当Experian Data Office的工程师团队面对七个遗留.NET应用的现代化任务时，他们预估需要投入近千个工作日的时间与精力。然而，借助亚马逊云科技新推出的Amazon Transform服务，Experian Data Office在转换数十万行代码的过程中，降低了大约40%的工作量，累计节省了约300个工程日。
这并非个例。自2025年5月全面上市以来，Amazon Transform已经帮助全球企业累计节省超过100万小时人工，分析代码量达18亿行。在技术债务每年吞噬美国企业2.41万亿美元的背景下，这一数据背后隐藏的，或许是一场企业现代化范式的根本性变革。
技术债务：被低估的创新“隐形税”
日益膨胀的技术债务，早已不仅仅是开发者的日常烦恼，而是演变成为制约企业创新的系统性瓶颈。来自Forrester的研究显示，近20%的企业IT预算被用于管理技术债务，而非开发新功能；《系统与软件期刊》也指出，开发者平均多达23%的工作时间，都消耗在了债务清理上。更严峻的是，这些数字同时还意味着机会成本的隐形流失——当工程师们忙着修补二十年前的COBOL模块，或是升级过期的Node.js运行时，他们显然无法同时投入生成式AI集成、实时数据架构等前沿创新。
重复工作是现代化过程中的核心挑战之一，同时也是技术债务累积的重要原因。每次版本升级、每次安全补丁、每次框架迁移，企业工程师团队都不得不重复相似的模式识别与代码转换工作。这种重复工作不仅消耗了大量的资源和时间，而且也在消磨团队的士气和精力——没人愿意花几个月时间做机械性代码迁移，并且也严重影响了团队将时间和精力投入创新活动。
传统现代化工具试图通过自动化脚本来缓解这一问题，但是在面对异构系统、隐性业务逻辑和跨层依赖时，往往会显得力不从心。这也揭示了企业现代化转型的核心矛盾：技术债务的复杂性要求深度领域知识，而重复性工作又难以吸引顶尖人才持续投入。
从“工具”到“代理”：AI角色的根本转变
Amazon Transform相较于传统工具的突破，就在于它是首个用于大规模现代化改造的Agentic AI服务——这不仅是技术术语的更迭，更是人机协作模式的重构。
传统AI辅助工具如代码补全插件，本质是被动响应用户指令；而Amazon Transform的专用代理（如负责.NET现代化的Kiro）则具备目标导向的自主性：它们能理解业务上下文、规划多阶段转换路径、在不确定时主动询问开发者，并从每次交互中持续学习。
这种能力源于亚马逊云科技近二十年迁移经验的沉淀。Amazon Transform的代理并非从零训练，而是基于数万次真实迁移项目中提取的模式库构建。譬如，BMW宝马集团使用Amazon Transform for Mainframe进行主机现代化测试，将测试时间缩短了75%，同时将测试覆盖率提升了60%，在加速迁移进度的同时，还显著降低了风险。
全栈视角：打破现代化的“孤岛效应”
技术债务的顽固性，常常源于其跨层蔓延特性。一个典型的Windows工作负载现代化项目，往往涉及.NET Framework应用、WinForms/WPF界面、SQL Server数据库、IIS部署配置等多层组件。对此，传统方案往往倾向于分层处理：先迁移应用代码，再处理数据库，最后调整部署流程。这种割裂式操作导致各层转换标准不一，最终形成“半现代化”系统——虽然应用层已经云原生化，但是数据库仍然依赖Windows认证，部署流程仍需手动干预。
针对这一痛点，Amazon Transform的“全栈Windows现代化”能力提供了解决之道。能够将全栈Windows（包括.NET应用、SQL Server、UI框架和部署层）迁移到开源、云原生的解决方案，且整体的现代化效率最高可提升5倍。借助这些新能力，客户能够更快地将全栈Windows和SQL Server系统迁移至开源替代方案，从而告别高昂的授权协议，并将运营成本最多降低70%。来自IDEMIA的案例也充分印证了Amazon Transform的价值：其应用现代化速度提升4倍，将原本需数月的工作压缩至数周，总拥有成本降低30%，并通过.NET 8支持改善了安全态势。
更加值得关注的是，这种全栈思维正在向其他领域扩展。CSL 和 亚马逊云科技 专业服务团队使用 Amazon Transform for VMware 实现了迁移波次规划和服务器映射的自动化。Amazon Transform for VMware 使用专用代理来分析和映射复杂的 VMware 环境，将网络配置转换为 亚马逊云科技 内置结构，并帮助协调感知依赖关系的迁移波次，从而实现无缝切换。借助 Amazon Transform 的Agent 功能，CSL 协调了分阶段迁移方法，以确保系统就绪和业务连续性。Amazon Transform 代理记录了本地服务器、应用程序和数据之间的关系和依赖关系。CSL集团借此将1072个应用的初始波次规划效率提升了10倍，并至少节省了10.5周的人工。
