Legacy-Modernisierung im Zeitalter von GenAI: Steigerung von Effizienz und Geschwindigkeit

Während Unternehmen die Komplexität der digitalen Transformation meistern, ist die Modernisierung von Altsystemen entscheidend für den Erhalt von Wettbewerbsfähigkeit und Relevanz. Ältere Systeme - oft als Legacy-Systeme bezeichnet - haben Unternehmen zwar über die Jahre gute Dienste geleistet, werden aber zunehmend als Hindernis für Innovation, Skalierbarkeit und Integration angesehen. Der Aufstieg der generativen KI (GenAI) hat den Prozess der Modernisierung dieser Altsysteme erheblich verbessert und bietet neue Möglichkeiten, den Transformationsprozess zu rationalisieren und zu beschleunigen. Dieser Artikel untersucht die Bedeutung der Legacy-Modernisierung, verschiedene Ansätze dafür und wie GenAI-verbesserte Frameworks diesen Prozess revolutionieren können.

Legacy-Modernisierungsansätze

Bei der Legacy-Modernisierung geht es darum, ältere Softwaresysteme zu aktualisieren, aufzurüsten oder zu ersetzen, um sie an die aktuellen technologischen Standards anzupassen. Je nach den Zielen und Anforderungen des Unternehmens können verschiedene Strategien angewandt werden. Hier sind einige der gängigen Ansätze:

1. Rehosting: Dabei werden bestehende Anwendungen auf eine neue, oft cloudbasierte Infrastruktur migriert, ohne dass die Kernarchitektur verändert wird. Rehosting, oder "Lift and Shift", kann die Leistung, Skalierbarkeit und Kosteneffizienz schnell verbessern. Wenn Sie beispielsweise Software vor Ort in einen Cloud-Service wie AWS oder Azure verlagern, können Sie die Hardware-Wartung reduzieren und die Systemverfügbarkeit verbessern.
2. Replatforming: Dies geht einen Schritt weiter als das Rehosting, indem nicht nur in die Cloud migriert wird, sondern auch Cloud-Dienste genutzt werden, um die Anwendungsleistung zu verbessern. Replatforming kann die Verwendung von Cloud-nativen Datenbanken und verwalteten Diensten oder die Einführung von Container-Technologien wie Docker und Kubernetes beinhalten.
3. Refactoring: Ein tiefgreifenderer Ansatz, das Refactoring, umfasst die Umgestaltung der gesamten Anwendung, um die Vorteile moderner Frameworks, Cloud-nativer Dienste und Microservices voll auszuschöpfen. Dies kann zu erheblichen Verbesserungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Leistung führen, kann aber auch erhebliche Anstrengungen und Investitionen erfordern.
4. Migration von Datenquellen: Wenn die Lizenzkosten für bestehende Datenbanken oder andere Datenplattformen zu einem Problem werden, kann die Migration von Datenquellen ein sinnvoller Modernisierungsansatz sein. So können Unternehmen beispielsweise von einer kommerziellen Datenbank zu einer Open-Source-Datenbank wechseln, um Kosten zu senken, die Flexibilität zu erhöhen oder neue analytische Anforderungen zu erfüllen.
5. Implementierung einer Datenplattform: Unternehmen können sich für die Implementierung einer neuen Datenplattform entscheiden, wenn die vorhandenen Analysefunktionen den Geschäftsanforderungen nicht genügen. Dies könnte die Einrichtung von Data Lakes und Data Warehouses oder die Einführung fortschrittlicher Analysetools zur Verarbeitung von Big Data und maschinellen Lernmodellen beinhalten.
6. Code-Modernisierung: Legacy-Systeme laufen oft auf veralteten Frameworks oder Technologien, die nicht mehr unterstützt werden. Die Modernisierung des Codes durch die Aktualisierung von Frameworks, die Einführung neuer Programmiersprachen oder sogar das Neuschreiben ganzer Module kann der vorhandenen Software neues Leben einhauchen und für bessere Leistung und Sicherheit sorgen.

