So wählen Sie einen Partner für die Anwendungsmodernisierung aus

Einleitung

So wählen Sie einen Partner für die Modernisierung von Unternehmensanwendungen aus, um sich auf Cloud, Daten und KI vorzubereiten

Die Modernisierung von Unternehmensanwendungen muss nicht unbedingt mit einer vollständigen Neuprogrammierung beginnen. Der bessere Ansatz besteht oft darin, Anwendungen, Daten und Infrastruktur in kontrollierten Schritten zu modernisieren, den kritischen Betrieb aufrechtzuerhalten und eine Grundlage zu schaffen, die Cloud-native Dienste und zukünftige KI-Anwendungsfälle unterstützen kann.

Ein schrittweiser Modernisierungsansatz verbindet Anwendungsarchitektur, Unternehmensdaten und KI-Bereitschaft miteinander.

Warum Cloud-, Daten- und KI-Bereitschaft ein einziges Modernisierungsproblem darstellen

Unternehmen behandeln Cloud-Migration, Datenmodernisierung und KI-Einführung oft als separate Programme. In der Praxis sind diese jedoch eng miteinander verbunden. Die Verlagerung von Workloads in die Cloud kann die Elastizität und die Betriebseffizienz verbessern, doch das allein macht es nicht einfacher, eine Anwendung weiterzuentwickeln. Daten können weiterhin hinter unflexiblen Schnittstellen gefangen sein, die Geschäftslogik kann nach wie vor in einem Monolithen verborgen sein, und Teams scheuen sich möglicherweise immer noch davor, ein Produktionssystem zu ändern, das Umsatz- oder regulatorische Risiken birgt.

KI legt die Messlatte noch höher. Modelle und Agenten sind nur dann nützlich, wenn sie über zuverlässige Schnittstellen auf genaue, kontrollierte und zeitnahe Informationen zugreifen können. Wenn die Anwendungsschicht schwer zu ändern und die Datenschicht fragmentiert ist, wird eine KI-Initiative in der Regel zu einem oberflächlichen Experiment, das auf denselben alten Einschränkungen basiert. Das Modernisierungsproblem muss daher als System betrachtet werden: Architektur, Infrastruktur, Datenflüsse, Schnittstellen, Bereitstellungsverfahren und operative Ausfallsicherheit – all diese Faktoren beeinflussen, ob das Unternehmen wirklich bereit für die nächste Automatisierungswelle ist.

Warum eine komplette Neuprogrammierung in der Regel der falsche Ausgangspunkt ist

Eine Neuprogrammierung von Grund auf klingt attraktiv, weil sie eine frische Architektur ohne Kompromisse aufgrund von Altlasten verspricht. Bei einer kleinen Anwendung kann das sinnvoll sein. Bei einer geschäftskritischen Unternehmensplattform ist das eigentliche System jedoch meist größer als die Codebasis. Es umfasst jahrelang gewachsene Geschäftsregeln, Ausnahmen, Integrationen, Betriebsgewohnheiten, Sicherheitskontrollen, Abhängigkeiten im Berichtswesen und Datenbeziehungen, die sich nur schwer auf einen Schlag reproduzieren lassen.

Das Risiko besteht nicht nur darin, dass das neue System zu lange dauert. Eine Neuprogrammierung kann das Unternehmen dazu zwingen, zu viele Variablen gleichzeitig zu verändern: Anwendungslogik, Daten, Integrationen, Infrastruktur, Bereitstellungsprozesse und Nutzerverhalten. Je länger das Ersatzprogramm läuft, desto mehr verändert sich die alte Plattform weiter, wodurch die Funktionsparität zu einem beweglichen Ziel wird. Die Umstellung wird dann zu einem Ereignis unter hohem Druck statt zu einem routinemäßigen technischen Schritt.

Ein schrittweises Programm verändert das Risikoprofil. Teams können die bestehende Plattform weiter betreiben, zunächst die Teile mit dem höchsten geschäftlichen Nutzen modernisieren, die neue Architektur unter realen Lastbedingungen validieren und vor der nächsten Phase Rollback-Punkte einrichten. Das beseitigt zwar nicht die Komplexität, verwandelt aber eine irreversible Entscheidung in eine Abfolge von überprüfbaren Entscheidungen.

So sieht eine schrittweise Unternehmensmodernisierung aus

Die erfolgreichsten Modernisierungsprogramme beginnen mit Fakten statt mit einer vorgegebenen Zielarchitektur. Bevor ein Monolith in Dienste zerlegt oder Workloads in die Cloud verlagert werden, benötigt das Team eine Bestandsaufnahme des aktuellen Systems: Welche Komponenten sind geschäftskritisch, welche Abhängigkeiten sind anfällig, welche Integrationen müssen online bleiben und welche Teile der Plattform verursachen tatsächlich Kosten-, Leistungs- oder Bereitstellungsprobleme?

