IBM y CAST ayudan a los clientes a acelerar la migración y modernización de aplicaciones

Los proyectos de modernización exitosos requieren que se establezca una base sólida en forma de una fase de descubrimiento de aplicaciones (ADP) detallada y precisa. IBM y CAST se han asociado para crear una potente solución impulsada por IA que reduce la complejidad de los panoramas de aplicaciones empresariales y acelera las iniciativas de migración y modernización.

Podría decirse que la ADP es el paso más crítico de cualquier proyecto de modernización, porque sienta las bases para todas las decisiones que siguen. Si se hace correctamente, permite a los equipos comprender qué están modernizando, por qué lo están modernizando y cuál es la mejor manera de hacerlo. Cuando se hace mal, o se omite por completo, las consecuencias pueden ser costosas, arriesgadas y de gran alcance:

• Inventario de aplicaciones incompleto o inexacto
• Selección de la estrategia de modernización incorrecta
• Aumento de costes y plazos
• Aumento de los riesgos operativos y de seguridad
• Poca confianza de los stakeholders

Las organizaciones dependen en gran medida de las aplicaciones digitales y no es raro que los equipos de TI tengan miles de aplicaciones, y tener detalles completos sobre miles de aplicaciones puede ser una tarea difícil.  Es muy normal que los equipos de TI y DevOps se enfrenten a retos comunes, como:

1. Falta de visibilidad de los portfolios de aplicación: cuando las organizaciones tienen cientos o miles de aplicaciones, varias de ellas pueden estar indocumentadas, ser redundantes o simplemente obsoletas. Esto hace difícil determinar qué aplicaciones conservar, modernizar, retirar o realojar.
2. Problemas de incorporación de desarrolladores y productividad: los equipos de DevOps podrían estar dedicando demasiado tiempo a trabajar con bases de código desconocidas, lo que provocaría costosos retrasos en los proyectos de modernización.
3. Escasa comprensión de las complejas bases de código heredadas: modernizar aplicaciones grandes y monolíticas con años de deuda tecnológica acumulada y documentación deficiente siempre es un trabajo que lleva mucho tiempo. Los desarrolladores a menudo no saben cómo interactúan los componentes o dónde realizar cambios de forma segura.
4. Aplicaciones de código abierto y riesgos de seguridad en aplicaciones heredadas: las aplicaciones heredadas incluyen componentes de código abierto obsoletos o vulnerables, lo que aumenta los riesgos de seguridad y cumplimiento durante la modernización.
5. Riesgos e incertidumbre de la migración a la nube: las organizaciones pueden no tener claro qué aplicaciones son adecuadas para la migración a la nube y cuánto esfuerzo implica. Las evaluaciones de preparación para la nube suelen ser manuales, subjetivas y no lo suficientemente exhaustivas.

Los continuos avances en IA están demostrando rápidamente ser un factor de cambio para mejorar la fase de descubrimiento de aplicaciones dentro de los proyectos de modernización. Los métodos de descubrimiento tradicionales que se realizaban manualmente consumían mucho tiempo, eran extremadamente propensos a errores y dependían en gran medida de los conocimientos de los miembros del equipo de TI y DevOps, conocimientos que se perdían continuamente debido al desgaste, especialmente en el caso de los sistemas heredados. Por el contrario, la IA mejora el descubrimiento al hacerlo automatizado, más rápido, escalable y significativamente más preciso, lo que permite tomar decisiones mejor informadas al principio del proceso de modernización.

1. Análisis de código automatizado y reconocimiento de patrones: las herramientas habilitadas para IA pueden analizar miles de líneas de código para identificar patrones arquitectónicos (por ejemplo, monolito frente a microservicio), hediondez de códigos y deuda técnica, uso de API y dependencias de bibliotecas de terceros. Esto reduce la dependencia de revisores humanos y saca a la luz problemas que de otro modo podrían pasar desapercibidos.
2. Mapeo de dependencias: la IA puede descubrir automáticamente interdependencias ocultas entre componentes frontend y backend, bases de datos y capas de aplicaciones, sistemas y servicios externos. Esto ayuda a mejorar la precisión del análisis de impacto y la planificación de la migración, ya que los equipos tienen acceso a planos de aplicaciones complejas.
3. Clasificación y agrupación en clústeres inteligentes de aplicación: al aprovechar el machine learning, las aplicaciones se pueden agrupar fácilmente por pila tecnológica, función empresarial, esfuerzo de modernización o incluso por categorías personalizadas. La IA puede acelerar la identificación de candidatos para el realojamiento, la refactorización o la retirada basándose en patrones aprendidos de portfolios similares.
4. Acelere el análisis de documentación con procesamiento del lenguaje natural (PLN): la IA puede analizar documentación heredada así como en el código y otros datos no estructurados para extraer conocimiento útil para llenar rápidamente lagunas y para construir un corpus de conocimiento extenso y preciso.
5. Preparación para la nube y estimación del esfuerzo: modelos de IA, entrenados en proyectos de modernización históricos, pueden estimar la complejidad de la migración, el coste, el tiempo y incluso la alineación de los servicios en la nube (por ejemplo, qué servicios pueden sustituirse por ofertas de nube gestionada).

