Die Bedeutung von Mainframes
In einer Zeit, in der Mainframes nach wie vor das Rückgrat globaler Unternehmen sind, sind die Herausforderungen bei der Wartung, Optimierung und Modernisierung veralteter Legacy-Systeme von größter Bedeutung. Diese Systeme, die oft mit technischen Schulden belastet und durch jahrelange schnelle Lösungen anfällig sind, sind nicht nur kostspielig in der Wartung, sondern behindern auch die geschäftliche Agilität. Das Szenario wird durch die bevorstehende Pensionierung eines erheblichen Teils der qualifizierten Arbeitskräfte, die über das Wissen zur Wartung dieser Systeme verfügen, sowie durch die oft unzureichende technische Dokumentation noch komplizierter, die den Wissenstransfer, meist von Mensch zu Mensch, teuer und ineffizient macht.
Gleichzeitig wächst die Nachfrage nach Mainframe-Modernisierung, angetrieben durch den Bedarf an optimierten Anwendungen, die die Agilität erhöhen und Kontinuitätsrisiken mindern. Diese Projekte sind jedoch notorisch komplex, mit einer Misserfolgsrate von 74 % unter den Unternehmen, die sie versuchen1. Jüngste technologische Fortschritte, Partnerschaften mit Cloud-Service-Providern, die Nutzung von Hybrid-Cloud-Umgebungen sowie inkrementelle Modernisierungsstrategien bieten praktikablere und weniger riskante Wege zur Modernisierung.
Trotzdem stellt die COBOL-Modernisierung weiterhin erhebliche Herausforderungen dar. Jahrzehntelange Geschäftslogik, die in COBOL codiert ist, erschwert das Extrahieren, Dokumentieren und Übersetzen in moderne Sprachen. Die automatisierte Codekonvertierung führt oft zu Java, das zwar korrekt ist, aber schwer zu warten und zu erweitern ist, da moderne Programmierpraktiken nicht verwendet werden. Darüber hinaus gehen herkömmliche Einheitstools nicht vollständig auf die Nuancen verschiedener Legacy-Systeme ein, was einen umfangreichen manuellen Aufwand beim Debuggen, Testen und Refactoring erfordert.
Das Potenzial von KI, diese Herausforderungen zu bewältigen, wird zunehmend erkannt und bietet vielversprechende Lösungen für die automatisierte Codekonvertierung, Retro-Dokumentation und Testprozesse bei der Mainframe-Modernisierung.
Können Künstliche Intelligenz und generative KI die Herausforderungen bewältigen?
Generative KI (GenAI) stellt einen Sprung über traditionelle Mainframe-Technologie und KI-Anwendungen hinaus dar. Es geht nicht nur darum, geschäftliche und gesellschaftliche Problemlösungen mit neuen, menschenähnlichen Inhalten zu transformieren; Es hat auch ein enormes Potenzial für die Beschleunigung der Mainframe-Modernisierung. Das tiefgreifende Verständnis der Semantik von Legacy-Code sowie die heuristische Interpretation von Enterprise-Engineering-Standards ermöglichen eine effektivere Erfassung von Geschäftslogik und -absicht und ermöglichen eine präzise Code-Transformation und Wissenskapselung.
Mehrere Beratungsunternehmen, IT-Services und Cloud-Service-Provider erforschen KI-Anwendungen für das Code-Refactoring, die Generierung von Visualisierungen zur Entmystifizierung komplexer Systeme und die Verbesserung der Datenmigration. Diese Innovationen zielen darauf ab, Legacy-Systeme mit modernen Technologien zu verbinden, obwohl sich viele noch in der Entwicklung befinden.
Wie nutzen Wipro FullStride Cloud und Capco die GenAI-Funktionen, um die Wartung und Modernisierung von Mainframes zu beschleunigen?
Wipro, FullStride, Cloud und Capco haben einen bahnbrechenden Ansatz gewählt, um die dringendsten Herausforderungen unserer Kunden mit Innovation und Pragmatismus anzugehen. Dieser Ansatz wurde durch die umfangreiche Managementberatung und Branchenerfahrung von Capco zusammen mit der branchenführenden Cloud- und Infrastrukturexpertise von Wipro FullStride Cloud entwickelt. Im Mittelpunkt unserer Vision steht die Synergie von Wissensmanagement (eines der wichtigsten geschäftskritischen und fortlaufenden Risiken für unsere Kunden in allen Branchenbereichen), der Optimierung bestehender COBOL-Codes und der Transformation von COBOL-Legacy-Anwendungen in nachhaltige, moderne Systeme. Beachten Sie, dass wir nicht für einen Mainframe-Ausstieg mit GenAI plädieren: Vielmehr vereinfachen wir durch die Nutzung von GenAI für einen systematischeren und kontrollierteren Modernisierungsprozess Legacy-Anwendungen und bereiten sie auf eine Zukunft vor, in der Flexibilität, Leistung und Wartbarkeit von größter Bedeutung sind.
Wipro FullStride Cloud und die proprietären Beschleuniger von Capco erstellen virtuelle Repliken von Legacy-Anwendungen, indem sie Millionen von Zeilen Legacy-Codes analysieren. Die Zuführung von GenAI-Extrakten dieser virtuellen Replikate ermöglicht es dem Unternehmen, die Modernisierungsergebnisse in den Bereichen Wissensmanagement und Codeoptimierung, Anwendungsmodernisierung und -test sowie Anwendungswartung und -support zu beschleunigen. Beachten Sie, dass wir ein LLM (Large Language Model) nicht über ein anderes stellen. Generative KI-Modelle werden in einem noch nie dagewesenen Tempo immer ausgefeilter, und viele der proprietären sowie Open-Source-Modelle funktionieren für unsere angegebenen Zwecke außergewöhnlich gut.
