recent IEEE study
Durch Reverse Engineering "versteht" CAST Imaging automatisch Softwaresysteme, die mit einer beliebigen Kombination aus 3GL-, 4GL-, Mobil-, Web-, Middleware-, Framework-, Datenbank- und Mainframe-Technologien entwickelt wurden.
Dabei entstehen exakte, zoombare Architektur-Blaupausen aller Datenbankstrukturen und Code-Komponenten sowie ihrer Abhängigkeiten – bis ins kleinste Detail. Sie können Transaktionsflüsse einsehen und Komponenten mit dem Wissen der Anwendungsnutzer markieren.
Das Refactoring von Millionen Codezeilen bei Cloud-Migrationen erfordert fundiertes Wissen über die Softwarearchitektur und ihre Abhängigkeiten.
Fehlende Dokumentation und mangelndes Wissen über ältere Systeme erschweren die Arbeit von Architekten und Entwicklern erheblich. Ohne klare Informationen greifen sie oft auf ineffiziente Trial-and-Error-Methoden zurück. Dies erhöht das Risiko von Fehlern, die sich nicht nur auf die Produktion, sondern auch auf das gesamte Unternehmen negativ auswirken können.
CAST Imaging in Aktion beim Refactoring und Modernisieren einer Anwendung für die Cloud.
Am Anfang steht die detaillierten Analyse des Ist-Zustands der Anwendung – von den verschiedenen Schichten und Technologien bis hin zu den kleinsten Details der Komponenten und ihrer Abhängigkeiten.
Anschließend erfolgt die automatische Erkennung von Transaktionen, wodurch betroffene Komponenten schneller isoliert, präzise Kosten für Änderungen abgeschätzt, Testfälle definiert und Nebeneffekte reduziert werden können.
Automatische Erkennung des gesamten Technologie-Stacks und der Abhängigkeiten zwischen Code-Komponenten, Anwendungsschichten, Frameworks, Technologien und Datenbanken. Veraltete Technologien werden identifiziert, die für eine Stilllegung geeignet sind, während Sie mit MRT-ähnlicher Präzision tief in das Softwaresystem blicken.
Automatische Erkennung aller Komponenten, die an der Anzeige oder Verarbeitung von in Daten-Repositories gespeicherten Daten beteiligt sind, wie Tabellen und Flat-Files. So vermeiden Sie Fehlentwicklungen beim Entkoppeln und Refaktorisieren.
Automatische Identifizierung von API-Routen mit starken Abhängigkeiten, die schwer zu trennen sind, sowie von Flüssen mit geringen Abhängigkeiten, die für eine Trennung in Betracht kommen. Diese Analyse ist entscheidend, um die Skalierbarkeit und Flexibilität der modernisierten Anwendung zu sichern.
Schnelle Identifizierung der Artefakte auf horizontaler Ebene, die zu funktionalen Gemeinschaften beitragen. Automatische Erkennung von Gemeinschaften mit starker Kopplung und geringer Modularität, die schwer zu trennen sind, sowie von Gemeinschaften mit geringer Kopplung, die sich mit minimalem Aufwand isolieren lassen.
Identifizieren Sie die praktikabelsten Microservices-Kandidaten, die mit geringem Aufwand umsetzbar sind. Erkennen Sie Kernkomponenten auf vertikaler Ebene, die mehrere Funktionen unterstützen – ein idealer Ausgangspunkt für Microservices.
Verstehen und visualisieren Sie in Echtzeit, wie neu entwickelter oder geänderter Code die grundlegende Architektur beeinflusst, seine Übereinstimmung mit dem geplanten Ziel-Design gewährleistet sowie die Auswirkung auf strukturelle Qualität des gesamten Softwaresystems.
Sie können die von CAST Imaging ermittelten Module nach ihrer funktionalen und technischen Relevanz kennzeichnen. So lassen sich beispielsweise alle Module, die eine Transaktion umfassen, sowie alle für die Entkopplung vorgesehenen Module markieren, sodass Sie sofort die Schnittmenge erkennen können.
Minimieren Sie Geschäftsunterbrechungen durch die gemeinsame Migration eines Anwendungsclusters basierend auf den bestehenden Abhängigkeiten. Untersuchen Sie bei Bedarf die Auswirkungen einer Trennung der Anwendung von ihrem Cluster.
Ramesh Chandrasekaran
COO, LTI Nordics
David Ruggiero
Modernization & Cloud Advisory Leader
Kyndryl
Mario Contreras
Senior Architect
Microsoft
Doug Criddle
Sr. Director of Engineering
PMMC