简介

当我们推出 适用于.NET 的 亚马逊云科技 微服务提取器时 ，目标是为 客户提供一个易于使用的工具，让他们能够从他们的整体应用程序中提取微服务。为了实现这一目标，我们创建了多种方法来查找候选代码以供微服务提取。在这篇文章中，我们将讨论微服务提取器的最新创新，即 基于人工智能的自动 重构建议。 然后，我们将介绍您何时应该考虑对微服务进行分组和提取的每个选项。

人工智能驱动的建议是什么？

由人工智能驱动的新推荐引擎使用机器学习模型来扫描项目中的源代码。Microservice Extractor 完成分析后，该工具将自动对您的课程进行分组，以形成新的微服务的候选对象。

这项新功能最适合那些不再具备需要现代化的应用程序背后的开发专业知识的客户。对于应用程序已经存在很长时间而原始开发人员已不再可用的企业，或者由无法或不愿升级应用程序的第三方编写的应用程序，通常是这种情况。

选择正确的推荐选项

微服务提取器提供三种不同的提取选项：手动分组、启发式分析和人工智能推荐。这些选项中的每一个都可以为你的微服务创建类组。您可以选择最适合您的情况的提取方法。提取选项并不相互排斥；每次识别微服务时，都可以根据不断变化的需求在用户界面中选择不同的方法。

如果您对正在重构的应用程序有深入的了解，并且在创建微服务方面有具体的目标，则应选择手动分组方法。这要求您了解要提取的类的布局，以及这些类如何连接到应用程序的其他部分。

如果你对应用程序的经验较少，但对需要提取的功能有很好的了解，那么对源代码的启发式分析将为你提供逻辑起点方面的指导。该分析通过确定正在分析的类别类型来找到起点。例如，MVC 应用程序中的控制器类可能是围绕订单提取微服务的逻辑起点。

最后，如果您对正在进行现代化的应用程序的专业知识有限或一无所知，则可以使用基于人工智能的推荐引擎来寻找候选微服务。这些建议不仅仅是启发式分析，而是寻找起点和服务边界。借助人工智能驱动的推荐，Microservice Extractor将分析所有应用程序源文件，以确定可能为微服务提供合适的候选产品的推荐。

在这三种情况下，您可以查看和调整分组，为实现其重构目标提出尽可能好的建议。

摘要

亚马逊云科技 微服务提取器为您提供了多种从现有整体应用程序中识别潜在微服务的方法。这些选项可满足有关要现代化的应用程序的不同知识水平。您可以立即下载适用于.NET 的 AW S 微服务提取器 ，开始使用基于 AI 的建议。