Diese Ansätze sind zwar nicht erschöpfend, aber sie unterstreichen, wie wichtig es ist, eine umfassende Modernisierungsstrategie zu entwickeln. Jedes Unternehmen hat seine eigenen Herausforderungen und Anforderungen, und der gewählte Ansatz sollte diese Nuancen widerspiegeln. Der Modernisierungsprozess beginnt in der Regel mit einer Reihe von Workshops zur Festlegung der richtigen Strategie, gefolgt von Proof of Concepts (POCs) zur Validierung der vorgeschlagenen Lösungen.

Erste Ermittlungen mit GenAI

Einer der zeitaufwändigsten Aspekte der Modernisierung ist die anfängliche Untersuchungsphase, in der die Unternehmen ihre bestehenden Systeme analysieren müssen, um die beteiligten Technologien, Frameworks und Abhängigkeiten zu verstehen. Dies kann ein langwieriger Prozess sein, insbesondere bei komplexen Altsystemen, die sich über Jahrzehnte entwickelt haben und kaum dokumentiert sind.

Das mit GenAI erweiterte Framework von Xebia beschleunigt diese erste Untersuchung, indem es automatisch die verwendeten Technologien und Frameworks erkennt, technische Abhängigkeiten identifiziert und sogar potenzielle Problembereiche markiert. Anstatt unzählige Stunden damit zu verbringen, Codebases und Konfigurationsdateien manuell zu durchforsten, können Unternehmen KI nutzen, um ihre Systeme schnell und präzise zu bewerten, was den Beginn der Modernisierung erleichtert.

Vorbereitung der Dokumentation automatisieren

Altsysteme sind oft für ihre schlechte Dokumentation bekannt. Im Laufe der Jahre wurden viele dieser Systeme gepatcht, aktualisiert und modifiziert, ohne dass eine angemessene Dokumentation geführt wurde. Infolgedessen fällt es den Entwicklungsteams oft schwer, die Funktionalität und Struktur des Codes zu verstehen. Die Dokumentation ist für einen reibungslosen Übergang während der Modernisierung unerlässlich, denn sie hilft den Entwicklern zu verstehen, was jeder Teil des Systems tut und wie die verschiedenen Module miteinander interagieren.

Mit unserem GenAI-Framework können Unternehmen automatisch detaillierte Dokumentationen für ihre Legacy-Software erstellen. Das Framework kann alles von Zusammenfassungen auf hoher Ebene bis hin zu detaillierten technischen Beschreibungen bestimmter Klassen und Komponenten erstellen. Dieser automatische Dokumentationsprozess spart nicht nur Zeit, sondern stellt auch sicher, dass die Modernisierungsteams über die Informationen verfügen, die sie benötigen, um während des gesamten Projekts fundierte Entscheidungen zu treffen.

Effizientes Aufspüren von technischer Verschuldung

Technische Schulden sind die versteckten Kosten für die Wartung und den Betrieb veralteter oder ineffizienter Systeme. Im Laufe der Zeit sammeln sich technische Schulden an und erschweren die Implementierung neuer Funktionen, die Behebung von Fehlern oder die Skalierung der Anwendung. Die Erkennung technischer Schulden ist eine komplexe Aufgabe, da sie die Bewertung verschiedener Faktoren wie Codequalität, Sicherheit, Leistung und Wartbarkeit umfasst.

Unser GenAI-Framework zeichnet sich in diesem Bereich durch den Einsatz von KI zur Analyse von Legacy-Code und zur schnellen Erkennung technischer Schulden aus. KI kann Bereiche identifizieren, in denen die Codequalität mangelhaft ist, in denen Sicherheitslücken bestehen und in denen architektonische Engpässe Probleme verursachen könnten. Da das Framework innerhalb von Minuten Einblicke in die technischen Schulden gewährt, können Unternehmen diese Probleme bereits in einem frühen Stadium des Modernisierungsprozesses angehen und so das Risiko unerwarteter Probleme im weiteren Verlauf verringern.

