Legacy Modernisierung

Legacy-Modernisierung ist eine Herausforderung. Viele Unternehmen stehen vor der Notwendigkeit, ihre veralteten Systeme - oft auf Mainframes oder in älteren Programmiersprachen wie Cobol - zu modernisieren. Der Prozess erfordert ein tiefes Verständnis der bestehenden Software und eine enge Zusammenarbeit mit Fachkräften, um Geschäftslogik und Funktionalitäten nachvollziehbar zu dokumentieren. Innovative Ansätze, wie der Einsatz von KI zur Analyse und Dokumentation dieser Systeme, zeigen vielversprechende Wege auf, um die Transformation zu beschleunigen. Letztlich stellt sich die Frage nach der Nachhaltigkeit der neu entstehenden Architekturen und der Vermeidung zukünftiger Legacy-Probleme. Dies macht die regelmäßige Überprüfung und Anpassung zur zentralen Aufgabe für Unternehmen der digitalen Zukunft.

Podcast Episode: Legacy Modernisierung

In dieser Episode spreche ich mit Erik Dörnenburg über die Herausforderungen und Möglichkeiten der Legacy-Modernisierung in der Softwareentwicklung. Wir schauen uns die komplexe Welt alter Systeme an, die häufig in Unternehmen vorherrschen, und diskutieren, wie sie in moderne Architekturen überführt werden können. Besonders spannend fand ich Eriks Ansatz, die Unterstützung von KI (RAGs) und spezifischen Tools zu nutzen. Mit diesen Mitteln lassen sich viele Erkenntnisse aus dem alten Code gewinnen, die bei der Modernisierung und Neutentwicklung helfen.

"Der Einsatz von Retrieval-Augmented Generation hilft ungemein beim Verständnis von Legacy-Software." - Erik Dörnenburg

Erik Dörnenburg ist Software Engineer und leidenschaftlicher Technologe. Auf seiner inzwischen langen Reise durch die Tech-Branche ist er vielen neuen Technologien begegnet. Es ist ihm immer wichtig deren Potenzial zu realisieren und dabei bewährte Praktiken zu adaptieren. Bei Thoughtworks hilft er Kunden ihre geschäftlichen Herausforderungen mit modernen Technologien, Plattformen und Praktiken zu lösen.

Highlights der Episode

• Legacy-Software ist in vielen Branchen, besonders Banken und Versicherungen, weit verbreitet.
• Der Mangel an Tests hindert Unternehmen am Modernisieren ihrer Legacy-Systeme.
• Microservices könnten in Zukunft auch zu neuen Legacy-Problemen führen.
• Retrieval Augmented Generation ermöglicht intelligentes Arbeiten mit Legacy-Daten und Code.
• Die schrittweise Modernisierung von Software reduziert Risiken und fördert Vertrauen bei Stakeholdern.

Ansätze zur Legacy Modernisierung

Einführung in die Legacy Modernisierung

Die Legacy Modernisierung gewinnt in vielen Industrien zunehmend an Bedeutung. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, Altsysteme, die oft auf veralteten Technologien basieren, an moderne Anforderungen anzupassen. Die Softwaremodernisierung ist dabei ein zentraler Bestandteil, um Wettbewerbsfähigkeit und Effizienz langfristig zu sichern.

Typische Branchen, in denen Legacy Software noch weit verbreitet ist, sind insbesondere Versicherungen und Banken. Diese Sektoren setzen häufig auf Cobol-basierte Mainframe-Systeme sowie frühe Versionen von Java und .NET. Solche Systeme bilden das Rückgrat vieler Geschäftsprozesse, jedoch erschweren ihre technologische Basis Anpassungen und Erweiterungen.

Herausforderungen ergeben sich durch den Einsatz alter Technologien wie Cobol, das vor allem in Mainframe-Umgebungen läuft. Diese Umgebungen sind oft schwer zugänglich und verfügen über eine eingeschränkte Testabdeckung. Ebenso stellen frühe Java- und .NET-Versionen eine Herausforderung dar, da sie häufig nicht den heutigen Architekturstandards entsprechen und mit modernen Cloud-nativen Architekturen konkurrieren müssen.

