{"id":16643,"date":"2024-07-08T09:10:52","date_gmt":"2024-07-08T09:10:52","guid":{"rendered":"https:\/\/network-king.net\/genai-und-die-modernisierung-von-mainframes-sowie-veralteten-systemen\/"},"modified":"2024-07-08T09:17:07","modified_gmt":"2024-07-08T09:17:07","slug":"genai-und-die-modernisierung-von-mainframes-sowie-veralteten-systemen","status":"publish","type":"articles","link":"https:\/\/network-king.net\/de\/genai-und-die-modernisierung-von-mainframes-sowie-veralteten-systemen\/","title":{"rendered":"GenAI und die Modernisierung von Mainframes sowie veralteten Systemen"},"content":{"rendered":"\n

Von <\/em>Gerhardt Scriven, Anil Kumar Mallanna und Sanjay Rao<\/em><\/p>\n\n\n\n

Wir leben immer noch in einer Zeit, in der Mainframes das R\u00fcckgrat vieler globaler Unternehmen bilden. Das macht die Herausforderungen, die mit Wartung, Optimierung und Modernisierung veralteter Systeme einhergehen, zu einer Priorit\u00e4t. Diese Systeme, die oft durch jahrelange Patches mit technischen Schw\u00e4chen behaftet sind, verursachen nicht nur hohe Wartungskosten: Sie behindern auch die Flexibilit\u00e4t von Unternehmen.<\/p>\n\n\n\n

Erschwerend kommt hinzu, dass ein Gro\u00dfteil der qualifizierten Arbeitskr\u00e4fte, die \u00fcber das Wissen f\u00fcr die Wartung dieser Systeme verf\u00fcgen, demn\u00e4chst in den Ruhestand geht. Die technische Dokumentation ist indes oft unzureichend, was den Wissenstransfer teuer und ineffizient macht.<\/p>\n\n\n\n

Die Nachfrage nach Mainframe-Modernisierung steigt daher \u2013 angetrieben durch den Bedarf an vereinfachten Anwendungen, um die Agilit\u00e4t zu erh\u00f6hen und Risiken f\u00fcr die Gesch\u00e4ftskontinuit\u00e4t zu mindern. Diese Projekte sind jedoch notorisch komplex und scheitern zu\u00a074 %<\/a> an den Unternehmen, die sie durchf\u00fchren. Gl\u00fccklicherweise bieten die j\u00fcngsten technologischen Fortschritte, Partnerschaften mit Cloud-Service-Anbieter, die Nutzung hybrider Cloud-Umgebungen sowie schrittweise Strategien praktikablere und weniger riskante Wege hin zur Modernisierung.<\/p>\n\n\n\n

Dabei stellt die Modernisierung der kaufm\u00e4nnisch gepr\u00e4gten Programmiersprache COBOL eine gro\u00dfe Herausforderung dar. Gesch\u00e4ftslogik, die jahrzehntelang in dieser Sprache kodiert wurde, l\u00e4sst sich nur schwer extrahieren, dokumentieren und in modernere Sprachen \u00fcbersetzen. Eine automatisierte Konvertierung des Codes f\u00fchrt zwar oft zu einer korrekten Umwandlung in Java. Es gibt aber immer noch Schwierigkeiten bei der Wartung und Skalierung, was den Einsatz moderner Programmierpraktiken erschwert. Dar\u00fcber hinaus ber\u00fccksichtigen herk\u00f6mmliche Einheits-Tools nicht in vollem Umfang die Nuancen der verschiedenen Altsysteme. Das erfordert einen hohen manuellen Aufwand bei der Fehlersuche, beim Testen und bei der Umstrukturierung.<\/p>\n\n\n\n

Bemerkenswert: Das Potenzial von KI zur Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderungen kristallisiert sich zunehmend heraus. KI bietet vielversprechende L\u00f6sungen f\u00fcr die automatisierte Umwandlung von Code, die R\u00fcckdokumentation und die Testprozesse bei der Mainframe-Modernisierung.<\/p>\n\n\n\n

