IBM dan CAST membantu pelanggan mempercepat migrasi dan modernisasi aplikasi

Proyek modernisasi yang sukses membutuhkan fondasi yang kuat untuk diletakkan dalam bentuk Application Discovery Phase (ADP) yang terperinci dan akurat. IBM dan CAST telah bermitra untuk menciptakan solusi berbasis AI yang kuat yang memotong kompleksitas lingkungan aplikasi perusahaan dan mempercepat inisiatif migrasi dan modernisasi.

Dapat dikatakan ADP adalah langkah paling penting dalam setiap proyek modernisasi, karena ADP meletakkan fondasi bagi setiap keputusan yang akan diambil selanjutnya. Jika dilakukan dengan benar, hal ini memungkinkan tim untuk memahami apa yang mereka memodernisasi, mengapa mereka memodernisasi, dan bagaimana cara terbaik untuk melakukannya. Ketika dilakukan dengan buruk—atau dilewati sama sekali—konsekuensinya bisa mahal, berisiko, dan berdampak luas:

• Inventaris aplikasi yang tidak lengkap atau tidak akurat
• Pemilihan strategi modernisasi yang salah
• Biaya dan garis waktu yang membengkak
• Peningkatan risiko operasional dan keamanan
• Kepercayaan pemangku kepentingan yang buruk

Organisasi sangat bergantung pada aplikasi digital dan tidak jarang tim TI memiliki ribuan aplikasi, dan memiliki detail lengkap tentang ribuan aplikasi bisa menjadi hal yang sulit.  Sangat umum bagi tim TI dan DevOps untuk menghadapi tantangan umum, seperti:

1. Kurangnya visibilitas ke dalam portofolio aplikasi: Ketika organisasi memiliki ratusan atau ribuan aplikasi, beberapa di antaranya mungkin tidak didokumentasikan, berlebih, atau hanya usang. Hal ini membuat sulit untuk menentukan aplikasi mana yang akan disimpan, dimodernisasi, dihentikan, atau di-host ulang.
2. Masalah orientasi pengembang dan produktivitas: Tim DevOps dapat menghabiskan waktu yang berlebihan untuk meningkatkan basis kode yang tidak dikenal, yang menyebabkan penundaan yang merugikan dalam proyek modernisasi.
3. Kurangnya pemahaman atas basis kode lama yang kompleks: Memodernisasi aplikasi besar dan kuno dengan tahun-tahun akumulasi utang teknologi dan dokumentasi yang kurang baik selalu merupakan pekerjaan yang memakan waktu. Pengembang sering kali tidak tahu bagaimana komponen berinteraksi atau di mana harus membuat perubahan dengan aman.
4. Sumber terbuka dan risiko keamanan dalam aplikasi lama: Aplikasi lama menyertakan komponen sumber terbuka yang ketinggalan zaman atau rentan, meningkatkan risiko keamanan dan kepatuhan selama modernisasi.
5. Risiko dan ketidakpastian migrasi cloud: Organisasi mungkin tidak memiliki kejelasan tentang aplikasi mana yang cocok untuk migrasi cloud dan seberapa besar upaya yang diperlukan. Penilaian kesiapan cloud sering kali manual, subjektif, dan kurang menyeluruh.

Kemajuan berkelanjutan dalam AI dengan cepat terbukti menjadi pengubah permainan untuk meningkatkan fase application discovery dalam proyek modernisasi. Metode penemuan tradisional yang dilakukan secara manual memakan waktu, sangat rentan terhadap kesalahan, dan sangat bergantung pada pengetahuan anggota tim di tim IT & DevOps—pengetahuan yang secara perlahan hilang karena terlupakan, khususnya dalam kasus sistem lama. Sebaliknya, AI meningkatkan penemuan dengan membuatnya otomatis, lebih cepat, dapat diskalakan, dan secara signifikan lebih akurat, memungkinkan keputusan yang lebih matang di awal perjalanan modernisasi.

1. Analisis kode otomatis dan pengenalan pola: Alat yang mendukung AI dapat menganalisis ribuan baris kode untuk mengidentifikasi pola arsitektur (misalnya, monolit vs. layanan mikro), jejak kode dan utang teknologi, penggunaan API, dan ketergantungan pustaka pihak ketiga. Ini mengurangi ketergantungan pada peninjau manusia dan memunculkan masalah yang mungkin tidak diperhatikan.
2. Pemetaan dependensi: AI dapat secara otomatis mengungkap interdependensi tersembunyi antara komponen frontend dan backend, database dan lapisan aplikasi, sistem dan layanan eksternal. Ini membantu meningkatkan akurasi analisis dampak dan perencanaan migrasi karena tim memiliki akses ke cetak biru visual intuitif dari aplikasi yang kompleks.
3. Klasifikasi dan pengelompokan aplikasi cerdas: Dengan memanfaatkan machine learning, aplikasi dapat dengan mudah dikelompokkan berdasarkan tumpukan teknologi, atau berdasarkan fungsi bisnis, atau dengan modernisasi, atau bahkan kategori kustom. AI dapat mempercepat identifikasi kandidat untuk hosting ulang, rekayasa ulang, atau dihentikan berdasarkan pola yang dipelajari dari portofolio serupa.
4. Mempercepat analisis dokumentasi dengan Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): AI dapat mengurai dokumentasi lama serta dalam kode dan data tidak terstruktur lainnya untuk mengekstrak insight yang berguna untuk mengisi kesenjangan dengan cepat dan untuk membangun kumpulan pengetahuan yang luas dan akurat.
5. Kesiapan cloud dan estimasi upaya: Model AI, dilatih pada proyek modernisasi historis, dapat memperkirakan kompleksitas migrasi, biaya, waktu, dan bahkan penyelarasan layanan Cloud (misalnya, layanan apa yang dapat diganti dengan penawaran cloud terkelola).