Empfehlungen für die Modernisierungsplanung

Die Planung eines erfolgreichen Modernisierungsprojekts erfordert die sorgfältige Berücksichtigung zahlreicher Faktoren, einschließlich der Geschäftsanforderungen, der erwarteten Ergebnisse, des Budgets und der zeitlichen Beschränkungen. Die Planungsphase kann entmutigend sein, denn es gibt zahlreiche mögliche Wege zur Modernisierung und keine klare Möglichkeit, den besten zu bestimmen. Unser Framework unterstützt Sie bei diesem entscheidenden Schritt, indem es auf der Grundlage der ersten Untersuchung und der Analyse der technischen Schulden eine Reihe von Empfehlungen erstellt. Diese Empfehlungen können vorgeschlagene Technologien, architektonische Verbesserungen oder sogar komplette Modernisierungsstrategien umfassen. Durch die Bereitstellung einer datengestützten Diskussionsgrundlage stellt unser Framework sicher, dass die Planungsphase effizient ist und die gewählte Strategie mit den Geschäftszielen übereinstimmt.

Fundamente des Bauwesens mit GenAI

Bei Modernisierungsprojekten müssen oft große Teile des Codes neu geschrieben oder überarbeitet werden, wobei ein Großteil des Codes repetitiv und zeitaufwändig sein kann. So kann beispielsweise die Einrichtung von Datenzugriffsebenen, Authentifizierungssystemen oder anderen grundlegenden Komponenten der Anwendung einen erheblichen Aufwand bedeuten.

Unser mit GenAI erweitertes Framework schafft hier Abhilfe, indem es automatisch Code-Fundamente generiert, so dass sich die Entwicklungsteams auf die Geschäftslogik konzentrieren können und nicht auf banale, sich wiederholende Aufgaben. Durch das automatische Schreiben dieser Kernkomponenten beschleunigt das Framework den Modernisierungsprozess und stellt sicher, dass die neue Codebasis konsistent, wartbar und an modernen Entwicklungsstandards ausgerichtet ist.

Ausführung von Modernisierungen: Beschleunigung mit KI

Sobald die Planung abgeschlossen ist und der grundlegende Code erstellt wurde, geht das Modernisierungsprojekt in die Ausführungsphase über. Dies ist der Zeitpunkt, an dem Unternehmen beginnen, greifbare Ergebnisse zu sehen, da Altsysteme in moderne, effiziente und skalierbare Lösungen umgewandelt werden.

Es gibt zahlreiche Arten von Modernisierungsprojekten, von der Migration von Datenbanken in die Cloud über die Aktualisierung von Frameworks bis hin zur kompletten Neuarchitektur einer Anwendung. Unser GenAI-Framework beschleunigt diese Bemühungen, indem es Teile des Legacy-Codes automatisch in die neue, ausgewählte Technologie konvertiert. Je nach Komplexität des Projekts kann dies zu Effizienzgewinnen von 20-30% führen, in manchen Fällen sogar noch höher. Die Migration von Code aus einer veralteten Programmiersprache in eine moderne oder die Umwandlung von monolithischen Anwendungen in Microservices kann mit Hilfe von KI schneller und präziser durchgeführt werden.

Fazit

Die Modernisierung von Legacy-Systemen ist ein komplexer, aber wichtiger Prozess für Unternehmen, die in der heutigen schnelllebigen digitalen Welt wettbewerbsfähig bleiben wollen. Mit der Hilfe von GenAI kann dieser Prozess wesentlich reibungsloser und effizienter ablaufen. Durch die Automatisierung zeitaufwändiger Aufgaben, die Bereitstellung wertvoller Erkenntnisse und die Generierung von Code-Grundlagen verändert GenAI die Art und Weise, wie Unternehmen an die Modernisierung von Legacy-Anwendungen herangehen, und führt so zu schnelleren und erfolgreicheren Ergebnissen. Von der ersten Untersuchung bis zur Ausführung bietet das KI-gestützte Framework von Xebia Unternehmen die Werkzeuge, die sie benötigen, um ihre Modernisierungsstrategien zu verstehen, zu planen und effektiv umzusetzen.

Da Unternehmen die digitale Transformation weiterhin aktiv vorantreiben, wird die Bedeutung von KI bei der Modernisierung deutlich zunehmen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen nicht nur mit Zuversicht in die Zukunft blicken, sondern auch die Kernfunktionen beibehalten, die in der Vergangenheit die Grundlage ihres Erfolgs waren.