Die Legacy Modernisierung zielt darauf ab, diese Altsysteme zu transformieren – sei es durch Neuimplementierung auf Mainframes oder Migration zu moderneren Architekturen – um langfristig Wartbarkeit, Skalierbarkeit und Integration zu gewährleisten. Ein wichtiger Aspekt dieser Transformation sind Securitytests mit statischer Analyse, die Sicherheitsmängel im Code frühzeitig erkennen und somit die Qualität der Software nachhaltig verbessern können.

Herausforderungen bei der Modernisierung von Altsystemen

Die Modernisierung von Altsystemen bringt eine Vielzahl von Herausforderungen mit sich, die bewältigt werden müssen, um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten. Einige der wesentlichen Punkte umfassen:

• Schwierigkeiten durch fehlende Testabdeckung und mangelndes Verständnis der Geschäftslogik: Die unzureichende Testabdeckung erschwert es, potenzielle Fehler oder Schwachstellen in den Altsystemen zu identifizieren. Ein effektives Testen von und mit KI könnte jedoch helfen, diese Probleme zu überwinden. Zudem kann ein unvollständiges Verständnis der Geschäftslogik dazu führen, dass die Modernisierung nicht den tatsächlichen Anforderungen entspricht.
• Problem der Vermischung technischer und fachlicher Aspekte: Oftmals sind technische und fachliche Aspekte in den Altsystemen eng miteinander verflochten, was es schwierig macht, klare Trennlinien zu ziehen und eine effektive Modernisierungsstrategie zu entwickeln.
• Entstehung und Risiken von Distributed Monoliths bei Neu- und Altsystemen: Bei der Modernisierung können neue Systeme entstehen, die unbeabsichtigt als Distributed Monoliths programmiert sind. Dies kann zu einer erhöhten Komplexität führen und die Flexibilität des Systems beeinträchtigen.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert ein tiefgreifendes Verständnis der bestehenden Systeme sowie eine sorgfältige Planung und Umsetzung von Modernisierungsstrategien. Insbesondere ist ein Migrationstestprozess unerlässlich, um sicherzustellen, dass das migrierte System die gleiche Leistung wie das Altsystem erbringt und alle Anforderungen erfüllt.

Strategien zur erfolgreichen Legacy Modernisierung

Die Modernisierung von Legacy-Systemen erfordert gezielte Ansätze, die technische Risiken minimieren und gleichzeitig die Kontinuität der Geschäftsprozesse gewährleisten. Zwei zentrale Strategien dominieren hierbei:

1. Rewrite auf dem Mainframe

Bestehende Systeme werden komplett neu geschrieben, häufig auf der bewährten Mainframe-Plattform. Dieser Ansatz eignet sich vor allem dann, wenn der Erhalt der Systemumgebung gewünscht ist und eine vollständige Neuentwicklung wirtschaftlich sinnvoll erscheint.

2. Migration zu Cloud-nativen Architekturen

Funktionalitäten werden schrittweise in moderne Cloud-Umgebungen übertragen. Die Cloud-native Architektur ermöglicht es, Anwendungen als kleinere deploybare Einheiten zu gestalten, was Flexibilität und Skalierbarkeit fördert.

Das Aufteilen monolithischer Systeme in Microservices ist ein zentraler Hebel zur Risikominimierung. Durch die Zerlegung in einzelne, unabhängige Services können Fehler isoliert und Releases schneller durchgeführt werden. Diese Modularität unterstützt agile Methoden und erleichtert kontinuierliche Verbesserungen.

Die sogenannte Modernisierung in Scheiben verfolgt den Ansatz, nicht das gesamte System auf einmal zu modernisieren, sondern in kleinen, überschaubaren Schritten. Dadurch bleibt die Systemverfügbarkeit erhalten, Stakeholder erhalten frühzeitig Einblick in Fortschritte und unerwartete Probleme können schnell adressiert werden.

Agile Softwareunternehmen setzen diese Strategien erfolgreich ein, indem sie sowohl technische als auch fachliche Expertise eng verzahnen und so den komplexen Anforderungen moderner Legacy Modernisierung gerecht werden.

Die Rolle von Fachexperten im Modernisierungsprozess

Fachexperten (SMEs) spielen eine entscheidende Rolle bei der Modernisierung veralteter Systeme. Ihre Expertise ist unerlässlich, um die komplexen Anforderungen und Funktionen dieser Systeme zu verstehen und erfolgreich zu modernisieren.

Engpässe durch begrenzte Verfügbarkeit von Experten für alte Systeme adressieren

Die Verfügbarkeit von Fachexperten für veraltete Systeme kann jedoch begrenzt sein. Dies kann zu Engpässen im Modernisierungsprozess führen, da das Wissen und die Erfahrung dieser Experten möglicherweise nicht immer zugänglich sind.

