As equipes empresariais hoje enviam mais código, com mais frequência, — alimentado em parte por ferramentas de codificação orientadas por IA, como o GitHub Copilot e o Amazon Q. Mais do que nunca antes Mas há um problema. Enquanto a IA ajuda as equipes empresariais a enviar mais, mais rapidamente, os sistemas legados que herdaram - juntamente com anos ou mesmo décadas de dívida arquitetônica - À medida que a complexidade aumenta, muitas organizações estão se voltando para a modernização – não apenas para acompanhar, mas porque a migração na nuvem exige isso. estão ficando piores A realidade é que, embora grande parte da emoção em torno da codificação de IA se concentre em projetos de greenfield e aplicações recém-construídas, most developers spend their time maintaining and modernizing legacy systems that are filled with outdated code, old frameworks, and accumulated  . Dívida Arquitetônica Dívida Arquitetônica As equipes receberam esse mandato para modernizar, mas com suas ferramentas de IA tendo pouco ou nenhum contexto da arquitetura de software existente (ou dívida arquitetônica), problemas como acoplamento apertado, dependências confusas e deriva arquitetônica são exacerbados. . Isso está tornando pior Mas há uma resposta. Porque modernização não é apenas sobre reescrever código rapidamente. E com a abordagem correta para usar a IA, esses objetivos podem ser alcançados. reshaping software architecture to support scalability, faster delivery, and cloud-native goals Neste artigo, vamos explorar como fazer Enquanto a maioria dos artigos se concentra em usar a IA para codificar, vamos olhar para exemplos específicos de como a IA pode Porque com as ferramentas certas e o contexto certo, a IA pode fornecer sugestões arquitetônicas consistentes e corretas que ajudam, e não entravam, os esforços da sua equipe. AI-assisted software architecture modernization actively help modernize software architecture Se você está lutando com um sistema herdado monolítico ou navegando pelas complexidades de microsserviços herdados, a IA pode ser um co-arquiteto eficaz e poderoso. O problema com a AI e a arquitetura de software Sabemos que a IA transformou a codificação.A maioria dos desenvolvedores depende de assistentes de codificação de IA em seu trabalho diário, usando esses agentes de IA como um assistente de codificação inteligente, experiente e incansável.Agentes de IA agora podem escrever (ou reescrever) blocos inteiros de código, e até sistemas inteiros, se pedirmos. O problema é que neste uso diário, a IA também está afetando a arquitetura. Quando um desenvolvedor escreve código, ele está constantemente perguntando, e considerando a resposta, perguntas como: 
 
 
 
 
 
 
 Como devo organizar minhas aulas? Como devo lidar com o caching? Onde colocar essa lógica de negócios? Quais são as dependências externas? Como isso se encaixa em nossa arquitetura de software geral? e mais Quer os desenvolvedores percebam ou não, os agentes da IA também estão fazendo essas perguntas - e implicitamente tomando decisões de arquitetura - com cada linha de código gerado. Com essas decisões, vem — especialmente quando o agente de IA (como é típico) não entende qualquer contexto da arquitetura. Seu assistente de codificação inteligente, experiente e incansável está tomando decisões não informadas que na superfície parecem corretas — mas quando visto do contexto da arquitetura de software estão adicionando mais dívida, mais problemas e mais horas de depuração. Essa lógica “redundante”? Você sabe que trata de um caso de borda que você encontrou no ano passado. risk E para piorar seus problemas, esses erros geralmente não são imediatamente óbvios. Com sistemas legados, a cobertura de código é muitas vezes menos do que ideal. E mesmo então, a arquitetura de software não geralmente anuncia sua quebra em voz alta. Problemas como acoplamento apertado ou módulos não escaláveis são muitas vezes invisíveis para ferramentas de monitoramento e teste. Arquitetura de Software Drift (a erosão lenta e quase invisível longe da arquitetura estruturada e controlada) é particularmente insidiosa. É uma história familiar: a complexidade do sistema era esmagadora, as tentativas de modernização interna levaram anos, e os esforços pararam repetidamente devido a armadilhas arquitetônicas ocultas. Architecture drift Banco Fortune 100 Em uma pesquisa recente, As empresas experimentam resultados negativos de negócios devido a desequilíbrios entre a arquitetura implementada e os padrões documentados – o que torna impossível ignorar o custo dessas lacunas. 93% dos entrevistados Os problemas arquitetônicos podem ser menos visíveis do que os bugs de código, mas eles são muito mais problemáticos. Como a IA pode realmente ajudar a modernizar sua arquitetura de software Mas não tem que ser assim. A IA não só pode entender e seguir suas decisões de arquitetura, mas também pode ajudá-las a melhorá-las. , onde os diagramas estáticos e o conhecimento tribal são escassos e desenvolvedores e arquitetos são deixados na escuridão, a IA não é apenas um assistente. brownfield modernization efforts Assim como as ferramentas de IA podem detectar e recomendar melhorias no nível do código, a IA pode detectar e reparar problemas arquitetônicos durante seus esforços de modernização se for alimentada com contexto arquitetônico baseado na análise do tempo de execução. Usado corretamente e com contexto de execução e análise estrutural baseada em domínio preliminar, a IA pode: 
 
