IBM® und CAST unterstützen Kunden bei der beschleunigten Migration und Modernisierung von Anwendungen

Erfolgreiche Modernisierungsprojekte erfordern eine starke Grundlage, die in Form einer detaillierten und genauen Application Discovery Phase (ADP) festgelegt wird. IBM® und CAST haben sich zusammengetan, um eine leistungsstarke, KI-gestützte Lösung zu entwickeln, die die Komplexität von Geschäftswelten durchbricht und Migration und Modernisierung beschleunigt.

ADP ist wohl der kritischste Schritt in jedem Modernisierungsprojekt, da es den Grundstein für jede folgende Entscheidung legt. Bei richtiger Umsetzung können Teams verstehen, was sie modernisieren, warum sie es modernisieren und wie sie dies am besten tun können. Wenn es schlecht gemacht wird – oder ganz übersprungen wird – können die Folgen kostspielig, riskant und weitreichend sein:

• Unvollständiger oder ungenauer Bestand der Anwendung
• Auswahl der falschen Strategie der Modernisierung
• Anstieg der Kosten und des Zeitplans
• Erhöhte Betriebs- und Sicherheitsrisiken
• Geringes Vertrauen der Stakeholder

Unternehmen verlassen sich stark auf digitale Anwendungen und es ist nicht ungewöhnlich, dass IT-Teams Tausende von Anwendungen haben, und die vollständigen Details zu Tausenden von Anwendungen können eine große Herausforderung sein.  IT- und DevOps-Teams stehen häufig vor ähnlichen Herausforderungen, wie zum Beispiel:

1. Mangelnde Transparenz des Anwendungsportfolios: Wenn Unternehmen Hunderte oder Tausende von Anwendungen haben, sind einige davon möglicherweise nicht dokumentiert, redundant oder einfach nur veraltet. Dadurch ist es schwierig zu entscheiden, welche Apps behalten, modernisiert, außer Betrieb genommen oder neu gehostet werden sollen.
2. Probleme beim Onboarding von Entwicklern und Produktivitätsprobleme: DevOps-Teams verbringen möglicherweise zu viel Zeit mit der Entwicklung unbekannter Codebasen, was zu kostspieligen Verzögerungen bei Modernisierungsprojekten führt.
3. Schlechtes Verständnis komplexer Altlast-Codebasen: Die Modernisierung großer, monolithischer Anwendungen mit jahrelangen technischen Schulden und schlechter Dokumentation ist immer eine zeitaufwändige Aufgabe. Entwickler wissen oft nicht, wie Komponenten interagieren oder wo sie sicher Änderungen vornehmen können.
4. Open Source- und Sicherheitsrisiken in Legacy-Anwendungen: Legacy-Apps enthalten veraltete oder anfällige Open-Source-Komponenten, was die Risiken für Sicherheit und Compliance während der Modernisierung erhöht.
5. Risiken und Unsicherheiten bei der Cloud-Migration: Unternehmen sind sich möglicherweise nicht klar darüber, welche Anwendungen für die Cloud-Migration geeignet sind und wie viel Aufwand damit verbunden ist. Bewertungen der Cloud-Bereitschaft sind oft manuell, subjektiv und nicht erschöpfend genug.

Kontinuierliche Fortschritte in der KI erweisen sich schnell als entscheidender Faktor für die Verbesserung der Anwendungsfindungsphase im Rahmen von Modernisierungsprojekten. Herkömmliche, manuell durchgeführte Erkennungsmethoden waren zeitaufwändig, äußerst fehleranfällig und stark vom Wissen der Teammitglieder in den IT- und DevOps-Teams abhängig – Wissen, das aufgrund von Fluktuation kontinuierlich verloren ging, insbesondere bei Altsystemen mit Altlasten. Im Gegensatz dazu verbessert KI die Entdeckung, indem sie diese automatisiert, schneller, skalierbar und wesentlich genauer macht und so bereits zu Beginn der Modernisierung besser informierte Entscheidungen ermöglicht.

1. Automatisierte Codeanalyse und Mustererkennung: KI-fähige Tools können Tausende von Codezeilen analysieren, um Architekturmuster (zum Beispiel Monolith im Vergleich zu Microservice), Codegerüche und technische Schulden, API-Nutzung und Abhängigkeiten von Bibliotheken von Drittanbietern zu identifizieren. Dies verringert die Abhängigkeit von menschlichen Prüfern und deckt Probleme auf, die sonst unbemerkt bleiben würden.
2. Zuordnung von Abhängigkeiten: KI kann versteckte Abhängigkeiten zwischen Frontend- und Backend-Komponenten, Datenbanken und Anwendungsschichten, externen Systemen und Diensten automatisch aufdecken. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit der Auswirkungsanalyse und Migrationsplanung zu verbessern, da Teams Zugriff auf intuitive visuelle Blueprints komplexer Anwendungen haben.
3. Intelligente Anwendungsklassifizierung und Clustering: Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Anwendungen einfach nach Technologie-Stack, nach Geschäftsfunktion, nach Modernisierung oder sogar nach benutzerdefinierten Kategorien gruppiert werden. KI kann die Identifizierung von Kandidaten für ein Rehosting, Refactoring oder die Stilllegung auf der Grundlage von Mustern, die aus ähnlichen Portfolios gewonnen wurden, beschleunigen.
4. Beschleunigen Sie die Dokumentationsanalyse mit Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): KI kann Altlast-Dokumentationen sowie den Code und andere unstrukturierte Daten analysieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, um Lücken schnell zu schließen und einen umfassenden und genauen Wissenskorpus aufzubauen.
5. Schätzung der Cloud-Bereitschaft und des Aufwands: KI-Modelle, die anhand historischer Modernisierungsprojekte trainiert wurden, können die Komplexität der Migration, die Kosten, den Zeitaufwand und sogar die Ausrichtung der Cloud-Services abschätzen (z. B. welche Services durch verwaltete Cloud-Angebote ersetzt werden können).

