Modernisierung von Mainframe-Anwendungen über das Bankwesen hinaus

Dies ist Teil eins einer fünfteiligen Serie zur Mainframe-Modernisierung. Wenn man an die größten Modernisierungsherausforderungen der Welt denkt, denkt man sofort an das Bankwesen, und das aus gutem Grund. Banken gehörten zu den ersten, die vor etwa 15 Jahren fortschrittliche mobile Apps auf den Markt brachten, und sie hatten bereits Mitte der 1990er Jahre damit begonnen, Online-Dienste anzubieten. Schon lange davor arbeiteten Banken über riesige elektronische Zahlungsgateways und betrieben Mainframe-Dienste, von denen viele bis heute ein zentraler Bestandteil ihres Geschäfts sind, obwohl sich die Plattformen seitdem erheblich weiterentwickelt haben. Auch wenn Transaktionssysteme, die mit einer Bank verbunden sind, einen Großteil der Mainframe-Geschäftswelt ausmachen, sind sie Teil einer größeren Transformation, die sich nicht nur auf Banken bezieht. Mainframes sind immer noch ein wesentlicher Bestandteil des digitalen Rückgrats vieler anderer Branchen, und es gibt noch viele Geschichten über die digitale Transformation zu erzählen, die nicht ausschließlich finanziell motiviert sind. Lassen Sie uns einige Highlights der Mainframe-Modernisierung in anderen Branchen, darunter Versicherungen, Automobilindustrie und Einzelhandel, erkunden.

Wenn es ein gemeinsames Muster für die Modernisierung von Mainframe-Systemen in allen Branchen gibt, dann ist es das Bestreben der Unternehmen, das digitale Kundenerlebnis zu verbessern, ohne dabei das Risiko einzugehen, kritische Kernsysteme zu unterbrechen. Der Kunde kann ein Endnutzer einer App oder Website oder ein Mitarbeiter/Partner im Büro oder im Außendienst sein. Die Kunden bewerten das Unternehmen danach, wie gut die Geschäftslogik und die Daten des Unternehmens ihrer Erfahrung entsprechen. Den Kunden ist es egal, ob das Backend ein Mainframe ist, der mit einem SaaS-Anbieter spricht, der eine Benutzeroberfläche für mobile Apps anbietet. Sie wollen einfach, dass das gesamte System ihre Geschäftsanforderungen effizient und präzise erfüllt. Selbst in einem Machine-Learning-Szenario, in dem Mainframe-Daten eher ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) als eine Person beeinflussen, gibt es immer noch einen Kunden, der möchte, dass das resultierende KI-Modell einen Geschäftsprozess unterstützt.

Es gibt keinen Grund, warum DevOps-Praktiken nur auf verteilte Anwendungen und die Cloud beschränkt sein sollten. Die transformative Geschichte von State Farm, einem der weltweit größten Investmentversicherer, bietet ein hervorragendes Beispiel für Agilität. In einer ausgereiften Branche besteht für Versicherer immer noch eine Menge Ungewissheit in der Zukunft. Jeden Tag erscheinen neue Startups, die Nachfrage der Kunden nach Funktionen wie Online-Preisangeboten und mobilen Apps für die Bearbeitung von Schadensfällen steigern. Das Entwicklungsteam von State Farm befand sich mitten in einer eigenen DevOps-Transformation, nachdem es eine Kombination aus eigenen Automatisierungs- und Testtools mit Jenkins CI/CD und Git für die Bereitstellung und den Einsatz neuer Apps etabliert hatte. Diese nutzen Daten von leistungsstarken IBM Z-Mainframe-Servern, von denen einige seit über 50 Jahren ununterbrochen in Betrieb sind. Als Änderungen an kundenorientierten Apps und API-fähigen Diensten immer schneller eingeführt wurden, wurde ein Engpass deutlich. Die Backend-Dienste konnten nicht flexibel genug angepasst werden, um mit der Entwicklung Schritt zu halten, und außerdem fehlte es an erfahrenen Mainframe-Entwicklern, die die Änderungen vornehmen konnten. Mit der Entwicklungs- und Debugging-Umgebung von IBM® Developer für z/OS, die direkt mit Git für Versionskontrolle und Check-ins integriert ist, konnten auch neuere Mitglieder des Entwicklungsteams Vorteile nutzen und Mainframe-Anwendungen auf IBM Z mit einem intuitiven, vertrauten Arbeitsablauf aktualisieren. „Unsere IBM Z-Systeme bieten eine robuste, sichere und zuverlässige Grundlage für Wachstum. Wir wollten Z-Entwickler dabei unterstützen, mehr Effizienz und Geschwindigkeit zu erreichen, aber auch neuen Mitarbeitern helfen, sich auf der Plattform wohlzufühlen, damit wir alle plattformübergreifend zusammenarbeiten können, um schnelle Innovationen zu liefern“, sagte Krupal Swami, Technology and Architecture Director bei State Farm.

