Hogyan válasszunk partnert az alkalmazások modernizálásához?

Bevezetés

Hogyan válasszuk ki a felhő, az adatok és a mesterséges intelligencia (AI) felhasználására felkészítő vállalati alkalmazás-modernizációs partnert?

A vállalati modernizációnak nem feltétlenül kell teljes átírással kezdődnie. Gyakran hatékonyabb megközelítés az alkalmazások, az adatok és az infrastruktúra szabályozott szakaszokban történő modernizálása, a kritikus műveletek folyamatos biztosítása, valamint olyan alapok létrehozása, amelyek támogatják a felhőalapú szolgáltatásokat és a jövőbeli mesterséges intelligencia felhasználási eseteit.

A fokozatos modernizációs út összeköti az alkalmazásarchitektúrát, a vállalati adatokat és a mesterséges intelligencia felkészültségét.

Miért jelent a felhő, az adatok és a mesterséges intelligencia felkészültsége egyetlen modernizációs problémát?

A vállalatok gyakran különálló programként kezelik a felhőbe való áttérést, az adatok modernizálását és a mesterséges intelligencia bevezetését. A gyakorlatban azonban ezek szorosan összefüggenek egymással. A munkaterhelések felhőbe történő áthelyezése javíthatja a rugalmasságot és a működési hatékonyságot, de ez önmagában nem teszi könnyebbé az alkalmazás továbbfejlesztését. Az adatok továbbra is törékeny interfészek mögött rekedhetnek, az üzleti logika továbbra is egy monolit rendszerben maradhat, és a csapatok továbbra is félhetnek attól, hogy megváltoztassák azt a termelési rendszert, amely bevételi vagy szabályozási kockázatot hordoz.

A mesterséges intelligencia még magasabbra teszi a lécet. A modellek és az ügynökök csak akkor hasznosak, ha megbízható interfészeken keresztül pontos, szabályozott és időszerű információkhoz juthatnak. Ha az alkalmazásréteg nehezen módosítható, az adatréteg pedig széttagolt, a mesterséges intelligencia kezdeményezés általában csupán egy felületes kísérlet marad, amely ugyanazokra a régi korlátokra épül. A modernizációs problémát ezért rendszerként kell szemlélni: az architektúra, az infrastruktúra, az adatáramlások, az interfészek, a szállítási gyakorlatok és az üzemeltetési rugalmasság mind befolyásolják, hogy a szervezet valóban készen áll-e az automatizálás következő hullámára.

Miért általában rossz kiindulási pont a „Big Bang” típusú átírás?

A teljesen tiszta lapról történő újraírás vonzónak tűnik, mert olyan új architektúrát ígér, amely mentes a régi rendszerekből származó kompromisszumoktól. Egy kis alkalmazás esetében ez ésszerű megoldás lehet. Egy üzletmenet szempontjából kritikus vállalati platform esetében azonban a valódi rendszer általában nagyobb, mint a kódbázis. Magában foglalja az évek során kialakult üzleti szabályokat, kivételeket, integrációkat, üzemeltetési szokásokat, biztonsági ellenőrzéseket, jelentési függőségeket és adatkapcsolatokat, amelyeket nehéz egyszerre reprodukálni.

A kockázat nem csupán abban rejlik, hogy az új rendszer túl sok időt vesz igénybe. Az átírás arra kényszerítheti a vállalatot, hogy egyszerre túl sok változót módosítson: az alkalmazáslogikát, az adatokat, az integrációkat, az infrastruktúrát, a telepítési folyamatokat és a felhasználói viselkedést. Minél hosszabb ideig tart a csereprogram, annál inkább változik tovább a régi platform, így a funkciók egyenértékűsége elérhetetlen céllá válik. Az átállás így rutinszerű mérnöki lépés helyett nagy nyomás alatt zajló eseménnyé válik.

A szakaszos program megváltoztatja a kockázati profilt. A csapatok továbbra is üzemeltethetik a meglévő platformot, először a legnagyobb üzleti értékkel rendelkező részeket modernizálhatják, az új architektúrát valós forgalom mellett validálhatják, és a következő szakasz előtt visszaállítási pontokat hozhatnak létre. Ez nem szünteti meg a komplexitást, de egy visszafordíthatatlan kockázatot tesztelhető döntések sorozatává alakít.

Hogyan néz ki a fokozatos vállalati modernizáció

A legerősebb modernizációs programok nem egy előre meghatározott célarchitektúrával, hanem tényeken alapulnak. Mielőtt egy monolit rendszert szolgáltatásokra bontanának, vagy a munkaterheléseket a felhőbe költöztetnék, a csapatnak szüksége van a jelenlegi rendszer térképére: mely komponensek üzleti szempontból kritikusak, mely függőségek sérülékenyek, mely integrációknak online állapotban kell maradniuk, és a platform mely részei okoznak valójában költség-, teljesítmény- vagy szállítási problémákat.