Durch den Einsatz der branchenführenden Technologie von CAST ermöglicht IBM® seinen Kunden, Anwendungen mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit zu bewerten, zu priorisieren und zu modernisieren.

Zu den wichtigsten Highlights der IBM®- und CAST-Lösung gehören:

• KI-gestützte Anwendungserkennung: Durch die tiefgreifende Codeanalyse und das Blueprinting von CAST können Unternehmen schnell einen klaren Überblick über ihr Portfolio gewinnen. Dies führt zu besseren Entscheidungen und reduziert gleichzeitig das Gesamtrisiko
• Identifizierung und Priorisierung technischer Schulden: Die KI-Tools von CAST decken versteckte technische Schulden auf und helfen Unternehmen, sich auf die wirkungsvollsten Modernisierungsmöglichkeiten zu konzentrieren und den ROI zu verbessern.
• Intelligente Cloud-Bewertungen: Gehen Sie über die herkömmlichen Cloud-Bereitschaftsprüfungen hinaus – mit CAST und IBM® erhalten Sie präzise Empfehlungen zu den am besten geeigneten Cloud-Zielen für jede Anwendung.
• Transformation von Microservices: Eine bewährte KI-Engine ermittelt, welche monolithischen Anwendungen für Microservices geeignet sind, und liefert umsetzbare Blueprints für die Transformation.
• KI-gestützte Roadmaps und Entscheidungen: IBM® nutzt CAST Insights und generative KI, um: a) intelligente Roadmaps für die Modernisierung zu erstellen; b) Priorisierung nach technischem Zustand, geschäftlichem Wert und Aufwand; c) Identifizierung von Cloud-Kandidaten und Microservice-Kandidaten; und d) gezielte Strategien für Containerisierung oder PaaS zu empfehlen.

Unsere KI-gestützte Migration und Modernisierung ist ein umfassender, industrialisierter Ansatz, der Unternehmen dabei hilft, ihre Reise zu Hybrid Cloud und modernen Anwendungsarchitekturen zu beschleunigen. Die Lösung bietet ein skalierbares, wiederholbares Framework, das Automatisierung, KI und umfassende technische Expertise kombiniert, um Altlast-Workloads zu bewerten, zu migrieren und zu modernisieren.

Das Modell umfasst eine strukturierte Reihe von Services wie Application Discovery und -bewertung, Code-Refactoring, Replatforming, Containerisierung und DevSecOps-Integration. Sie nutzt cloudnative Tools von IBM®, Red Hat OpenShift und unsere wichtigsten strategischen Allianzen mit Hyperscaler-Partnern, um eine schnelle und fehlerfreie Modernisierung mit minimaler Unterbrechung zu ermöglichen.

Der Fabrikansatz kombiniert CAST Insights mit den bewährten Methoden und der KI-gestützten Automatisierung von IBM®, um Folgendes zu liefern:

• Bis zu 50 % schnellere Cloud-Migration
• 60 % schnellere Anwendungserkennung
• 30 % weniger Modernisierungskosten
• Faktenbasierte, kontinuierliche Strategien der Modernisierung
• Deutlicher Rückgang von Fehlern und Nacharbeiten nach der Migration

Der Kunde ist eine der größten Banken in den USA und musste seine Geschäftswelt bewerten und modernisieren. Die wichtigsten Ziele waren eine schnellere Markteinführung, ein höheres Maß an Agilität und Flexibilität im Geschäftsbetrieb und die Reduzierung der Betriebskosten und Risiken.

IBM® implementierte eine Lösung auf der Grundlage von IBM® Consulting Advantage for Cloud Transformation (ICA4CT) und CAST Imaging, um die gesamte Anwendung zu bewerten und auch den Quellcode zu analysieren. Die Lösung funktionierte sehr gut, und unser Team konnte die Zeit für die Bewertung und Codeanalyse um den Faktor 60 % verkürzen – von mehreren Monaten auf nur wenige Wochen.

Die gemeinsame Lösung von IBM® und CAST ist mehr als ein technisches Angebot – sie ist eine neue Arbeitsweise. Die Lösung stellt sicher, dass die Entdeckungsphase nicht nur ein Kontrollkästchen, sondern ein strategischer Beschleuniger für eine erfolgreiche, kosteneffiziente Modernisierung ist. Mit agentenbasierten KI-gestützten Teams, skalierbaren Preismodellen (einheits- oder kapazitätsbasiert) und einer partnerorientierten GTM-Strategie ist das System auf eine nachhaltige Transformation ausgelegt, damit Ihre Cloud Journey schneller, vorhersehbarer und risikoärmer wird.

Die Lösung beinhaltet:

• Bewertung: Mithilfe von CAST Highlight und CAST Imaging bewertet IBM® schnell die Komplexität der Anwendung, die technischen Schulden und die Bereitschaft zur Modernisierung.
• Strategie: Richten Sie Anwendungs-Portfolios an den Geschäftszielen aus, um Modernisierungsansätze zu definieren – ob Rehost, Refactor, Re-Platform oder Rebuild.
• Ausführung: Mit der KI-gestützten Migrationsfabrik von IBM® und den visuellen Erkenntnissen von CAST können Teams präzise modernisieren.
• Modernisierung: Überwachen, optimieren und weiterentwickeln Sie Anwendungen mithilfe der Echtzeitanalyse und KI-gestützter Empfehlungen von CAST.

Bereit, selbstbewusst zu modernisieren? Lassen Sie IBM® und CAST Ihren Blueprint zur digitalen Transformation aufzeigen.

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