Migration von Legacy-Code: Was das ist, warum es wichtig ist und wie man es richtig macht

Migration von Legacy-Code beinhaltet die Modernisierung einer bestehenden, oft eng gekoppelten Codebasis durch Umstellung auf neuere Plattformen, Technologien oder architektonische Muster. Das Ziel besteht nicht darin, das System neu zu erfinden, sondern seine bestehenden Funktionen in eine Umgebung zu übertragen, die den heutigen Anforderungen gerecht wird – ein Kernziel der Modernisierung von Legacy-Code. Dieser Modernisierungsprozess kann den Betrieb in einer cloudnativen Umgebung, die Integration in das Microservices-Ökosystem, die Bereitstellung moderner APIs oder die Bereitstellung eines reibungsloseren täglichen Workflows für Entwicklungsteams umfassen. 

Die Migration ist Teil des übergeordneten Prozesses der Modernisierung und geht häufig mit einer strategischen Neugestaltung einher. Sie erfüllt eine klare und spezifische Aufgabe: Sie soll Unternehmen dabei unterstützen, sich von veralteten Mainframes, überholten Frameworks und monolithischen Strukturen zu lösen, in denen sich technische Schulden und seit langem bestehende Sicherheitslücken angesammelt haben.

Branchenübergreifend sind Unternehmen auf jahrzehntealte Anwendungen angewiesen, die in COBOL, Java oder anderen Legacy-Sprachen geschrieben wurden. Diese Systeme enthalten oft tief eingebettete Geschäftslogik und Workflows, die sich im Laufe der Jahre aus inkrementellen Änderungen entwickelt haben. Mit zunehmendem Alter werden diese Systeme immer schwieriger zu bewältigen. Mit zunehmendem Alter von Legacy-Systemen werden Wartung, Integration und die Entwicklung neuer Funktionen immer komplexer. Unzureichende Dokumentation, veraltete Abhängigkeiten und Kompatibilitätsbeschränkungen können bei der Integration mit modernen Plattformen und Services erhebliche operative und entwicklungstechnische Belastungen mit sich bringen.

Es gibt verschiedene Migrationsansätze, und die richtige Wahl hängt davon ab, wie dringend eine Umstellung des Systems erforderlich ist, inwieweit das Unternehmen Betriebsunterbrechungen tolerieren kann und wie die Zielumgebung aussieht.

Beim Rehosting wird die Anwendung unverändert in die Cloud-Infrastruktur verlagert, ohne dass ihr Code wesentlich geändert wird. Das System läuft in der Cloud, verhält sich aber genau so, als wäre es lokal installiert. AWS, Azure, IBM Cloud und andere große Cloud-Anbieter unterstützen diesen Ansatz mit Cloud-Migrationstools, die den physischen Umzug vereinfachen sollen.

Der Reiz liegt in der Geschwindigkeit und dem geringen Risiko. Ein Rehosting lässt sich relativ schnell durchführen und bietet sofortige Vorteile auf Infrastruktur-Ebene, wie beispielsweise eine verbesserte Verfügbarkeit, Managed Services und den Wegfall der Kosten für lokale Hardware.Oftmals ist dies der richtige erste Schritt für Unternehmen, die innerhalb einer festgelegten Frist aus einem Rechenzentrum ausziehen müssen. Zudem unterstützt es Teams, die noch nicht bereit sind, in tiefgreifendere architektonische Veränderungen zu investieren, um geschäftlichen Nutzen zu erschließen.

Die Einschränkung besteht darin, dass ein Rehost eine Migration ohne Modernisierung ist. Die technischen Schulden bleiben bestehen. Die Codebasis ist weiterhin auf die gleiche Weise aufgebaut, mit denselben Abhängigkeiten und denselben Einschränkungen hinsichtlich der Skalierbarkeit. 

Beim Replatforming wird die Anwendung in die Cloud-Infrastruktur verlagert, wobei jedoch im Verlauf des Prozesses kleine, gezielte Änderungen vorgenommen werden. Die Geschäftslogik und die Gesamtarchitektur bleiben unverändert. Welche Änderungen sind an den Komponenten erforderlich, damit diese in der neuen Umgebung einwandfrei funktionieren: der Wechsel von einer selbstverwalteten Datenbank zu einer in der Cloud verwalteten Datenbank, die Anpassung von Konfigurationen oder die Abstimmung der Abhängigkeiten auf die Anforderungen der Zielplattform?

