Tình huống triển khai AI
Hệ thống lõi của một dịch vụ thành viên (khoảng 20.000 hội viên, vận hành hơn 10 năm). Liệt kê hiện trạng thì như sau.
- Ngôn ngữ là Java 1.7 (phát hành năm 2011, đã hết hỗ trợ)
- Giao diện dùng JSF + PrimeFaces (công nghệ màn hình đã lỗi thời)
- Thư viện xác thực vẫn chạy trong tình trạng ngừng phát triển (EOL)
- Mật khẩu dùng SHA-1, không salt (nguy hiểm theo tiêu chuẩn hiện đại)
- Không có tài liệu. Mã nền tảng được cập nhật lần cuối cách đây 5 năm.Không còn lập trình viên thời đó
Nếu ước lượng theo cách truyền thống thì đây là dự án "mất vài tháng để giải mã, tổng chi phí vài chục triệu yên, tính bằng năm". Nhiều doanh nghiệp dừng lại trước con số ước lượng này, và hệ thống bị đóng băng.
Chỉ trong vài ngày đầu, AI đã kiểm kê toàn bộ.
Việc đầu tiên khi bắt tay vào không phải là viết lại, mà làđọc. Chúng tôi giao toàn bộ repository và cơ sở dữ liệu production cho AI agent (Claude Code), và trong vài ngày đã sáng tỏ những điều sau. Cấu trúc và quy mô vận hành thực tế của khoảng 670.000 dòng dữ liệu thật cùng 35 bảng. Nợ thiết kế được chồng chất mà không hề chuẩn hóa. Toàn bộ số lượng địa chỉ IP ghi cứng và mật khẩu dạng văn bản thuần. Và bản chất của logic phán định cốt lõi vốn bị cho là "không ai biết đặc tả" —thực ra là một cấu trúc đơn giản được điều khiển bởi bảng master, và chính nhận định "khó giải mã" của con người mới là định kiến.
Phần lớn chi phí trong ước lượng truyền thống không phải là triển khai, mà là "giải mã". AI agent, vốn có thể đọc mã nhanh gấp hàng trăm lần con người, sẽ đánh sập rào cản này trước tiên.
AI đề xuất chiến lược, con người ra quyết định.
AI cũng đưa ra phương án chuẩn hóa toàn diện schema DB (hình mẫu lý tưởng như sách giáo khoa), nhưng chúng tôi không áp dụng. Bởi vì di chuyển dữ liệu là yếu tố rủi ro lớn nhất của một dự án đổi mới. Con người đã chọn chiến lược "không thay đổi dù chỉ một bảng trong schema DB, chỉ đổi mới riêng tầng ứng dụng sang cấu hình mới nhất (Java 21 / Spring Boot 3)". Vì không có di chuyển dữ liệu nên việc kiểm chứng song song trở nên dễ dàng, và có thể quay về hệ thống cũ bất cứ lúc nào.
Ba điểm nổi bật trong quá trình triển khai.
- Chuyển đổi xác thực không gián đoạn: Mật khẩu SHA-1 được tự động băm lại sang phương thức an toàn (bcrypt) ngay khi mỗi hội viên đăng nhập. Hệ thống dần trở nên an toàn hơn mà không ai nhận ra
- Tái hiện trung thực màn hình cũ: Xây dựng màn hình mới theo giá trị đo lường thực tế của màn hình production (màu sắc, đến từng pixel), đưa chi phí học lại và lượng thắc mắc phát sinh của người dùng về không
- Kiểm chứng toàn bộ tính năng bằng dữ liệu thật: Kiểm thử E2E bằng dữ liệu tương đương production rồi mới phát hành. Thành quả của AI luôn phải được kiểm chứng trên thực tế
Kết quả,toàn bộ tính năng cho hội viên cùng 18 loại màn hình quản trị được triển khai và kiểm chứng trong khoảng 1 tuần làm việc thực tế. Chúng tôi không bỏ đi dù chỉ một phần logic nghiệp vụ và dữ liệu tích lũy suốt 20 năm. Nay khi chi phí phát triển đã giảm cả một bậc, thoát ly hệ thống cũ không còn chỉ là "chuyển sang SaaS và điều chỉnh nghiệp vụ cho khớp", màđổi mới toàn diện mà không vứt bỏ logic nghiệp vụđã trở lại thành một lựa chọn khả thi.
Bạn có đang gặp khó khăn trong tình huống tương tự?
"Không còn ai biết đặc tả", "ước lượng dừng lại ở vài chục triệu yên" — với hệ thống đó, trước hết hãy bắt đầu từ việcđọcchứ?
Chúng tôi cung cấp dịch vụ đổi mới hệ thống cũ dưới tên "AI Re: Platform" (viết tắt: AIR Platform).
Việc phân tích mã nguồn hiện có là miễn phí.Kết quả sẽ được tổng hợp thành danh sách nợ kỹ thuật cùng chiến lược ban đầu "làm lại / bao bọc", dưới dạng"báo cáo AIR" bản rút gọnđể bàn giao cho bạn (thực hiện sau khi ký NDA).Hãy liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay.
Biểu mẫu liên hệ(vui lòng ghi kèm "Mong muốn phân tích miễn phí (báo cáo AIR)") / info@flagship-ai.jp
Hội thảo trực tuyến miễn phí"Legacy to AI — Cuộc cách mạng công nghiệp trong ngành IT và ghi chép thực tế về việc hồi sinh một hệ thống Java 20 năm tuổi"dự kiến được tổ chức (đang sắp xếp lịch).Việc tiếp nhận đăng ký trước sẽ sớm bắt đầu — chúng tôi sẽ thông báo trên blog này.
Loạt bài "Legacy to AI — Ghi chép thực tế"
- Tổng hợp: 22 hệ thống và 246 nghìn dòng code trên một chiếc PC — ghi chép đo lường thực tế về 3,5 tháng phát triển với AI
- Ghi chép thực tế ①: Đổi mới toàn diện một hệ thống Java 20 năm tuổi trong khoảng 1 tuần (bài viết này)
- Ghi chép thực tế ②: Tạo lối vào mới cho hệ thống lõi mà không thay đổi 0 dòng mã hiện có
- Ghi chép thực tế ③: Hoàn tất việc khảo sát kiến trúc vốn mất cả tháng bằng prototype 2 ngày + đo lường thực tế
* Các con số trong bài viết này là giá trị đo lường thực tế tại thời điểm cuối tháng 7 năm 2026. Thành quả phát triển sẽ khác nhau tùy theo tình trạng và yêu cầu của hệ thống.