从黑箱到蓝图
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内容提要
在逆向工程中，AI帮助重建遗留系统的功能规范，解决了分析瘫痪的问题。通过多层次的方法，结合用户界面、数据库和二进制文件，确保了功能提取的准确性。这一过程展示了如何将“黑箱”系统转变为现代化蓝图，促进了迁移决策。
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关键要点
- AI在逆向工程中帮助重建遗留系统的功能规范，解决了分析瘫痪的问题。
- 采用多层次的方法，结合用户界面、数据库和二进制文件，确保功能提取的准确性。
- 许多企业的遗留系统成为“黑箱”，关键但难以理解，导致现代化决策受阻。
- AI辅助的逆向工程可以重建系统的功能意图，提供现代化的信心。
- 实验阶段成功创建了现有系统的功能规范，为替代系统的实施提供了基础。
- 面临的主要挑战包括缺失源代码、过时的基础设施和失去的机构知识。
- 目标是创建一个全面的功能规范，以便在没有原始代码的情况下构建现代替代应用。
- 采用多层次的方法，从可见的工件开始，逐步丰富信息，确保准确性。
- 通过AI连接不同数据源，揭示隐藏的功能，构建用户界面规范。
- 使用变更数据捕获（CDC）追踪用户界面操作与数据库活动的映射。
- 通过推断服务器逻辑，识别存储过程和数据库表的关系。
- AI辅助的二进制考古学帮助解码编译的二进制文件，识别功能角色。
- 采用多次丰富的方法，逐步构建功能上下文，减少错误和假设。
- 确认入口函数的挑战通过多种三角验证技术解决。
- 整合各个阶段重建的元素，形成系统的完整功能总结，支持现代化努力。
- 建立可重复的实践模式，指导如何处理未知的遗留系统。
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