Um dieses Problem anzugehen, ist es wichtig, Strategien zu entwickeln, um die Verfügbarkeit von Fachexperten zu erhöhen. Dies kann durch gezielte Schulungsprogramme, Wissensaustausch oder den Einsatz moderner Technologien zur Unterstützung der Kommunikation und Zusammenarbeit erreicht werden.

Methoden zur effizienten Wissensextraktion und Dokumentation mit Unterstützung moderner Werkzeuge

Darüber hinaus sind effiziente Methoden zur Wissensextraktion und Dokumentation entscheidend, um das Fachwissen der Experten zu erfassen und für die Modernisierung nutzbar zu machen. Moderne Tools können dabei helfen, diesen Prozess zu optimieren, indem sie die Extraktion und Dokumentation von Wissen erleichtern.

Die Einbindung von Fachexperten und die Optimierung der Wissensvermittlung sind daher Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Modernisierung veralteter Systeme. Durch gezielte Maßnahmen können Engpässe überwunden und das erforderliche Fachwissen effizient genutzt werden.

Einsatz Künstlicher Intelligenz bei der Legacy Modernisierung: Chancen und Herausforderungen

KI-gestützte Tools zum Einsatz kommen

• Frühe Anwendung von GPT-Modellen zur Codeanalyse und Textextraktion aus alten Systemen.
• Kritische Betrachtung von Tools wie GitHub Copilot.
• Nutzung von RAG für besseren Zugriff auf Dokumente und Wissen.

Die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) bietet vielfältige Möglichkeiten bei der Modernisierung alter Softwaresysteme. Durch den Einsatz von GPT-Modellen wird die Codeanalyse und Textextraktion aus veralteten Systemen ermöglicht. Diese Modelle können dabei helfen, komplexe Codes zu entschlüsseln und relevante Informationen extrahieren.

Ein kritisches Auge sollte jedoch auf Tools wie GitHub Copilot geworfen werden. Obwohl sie eine schnellere Kodierung versprechen, ist es wichtig, deren Effektivität und potenzielle Risiken sorgfältig zu prüfen.

Des Weiteren kann die Verwendung von Retrieval Augmented Generation (RAG) einen verbesserten Zugang zu Dokumenten und Wissen bieten. Dieser Ansatz ermöglicht eine gezielte Suche nach relevanten Informationen in umfangreichen Datenbanken, was besonders hilfreich sein kann, um das Verständnis alter Systeme zu vertiefen und den Modernisierungsprozess effizienter zu gestalten.

Zusätzlich zur KI-gestützten Modernisierung könnte auch eine Cloud-Migration in Betracht gezogen werden. Die Cloud bietet Vorteile wie Skalierbarkeit und Kostenersparnis, bringt jedoch auch Herausforderungen mit sich, insbesondere in Bezug auf Datenmigration und Sicherheit.

Technische Umsetzung moderner Werkzeuge zur Unterstützung der Legacy Modernisierung

Graphdatenbanken und Wissensgraphen

Die Nutzung von Graphdatenbanken spielt eine zentrale Rolle bei der Wissensretrieval und -augmentation in der Legacy Modernisierung. Diese Datenbanken ermöglichen es, komplexe Zusammenhänge zwischen verschiedenen Elementen des Altsystems abzubilden und effizient zu durchsuchen. Knowledge Graphs strukturieren das Wissen aus Dokumentationen, Quellcode und Expertenwissen so, dass relevante Informationen schnell auffindbar sind und zielgerichtet in den Modernisierungsprozess einfließen können.

Token-Grenzen in Sprachmodellen

Ein wesentlicher Aspekt bei der technischen Umsetzung ist die Bewältigung von Token-Grenzen in Sprachmodellen. Da die Eingabekapazität (Kontextfenster) begrenzt ist, müssen große Informationsmengen vorverarbeitet und komprimiert werden, um wichtige Details nicht zu verlieren. Komprimierungstechniken helfen dabei, die relevanten Daten in verdichteter Form bereitzustellen, wodurch die Qualität der Analyse und Codeunterstützung steigt.

