當(dāng)Experian Data Office的工程師團隊面對七個遺留.NET應(yīng)用的現(xiàn)代化任務(wù)時，他們預(yù)估需要投入近千個工作日的時間與精力。然而，借助亞馬遜云科技新推出的Amazon Transform服務(wù)，Experian Data Office在轉(zhuǎn)換數(shù)十萬行代碼的過程中，降低了大約40%的工作量，累計節(jié)省了約300個工程日。

這并非個例。自2025年5月全面上市以來，Amazon Transform已經(jīng)幫助全球企業(yè)累計節(jié)省超過100萬小時人工，分析代碼量達18億行。在技術(shù)債務(wù)每年吞噬美國企業(yè)2.41萬億美元的背景下，這一數(shù)據(jù)背后隱藏的，或許是一場企業(yè)現(xiàn)代化范式的根本性變革。

技術(shù)債務(wù)：被低估的創(chuàng)新“隱形稅”

日益膨脹的技術(shù)債務(wù)，早已不僅僅是開發(fā)者的日常煩惱，而是演變成為制約企業(yè)創(chuàng)新的系統(tǒng)性瓶頸。來自Forrester的研究顯示，近20%的企業(yè)IT預(yù)算被用于管理技術(shù)債務(wù)，而非開發(fā)新功能；《系統(tǒng)與軟件期刊》也指出，開發(fā)者平均多達23%的工作時間，都消耗在了債務(wù)清理上。更嚴峻的是，這些數(shù)字同時還意味著機會成本的隱形流失——當(dāng)工程師們忙著修補二十年前的COBOL模塊，或是升級過期的Node.js運行時，他們顯然無法同時投入生成式AI集成、實時數(shù)據(jù)架構(gòu)等前沿創(chuàng)新。

重復(fù)工作是現(xiàn)代化過程中的核心挑戰(zhàn)之一，同時也是技術(shù)債務(wù)累積的重要原因。每次版本升級、每次安全補丁、每次框架遷移，企業(yè)工程師團隊都不得不重復(fù)相似的模式識別與代碼轉(zhuǎn)換工作。這種重復(fù)工作不僅消耗了大量的資源和時間，而且也在消磨團隊的士氣和精力——沒人愿意花幾個月時間做機械性代碼遷移，并且也嚴重影響了團隊將時間和精力投入創(chuàng)新活動。

傳統(tǒng)現(xiàn)代化工具試圖通過自動化腳本來緩解這一問題，但是在面對異構(gòu)系統(tǒng)、隱性業(yè)務(wù)邏輯和跨層依賴時，往往會顯得力不從心。這也揭示了企業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的核心矛盾：技術(shù)債務(wù)的復(fù)雜性要求深度領(lǐng)域知識，而重復(fù)性工作又難以吸引頂尖人才持續(xù)投入。

從“工具”到“代理”：AI角色的根本轉(zhuǎn)變

Amazon Transform相較于傳統(tǒng)工具的突破，就在于它是首個用于大規(guī)?，F(xiàn)代化改造的Agentic AI服務(wù)——這不僅是技術(shù)術(shù)語的更迭，更是人機協(xié)作模式的重構(gòu)。

傳統(tǒng)AI輔助工具如代碼補全插件，本質(zhì)是被動響應(yīng)用戶指令；而Amazon Transform的專用代理（如負責(zé).NET現(xiàn)代化的Kiro）則具備目標導(dǎo)向的自主性：它們能理解業(yè)務(wù)上下文、規(guī)劃多階段轉(zhuǎn)換路徑、在不確定時主動詢問開發(fā)者，并從每次交互中持續(xù)學(xué)習(xí)。

這種能力源于亞馬遜云科技近二十年遷移經(jīng)驗的沉淀。Amazon Transform的代理并非從零訓(xùn)練，而是基于數(shù)萬次真實遷移項目中提取的模式庫構(gòu)建。譬如，BMW寶馬集團使用Amazon Transform for Mainframe進行主機現(xiàn)代化測試，將測試時間縮短了75%，同時將測試覆蓋率提升了60%，在加速遷移進度的同時，還顯著降低了風(fēng)險。

全棧視角：打破現(xiàn)代化的“孤島效應(yīng)”