Dieser Modernisierungsansatz stellt den Mittelweg dar. Er bietet mehr als ein bloßes Rehosting, da er einige echte Modernisierungsvorteile nutzt, und ist gleichzeitig kostengünstiger und mit geringeren Risiken verbunden als eine vollständige Neugestaltung der Architektur. 

Replatforming eignet sich besonders für Unternehmen, die auf die Cloud umsteigen müssen und dabei ihre betriebliche Leistungsfähigkeit verbessern sowie ihre Ressourcenoptimierung vorantreiben möchten. Es ist zudem eine gute Lösung für Teams, die nicht bereit sind, in die Aufteilung ihrer Anwendung in Microservices oder deren Neuentwicklung von Grund auf zu investieren.

Durch die Kapselung wird die Anwendung zwar nicht verlagert, doch gilt sie in einem spezifischen und sinnvollen Sinne als Migrationsstrategie. Sie erweitert das bestehende System um cloudbasierte Ressourcen und eine moderne Infrastruktur. Diese Aufgabe wird ausgeführt, indem das System in eine API-Schicht eingebettet wird. Die Legacy-Anwendung läuft weiterhin in ihrer derzeitigen Umgebung, ohne dass interne Änderungen vorgenommen werden. Cloud-Services, neue Anwendungen und externe Partner können sich alle über diese API verbinden, ohne das System zu beeinträchtigen. 

Für Unternehmen, die sich keine Disruption leisten können, ist das ein erheblicher Vorteil. Die vorhandene Codebasis bleibt vollständig erhalten. Im Gegenzug erhält das System die Fähigkeit, sich in moderne Infrastrukturen zu integrieren, für die es ursprünglich nicht konzipiert wurde. Kapselung ist wertvoll, wenn die im Altsystem eingebettete Geschäftslogik solide ist und das Hauptproblem darin besteht, dass andere moderne Systeme nicht leicht darauf zugriffen. 

Es lohnt sich auch, Kapselung als Inszenierungsstrategie zu betrachten. Unternehmen, die ein komplexes System nicht sofort vollständig migrieren können, haben die Möglichkeit, es zunächst zu kapseln, eine moderne Schnittstelle einzurichten und parallel dazu die Migration zu planen; die eigentliche Migration kann dann erfolgen, sobald die Voraussetzungen dafür geschaffen sind.

Das folgende Framework spiegelt den Migrationsprozess von Legacy-Code wider. 

Bevor Code verschoben oder eine vollständige Neuprogrammierung in Angriff genommen wird, benötigen die Entwicklungsteams einen umfassenden Überblick darüber, womit sie arbeiten. Dies bedeutet, die Codebasis abzubilden, alle Abhängigkeiten zu identifizieren, den Datenfluss zwischen den Systemen zu verstehen und die in der Anwendung eingebetteten Business Rules zu dokumentieren. In Altsystemen wie COBOL-Anwendungen, die auf einer Mainframe-Infrastruktur laufen, ist diese Dokumentation häufig nicht verfügbar, was die Erkundungsphase sowohl entscheidend als auch zeitaufwendig macht.

Ingenieurteams und Stakeholder müssen sich auf das Ziel einigen, sei es eine cloudnative Plattform auf AWS oder Azure, eine verwaltete Containerumgebung oder ein moderner Anwendungsserver mit aktualisierten Frameworks. Diese Ausrichtung ist von entscheidender Bedeutung, da sich aus dieser Entscheidung die Kompatibilitätsanforderungen, die Wahl der Werkzeuge und die Prüfstrategien ergeben. Unklarheiten hinsichtlich des Zielzustands sind einer der sichersten Wege, um eine schleichende Ausweitung des Projektumfangs und Nacharbeiten zu begünstigen.

Was aus der Bewertung hervorgeht, fließt direkt in die Roadmap ein. Die Ergebnisse zeigen, welche Komponenten zuerst migriert werden können und welche Migrationsmethode für jede Komponente sinnvoll ist. Sie zeigen auch, wie realistische Zeitabläufe aussehen. Diese Erkenntnis wird deutlich, sobald die tatsächliche Komplexität des Codes verstanden ist, und diese Klarheit hilft den Teams, viel genauer zu planen.

Eine brauchbare Roadmap beschränkt sich nicht darauf, Aufgaben der Reihe nach aufzulisten, sondern weist von vornherein auf die risikoreichsten Bereiche hin und identifiziert erste Erfolge, an denen sich die Stakeholder orientieren können. Sie baut auch Checkpoints ein, sodass das Team Probleme frühzeitig erkennen kann.

