Archynt vs CAST Imaging

CASTは、この領域のAIネイティブなツールの多くが存在するようになるずっと前から、ソースコードからソフトウェアアーキテクチャをマッピングしてきました。CAST Imagingのカバレッジ — 150以上の言語とフレームワーク、その中には実際に古いエンタープライズスタックも数多く含まれます — は、私たちが匹敵すると主張するようなものではありません。ある組織の本当の課題が、もはや誰も完全には理解していない20年物のCOBOL→Java→何か、というレガシー資産であるなら、CASTはほぼ確実にそこにある何のためのエクストラクターも既に構築済みでしょう。それは地道で華やかさはないものの、価値のある成果であり、Archyntが今日行っている静的解析とは正当に異なる規模のものです。

そのグラフに欠けているもの

CAST Imagingのモデルは、公開されているドキュメントから確認できる限りでは静的です。コードが語る内容、つまりほとんどのエンジニアが存在すら知らないコードとデータ間の隠れたリンクまでをマッピングしますが、稼働中のシステムを観測することはありません。つまり、何と何が接続されるべきかは教えてくれますが、その接続が今も実在するか、静的モデルが捉えていない何かが新たに配線されたか、あるいは文書化された依存関係が実は死んでいるかどうかは分かりません。私たちの経験では、そのランタイム側こそが、意外なほど大きな割合のリスクが潜む場所です。まさにそれが、ソースしか読まないツールにとっては見えない領域だからです。

Archyntのエージェントは、アプリケーションへの計装をゼロにした状態で、ライブのTCP接続、コンテナのトポロジー、そしてeBPFセンサーを通じた実際のリクエスト/エラー/レイテンシー率を監視し、すべての依存関係のエッジについて、それがコード上で見られたか、トラフィック上で見られたか、あるいはその両方かをタグ付けします。この第三のカテゴリ、つまり両者の不一致こそが、私たちにとって本質的なポイントです。

本当に肩を並べている、優位ではない1点

CASTはすでに自社のナレッジグラフをMCPサーバーを通じてAIエージェントに公開しており、この点では私たちより後れを取っているのではなく、私たちと同じ小さなグループに属しています。エージェントがナビゲート可能なアーキテクチャコンテキストを評価しているなら、両製品とも今日その要求に応えられます。決め手となるのは、レガシー資産に対するCASTの技術的な幅が必要か、それとも稼働中のライブシステムに対するArchyntのランタイム照合が必要か、という点でしょう。

どちらを選ぶべきか

数多くの珍しい古い技術にまたがる複数年規模のレガシーモダナイゼーションに取り組む大企業には、私たちよりもCASTのカバレッジの方が適しています — これは見込み客に対しても率直にそう伝えます。Java/Spring、Node、Python、Goで稼働中のライブシステムを運用しており、未解決の課題が「本番環境は今もコードと一致しているか」であるチームこそ、Archyntが作られた対象です。