of wachtrij) om statusloze computationele knooppunten te behouden. Scalability en microservice bereidheid: 
 
 
 
 Ontwerp elke belangrijke zorg (bijv. wachtrijen verzenden, e-mail rendering, statustracking) als een interne module die later een onafhankelijke service zou kunnen worden. Vermijd hardcoded implementaties - interfaces moeten worden gedefinieerd voor elke belangrijke component (bijv. EmailProvider, EmailQueue, TemplateEngine). Injecteer alle service- en repository-afhankelijkheden via constructoren of een eenvoudige DI-container. Niet functionele vereisten: 
 
 
 
 Resilience: omgaan met SMTP-fouten en mislukkingen met behulp van backoff-strategieën. Observabiliteit: log alle e-mailactiviteit met aanvraag-ID's en levering metadata. Uitbreidbaarheid: Maak het gemakkelijk om meerdere providers (bijv. SendGrid, SES) te ondersteunen achter een interface-abstractie. Vergeet niet: prompts zijn effectief uw architectuur. Wees specifiek, voeg context toe, wees grondig, altijd. Architecturale context toevoegen aan uw prompts Een geschikte lezer zal merken dat de laatste verklaring "context toevoegen" bevatte ... maar we hebben die behoefte nog niet aangepakt. Om architecturale context toe te voegen aan onze aanwijzingen, hebben we wat hulp nodig. , een tool die de applicatiearchitectuur analyseert en structurele begeleiding biedt aan GenAI-assistenten bij refactoring.We gebruiken statische en dynamische analyse in combinatie met data science om de logische domeinen van uw app te begrijpen en de optimale grenzen van die domeinen te identificeren.Dit stelt ons op zijn beurt in staat architecturale problemen in complexe Java- en .NET-apps te vinden, zoals: vFunctioneren 
 
 
 
 
 
 
 Circulaire afhankelijkheden Antipatronen Technische architecturale schulden Domain grenzen schendingen Dode code en meer Je voedt die informatie vervolgens in je agent om zijn stappen te begeleiden, waardoor je AI-agenten de informatie krijgen die ze nodig hebben om de code te schrijven die je wilt. Een stap voor stap voorbeeld Laten we de stappen hierboven doorlopen om te zien hoe we de architecturale context leveren aan code-assistenten. Analyze your app. We zullen vFunction gebruiken om potentiële logische domeinen in uw applicatie en hun grenzen te identificeren. Deze basislijn stelt het hulpmiddel in staat relevante architecturale kwesties te identificeren, zoals suboptimale domeingrenzen, interdomeinklasseafhankelijkheden, resourceafhankelijkheden, hoge schuldklassen, circulaire afhankelijkheden en gedeelde code tussen domeinen. Analyse van een middelgrote app en de verstrengelde zakelijke domeinen (vertegenwoordigd door sferen) en de bijbehorende technische schulden. **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. Door dit inzicht te combineren met je LLM's, creëer je een krachtige, contextbewuste assistent die klaar is om te bouwen en het harde werk van refactoring te doen. AI is Your Partner in Software Architecture AI is uw partner in softwarearchitectuur AI-gedreven codering is slechts een deel van het verhaal. 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. Door architectuurbewuste, runtime-gebaseerde contexten te gebruiken om effectieve, consistente en nauwkeurige prompts te genereren, kan AI u helpen de oude architectuurschuld te overwinnen, uw code te modulariseren en een schaalbaar, cloud-natief, gemoderniseerd systeem te implementeren. Heb een echt geweldige 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

Deze audio wordt geproduceerd in de originele taal van het verhaal!

Te lang; Lezen

AI maakt ontwikkelaars sneller.Het maakt ook de architectuur erger.

AI maakt ontwikkelaars sneller.Het maakt ook de architectuur erger.

About Author

OPMERKINGEN

LABELS

DIT ARTIKEL WERD GEPRESENTEERD IN

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps