MongoDB AMP: Ein KI-gestützter Ansatz zur Modernisierung

Warum sollte ein Datenbankunternehmen bei Ihrer Modernisierung mit Ihnen zusammenarbeiten? Das ist eine berechtigte Frage.

Aus über einem Jahrzehnt Erfahrung mit Datenbankmigrationen haben wir gelernt, dass die Datenbank oft das größte Hindernis für die digitale Transformation darstellt. In der Datenbank sind jahrzehntelange Geschäftslogiken eingebettet, hier häufen sich kritische Abhängigkeiten, und hier liegt die Komplexität, die der tatsächliche Hemmschuh für Innovation ist. Durch die Arbeit mit MongoDB haben Kunden jedoch festgestellt, dass die Transformation ihrer Datenschicht die Hindernisse früherer Modernisierungsversuche beseitigen konnte.

Mit der heutigen Einführung der MongoDB Application Modernization Platform (AMP) bieten wir unseren Kunden einen bewährten Ansatz zur Full-Stack-Modernisierung. MongoDB AMP ist eine KI-gestützte Lösung, die aus Altsystemen schnell und sicher moderne, skalierbare Dienste macht. MongoDB AMP integriert agentenbasierte KI-Workflows in unsere Modernisierungsmethodik, zusammen mit wiederverwendbaren, praxiserprobten Tools und der Expertise, die wir im Laufe des letzten Jahrzehnts durch Kundenkontakte entwickelt haben – eine leistungsstarke Kombination aus Tools, Technik und Talent. Durch die Kombination von AMP-Tools mit dem bewährten und wiederholbaren Framework von MongoDB konnten Kunden Aufgaben wie die Codetransformation um das Zehnfache oder mehr beschleunigen – und Modernisierungsprojekte insgesamt im Durchschnitt zwei- bis dreimal schneller umsetzen.

Abbildung 1: Die MongoDB-Plattform für die Modernisierung von Anwendungen.

Die gemeinsamen Herausforderungen

Viele unserer Kunden stehen vor der gleichen unmöglichen Wahl: entweder akzeptieren sie eine wachsende technische Verschuldung, die jede Geschäftsinitiative verlangsamt, oder sie riskieren eine Unterbrechung durch eine vollständige Systemneugestaltung. Ihre Teams sind damit beschäftigt, alten Code zu pflegen, anstatt neue Funktionen zu entwickeln.

Diese Altsysteme haben sich zu miteinander verbundenen Netzwerken („Spaghetti-Chaos“) entwickelt, bei denen selbst einfache Änderungen eine Koordination über mehrere Systeme und Teams hinweg erforderlich machen. Datenbankänderungen erfordern entsprechende Aktualisierungen der Middleware-Integrationen, der Anwendungs-Geschäftslogik und der Benutzeroberflächenkomponenten. Teams tun sich schwer damit, Systeme zu aktualisieren, weil jede Änderung das Risiko birgt, etwas anderes zu zerstören, das sie nicht vollständig verstehen. Innovationsversuche werden oft blockiert, weil neue Funktionen Schwierigkeiten haben, sich in die Einschränkungen von Altsystemen zu integrieren. Mit jeder Umgehungslösung häufen sich die technischen Schulden an, wodurch jede nachfolgende Änderung komplexer und riskanter wird als die letzte.

Vor der Arbeit mit MongoDB war die Wealth Management-Plattform von Intellect Design ein perfektes Beispiel für diese Herausforderung. Wichtige Geschäftslogik war in Hunderten von SQL-gespeicherten Prozeduren eingeschlossen, was zu Verzögerungen bei der Stapelverarbeitung von bis zu acht Stunden führte und die Skalierbarkeit bei wachsendem Transaktionsvolumen einschränkte. Die starre Architektur der Plattform behinderte Innovation und blockierte die Integration mit anderen Systemen, wie etwa Treasury- und Versicherungsplattformen, wodurch die Bereitstellung einheitlicher Finanzdienstleistungen, die von ihren Unternehmenskunden gefordert wurden, verhindert wurde.

In solchen Fällen ist die Folge eine als Stabilität getarnte Stagnation. Die Systeme „funktionieren“ zwar, können sich aber nicht weiterentwickeln. Die Anwendungen können zwar die heutigen Anforderungen bewältigen, sich jedoch nicht an die Chancen von morgen anpassen. Legacy-Architekturen sind zur Grundlage geworden, von der alles andere abhängt – und zu einer Einschränkung, die echte Veränderung verhindert.

Kampferprobte Lösungen

Durch die Zusammenarbeit mit Kunden haben wir eine umfassende Methodik zur Modernisierung entwickelt, die von ausgeklügelten Werkzeugen unterstützt wird, um die komplexe Realität von Altsystemen zu bewältigen. Unser Ansatz stattet Anwendungsteams mit bewährten Prozessen und speziell entwickelten Technologien aus, um wichtige Herausforderungen systematisch anzugehen.