Dengan menggunakan teknologi CAST terkemuka di industri, IBM memungkinkan klien untuk menilai, memprioritaskan, dan memodernisasi aplikasi dengan kecepatan dan akurasi yang tak tertandingi.

Sorotan utama dari solusi IBM dan CAST meliputi:

• Penemuan aplikasi yang didukung AI: Melalui analisis kode mendalam CAST dan cetak biru aplikasi, organisasi dapat dengan cepat mendapatkan pemahaman yang jelas tentang portofolio aplikasi mereka. Ini mengarah pada keputusan yang lebih baik sambil mengurangi risiko secara keseluruhan
• Identifikasi dan prioritas utang teknis: Alat AI CAST menampilkan utang teknis tersembunyi, membantu perusahaan berfokus pada peluang modernisasi yang paling berdampak dan meningkatkan ROI.
• Penilaian kecocokan cloud cerdas: Melampaui pemeriksaan kesiapan cloud konvensional - dengan CAST dan IBM, Anda mendapatkan rekomendasi yang tepat tentang target cloud yang paling sesuai untuk setiap aplikasi.
• Transformasi layanan mikro: Mesin AI yang terbukti mengidentifikasi aplikasi monolitik mana yang cocok untuk layanan mikro dan menyediakan cetak biru transformasi yang dapat ditindaklanjuti.
• Peta jalan dan keputusan yang dilengkapi dengan AI: IBM memanfaatkan CAST Insights dan gen AI untuk: a) menghasilkan peta jalan modernisasi yang cerdas; b) memprioritaskan berdasarkan kesehatan teknis, nilai bisnis, dan upaya; c) mengidentifikasi kandidat cloud-fit dan layanan mikro; dan d) merekomendasikan strategi PaaS atau kontainerisasi yang ditargetkan.

Pabrik migrasi dan modernisasi yang tertanam dengan AI kami adalah pendekatan komprehensif yang dirancang untuk membantu perusahaan mempercepat perjalanan mereka ke hybrid cloud dan arsitektur aplikasi modern. Ini menyediakan kerangka kerja yang dapat diskalakan dan dapat diulang yang menggabungkan otomatisasi, AI, dan keahlian teknik mendalam untuk menilai, memigrasikan, dan memodernisasi beban kerja lama.

Model ini mencakup serangkaian layanan terstruktur seperti application discovery dan penilaian, rekayasa ulang kode, perilisan ulang platform, kontainerisasi, dan Integrasi DevSecOps. Ini memanfaatkan alat cloud-native IBM, Red Hat OpenShift dan aliansi strategis utama kami dengan partner hyperscaler untuk memberikan modernisasi yang cepat dan sempurna dengan gangguan minimal.

Pendekatan pabrik memadukan CAST Insights dengan metodologi IBM yang telah terbukti dan otomatisasi yang didukung AI untuk memberikan:

• Jadwal migrasi cloud hingga 50% lebih cepat
• Penemuan aplikasi 60% lebih cepat
• Biaya modernisasi 30% lebih rendah
• Strategi modernisasi berkelanjutan berbasis fakta
• Penurunan signifikan dalam cacat pasca-migrasi dan pengerjaan ulang

Pelanggan adalah salah satu bank terbesar di Amerika Serikat dan membutuhkan penilaian dan modernisasi mainframe lingkungan mereka. Tujuan utamanya adalah meningkatkan time to market, memungkinkan tingkat ketangkasan dan fleksibilitas yang lebih tinggi dalam operasi bisnis, dan mengurangi biaya dan risiko operasional.

IBM menerapkan solusi berdasarkan IBM Consulting Advantage for Transformasi Cloud (ICA4CT) dan CAST Imaging, untuk menilai aplikasi dan juga untuk menganalisis kode sumber. Solusi ini bekerja dengan sangat baik, dan tim kami mampu mengurangi waktu penilaian dan analisis kode hingga 60%-dari beberapa bulan menjadi hanya beberapa minggu.

Solusi bersama dari IBM dan CAST lebih dari sekadar penawaran teknis — ini adalah cara kerja baru. Solusi ini memastikan fase penemuan tidak hanya sekadar kotak centang, tetapi juga akselerator strategis untuk modernisasi yang sukses dan hemat biaya. Dengan tim AI agen yang menanamkan, model harga dapat diskalakan (berbasis unit atau berbasis kapasitas) dan strategi GTM yang selaras dengan partner, ini direkayasa untuk transformasi berkelanjutan untuk membuat perjalanan cloud Anda lebih cepat, lebih dapat diprediksi, dan dengan risiko yang lebih rendah di seluruh kontinum.

Solusi meliputi:

• Penilaian: Menggunakan CAST Highlight dan CAST Imaging, IBM dengan cepat mengevaluasi kompleksitas aplikasi, utang teknis, dan kesiapan modernisasi.
• Strategi: Selaraskan portofolio aplikasi dengan tujuan bisnis untuk menentukan pendekatan modernisasi - baik hosting ulang, rekayasa ulang, perilisan ulang, atau pembangunan kembali.
• Eksekusi: Dengan pabrik migrasi yang ditanamkan AI dari IBM dan wawasan visual CAST, tim dapat memodernisasi dengan presisi.
• Modernisasi berkelanjutan: Pantau, optimalkan, dan kembangkan aplikasi menggunakan analitik real-time CAST dan rekomendasi berbasis AI.

Siap untuk memodernisasi dengan percaya diri? Biarkan IBM dan CAST menyusun cetak biru rute Anda menuju transformasi digital.

Hubungi IBM Consulting