 
 
 
 
 Detectar e corrigir antipatrões arquitetônicos antes que eles se tornem críticos Sugestão de estratégias de refactoramento precisas Priorize o que corrigir, economizando o tempo limitado de uma equipe de engenharia (enquanto os assistentes de codificação ajudam a corrigir imediatamente problemas de pequena escala) Dependências complexas Automatize a reparação da deriva arquitetônica, tornando efetivamente o sistema auto-curando Atividades para uma modernização bem-sucedida Então, sabemos que a IA pode ser nosso melhor amigo quando modernizamos sistemas. O primeiro passo para o uso eficaz da IA na arquitetura de software é a prompting eficaz.Os resultados que você obtém estão diretamente ligados à qualidade do seu prompt.E a qualidade do seu prompt é tipicamente um resultado de dar o contexto da IA e ser específico. Se você está de alguma forma vago em sua prompt, o resultado provavelmente será muito errado. Então, como um prompt eficaz parece? 1. Be specific. Não solicite "Construir uma API REST para gerenciar pedidos". Esta prompt, embora talvez exageradamente ruim, deixa espaço significativo para interpretação de IA em arquitetura e design. Em vez disso, rapidamente especificamente com a direção arquitetônica: “Construa uma API Python REST para gerenciar ordens usando Flask e SQLAlchemy. 
 
 
 
 uma camada de controlador (rotas Flash) para o processamento de solicitações HTTP, uma camada de serviço para a lógica de negócios, e uma camada de repositório para acesso a dados usando o SQLAlchemy ORM.” 2. Be thorough. Não mencione apenas a lógica do código; também inclua requisitos não funcionais. “Extender a API Python Flask REST para suportar robustez operacional e manutenção. Inclua o seguinte: 
 
 
 
 
 Logue cada solicitação HTTP recebida e seu status de resposta. Logue o tempo de execução de cada solicitação usando o módulo de logging integrado do Python. Os logs devem ser estruturados e incluir um timestamp, endpoint, código de status e latência. Verifique todas as cargas de pagamento de solicitação de entrada usando modelos Pydantic na camada de controlador.Assegurar que os erros de validação retornem respostas de erro padronizadas JSON com mensagens claras e códigos de status HTTP apropriados. Implemente a lógica de retry com back-off exponencial para erros de banco de dados transitórios na camada de repositório.Use Tenacity para lidar com retries sem duplicar a lógica na camada de negócios. Certifique-se de que todas as respostas de erro seguem um esquema JSON consistente, incluindo código de erro, mensagem e detalhes opcionais para depuração. 3. Always be an architect. Transmita o seu projeto de arquitetura e objetivos, e como eles devem ser incorporados no sistema. “Desenvolver um sistema modular de entrega de e-mail para o sistema de encomendas, projetado para escalar horizontalmente e que possa ser posteriormente separado em seu próprio microsserviço. 
 