Auf dieser Grundlage lässt sich das Programm in überschaubare Schritte gliedern. Zu den gängigen Vorgehensweisen gehören:

· Abhängigkeitskartierung und Modernisierungsbewertung, um die Komponenten zu identifizieren, die das größte Betriebs- oder Bereitstellungsrisiko darstellen.

· Modernisierung nach dem „Strangler“-Muster, bei der neue Komponenten rund um das alte System eingeführt werden und der Datenverkehr schrittweise auf diese verlagert wird.

· Parallelbetrieb, bei dem alte und neue Implementierungen gemeinsam laufen, bis Verhalten, Leistung und Datenkonsistenz nachgewiesen sind.

· API- und Ereignis-Enablement, um Funktionen und Daten bereitzustellen, ohne dass jeder Nutzer die internen Abläufe des Altsystems verstehen muss.

· Ein separater Arbeitsstrang für die Datenmigration zur Abstimmung, Validierung und Übertragung historischer Daten, anstatt die Daten als abschließende Aufgabe der Umstellung zu behandeln.

· Schrittweiser Umstieg mit expliziten Rollback-Bedingungen, Beobachtbarkeit und Produktionsvalidierung in jedem Schritt.

Diese Abfolge ist wichtig, da nicht jeder Teil eines Altsystems neu geschrieben werden muss. Einige Komponenten können über Jahre hinweg stabil bleiben, sobald die problematischsten Abhängigkeiten beseitigt sind. Eine gute Modernisierung ist selektiv: Sie ändert das, was das Geschäft behindert, und bewahrt das, was noch funktioniert.

Modernisierung der Anwendungsschicht für die Cloud-Bereitschaft

Cloud-Tauglichkeit wird oft als eine Frage der Infrastruktur beschrieben, doch in der Regel entscheidet die Anwendungsarchitektur darüber, ob die Cloud einen echten Mehrwert schafft. Die bloße Verlagerung eines eng gekoppelten Monolithen kann dazu führen, dass das Unternehmen in einem anderen Rechenzentrum mit denselben Release-Engpässen und Ausfallbereichen konfrontiert ist.

Ein sinnvolleres Ziel ist es, Grenzen zu schaffen, die es Teams ermöglichen, Teile des Systems unabhängig voneinander bereitzustellen, zu skalieren und wiederherzustellen. Je nach Anwendung kann dies bedeuten, den Monolithen zu modularisieren, eine begrenzte Anzahl von Diensten auszugliedern, Workloads zu containerisieren, geeignete Komponenten in verwaltete Cloud-Dienste zu verlagern und die Bereitstellungspipeline rund um das System zu verbessern. CI/CD, automatisierte Tests, Observability und wiederholbare Infrastrukturänderungen sind ebenso wichtig wie das Hosting-Modell selbst.

Das Ziel sollten nicht Microservices um ihrer selbst willen sein. Das Ziel ist eine Plattform, die sich leichter ändern lässt, einfacher zu betreiben ist und sicherer weiterentwickelt werden kann, während der Geschäftsbetrieb weiterläuft.

Modernisierung der Daten vor der Einführung von KI

KI-Programme in Unternehmen decken oft Datenprobleme auf, die zuvor toleriert wurden. Eine Anwendung verfügt möglicherweise über genügend Informationen, um die heutigen Arbeitsabläufe zu unterstützen, ist aber dennoch eine schlechte Quelle für Analysen, Automatisierung oder maschinelles Lernen. Daten können über Datenbanken hinweg doppelt vorhanden sein, hinter internen APIs verborgen sein, nach uneinheitlichen Zeitplänen aktualisiert werden oder von verschiedenen Systemen unterschiedlich dargestellt werden.

Bei der Modernisierung sollten daher der Datenzugriff und die Datenqualität als zentrale architektonische Aspekte behandelt werden. Dazu kann gehören, Geschäftsereignisse offenzulegen, zuverlässige APIs zu definieren, Betriebsdaten von analytischen Workloads zu trennen, historische Datensätze abzugleichen und geregelte Pipelines zu erstellen, die die Datenherkunft und Validierung gewährleisten. Die genaue Technologie mag variieren, doch das Ziel bleibt dasselbe: wichtige Unternehmensdaten zugänglich, vertrauenswürdig und über die Anwendung hinaus nutzbar zu machen, die sie ursprünglich erstellt hat.

Sobald diese Grundlage vorhanden ist, wird KI wesentlich praktischer einsetzbar. Modelle können mit einer stabilen Informationsebene verbunden werden, anstatt instabile Bildschirminhalte zu scrapen oder auf einmalige Exporte angewiesen zu sein. Teams können schrittweise Workflows für Datenabruf, Automatisierung, Vorhersagen oder agentenbasierte Abläufe hinzufügen, da die zugrunde liegende Anwendungs- und Datenarchitektur diese unterstützt.