技術(shù)債務(wù)的頑固性，常常源于其跨層蔓延特性。一個典型的Windows工作負載現(xiàn)代化項目，往往涉及.NET Framework應(yīng)用、WinForms/WPF界面、SQL Server數(shù)據(jù)庫、IIS部署配置等多層組件。對此，傳統(tǒng)方案往往傾向于分層處理：先遷移應(yīng)用代碼，再處理數(shù)據(jù)庫，最后調(diào)整部署流程。這種割裂式操作導(dǎo)致各層轉(zhuǎn)換標準不一，最終形成“半現(xiàn)代化”系統(tǒng)——雖然應(yīng)用層已經(jīng)云原生化，但是數(shù)據(jù)庫仍然依賴Windows認證，部署流程仍需手動干預(yù)。

針對這一痛點，Amazon Transform的“全棧Windows現(xiàn)代化”能力提供了解決之道。能夠?qū)⑷珬indows（包括.NET應(yīng)用、SQL Server、UI框架和部署層）遷移到開源、云原生的解決方案，且整體的現(xiàn)代化效率最高可提升5倍。借助這些新能力，客戶能夠更快地將全棧Windows和SQL Server系統(tǒng)遷移至開源替代方案，從而告別高昂的授權(quán)協(xié)議，并將運營成本最多降低70%。來自IDEMIA的案例也充分印證了Amazon Transform的價值：其應(yīng)用現(xiàn)代化速度提升4倍，將原本需數(shù)月的工作壓縮至數(shù)周，總擁有成本降低30%，并通過.NET 8支持改善了安全態(tài)勢。

更加值得關(guān)注的是，這種全棧思維正在向其他領(lǐng)域擴展。CSL 和 亞馬遜云科技 專業(yè)服務(wù)團隊使用 Amazon Transform for VMware 實現(xiàn)了遷移波次規(guī)劃和服務(wù)器映射的自動化。Amazon Transform for VMware 使用專用代理來分析和映射復(fù)雜的 VMware 環(huán)境，將網(wǎng)絡(luò)配置轉(zhuǎn)換為 亞馬遜云科技 內(nèi)置結(jié)構(gòu)，并幫助協(xié)調(diào)感知依賴關(guān)系的遷移波次，從而實現(xiàn)無縫切換。借助 Amazon Transform 的Agent 功能，CSL 協(xié)調(diào)了分階段遷移方法，以確保系統(tǒng)就緒和業(yè)務(wù)連續(xù)性。Amazon Transform 代理記錄了本地服務(wù)器、應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)之間的關(guān)系和依賴關(guān)系。CSL集團借此將1072個應(yīng)用的初始波次規(guī)劃效率提升了10倍，并至少節(jié)省了10.5周的人工。

量身定制：讓每個企業(yè)擁有“專屬現(xiàn)代化引擎”

技術(shù)債務(wù)的多樣性，決定了“一刀切”方案的局限性。Air Canada面臨數(shù)千個Lambda函數(shù)的Node.js 16至20運行時升級；Twitch需要將913個倉庫的AWS SDK從V1遷移至V2（Go語言）……這些場景都有著“重復(fù)性”特征，但是具體技術(shù)棧與約束條件則各有不同。

Amazon Transform Custom的推出，標志著現(xiàn)代化能力從“預(yù)置方案”向“可編程能力”的躍遷。企業(yè)可基于自身代碼庫、文檔和開發(fā)者反饋，訓(xùn)練專屬轉(zhuǎn)換規(guī)則。Amazon Transform Custom支持客戶自定義轉(zhuǎn)換規(guī)則，合作伙伴也可以通過Composability Initiative注入行業(yè)知識庫，實現(xiàn)領(lǐng)域特定的現(xiàn)代化需求。

這樣做的效果可謂立竿見影：Air Canada在完成首批Lambda函數(shù)升級后，將Amazon Transform納入內(nèi)部標準工具鏈。平臺團隊僅用短短數(shù)天即協(xié)調(diào)完成全量升級，項目時間與成本降低了80%，并達到了90%的轉(zhuǎn)換有效率。

主機現(xiàn)代化：從“十年工程”到“可控項目”

主機現(xiàn)代化長期被視為企業(yè)IT的“第三軌”——必要卻充滿挑戰(zhàn)。其核心難點在于，數(shù)十年積累的COBOL代碼中可能隱含著從未完全文檔化的業(yè)務(wù)邏輯，而測試階段常常需要為此消耗超過50%的項目周期，且邊緣場景覆蓋難度較大。

Amazon Transform for Mainframe通過Agentic AI自動化分析、業(yè)務(wù)邏輯提取、文檔生成、應(yīng)用分解、重構(gòu)、再構(gòu)想及測試等全流程環(huán)節(jié)，可以幫助企業(yè)將主機現(xiàn)代化項目周期從傳統(tǒng)數(shù)年大幅壓縮至數(shù)月。