 Separação clara de preocupações – estruture a base de código em camadas limpas: 
 
 
 
 Controller Layer (ou seja, as rotas Flask): Aceita e valida as solicitações de envio de e-mail. Layer de serviço: Lida com regras de negócios, como limitação de tarifas, modelos de conteúdo e retries. Repository Layer: Gerencia a persistência de tentativas de envio de e-mail, status e logs de entrega usando o SQLAlchemy. 2 – A não nacionalidade: 
 
 
 
 Não mantenha sessão ou estado específico de solicitação entre chamadas. Todo o contexto (por exemplo, ID de remetente, conteúdo de e-mail, cabeçalhos) deve ser carregado em cada solicitação. Persistência de todos os estados em repositórios externos (base de dados, cache ou fila) para manter os nós de computação sem estado. Escalabilidade e disponibilidade de microsserviços: 
 
 
 
 Projetar cada grande preocupação (por exemplo, enviar fila, renderização de e-mail, rastreamento de status) como um módulo interno que poderia mais tarde se tornar um serviço independente. Evite implementações de código rígido – as interfaces devem ser definidas para cada componente principal (por exemplo, EmailProvider, EmailQueue, TemplateEngine). Injetar todas as dependências de serviço e repositório através de construtores ou um simples contêiner DI. Requisitos não funcionais: 
 
 
 
 Resiliência: Gerencie graciosamente erros SMTP e retire falhas usando estratégias de back-off. Observabilidade: Logue toda a atividade de e-mail com IDs de solicitação e metadados de entrega. Extensibilidade: Facilite o suporte a vários provedores (por exemplo, SendGrid, SES) por trás de uma abstração de interface. Lembre-se: prompts efetivamente são sua arquitetura. Seja específico, adicione contexto, seja completo, sempre. Adicione contexto arquitetônico aos seus prompts Um leitor apto notará que a última declaração incluiu “add context” ... mas ainda não abordamos essa necessidade. Para adicionar contexto arquitetônico aos nossos prompts, precisamos de alguma ajuda. , uma ferramenta que analisa a arquitetura de aplicativos e fornece orientação estrutural aos assistentes GenAI na refactoring. usaremos análise estática e dinâmica combinada com ciência de dados para entender os domínios lógicos do seu aplicativo e identificar os limites ideais desses domínios. Isso, por sua vez, nos permite encontrar problemas arquitetônicos em aplicativos Java e .NET complexos, como: vFunção 
 
 
 
 
 
 
 Dependência circular Anticoncepcionais Dívida técnica arquitetônica Violação de limites de domínio Código Morto e mais Você então alimenta essa informação em seu agente para orientar seus passos, dando aos seus agentes de IA as informações de que precisam para escrever o código que você quer. Um exemplo passo a passo Vamos percorrer os passos acima para ver como fornecemos contexto arquitetônico para os assistentes de código. Analyze your app. Comece coletando dados estáticos e dinâmicos do seu aplicativo. Usaremos o vFunction para identificar domínios lógicos potenciais em seu aplicativo e seus limites. Esta linha de base permite que a ferramenta identifique questões arquitetônicas relevantes, como limites de domínio sub-ótimos, dependências de classe entre domínios, dependências de recursos, classes de alto débito, dependências circulares e código compartilhado entre domínios. Depois disso, você pode pesquisar a análise para encontrar erros que precisam de refactorização imediata, fazendo perguntas como: Quais domínios contêm o maior número de classes comuns? Análise de um aplicativo de tamanho médio e seus domínios de negócios entrelaçados (representados por esferas) e dívida técnica acompanhada. **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. Ao combinar essa visão com seus LLMs, você cria um assistente poderoso e consciente do contexto pronto para construir e fazer o trabalho árduo de refactoring. AI is Your Partner in Software Architecture AI é o seu parceiro em arquitetura de software A codificação alimentada por IA é apenas uma parte da história. 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. Ao usar um contexto baseado em tempo de execução consciente da arquitetura para gerar prompts eficazes, consistentes e precisos, a IA pode ajudá-lo a superar a dívida da arquitetura antiga, modularizar seu código e implementar um sistema escalável, nativo da nuvem e modernizado. Tenha um dia realmente maravilhoso!

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A IA torna os desenvolvedores mais rápidos; também piora a arquitetura.

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