Ebből kiindulva a programot kezelhető változások köré lehet felépíteni. A gyakori minták a következők:

· A függőségek feltérképezése és a modernizációs értékelés a legnagyobb működési vagy szállítási kockázatot jelentő komponensek azonosítása érdekében.

· „Strangler” mintájú modernizáció, amelynek során új komponenseket vezetnek be a régi rendszer köré, és a forgalom fokozatosan átterelődik rájuk.

· Párhuzamos üzemeltetés, amelynek során a régi és az új megvalósítások együtt futnak, amíg a viselkedés, a teljesítmény és az adatok konzisztenciája be nem bizonyosodik.

· API-k és események engedélyezése a funkciók és adatok elérhetővé tétele érdekében anélkül, hogy minden felhasználót arra kényszerítenénk, hogy megértse a régi rendszer belső működését.

· Külön adatmigrációs munkamenet az egyeztetés, az érvényesítés és a korábbi adatok áthelyezése céljából, ahelyett, hogy az adatokat a végső átállás feladataként kezelnék.

· Fokozatos átállás, minden lépésben egyértelmű visszavonási feltételekkel, megfigyelhetőséggel és termelési validációval.

Ez a sorrend azért fontos, mert a régi rendszer nem minden részét érdemes átírni. Egyes komponensek évekig stabilak maradhatnak, ha a legproblémásabb függőségeket eltávolítják. A jó modernizáció szelektív: megváltoztatja azt, ami gátolja az üzleti tevékenységet, és megőrzi azt, ami még mindig működik.

Az alkalmazásréteg modernizálása a felhőre való felkészülés érdekében

A felhőre való felkészültséget gyakran infrastrukturális kérdésként írják le, de általában az alkalmazásarchitektúra határozza meg, hogy a felhő valódi értéket teremt-e. Egy szorosan összekapcsolt monolit egyszerű áthelyezése azt eredményezheti, hogy a szervezet ugyanazokkal a kiadási szűk keresztmetszetekkel és hibaforrásokkal szembesül egy másik adatközpontban.

Hasznosabb cél olyan határok létrehozása, amelyek lehetővé teszik a csapatok számára a rendszer egyes részeinek független telepítését, méretezését és helyreállítását. Az alkalmazástól függően ez jelentheti a monolit modularizálását, korlátozott számú szolgáltatás kivonását, a munkaterhelések konténeresítését, a megfelelő komponensek áthelyezését felügyelt felhőszolgáltatásokba, valamint a rendszer körüli szállítási folyamat javítását. A CI/CD, az automatizált tesztelés, a megfigyelhetőség és az ismételhető infrastruktúra-változások ugyanolyan fontosak, mint maga a tárhelymodell.

A cél nem a mikroszolgáltatások önmagukért való bevezetése lehet. A cél egy olyan platform, amelyet könnyebb módosítani, könnyebb üzemeltetni és biztonságosabban fejleszteni, miközben az üzleti tevékenység zavartalanul folytatódik.

Az adatok modernizálása az AI bevezetése előtt

A vállalati AI-programok gyakran feltárnak olyan adatproblémákat, amelyeket korábban eltűrtünk. Előfordulhat, hogy egy alkalmazásnak elegendő információja van a mai munkafolyamatok támogatásához, ugyanakkor elemzés, automatizálás vagy gépi tanulás szempontjából gyenge forrásnak bizonyul. Az adatok duplikálódhatnak az adatbázisokban, belső API-k mögé rejtőzhetnek, következetlen ütemezés szerint frissülhetnek, vagy különböző rendszerekben eltérő módon jelenhetnek meg.

A modernizációnak ezért az adathozzáférést és az adatminőséget elsőrendű architektúrai szempontként kell kezelnie. Ez magában foglalhatja az üzleti események feltárását, megbízható API-k definiálását, az operatív adatok elválasztását az analitikai munkaterhelésektől, a korábbi rekordok összehangolását, valamint olyan szabályozott adatfolyamok létrehozását, amelyek megőrzik az adatok származását és érvényesítését. A pontos technológia változó lehet, de a cél következetes: a fontos vállalati adatokat hozzáférhetővé, megbízhatóvá és használhatóvá tenni azon alkalmazáson túl is, amely eredetileg létrehozta őket.

Amint ez az alap megteremtődött, a mesterséges intelligencia (AI) alkalmazása sokkal praktikusabbá válik. A modellek egy stabil információs réteghez kapcsolódhatnak, ahelyett, hogy törékeny képernyőkről kaparnák össze az adatokat, vagy egyszeri exportokra lennének utalva. A csapatok fokozatosan bővíthetik a lekérdezési, automatizálási, előrejelzési vagy ügynöki munkafolyamatokat, mivel az alapul szolgáló alkalmazás és adatarhitektúra támogatja azokat.