K\u00f6nnen k\u00fcnstliche Intelligenz und generative KI den Herausforderungen gerecht werden?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Generative KI (GenAI) geht einen gro\u00dfen Schritt \u00fcber die traditionelle Mainframe-Technologie sowie \u00fcber KI-Anwendungen hinaus. Sie ver\u00e4ndert nicht nur die L\u00f6sung von Gesch\u00e4ftsproblemen anhand von neuen, menschen\u00e4hnlichen Inhalten, sondern beschleunigt auch die Modernisierung von Mainframes. Das tiefe Verst\u00e4ndnis von GenAI f\u00fcr die Semantik der veralteten Codes sowie die heuristische Interpretation der technischen Unternehmensstandards erm\u00f6glicht eine effektivere Erfassung der Gesch\u00e4ftslogik und -absicht. Dies wiederum hat eine pr\u00e4zise Codeumwandlung und Wissenskapselung zur Folge.<\/p>\n\n\n\n

Mehrere Beratungsunternehmen, IT-Dienstleister und Cloud-Service-Anbieter erforschen KI-Anwendungen f\u00fcr die \u00dcberarbeitung von Code, die Erstellung von Visualisierungen zur Entmystifizierung komplexer Systeme und die Verbesserung der Datenmigration. Diese Innovationen zielen darauf ab, die L\u00fccke zwischen Altsystemen und modernen Technologien zu schlie\u00dfen \u2013 selbst wenn sich viele davon noch in Entwicklung befinden.<\/p>\n\n\n\n

Im Mittelpunkt dieser Vision stehen die Synergie von Wissensmanagement (als eines der wichtigsten kritischen Gesch\u00e4fts- und Kontinuit\u00e4tsrisiken f\u00fcr Unternehmen in den verschiedensten Branchen), die Optimierung von bestehendem COBOL-Code und die Umwandlung von Alt-Anwendungen in moderne, nachhaltige Systeme.<\/p>\n\n\n\n

Diese Argumente sollen kein Pl\u00e4doyer daf\u00fcr sein, Mainframes durhc GenAI zu ersetzen. Indem wir GenAI f\u00fcr einen systematischeren und kontrollierteren Modernisierungsprozess nutzen, vereinfachen wir die Systeme schlichtweg in Bezug auf Flexibilit\u00e4t, Leistung und Wartbarkeit.<\/p>\n\n\n\n

Beschleuniger sind in der Lage, virtuelle Replikate veralteter Anwendungen zu erstellen, indem sie Millionen von Zeilen aus deren Code analysieren. Die Einspeisung von GenAI-Extraktionen aus diesen virtuellen Repliken beschleunigt die Ergebnisse der Modernisierung in den Bereichen Wissensmanagement und Code-Optimierung, Anwendungsmodernisierung und -test sowie Anwendungswartung und -unterst\u00fctzung.<\/p>\n\n\n\n

Es geht nicht darum, ein LLM (Large Language Model) gegen\u00fcber einem anderen zu bevorzugen. Generative KI-Modelle werden in einem noch nie dagewesenen Tempo immer ausgefeilter, und viele der herstellergebundenen und Open-Source-Modelle eignen sich hervorragend f\u00fcr Mainframe-Modernisierungszwecke. Hier sind ein paar Beispiele:<\/p>\n\n\n\n