1. Wissensmanagement und Code-Optimierung
- Für statische Inhalte entwickeln wir domänenspezifische Wissensportale, die auf bestimmte Nutzertypen und Nutzungsszenarien zugeschnitten sind. Dadurch entfällt eine Menge technischer Berichte, die normalerweise von aktuellen Markttools erstellt werden, die oft ungenutzt bleiben.
- Darüber hinaus ermöglicht unsere Chatbot-Funktion "Ask AI Anything" den Nutzern, aufschlussreiche und aussagekräftige Antworten aus GenAI auf komplexe technische Anfragen zu extrahieren, einschließlich der Extraktion von Geschäftslogik und Geschäftsregeln, Co-Pilot für COBOL oder Empfehlungen für intelligentes System-Refactoring zur Vereinfachung und Optimierung von vorhandenem Legacy-Code.
- Unsere Code-Analyse-Funktion kann auch verwendet werden, um tiefgreifende, semantische Analysen durchzuführen, um Muster von Sicherheitslücken oder Leistungsengpässe im Quellcode aufzudecken. Im Gegensatz zu herkömmlichen Tools kann GenAI den Kontext von Code verstehen, wodurch es besser ist, komplexe Schwachstellen zu erkennen und nuanciertere Lösungen vorzuschlagen.
2. Modernisierung und Testen von Anwendungen
- Die umfangreichen Wissensmanagementfunktionen von Wipro FullStride Cloud und Capco sind ideal für das Reverse-Engineering von Legacy-Quellcode in User Stories und Akzeptanzkriterien und die anschließende Erstellung funktionaler Testfälle nach diesen Kriterien. Dies, zusammen mit dem detaillierten Wissen darüber, wie Daten im Altsystem persistent gespeichert werden, ermöglicht es uns, synthetische Daten zu erstellen.
- Darüber hinaus setzen wir klassische Techniken des maschinellen Lernens (ML) ein, um nachhaltige, isolierte Service-Stacks zu entwerfen, um die Leistung des Zielsystems zu verbessern, die Kosten zu senken und sicherzustellen, dass das modernisierte System robust und wartbar ist.
- Darüber hinaus stellen wir durch die Nutzung von GenAI sicher, dass der endgültige Code vollständig mit den Qualitäts- und Sicherheitsstandards des Unternehmens konform ist, automatisieren die Erstellung von Zielsystemdokumentationen sowie Unit-Tests.
3. Wartung und Support von Anwendungen
- Unsere Lösung ist im Bereich Incident Management sehr nützlich: GenAI wird für die Ursachenanalyse und die Lokalisierung zugrunde liegender Probleme im Quellcode verwendet und schlägt dann Lösungen vor, die auf der Lösung vergangener Vorfälle und Abhilfemaßnahmen basieren oder durch die Generierung neuer Lösungen durch das kontextuelle Verständnis der KI für die Codebasis der Anwendung. Als Erweiterung unserer Wissensmanagement-Funktionen können wir die Wissensdatenbank automatisch aktualisieren, indem wir solche Vorfälle und die entsprechende Ursachenanalyse und -behebung dokumentieren.
- Unsere Code-Scans können auch in den Vorhersagemodus wechseln, basierend auf Trends und Anomalien, die sie im zu scannenden Code finden, und ihn mit der Ursachenanalyse früherer Vorfälle vergleichen. Diese Möglichkeiten des Incident-Managements können automatisch im Tool der Wahl dokumentiert werden, wodurch Protokollierung, Nachverfolgung und Prüfung automatisch ohne manuelle Eingriffe erfolgen, während Workflow-Genehmigungen an die richtige Behörde weitergeleitet werden.
- Wir nutzen GenAI auch, um die Produktivität der Entwickler bei der Anwendungsentwicklung und -wartung zu verbessern, indem wir Möglichkeiten zur Verbesserung bestehender Probleme im Quellcode oder sogar Best Coding Practices zur Vereinfachung der Wartung identifizieren. Zum Beispiel ist ein großer Umfang der Analyse spezifischer Muster in der Anwendungscodebasis und der Anwendung von Abhilfemaßnahmen für ähnliche Muster ein guter Anwendungsfall, den wir durch einen POC für einen Kundenanwendungsfall untersuchen.
Auf einer breiteren Ebene implementieren Wipro FullStride Cloud und Capco GenAI, um komplexe Abhängigkeiten in Altsystemen zu verwalten und sicherzustellen, dass Updates oder Migrationen die Funktionalität nicht beeinträchtigen und Integrationsprobleme dabei reduziert werden. Schließlich ist es wichtig zu erkennen, dass die Integration unseres Tools in Ihre DevOps-Pipeline dynamische Wissensaktualisierungen ermöglicht und sicherstellt, dass die Systemdokumentation mit dem Produktionscode auf dem neuesten Stand bleibt.
Mit dem Beginn einer neuen Ära der Mainframe-Optimierung und -Modernisierung, die durch GenAI verbessert wird, ist es an der Zeit, veraltete Arbeitsweisen hinter sich zu lassen und in der modernen digitalen Landschaft erfolgreich zu sein. Nutzen Sie Wipro FullStride Cloud und die proprietären Beschleuniger von Capco, um Ihre Legacy-Systeme zu transformieren und Ihr Unternehmen an die Spitze der Agilität und Innovation zu bringen. Mit unserem GenAI-gestützten Wissensmanagement, unserer Code-Wartung, -Optimierung und -Modernisierung sowie unseren Testlösungen sind wir sicher, dass Ihre Systeme nicht nur robust und wartbar, sondern auch kostengünstig und vollständig konform mit Ihren Unternehmensstandards sind.
Referenzen