Bevor auch nur eine Zeile Code umgesetzt wird, muss die Zielumgebung bereitstehen – sei es eine Cloud-Infrastruktur auf AWS oder Azure, ein neues Anwendungsframework oder eine moderne Sprach-Laufzeitumgebung. Entwicklungsumgebungen werden bereitgestellt, CI/CD-Pipelines konfiguriert und Testframeworks eingerichtet.

Wenn man alles auf einmal verschiebt, geht bei Migrationen oft etwas schief. Stattdessen arbeiten sich die Teams Schritt für Schritt und Komponente für Komponente durch den Quellcode. Sie migrieren ein Modul, testen es, validieren es und wechseln dann zum nächsten. Unit-Tests spielen in dieser Phase der Migration eine wichtige Rolle.

Sie stellen sicher, dass sich jede migrierte Komponente genauso verhält wie das Original, was die Fehlersuche und die Erkennung von Regressionsfehlern erleichtert, solange diese noch in einem begrenzten Umfang auftreten. Zudem verhindern sie, dass diese Fehler erst dann zutage treten, wenn sie sich bereits im gesamten System ausgebreitet haben.

Die korrekten Ausgaben unter normalen Bedingungen zu erzielen, ist der einfache Teil. Die schwierigere Aufgabe besteht darin, die Edge-Fälle aufzuspüren, die das Legacy-System jahrelang stillschweigend behandelt hat, oft ohne jegliche Dokumentation ihrer Existenz. Sobald die einzelnen Komponenten freigegeben sind, beginnen die End-to-End-Tests, bei denen das gesamte System unter Last gesetzt wird, um zu prüfen, ob alles weiterhin einwandfrei funktioniert, wenn alle Komponenten zusammenlaufen.

Während des größten Teils der Geschichte der Softwareentwicklung war die Migration von Legacy-Code ein fast ausschließlich manueller Prozess. Dieser Wandel beginnt sich mit dem Einsatz künstlicher Intelligenz und ihrer breiteren Anwendungen zu ändern. 

Generative KI und große Sprachmodelle (LLMs) werden im Bereich der Migrationsarbeit in einer Weise eingesetzt, die die Bearbeitungszeiten deutlich verkürzt. Sie leisten diese Arbeit nicht, indem sie menschliches Urteilsvermögen ersetzen, sondern indem sie die Teile des Prozesses übernehmen, die zuvor kostspielige Vorarbeit erforderten. Sie beschleunigen den Fortschritt, indem sie diese grundlegenden Arbeiten erledigen, sodass sich die Ingenieure auf die Entscheidungen konzentrieren können, die wirklich Fachwissen erfordern.

Die Wirkung zeigt sich zuerst in der Codeanalyse. LLMs können einen älteren Code-Bestand analysieren und Zusammenfassungen in einfacher Sprache erstellen, in denen beschrieben wird, welche Funktionen die Module erfüllen, wie der Datenfluss zwischen den Komponenten verläuft und wo sich die zentrale Geschäftslogik befindet. Für Unternehmen, die COBOL-Anwendungen migrieren, deren ursprüngliche Entwickler vor Jahren in den Ruhestand gegangen sind, kann diese Möglichkeit die Entdeckungsphase von Monaten auf Wochen verkürzen.

Die Code-Übersetzung folgt ganz natürlich. KI-gestützte Tools können Quellcode von einer Sprache in eine andere konvertieren, wie etwa eine KI-gesteuerte Umstellung von COBOL zu Java oder ein veraltetes Framework in ein cloudnatives Äquivalent. Die Outputs sind nicht immer produktionsreif und die menschliche Überprüfung ist weiterhin unerlässlich. Trotzdem erhöht sich das Volumen, das ein Team bearbeiten kann, erheblich.

KI-Agenten treiben diesen Fortschritt noch weiter voran. Anstatt auf Prompts zu reagieren, können agentische Systeme eine Migrationsaufgabe in mehreren Schritten abarbeiten, indem sie den Altcode analysieren, Übersetzungen erstellen, Unit-Tests schreiben, diese ausführen und Fehler zur Überprüfung durch den Menschen kennzeichnen. Erste Ergebnisse lassen darauf schließen, dass die Agenten klar definierte, sich wiederholende Aufgaben zuverlässig bewältigen; sie benötigen jedoch weiterhin eine Überwachung, wenn Business Rules mehrdeutig sind oder Codemuster außerhalb ihres Trainingsbereichs liegen.