Im Mittelpunkt unserer Methodik steht die Immer-erst-testen-Philosophie, die sich für eine sichere und zuverlässige Modernisierung als unerlässlich erwiesen hat. Bevor mit einer Transformation begonnen wird, entwickeln wir eine umfassende Testabdeckung für vorhandene Anwendungen und erstellen eine Basislinie, die erfasst, wie sich Altsysteme in der Produktion tatsächlich verhalten. Diese Vorabinvestition in Tests bildet die Grundlage für alles Folgende und bietet Leitplanken, die sicherstellen, dass der modernisierte Code die gleiche Leistung wie das Original erbringt, und gibt den Teams gleichzeitig die Sicherheit, Änderungen vorzunehmen, ohne befürchten zu müssen, kritische Geschäftsprozesse zu unterbrechen. Unser testorientierter Ansatz sorgt dafür, dass die Modernisierung ein methodisches Verfahren ist, bei dem jede Änderung überprüft wird.

Bevor wir Änderungen am Code vornehmen, erstellen wir ein vollständiges Bild des Altsystems. Wir haben ausgeklügelte Analysetools entwickelt, die umfassend die Architekturen von Legacy-Anwendungen abbilden. Diese Tools decken die komplexen Abhängigkeiten und die eingebettete Logik auf, die Legacy-Anwendungen weitaus komplexer machen, als sie auf den ersten Blick erscheinen. Bei dieser tiefgreifenden Analyse geht es nicht nur darum, die Komplexität zu katalogisieren, sondern auch darum, den wahren Umfang zu verstehen, Informationen für die Durchführung der Transformation zu erhalten und potenzielle Risiken zu erkennen, bevor sie das Projekt zum Scheitern bringen.

Doch die Analyse ist erst der Anfang. Durch die Zusammenarbeit mit unseren Kunden haben wir gelernt, dass eine erfolgreich Modernisierung eine sorgfältige Abfolge und Planung erfordert. Unsere Funktionen zur Analyse von Abhängigkeiten helfen den Teams, nicht nur zu verstehen, was migriert werden muss, sondern auch die kritische Reihenfolge der Vorgänge und die Schutzmaßnahmen, die bei jedem Schritt erforderlich sind. Es ist entscheidend, der Versuchung zu widerstehen, alles auf einmal migrieren zu wollen.

Der Ansatz von MongoDB ist darauf ausgelegt, komplexe Modernisierungen erfolgreich zu gestalten, indem Anwendungen schrittweise mit einer robusten Validierung transformiert werden. Anstatt die Daumen zu drücken und zu hoffen, dass nach Monaten der Entwicklung alles funktioniert, zerlegt unsere Methodik große Modernisierungsbemühungen in überschaubare Abschnitte, wobei jede Komponente iterativ getestet und überprüft wird. So werden Probleme frühzeitig erkannt, wenn sie leicht zu beheben sind, nicht erst nach monatelanger Entwicklung, wenn das Zurücksetzen kostspielig und komplex wird. Jede erfolgreiche Iteration verringert das Risiko, anstatt es zu akkumulieren.

Beschleunigung durch agentenbasierte KI

MongoDB AMP steht für mehr als zwei Jahre engagierter Arbeit, um KI-gestützte Automatisierung in unsere kampferprobten Prozesse zu integrieren und die Modernisierung drastisch zu beschleunigen und gleichzeitig die Zuverlässigkeit zu erhalten, auf die sich unsere Kunden verlassen.

Durch KI werden unsere Validierungsprozesse erheblich erweitert, indem sie zusätzliche Testfälle generiert, um modernisierte Anwendungen gegen ihre älteren Gegenstücke zu validieren. Dies verbessert das Vertrauen in die Migrationsergebnisse erheblich und reduziert gleichzeitig die Zeit, die Teams mit der manuellen Erstellung von Testfällen für die komplexe Geschäftslogik verbringen, die sie zu bewahren versuchen.

Unsere bestehenden Analysetools, die eingebettete Logik in kleinere Segmente zerlegen, werden nun direkt in KI-Systeme eingespeist, die die entdeckten Codekomponenten automatisch transformieren können. Was früher wochenlange manuelle Codeumwandlungen erforderte, kann heute in wenigen Stunden erledigt werden, wobei Test-Frameworks die gleiche strenge Validierung bieten, auf die wir immer bestanden haben. So reduzierten beispielsweise Bendigo und die Adelaide Bank die Entwicklung für die Migration einer Bankanwendung um bis zu 90%. Der Unterschied liegt in der Geschwindigkeit und Skalierbarkeit, ohne dass die Qualität oder Sicherheit darunter leidet.

Abbildung 2: Der AMP-Prozess.

Jahrelange Kundenbindung und optimierte Prozesse bilden das Fundament und die Leitplanken, die eine KI-gestützte Modernisierung effektiv und sicher machen. Mit MongoDB AMP wird KI zu einem Multiplikator, der unseren bewährten Ansatz in etwas verwandelt, das Modernisierungsherausforderungen mit beispielloser Geschwindigkeit und beispiellosem Skalieren bewältigen kann.

Sind Sie bereit für Ihre Modernisierungsphase?

Die Modernisierung von Legacy-Anwendungen muss kein Sprung ins Ungewisse sein. Mit MongoDB als Partner erhalten Sie Zugriff auf bewährte Methoden, praxiserprobte Tools und die beschleunigten Funktionen, die agentengesteuerte KI in unser bestehendes Know-how einbringt.