Ein führendes Automobilunternehmen ist auf Kernsysteme angewiesen, um neue Anwendungen und Services im Fahrzeug mit aktuellen Daten zu versorgen. Sein bestehendes internes Quellcode-Managementsystem begann, die Stabilität von geschäftskritischen Mainframe-Anwendungen zu beeinträchtigen, und neuere Entwickler hatten Schwierigkeiten, Einblick in die Abhängigkeiten zu gewinnen, die jede Änderung mit sich bringen könnte. Das Unternehmen stellte seine Mainframe-Teams auf die Entwicklung von IBM IDZ (IBM Developer for z/OS) mit IBM DBB um (was die Sichtbarkeit von abhängigkeitsbasierten Builds verbessert) und nutzte dann IBM UrbanCode Deploy, um flexible Updates an die hochverteilten Zielsysteme zu liefern.

Ein großes Einzelhandelsunternehmen wird auf dem Weg zur Entwicklung neuer, kundenfertiger Funktionen naturgemäß viele Mainframe-Anwendungen ansammeln. Nach einigen Jahren wird die Rationalisierung dieses erweiterten Anwendungsbestands für zu viele Fachkräfte zu einem Vollzeitjob, da Abhängigkeiten zwischen Apps und Großrechnern schwer zu entdecken sind. Erschwerend kommt hinzu, dass neuere Entwicklungsmitarbeiter nur sehr wenig Einblick in die Architektur- und Software-Entscheidungen erhalten, die von früheren Generationen von Entwicklern und IT-Führungskräften getroffen wurden, was zu noch mehr unproduktiver Arbeit führt. Mithilfe von IBM ADDI (Application Discovery and Delivery Intelligence) können sowohl erfahrene als auch weniger erfahrene Entwickler alle Mainframe-Anwendungen sowie neuere Apps und Services analysieren. Eine schnelle Entdeckung und Dokumentation voneinander verbundener Abhängigkeiten hilft nun ihren kombinierten ITOps- und Software-Delivery-Teams, die Auswirkungen etwaiger Änderungen zu verstehen.

Interessanterweise fanden diese Transformationsgeschichten zwar außerhalb der Finanzbranche statt, doch fast jede von ihnen basiert auf einem oder mehreren kritischen Transaktionsprozessen, die wahrscheinlich auf Großrechnern ablaufen, wodurch die Modernisierungsgeschichte in gewisser Weise wieder zu den Banken zurückkehrt. Es entstehen neue Anwendungsfälle für Hybrid Cloud, die eine höhere Leistung und einen besseren Datenschutz bieten, indem bestimmte Inferenz-, Datenverarbeitung- und Sicherheitsworkloads selektiv auf Mainframes zusammengeführt werden. Dadurch erhalten die Teams die Elastizität der Cloud in Kombination mit der ständigen Verfügbarkeit des Mainframes. In allen diesen Fällen wird das Freischalten der nächsten Produktivitätsgrenze eine Modernisierung der Erfahrung des menschlichen Entwicklers mit dem Mainframe erfordern, damit sowohl erfahrene Business-Entwickler als auch neue Talente sich an der Modernisierung beteiligen können. Weitere Informationen finden Sie in den anderen Beiträgen dieser Reihe:

• Teil 2: „Nutzen Sie Zusammenarbeit (nicht Migration), um Ihre Mainframe-Anwendungen mit der Cloud zu modernisieren“
• Teil 3: „Setzen auf Mainframe-gestützte digitale Transformation für Finanzdienstleistungen“
• Teil 4: „Mainframe und die Cloud? Mit Open Source ist das ganz einfach“

©2023 Intellyx LLC. Intellyx ist redaktionell verantwortlich für dieses Dokument. Für die Erstellung dieses Inhalts wurden keine KI-Bots verwendet. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung dieses Textes ist IBM ein Kunde von Intellyx.