Die Einschränkungen sind real und verdienen Anerkennung. KI-Modelle können mit tief verworrenen Geschäftslogiken kämpfen, Übersetzungen erzeugen, die syntaktisch korrekt, aber verhaltensmäßig falsch sind, und die Sicherheitslücken im Legacy-System nicht automatisch beheben. Die Qualität des Outputs hängt stark davon ab, wie gut der Workflow rund um das Tool strukturiert ist.

Die Teams, die die besten Ergebnisse erzielen, betrachten KI als einen Kraftmultiplikator für die Automatisierung. Sie nutzen sie, um mechanische Arbeitsschritte wie Code-Analyse, Übersetzung und Testgenerierung zu beschleunigen, während erfahrene Ingenieure weiterhin in die Entscheidungen eingebunden bleiben, die mit dem größten Risiko verbunden sind. So macht KI die Migration von Legacy-Code nicht nur schneller, sondern auch gründlicher.

Jede Migration deckt Probleme auf, die im Plan nicht vorgesehen waren. Die meisten davon fallen in eine Reihe bekannter Kategorien.

• Undokumentierte Geschäftslogik ist die häufigste Ursache. In Codebasen, die nicht auf Langlebigkeit ausgelegt waren, häufen sich im Laufe der Jahre Korrekturen und Notlösungen an, und die ihnen zugrunde liegende Logik ist nirgendwo anders zu finden als im Code selbst. Das Reverse Engineering vor der Migration ist eine zeitaufwändige Arbeit, doch wenn man diesen Schritt überspringt, entsteht ein System, das zwar die Tests besteht, in der Produktion jedoch ausfällt.
• Abhängigkeit und Komplexität. Eng miteinander verknüpfte Komponenten und zirkuläre Abhängigkeiten führen dazu, dass die Änderung an einem Modul häufig Auswirkungen auf andere Module hat, die erst dann offensichtlich werden, wenn es zu Fehlern kommt. Die frühzeitige Erfassung der Abhängigkeiten, noch bevor die Migration beginnt, ist entscheidend dafür, dass Entscheidungen zur Reihenfolge der Schritte überschaubar bleiben.
• Kompatibilitätslücken. Bibliotheken, interne APIs, Datenformate und Schemata, die in der lokalen Umgebung einwandfrei funktionierten, finden in der Zielumgebung nicht immer eine passende Entsprechung. Diejenigen, die sich nicht nahtlos übertragen lassen, müssen frühzeitig identifiziert werden, da es weitaus kostspieliger ist, sie erst in der Mitte einer Migration zu entdecken.
• Ausfallzeiten sind eine harte Einschränkung für Systeme, die Echtzeitbetriebe unterstützen. Die schrittweise Umsetzung und der parallele Betrieb alter und neuer Komponenten gewährleisten den fortlaufenden Geschäftsbetrieb während der Migration.
• Unterschätzung des Umfangs ist der Grund, warum so viele Migrationen so lange dauern. Eine Komplexität, die in der Bewertungsphase überschaubar erscheint, nimmt oft zu, sobald mit der Arbeit begonnen wird. Die Einplanung von Spielraum für neue Erkenntnisse und die Betrachtung des Plans als lebendiges Dokument statt als feststehenden Vertrag unterscheiden Teams, die sich von Überraschungen erholen, von solchen, die dadurch aus der Bahn geworfen werden.

Die Migration von Legacy-Code ist ein komplexer, aber notwendiger Bestandteil der langfristigen Modernisierung. Je mehr technische Schulden sich ansammeln, desto mehr Zeit verwenden Entwicklungsteams auf die Wartung alter Systeme statt auf die Entwicklung neuer.  

Unternehmen, die bei Modernisierungsbemühungen erfolgreich sind, weisen in der Regel einige Gemeinsamkeiten auf: Sie investieren in eine gründliche Bestandsaufnahme, bevor sie Maßnahmen ergreifen, wählen einen Migrationsansatz, der der tatsächlichen Komplexität des Systems entspricht, und gehen schrittweise vor, anstatt alles auf einmal umzusetzen. Zudem nutzen sie die ihnen zur Verfügung stehenden Tools, darunter auch KI, ohne dabei jedoch das menschliche Urteilsvermögen aus den Augen zu verlieren, das kein Tool ersetzen kann. 

Der Migrationsprozess ist kein einzelnes Projekt mit einer Ziellinie, sondern eine entscheidende Phase im Lebenszyklus einer Software. Es handelt sich um eine fortlaufende Verpflichtung, die Codebasis in einem wartbaren Zustand zu halten, damit sie auch weiterhin den sich wandelnden geschäftlichen Anforderungen gerecht werden kann.