1. Wissensmanagement und Code-Optimierung<\/h3>\n\n\n\n
    \n
  • F\u00fcr statische Inhalte empfiehlt es sich, domain-spezifische Wissensportale zu entwickeln, die an unterschiedliche Nutzertypen und Nutzungsszenarien angepasst sind. Dadurch entf\u00e4llt eine gro\u00dfe Last umst\u00e4ndlicher technischer Berichte, die in der Regel von aktuellen Markttools erstellt, oft aber gar nicht genutzt werden.<\/li>\n\n\n\n
  • Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glichen die \u201eAsk AI Anything\u201c-Chatbot-Funktionen den Anwendern, aufschlussreiche und aussagekr\u00e4ftige Antworten von GenAI auf komplexe technische Fragen zu erhalten. Das schlie\u00dft die Extraktion von Gesch\u00e4ftslogik und Gesch\u00e4ftsregeln, Copilot f\u00fcr COBOL oder intelligente System-Refactoring-Empfehlungen ein, die zur Vereinfachung und Optimierung von bestehendem Alt-Code genutzt werden.<\/li>\n\n\n\n
  • Code-Analysefunktionen k\u00f6nnen auch zur Durchf\u00fchrung tiefgreifender semantischer Analysen verwendet werden, um Schwachstellen im Hinblick auf die Sicherheit, Muster oder Leistungsengp\u00e4sse im Quellcode zu entdecken. Im Gegensatz zu herk\u00f6mmlichen Tools kann GenAI den Kontext des Codes verstehen, wodurch es komplexe Schwachstellen besser erkennen und differenziertere L\u00f6sungen vorschlagen kann.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    2. Modernisierung von Anwendungen und Tests<\/h3>\n\n\n\n
      \n
    • Ressourcen f\u00fcr das Wissensmanagement sind ideal f\u00fcr die Nachkonstruktion von veraltetem Quellcode \u2013 besonders im Hinblick auf User Stories und Akzeptanzkriterien sowie die anschlie\u00dfende Erstellung funktionaler Testf\u00e4lle auf der Grundlage dieser Faktoren. In Verbindung mit detaillierten Kenntnissen dar\u00fcber, wie die Daten im Altsystem vorhanden sind, lassen sich so synthetische Daten erstellen.<\/li>\n\n\n\n
    • Klassische Techniken des maschinellen Lernens (ML) sollten idealerweise eingesetzt werden, um nachhaltige und isolierte Dienste zu entwerfen. Diese sollen die Leistung des Zielsystems verbessern, Kosten senken sowie sicherstellen, dass das modernisierte System robust und nachhaltig ist.<\/li>\n\n\n\n
    • Dar\u00fcber hinaus garantiert die Nutzung von GenAI, dass der endg\u00fcltige Code vollst\u00e4ndig den Qualit\u00e4ts- und Sicherheitsstandards des Corporate Engineering entspricht \u2013 und dass die Erstellung der Dokumentation des Zielsystems sowie der Unit-Tests automatisiert wird.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      3. Wartung und Unterst\u00fctzung von Anwendungen<\/h3>\n\n\n\n
        \n
      • Nicht zu vergessen ist das Ereignis-Management: GenAI kann auch f\u00fcr die Ursachenanalyse verwendet werden, um die zugrunde liegenden Probleme im Quellcode zu identifizieren. Sie kann dann L\u00f6sungen vorschlagen, die auf der Aufkl\u00e4rung fr\u00fcherer Vorf\u00e4lle basieren oder neue L\u00f6sungen generieren, die durch kontextuelles Verst\u00e4ndnis auf dem Code einer Anwendung basieren. Als Erweiterung l\u00e4sst sich die Wissensbasis automatisch aktualisieren, indem solche Vorf\u00e4lle und die entsprechende Ursachenanalyse und L\u00f6sung dokumentiert werden.<\/li>\n\n\n\n
      • Code-Scans k\u00f6nnen auch in einen Vorhersagemodus \u00fcbergehen \u2013 basierend auf den im gescannten Code gefundenen Trends und Anomalien. Der Modus vergleicht das Gefundene mit der Ursachenanalyse vergangener Vorf\u00e4lle. Diese M\u00f6glichkeiten des Ereignis-Managements lassen sich automatisch in dem gew\u00e4hlten Tool dokumentieren; dabei erfolgt die Aufzeichnung, Verfolgung und Pr\u00fcfung automatisch und ohne manuelle Eingriffe, w\u00e4hrend die Workflow-Genehmigungen an die zust\u00e4ndige Beh\u00f6rde weitergeleitet werden.<\/li>\n\n\n\n
      • Sie k\u00f6nnen GenAI auch nutzen, um die Produktivit\u00e4t von Entwicklern bei der Anwendungsentwicklung und bei Wartungsaufgaben zu verbessern. Daf\u00fcr werden M\u00f6glichkeiten zur Verbesserung bestehender Probleme im Quellcode oder sogar Best Coding Practices identifiziert, was die Wartung erheblich erleichtert. Ein gutes Beispiel f\u00fcr einen POC (Proof of Concept) f\u00fcr einen Kundenanwendungsfall ist die umfassende Analyse bestimmter Muster in der Codebasis der Anwendung \u2013 und die Anwendung entsprechender Korrekturen f\u00fcr \u00e4hnliche Muster.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Auf einer breiteren Ebene erm\u00f6glicht die Implementierung von GenAI die Verwaltung komplexer Abh\u00e4ngigkeiten in Altsystemen. Dadurch wird sichergestellt, dass Upgrades oder Migrationen die Funktionalit\u00e4t nicht unterbrechen, w\u00e4hrend gleichzeitig Integrationsprobleme im Prozess reduziert werden. Dar\u00fcber hinaus sorgen dynamische Wissensaktualisierungen daf\u00fcr, dass die Systemdokumentation mit dem Produktionscode auf dem neuesten Stand bleibt.<\/p>\n\n\n\n