Kombination von Wissensmanagement und Komprimierungsverfahren

Die Kombination aus Graphdatenbank-basiertem Wissensmanagement und fortschrittlichen Komprimierungsverfahren erlaubt es, selbst umfangreiche Legacy-Systeme effizient zu erschließen. So entsteht eine technische Infrastruktur, die nicht nur die Extraktion von Wissen erleichtert, sondern auch eine adaptive Unterstützung bei der schrittweisen Modernisierung bietet – immer mit dem Fokus auf den Erhalt fachlicher Zusammenhänge und die Minimierung technischer Risiken.

Nachhaltiges Coding, Teststrategien und Reverse Engineering für eine erfolgreiche Altsystemmodernisierung

Methoden zum Identifizieren häufig gemeinsam genutzter Dateien in monolithischen Systemen als Grundlage für Modularisierung

Bei der Modernisierung von Altsystemen ist es entscheidend, effiziente Methoden des Reverse Engineerings anzuwenden. Durch die Analyse häufig gemeinsam genutzter Dateien in monolithischen Systemen können Entwickler wichtige Grundlagen für eine erfolgreiche Modularisierung schaffen. Dieser Prozess ermöglicht es, den Code in kleinere, handhabbare Einheiten aufzuteilen und somit die Komplexität zu reduzieren.

Bedeutung effizienter Codequalität während der Modernisierung

Darüber hinaus spielt die Codequalität eine zentrale Rolle während der Modernisierung. Es ist essenziell, nachhaltigen Code zu schreiben, um langfristig technische Schulden zu vermeiden.

Aufbau einer Testpyramide mit Unit-, Integrations- und End-to-End Tests

Die Implementierung einer Testpyramide mit verschiedenen Ebenen wie Unit-Tests, Integrations-Tests und End-to-End-Tests gewährleistet eine umfassende Testabdeckung und unterstützt die Stabilität des Systems.

Durch die Kombination von effektivem Reverse Engineering, sorgfältiger Codequalität und einer durchdachten Teststrategie können Unternehmen eine erfolgreiche Altsystemmodernisierung vorantreiben und so den Weg für zukünftige Innovationen ebnen.

Praxisbeispiele, Erfahrungen aus der Industrie und Zukunftsperspektiven der KI-unterstützten Legacy Modernisierung

In der Praxis zeigt sich die Legacy Modernisierung häufig als komplexes Unterfangen, bei dem es gilt, spezielle Nischenfunktionalitäten zu erhalten und gleichzeitig moderne Technologien zu integrieren. Ein prägnantes Beispiel liefert ThoughtWorks, das sich auf Neuentwicklungen von Cobol-Systemen sowie Java-Systemen spezialisiert hat. Dabei werden bestehende Systeme nicht einfach ersetzt, sondern durch maßgeschneiderte Softwarelösungen abgelöst, um technische Schulden abzubauen und langfristige Wartbarkeit sicherzustellen.

Wichtige Aspekte erfolgreicher Modernisierungen:

• Erhalt spezieller Funktionen, die für den Geschäftsbetrieb unverzichtbar sind
• Schrittweise Ablösung in kleinen Einheiten zur Minimierung von Risiken
• Nutzung von agilen Methoden zur kontinuierlichen Anpassung

Künstliche Intelligenz spielt eine zunehmend zentrale Rolle bei der Unterstützung dieses Prozesses. Die Anwendung von GPT-Modellen ermöglicht beispielsweise die automatisierte Codeanalyse und Wissensextraktion aus komplexen Altsystemen. Werkzeuge wie Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessern den Zugriff auf Dokumentationen und Expertenwissen erheblich.

Ein besonders vielversprechender Bereich ist die KI-Revolution in der Testautomatisierung, wo durch den Einsatz von KI neue Möglichkeiten zur Fehlererkennung geschaffen werden. Zudem prägen KI Skills die Zukunft des Software-Testings und unterstützen Tester dabei, in agilen Teams erfolgreich zu sein.

Zukünftige Entwicklungen im Bereich AI versprechen eine noch tiefere Integration:

• Effizientere Wissensextraktion aus heterogenen Legacy-Datenbeständen
• Automatisierte Generierung von Testfällen und Dokumentationen, was den Testprozess erheblich vereinfacht
• Unterstützung beim Refactoring und bei der Migration durch intelligente Vorschläge

Diese Fortschritte werden es Unternehmen erleichtern, den Übergang von monolithischen Altsystemen zu modernen Cloud-nativen Architekturen sicherer, schneller und kosteneffizienter zu gestalten.