得益于Amazon Transform for Mainframe的助力，豐田集團使用Amazon Transform更新了支撐其大部分供應(yīng)鏈的已有40年歷史的大型機應(yīng)用程序。他們能夠在不到一天的時間內(nèi)生成數(shù)百個COBOL模塊的詳細文檔，包括上下文感知信息和角色驅(qū)動的見解。

生態(tài)協(xié)同：行業(yè)知識的“可組合”未來

技術(shù)債務(wù)的終極形態(tài)，往往與行業(yè)特性深度耦合：金融系統(tǒng)的監(jiān)管合規(guī)邏輯、醫(yī)療系統(tǒng)的患者隱私流、制造系統(tǒng)的實時控制協(xié)議。通用AI難以理解和消化這些領(lǐng)域知識，而純?nèi)斯ぬ幚淼脑捰中枰冻鰳O其高昂的成本。

Amazon Transform的“可組合性轉(zhuǎn)型”（composable transformations.）為此提供了全新范式。Accenture、Pegasystems等合作伙伴可將行業(yè)知識庫、合規(guī)規(guī)則引擎、領(lǐng)域特定代理注入Amazon Transform工作流，形成“可組合轉(zhuǎn)換”。譬如，某醫(yī)療合作伙伴集成HIPAA規(guī)則庫后，Amazon Transform在遷移電子病歷系統(tǒng)時可自動識別PHI（受保護健康信息）字段，確保加密與訪問控制策略無縫遷移；金融合作伙伴則嵌入Basel III資本計算規(guī)則，使核心銀行系統(tǒng)現(xiàn)代化過程中自動驗證風(fēng)險模型一致性。

Amazon Transform的可組合性計劃，允許合作伙伴將行業(yè)知識封裝為可復(fù)用的轉(zhuǎn)換工作流。譬如，當(dāng)某合作伙伴為金融客戶開發(fā)的合規(guī)性轉(zhuǎn)換規(guī)則經(jīng)抽象化后，后續(xù)同類項目可基于該基礎(chǔ)進行微調(diào)，從而降低重復(fù)開發(fā)成本。這種模式有望推動現(xiàn)代化從“項目制“向”產(chǎn)品化“演進，使技術(shù)債務(wù)清理逐漸成為可預(yù)測、可度量的常規(guī)運營活動。

將技術(shù)債務(wù)從“成本黑洞”變?yōu)椤皠?chuàng)新引擎”

Amazon Transform的真正意義，或許不在于其節(jié)省的百萬小時或數(shù)十億美元成本，而在于它重新定義了技術(shù)債務(wù)的經(jīng)濟學(xué)屬性。

過去，債務(wù)清理是線性成本活動——清理100個應(yīng)用需10倍于10個應(yīng)用的資源；現(xiàn)在，借助可復(fù)用的代理與持續(xù)學(xué)習(xí)機制，邊際成本急劇下降，現(xiàn)代化進入規(guī)模經(jīng)濟區(qū)間。

當(dāng)Twitch預(yù)計通過Amazon Transform能夠在913個倉庫遷移中節(jié)省11年的手動開發(fā)工時，當(dāng)Signaturit Group將八個月的遷移時間大幅壓縮至數(shù)天時，我們看到的不僅是工作效率的極致提升，更是創(chuàng)新資源的重新配置——被解放的工程師和開發(fā)者們可以不再受困于繁瑣的技術(shù)債務(wù)清理，而是可以將更多的時間和精力投入大模型應(yīng)用開發(fā)、實時分析平臺構(gòu)建等更具價值的創(chuàng)造活動。

技術(shù)債務(wù)依舊不會消失，因為只要軟件持續(xù)演進，債務(wù)就會以新形態(tài)再生。但是作為首個用于企業(yè)現(xiàn)代化轉(zhuǎn)型的Agentic AI服務(wù)，Amazon Transform已經(jīng)為我們開辟了一條嶄新的道路：通過將重復(fù)性現(xiàn)代化工作產(chǎn)品化、智能化、規(guī)?；髽I(yè)可以將技術(shù)債務(wù)從“成本黑洞”變?yōu)椤皠?chuàng)新引擎”。在云原生與AI原生融合的新周期，這或許正是企業(yè)穿越技術(shù)周期、保持敏捷創(chuàng)新的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施。