Mire kell figyelni egy alkalmazásmodernizációs partner kiválasztásakor

A modernizációs szolgáltató és a modernizációs partner közötti különbség abban nyilvánul meg, hogy milyen kérdéseket tesznek fel a technológia javaslata előtt. Egy komoly partnernek képesnek kell lennie arra, hogy elmagyarázza, mi maradhat változatlan, mit kell először áthelyezni, hogyan fog az üzletmenet az átállás alatt tovább működni, és hogyan fogják az egyes szakaszokat a termelésben validálni.

Hasznos értékelési kritériumok közé tartozik a kritikus fontosságú rendszerekkel kapcsolatos tapasztalat, a szakaszos megvalósítás, a felhőarchitektúra, az adatmigráció, az integrációigényes környezetek, a visszaállítási tervezés és a hosszú távú üzemeltetési felelősségvállalás. A csapatnak kényelmesen kell tudnia dolgozni egy nem tökéletes, meglévő rendszerben, ahelyett, hogy ragaszkodna ahhoz, hogy a haladás csak a teljes újjáépítés után lehetséges.

Például a Zoolatech a régi rendszerek modernizálási szolgáltatásait inkább fokozatos átalakítási feladatként kezeli, mintsem egyszeri átírásként. A releváns képesség nem csupán a munkaterhelések új környezetbe való áthelyezése; hanem az architektúra modernizálásának, a felhőalapú fejlesztésnek, az adatmigrációnak és az ellenőrzött termelési átállásnak az ötvözése, miközben az üzletág azon részei, amelyek nem állhatnak le, továbbra is online maradnak.

Vállalati példa: egy régi MES felhőalapú mikroszolgáltatások felé történő átállítása

Hasznos példa erre egy szabályozott környezetben működő vállalati gyártásirányítási rendszer modernizációs programja. A kiindulási pont egy tízéves, monolitikus platform volt. A teljes rendszer egyidejű cseréje túl nagy technikai és üzemeltetési kockázatot jelentett volna egyetlen program keretében, ezért a munka a felhőalapú mikroszolgáltatások architektúrája felé történő átállásra összpontosított, miközben megőrizte a meglévő vállalati termék valós körülményeit.

Az átalakulás magában foglalta a Java és a Spring Boot segítségével épített modern alkalmazásszolgáltatásokat, az AWS-en való telepítést, a Kubernetes-alapú felhőinfrastruktúrát, valamint az adatmigrációt a szélesebb körű architektúraváltás részeként. A példa jelentősége nem a konkrét technológiai stackben rejlik, hanem a lépések sorrendjében: az alkalmazásarchitektúrát, a felhőinfrastruktúrát és az adatátvitelt egymással összekapcsolt munkamenetekként kezelték, nem pedig egymástól elszigetelt migrációkként.

A nyilvánosságra hozott MasterControl MES-átalakítás jól illusztrálja azt a fajta vállalati modernizációt, amely fontos a felhő, az adatok és a jövőbeli mesterséges intelligencia (AI) felkészültség szempontjából: egy valódi termelési platform az architektúra-változás és az adatmigráció révén fejlődik, anélkül, hogy a problémát egyszerű infrastruktúra-áthelyezésre redukálná.

Egy jobb kérdés, mint a „Át kell-e írni?”

A vállalati vezetőknek ritkán kell bináris választás elé állniuk a „tartsuk meg örökre a régi rendszert” és a „cseréljünk ki mindent most” között. Produktívabb kérdés az, hogy mely korlátok akadályozzák meg, hogy az alkalmazás könnyebben üzemeltethető, könnyebben integrálható és megbízható adatforrásként könnyebben használható legyen?

Ez a kérdés egy olyan modernizációs ütemtervhez vezet, amely üzleti szempontból mérhető. A törékeny integrációt el lehet szigetelni. A magas költségű szolgáltatást át lehet tervezni. Az adatszűkületet el lehet választani az alkalmazástól. A kiadási folyamatot automatizálni lehet. A monolitikus rendszert fokozatosan lehet leépíteni, ahelyett, hogy egyetlen bontási projektként kezelnék.

A felhőre, az adatokra és a mesterséges intelligenciára való felkészültség nem olyan célok, amelyeket egy technológia cseréjével lehet elérni. Ezek egy olyan architektúra eredményei, amely biztonságosan fejlődhet. A legjobb modernizációs partner ezért nem az a vállalat, amely a leggyorsabb átírását ígéri. Hanem az, amely képes azonosítani a legkisebb változássorozatot, amely csökkenti a kockázatot, fenntartja a kritikus műveletek működését, és teret teremt a következő generációs vállalati képességek számára.