        Mit dem Beginn einer neuen \u00c4ra der Mainframe-Optimierung und -Modernisierung, die durch GenAI unterst\u00fctzt wird, ist es an der Zeit, veraltete Arbeitsweisen hinter sich zu lassen. Erst so l\u00e4sst sich gew\u00e4hrleisten, einer modernen digitalen Landschaft erfolgreich zu sein. Unternehmen m\u00fcssen veraltete Systeme transformieren und sich so an die Spitze von Agilit\u00e4t und Innovation bringen.<\/p>\n\n\n\n

        \u00dcber die Verfasser<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        Anil Kumar Mallanna \u2013 Gesch\u00e4ftsf\u00fchrender Partner, Legacy Application Modernization and Platform Services (LAMPS) bei Wipro FullStride Cloud Services<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        Anil verf\u00fcgt \u00fcber mehr als 25 Jahre IT-Erfahrung mit umfassenden Kenntnissen \u00fcber unternehmensweite Anwendungen sowie \u00fcber Fachwissen in der Entwicklung und Implementierung gesch\u00e4ftskritischer Anwendungen. Er ist verantwortlich f\u00fcr die Modernisierungs-Charta von Wipro in Nord- und S\u00fcdamerika und hat erfolgreiche Vertriebs-, Pre-Sales-, Beratungs- und IT-Supply-Organisationen f\u00fcr weltweit f\u00fchrende Unternehmen in gro\u00dfen Finanzdienstleistungsbranchen geleitet.<\/p>\n\n\n\n

        Sanjay Rao \u2013 Direktor f\u00fcr Legacy-Anwendungsmodernisierung und Plattformdienste (LAMPS) bei Wipro FullStride Cloud Services<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        Sanjay ist ein Modernisierungsberater f\u00fcr Alt-Systeme und Cloud-Architekt mit 25 Jahren Erfahrung in der Vereinfachung, Erweiterung, Migration und Modernisierung von Mainframe-Anwendungen. Er leitet die Bereiche Pre-Sales, Consulting und Delivery f\u00fcr Wipro’s Americas 1, zu denen die Bereiche Gesundheitswesen, Biowissenschaften, Kommunikation, Einzelhandel und brasilianische Sektoren geh\u00f6ren.<\/p>\n\n\n\n

        Gerhardt Scriven \u2013 Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer, CAPCO<\/strong><\/p>\n\n\n\n

        Gerhardt Scriven verf\u00fcgt \u00fcber mehr als 20 Jahre Erfahrung im IT-Bereich. Sein Schwerpunkt liegt auf der Beseitigung von Risiken und der L\u00f6sung komplexer Probleme bei der Durchf\u00fchrung unternehmenskritischer Projekte, insbesondere durch fr\u00fchzeitige Risikoerkennung und -minderung. Er ist spezialisiert auf die Optimierung und Modernisierung von Alt-Anwendungen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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