IBM 和 CAST 帮助客户加快应用程序迁移和现代化

成功的现代化项目需要以详尽且准确的Application Discovery 阶段 (ADP) 为坚实基础。IBM 和 CAST 合作创建了一个强大的 AI 驱动解决方案，可消除企业应用程序环境的复杂性，并加速迁移和现代化计划。

ADP 可以说是任何现代化项目中最关键的一步，因为它为后续的每一个决策奠定了基础。如果执行得当，它能帮助团队清晰了解他们在现代化的是什么、为什么要进行现代化，以及如何以最佳方式推进。如果执行不当，或完全跳过这一步，可能会带来高昂的代价、巨大的风险，以及深远的影响：

• 应用程序库存不完整或不准确
• 选择了错误的现代化战略
• 成本与工期激增
• 增加了运营和安全风险
• 利益相关者信心不足

组织在很大程度上依赖数字化应用，而 IT 团队拥有数千个应用的情况并不罕见，全面掌握这些应用的详细信息是一项艰巨的任务。IT 和 DevOps 开发运维团队面临以下常见挑战是非常普遍的，例如：

1. 应用组合缺乏可见性：当组织拥有数百甚至数千个应用时，其中部分可能没有文档、存在冗余或已完全过时。这导致难以确定哪些应用应保留、现代化、退休或直接迁移。
2. 开发者入职与生产力问题：DevOps 团队可能在熟悉陌生代码库上花费过多时间，导致现代化项目产生高昂的延误成本。
3. 对复杂的旧版代码库的理解不足：现代化那些积累了多年技术债务且文档欠缺的大型单体应用程序，始终是一项耗时的工作。开发人员常常不知道组件之间如何交互，也不清楚在哪里可以安全地进行更改。
4. 旧版应用程序中的开源和安全风险：旧版应用程序包含过时或易受攻击的开源组件，在现代化改造过程中增加了安全和合规风险。
5. 云迁移的风险与不确定性：组织可能不清楚哪些应用适合迁移到云端，以及需要投入多少工作量。云评估通常是手动的、主观的并且不够详尽。

AI 的持续进步正迅速成为推动现代化项目中应用发现阶段改进的变革性力量。传统的手动发现方法既耗时，又极易出错，而且高度依赖 IT 和 DevOps 团队成员的知识，而这些知识由于人员流失，尤其是在旧版系统的情况下，正不断流失。相比之下，AI 通过实现自动化、高速化、可扩展化及精度跃升，显著增强探索发现能力，助力企业在现代化转型初期即可做出更明智的决策。

1. 自动化代码分析与模式识别：通过 AI 驱动的工具可扫描数千行代码，精准识别架构模式（如单体架构与微服务）、代码异味与技术债务、API 使用情况及第三方库依赖关系。这减少了对人工审核人员的依赖，并揭示了可能被忽视的问题。
2. 依赖关系映射：AI 能够自动发现前端与后端组件、数据库与应用层、外部系统与服务之间隐藏的相互依赖关系。这有助于提高影响分析和迁移规划的准确性，因为团队可以获得复杂应用的直观可视化蓝图。
3. 智能应用分类与聚类：通过利用机器学习，应用程序可以轻松地按技术栈、业务功能、现代化程度，甚至自定义类别进行分组。人工智能可以基于从类似应用组合中学习到的模式，加速识别适合直接迁移、代码重构或退役的候选对象。
4. 利用自然语言处理 (NLP) 加速文档分析：AI 能够解析旧版文档、代码及其他非结构化数据，提取有用洞察，快速填补知识空白，构建广泛且准确的知识库。
5. 云就绪性与工作量评估：通过在历史现代化项目上训练的 AI 模型，可评估迁移的复杂性、成本、时间，甚至云服务的匹配度（例如，哪些服务可以用托管云服务替代）。

通过使用 CAST 业界领先的技术，IBM 使客户能够以无与伦比的速度和准确性评估、确定优先级并实现应用程序的现代化。

IBM 和 CAST 解决方案的主要亮点包括：

• AI 驱动的应用程序发现：通过 CAST 的深度代码分析和应用程序蓝图，组织可以快速清楚地了解其应用程序组合。这可以带来更好的决策，同时降低整体风险
• 技术债务识别与优先排序：CAST 的人工智能工具揭示隐藏的技术债务，帮助企业聚焦最具影响力的现代化机遇，提升投资回报率。
• 智能云适配评估：超越传统的云就绪性检查，通过 CAST 和 IBM，您将获得针对每个应用的最佳云目标的精准建议。
• 微服务转型：经过验证的 AI 引擎可以识别哪些单体应用程序适合微服务，并提供可操作的转型蓝图。
• AI 增强的路线图与决策：IBM 利用 CAST Insights 和生成式 AI 来：a) 生成智能现代化路线图；b) 根据技术健康状况、业务价值和实施难度进行优先排序；c) 识别适合上云和微服务化的候选应用；d) 推荐有针对性的 PaaS 或容器化策略。

我们 AI 驱动的迁移与现代化工厂是一种全面的工业化方法，旨在帮助企业加速迈向混合云和现代应用架构的转型之路。它提供了一个可扩展、可重复的框架，结合自动化、AI 和深厚的工程专业知识，可对旧版工作负载进行评估、迁移和现代化。

该模型包括一组结构化的服务，例如应用程序发现和评估、代码重构、重新构建平台、容器化和 DevSecOps 整合。它利用 IBM 的云原生工具、Red Hat OpenShift 以及我们与超大规模云服务商合作伙伴的关键战略联盟，实现快速且无缝的现代化改造，且对业务干扰最小。

该工厂方法融合了 CAST Insights、IBM 经过验证的方法论以及 AI 驱动的自动化，实现以下成果：

• 云迁移时间缩短高达 50%
• 应用程序发现速度快 60%
• 现代化成本减少 30%
• 基于事实的持续现代化战略
• 迁移后缺陷和返工显著减少

该客户是美国最大的银行之一，亟需对其大型主机环境进行评估和现代化改造。主要目标是缩短产品上市时间，实现业务运营更高水平的敏捷性和灵活性，降低运营成本和风险。

IBM 部署了基于 IBM Consulting Advantage for Cloud Transformation (ICA4CT) 和 CAST Imaging 的解决方案，用于评估整个应用程序并分析源代码。该解决方案效果极佳，我们的团队能够将评估和代码分析时间缩短 60%，从几个月缩短到几周。

IBM 和 CAST 联合提供的解决方案不仅仅是一种技术产品，更是一种新的工作方式。该解决方案确保发现阶段不仅是一个流程步骤，更是推动成功且具有成本效益的现代化改造的战略加速器。通过融合智能体 AI 的团队、可扩展的定价模型（按单位或容量计费）以及与合作伙伴协同的市场推广策略，该方案旨在实现持续转型，使您的云之旅更快速、更可预测，并在整个过程中降低风险。

该解决方案包括：

• 评估：利用 CAST Highlight 和 CAST Imaging，IBM 可以快速评估应用程序复杂性、技术债务和现代化准备情况。
• 策略：通过将应用组合与业务目标精准对齐，明确现代化路径，涵盖直接迁移、代码重构、平台迁移及彻底重建四种模式。
• 执行：借助 IBM 融合 AI 的迁移工厂和 CAST 的可视化洞察，团队能够精准推进现代化进程。
• 持续现代化：使用 CAST 的实时分析和 AI 驱动的建议监控、优化和发展应用程序。

准备好自信地进行现代化改造了吗？让 IBM 和 CAST 共同规划您的数字化转型之路。

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