Al utilizar la tecnología líder del sector de CAST, IBM permite a los clientes evaluar, priorizar y modernizar las aplicaciones con una velocidad y precisión sin precedentes.

Los aspectos más destacados de la solución IBM y CAST incluyen:

• Descubrimiento de aplicaciones con IA: a través del análisis profundo de código y la creación de planos de aplicaciones de CAST, las organizaciones pueden obtener rápidamente una comprensión clara de su portfolio de aplicaciones. Así se toman mejores decisiones y se reduce el riesgo global
• Identificación y priorización de la deuda técnica: las herramientas de IA de CAST sacan a la luz la deuda técnica oculta, lo que ayuda a las empresas a centrarse en las oportunidades de modernización de mayor impacto y a mejorar el ROI.
• Evaluaciones inteligentes de adaptación a la nube: vaya más allá de las comprobaciones convencionales de preparación para la nube; con CAST e IBM, obtendrá recomendaciones precisas sobre los objetivos de nube más adecuados para cada aplicación.
• Transformación de microservicios: un motor de IA probado identifica qué aplicaciones monolíticas son adecuadas para microservicios y proporciona planes de transformación que se pueden ejecutar.
• Hojas de ruta y decisiones aumentadas por IA: IBM aprovecha CAST Insights y la IA generativa para: a) generar hojas de ruta de modernización inteligentes; b) priorizar por salud técnica, valor empresarial y esfuerzo; c) identificar candidatos aptos para la nube y microservicios; y d) recomendar estrategias específicas de PaaS o contenerización.

Nuestra fábrica de migración y modernización basada en IA es un enfoque integral e industrializado diseñado para ayudar a las empresas a acelerar su viaje hacia la nube híbrida y las arquitecturas de aplicaciones modernas. Proporciona un marco escalable y repetible que combina automatización, IA y una profunda experiencia en ingeniería para evaluar, migrar y modernizar las cargas de trabajo heredadas.

El modelo incluye un conjunto estructurado de servicios como el descubrimiento y la evaluación de aplicaciones, la refactorización del código, la replanificación, la contenerización y la integración de DevSecOps. Aprovecha las herramientas nativas de la nube de IBM, Red Hat OpenShift y nuestras alianzas estratégicas clave con socios de hiperescala para ofrecer una modernización rápida e impecable con una interrupción mínima.

El enfoque de fábrica combina CAST Insights con las metodologías probadas de IBM y la automatización con IA para ofrecer:

• Plazos de migración a la nube hasta un 50 % más rápidos
• Detección de aplicaciones un 60 % más rápida
• Reducción del 30 % en los costes de modernización
• Estrategias de modernización continua basadas en hechos
• Reducción significativa de los defectos y repeticiones tras la migración

El cliente es uno de los bancos más grandes de EE. UU. y necesitaba una evaluación y modernización de su mainframe panorama. Los objetivos clave eran mejorar el tiempo de comercialización, permitir mayores niveles de agilidad y flexibilidad en las operaciones comerciales y reducir los costes y riesgos operativos.

IBM implementó una solución basada en IBM® Consulting Advantage for Cloud Transformation (ICA4CT) y CAST Imaging, para evaluar toda la aplicación y también para analizar el código fuente. La solución funcionó muy bien y nuestro equipo pudo reducir el tiempo de evaluación y análisis del código en un 60 %, de varios meses a unas pocas semanas.

La solución conjunta de IBM y CAST es más que una oferta técnica: es una nueva forma de trabajar. La solución garantiza que la fase de descubrimiento no sea solo una casilla de verificación, sino un acelerador estratégico para una modernización exitosa y rentable. Con equipos de IA agéntica, modelos de precios escalables (por unidad o por capacidad) y una estrategia GTM alineada con los socios, está diseñada para una transformación sostenida que agilice su viaje a la nube, lo haga más predecible y reduzca los riesgos en todo el proceso.

La solución incluye:

• Evaluación: con CAST Highlight y CAST Imaging, IBM evalúa rápidamente la complejidad de las aplicaciones, la deuda técnica y la preparación para la modernización.
• Estrategia: alinee los portfolios de aplicaciones con los objetivos empresariales para definir enfoques de modernización, ya sea realojamiento, refactorización, cambio de plataforma o reconstrucción.
• Ejecución: con la fábrica de migración basada en IA de IBM y la información visual de CAST, los equipos pueden modernizarse con precisión.
• Modernización continua: monitorice, optimice y evolucione las aplicaciones utilizando los análisis en tiempo real de CAST y las recomendaciones impulsadas por IA.

¿Listo para modernizarse con confianza? Deje que IBM y CAST planifiquen su camino hacia la transformación digital.

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