量身定制：让每个企业拥有“专属现代化引擎”
技术债务的多样性，决定了“一刀切”方案的局限性。Air Canada面临数千个Lambda函数的Node.js 16至20运行时升级；Twitch需要将913个仓库的AWS SDK从V1迁移至V2（Go语言）……这些场景都有着“重复性”特征，但是具体技术栈与约束条件则各有不同。
Amazon Transform Custom的推出，标志着现代化能力从“预置方案”向“可编程能力”的跃迁。企业可基于自身代码库、文档和开发者反馈，训练专属转换规则。Amazon Transform Custom支持客户自定义转换规则，合作伙伴也可以通过Composability Initiative注入行业知识库，实现领域特定的现代化需求。
这样做的效果可谓立竿见影：Air Canada在完成首批Lambda函数升级后，将Amazon Transform纳入内部标准工具链。平台团队仅用短短数天即协调完成全量升级，项目时间与成本降低了80%，并达到了90%的转换有效率。
主机现代化：从“十年工程”到“可控项目”
主机现代化长期被视为企业IT的“第三轨”——必要却充满挑战。其核心难点在于，数十年积累的COBOL代码中可能隐含着从未完全文档化的业务逻辑，而测试阶段常常需要为此消耗超过50%的项目周期，且边缘场景覆盖难度较大。
Amazon Transform for Mainframe通过Agentic AI自动化分析、业务逻辑提取、文档生成、应用分解、重构、再构想及测试等全流程环节，可以帮助企业将主机现代化项目周期从传统数年大幅压缩至数月。
得益于Amazon Transform for Mainframe的助力，丰田集团使用Amazon Transform更新了支撑其大部分供应链的已有40年历史的大型机应用程序。他们能够在不到一天的时间内生成数百个COBOL模块的详细文档，包括上下文感知信息和角色驱动的见解。
生态协同：行业知识的“可组合”未来
技术债务的终极形态，往往与行业特性深度耦合：金融系统的监管合规逻辑、医疗系统的患者隐私流、制造系统的实时控制协议。通用AI难以理解和消化这些领域知识，而纯人工处理的话又需要付出极其高昂的成本。
Amazon Transform的“可组合性转型”（composable transformations.）为此提供了全新范式。Accenture、Pegasystems等合作伙伴可将行业知识库、合规规则引擎、领域特定代理注入Amazon Transform工作流，形成“可组合转换”。譬如，某医疗合作伙伴集成HIPAA规则库后，Amazon Transform在迁移电子病历系统时可自动识别PHI（受保护健康信息）字段，确保加密与访问控制策略无缝迁移；金融合作伙伴则嵌入Basel III资本计算规则，使核心银行系统现代化过程中自动验证风险模型一致性。
Amazon Transform的可组合性计划，允许合作伙伴将行业知识封装为可复用的转换工作流。譬如，当某合作伙伴为金融客户开发的合规性转换规则经抽象化后，后续同类项目可基于该基础进行微调，从而降低重复开发成本。这种模式有望推动现代化从“项目制“向”产品化“演进，使技术债务清理逐渐成为可预测、可度量的常规运营活动。
将技术债务从“成本黑洞”变为“创新引擎”
Amazon Transform的真正意义，或许不在于其节省的百万小时或数十亿美元成本，而在于它重新定义了技术债务的经济学属性。
过去，债务清理是线性成本活动——清理100个应用需10倍于10个应用的资源；现在，借助可复用的代理与持续学习机制，边际成本急剧下降，现代化进入规模经济区间。
当Twitch预计通过Amazon Transform能够在913个仓库迁移中节省11年的手动开发工时，当Signaturit Group将八个月的迁移时间大幅压缩至数天时，我们看到的不仅是工作效率的极致提升，更是创新资源的重新配置——被解放的工程师和开发者们可以不再受困于繁琐的技术债务清理，而是可以将更多的时间和精力投入大模型应用开发、实时分析平台构建等更具价值的创造活动。
技术债务依旧不会消失，因为只要软件持续演进，债务就会以新形态再生。但是作为首个用于企业现代化转型的Agentic AI服务，Amazon Transform已经为我们开辟了一条崭新的道路：通过将重复性现代化工作产品化、智能化、规模化，企业可以将技术债务从“成本黑洞”变为“创新引擎”。在云原生与AI原生融合的新周期，这或许正是企业穿越技术周期、保持敏捷创新的关键基础设施。
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