Bagaimana Google Menggunakan Kecerdasan Buatan untuk Migrasi Kode

Google sedang meningkatkan basis kode masifnya menggunakan kecerdasan buatan

Selama akhir pekan, saya membaca makalah Google tentang bagaimana mereka menggunakan AI untuk migrasi kode internal—dan itu dipenuhi dengan wawasan tentang bagaimana mendekati modernisasi sistem warisan. Saya telah melampirkan makalah tersebut bagi mereka yang tertarik, tetapi berikut adalah bagaimana saya percaya beberapa strategi ini dapat membantu kita mengatasi tantangan modernisasi yang kompleks:

Mempercepat Modernisasi Sistem Warisan Google menggunakan Model Bahasa Besar (LLM) untuk mengotomatisasi migrasi kode skala besar, secara signifikan mengurangi upaya manual dan mempercepat proyek. Menggunakan pendekatan AI yang serupa dapat menyederhanakan modernisasi sistem warisan, memotong kompleksitas dan kode yang ketinggalan zaman.
Menggabungkan AI dengan Alat Teknik yang Terbukti Dengan menggabungkan LLM dengan alat berbasis Pohon Sintaks Abstrak (AST), mereka memastikan akurasi dan skalabilitas dalam transformasi kode mereka. Metode hibrida ini menunjukkan bagaimana AI dan teknik teknik tradisional dapat bekerja sama untuk memberikan modernisasi yang aman dan dapat diandalkan.
Alur Migrasi yang Dapat Digunakan Kembali Google menciptakan alur kerja modular yang dapat digunakan kembali, sehingga membuat pemberdayaan dan eksekusi tugas migrasi baru lebih cepat dan efisien. Mengembangkan toolkit serupa untuk sistem warisan dapat menyederhanakan langkah-langkah modernisasi berulang dan beradaptasi dengan skenario yang kompleks.
Mengukur Kesuksesan dengan Dampak Bisnis Google fokus pada hasil yang dapat diukur, seperti pengurangan 50% waktu proyek, bukan hanya volume kode yang dihasilkan AI. Metrik ini yang selaras dengan bisnis menyoroti pentingnya menunjukkan ROI yang jelas dalam proyek transformasi teknologi.
Peluncuran yang Aman dan Dapat Diskalakan Strategi peluncuran bertahap mereka memastikan perubahan yang didorong AI diluncurkan dengan aman, meminimalkan gangguan. Mengadopsi pendekatan peluncuran yang terkendali dapat membantu mengelola risiko dan memastikan stabilitas saat memodernisasi sistem kritis.
Penggunaan Strategis Model AI Google menyeimbangkan menggunakan model khusus yang telah disesuaikan dan alat umum tergantung pada tugas. Pendekatan ini menawarkan wawasan berharga tentang kapan harus berinvestasi dalam solusi AI khusus versus menggunakan model yang dapat disesuaikan dan siap pakai.

Gambaran Besar: Modernisasi sistem warisan adalah tentang menggabungkan efisiensi yang didorong AI dengan praktik teknik terbaik untuk memberikan transformasi bisnis yang lebih cepat, lebih aman, dan lebih berdampak.

Harap dicatat bahwa versi bahasa Indonesia didukung oleh AI dan karena itu mungkin terjadi kesalahan kecil.

Penulis

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA didirikan oleh orang-orang dengan akar yang kuat di dunia akademis, dengan pengalaman kerja di Amerika Serikat, Belanda, Hungaria, Jepang, Korea Selatan, Singapura, dan Vietnam. ABN Asia adalah tempat di mana akademik dan teknologi bertemu dengan peluang. Dengan solusi terdepan kami dan layanan pengembangan perangkat lunak yang kompeten, kami membantu bisnis untuk meningkatkan level dan bersaing di panggung global. Komitmen kami: Lebih Cepat. Lebih Baik. Lebih handal. Dalam kebanyakan kasus: Lebih murah juga.

Jangan ragu untuk menghubungi kami jika Anda membutuhkan layanan IT, konsultasi digital, solusi perangkat lunak siap pakai, atau jika Anda ingin mengirimkan permintaan proposal (RFP). Anda dapat menghubungi kami di [email protected]. Kami siap membantu Anda dengan semua kebutuhan teknologi Anda.