Worauf Sie bei einem Partner für Anwendungsmodernisierung achten sollten

Der Unterschied zwischen einem Modernisierungsanbieter und einem Modernisierungspartner zeigt sich in den Fragen, die sie stellen, bevor sie eine Technologie vorschlagen. Ein seriöser Partner sollte erklären können, was unverändert bleiben kann, was zuerst umgestellt werden muss, wie der Geschäftsbetrieb während der Umstellung aufrechterhalten wird und wie jede Phase in der Produktion validiert wird.

Zu den nützlichen Bewertungskriterien gehören Erfahrung mit geschäftskritischen Systemen, schrittweise Umsetzung, Cloud-Architektur, Datenmigration, integrationsintensive Umgebungen, Rollback-Planung und langfristige operative Verantwortung. Das Team sollte sich damit wohlfühlen, innerhalb eines unvollkommenen bestehenden Systems zu arbeiten, anstatt darauf zu bestehen, dass Fortschritte erst nach einem kompletten Neuaufbau möglich sind.

Zoolatech beispielsweise betrachtet die Modernisierung von Altsystemen als schrittweises Transformationsvorhaben und nicht als einmalige Neuprogrammierung. Die entscheidende Kompetenz besteht nicht einfach darin, Workloads in eine neue Umgebung zu verlagern, sondern darin, Architekturmodernisierung, Cloud-Engineering, Datenmigration und kontrollierten Produktionsübergang zu kombinieren und dabei die Teile des Geschäfts, die nicht unterbrochen werden dürfen, online zu halten.

Unternehmensbeispiel: Umstellung eines Legacy-MES auf cloudnative Microservices

Ein anschauliches Beispiel ist ein Modernisierungsprogramm für ein Manufacturing-Execution-System (MES) eines Unternehmens in einem regulierten Umfeld. Ausgangspunkt war eine zehn Jahre alte monolithische Plattform. Ein sofortiger Austausch des gesamten Systems hätte zu viele technische und betriebliche Risiken auf ein einziges Programm konzentriert; daher konzentrierten sich die Arbeiten auf den Übergang zu einer cloud-nativen Microservices-Architektur unter Berücksichtigung der Gegebenheiten eines bestehenden Unternehmensprodukts.

Die Transformation umfasste moderne, mit Java und Spring Boot entwickelte Anwendungsdienste, die Bereitstellung auf AWS, eine Kubernetes-basierte Cloud-Infrastruktur sowie die Datenmigration als Teil der umfassenderen Architekturumstellung. Die Bedeutung des Beispiels liegt nicht im spezifischen Stack, sondern in der Abfolge: Anwendungsarchitektur, Cloud-Infrastruktur und Datenmigration wurden als miteinander verbundene Arbeitsabläufe und nicht als isolierte Migrationen behandelt.

Die öffentlich bekannte MasterControl-MES-Transformation veranschaulicht die Art der Unternehmensmodernisierung, die für die Cloud, Daten und die zukünftige KI-Bereitschaft entscheidend ist: Eine echte Produktionsplattform entwickelt sich durch Architekturumstellung und Datenmigration weiter, ohne das Problem auf einen einfachen Infrastrukturwechsel zu reduzieren.

Eine bessere Frage als „Sollen wir es neu schreiben?“

Führungskräfte in Unternehmen stehen selten vor der binären Wahl zwischen „das Altsystem für immer beibehalten“ und „jetzt alles ersetzen“. Eine produktivere Frage lautet: Welche Einschränkungen verhindern, dass die Anwendung einfacher zu betreiben, leichter zu integrieren und als Quelle zuverlässiger Daten besser nutzbar wird?

Diese Frage führt zu einer Modernisierungs-Roadmap, die sich in geschäftlichen Begriffen messen lässt. Eine instabile Integration lässt sich isolieren. Ein kostenintensiver Dienst lässt sich neu gestalten. Ein Datenengpass lässt sich von der Anwendung trennen. Ein Release-Prozess lässt sich automatisieren. Ein Monolith lässt sich schrittweise abbauen, anstatt als einzelnes Abrissprojekt behandelt zu werden.

Cloud-, Daten- und KI-Reife sind keine Ziele, die durch den Wechsel zu einer einzigen Technologie erreicht werden. Sie sind das Ergebnis einer Architektur, die sich sicher weiterentwickeln kann. Der beste Modernisierungspartner ist daher nicht das Unternehmen, das die schnellste Neuprogrammierung verspricht. Es ist das Unternehmen, das die kleinste Abfolge von Änderungen identifizieren kann, die Risiken reduziert, kritische Abläufe aufrechterhält und Raum für die nächste Generation von Unternehmensfunktionen schafft.