Kā izvēlēties partneri lietojumprogrammu modernizācijai

Ievads

Kā izvēlēties uzņēmuma lietojumprogrammu modernizācijas partneri, lai nodrošinātu gatavību mākoņpakalpojumiem, datiem un mākslīgajam intelektam

Uzņēmuma modernizācija nav jāuzsāk ar pilnīgu pārrakstīšanu. Efektīvāka pieeja bieži vien ir modernizēt lietojumprogrammas, datus un infrastruktūru kontrolētos posmos, nodrošinot kritisko darbību nepārtrauktību un radot pamatu, kas spēj atbalstīt mākonim pielāgotus pakalpojumus un nākotnes mākslīgā intelekta lietošanas gadījumus.

Pakāpeniska modernizācija savieno lietojumprogrammu arhitektūru, uzņēmuma datus un gatavību mākslīgajam intelektam.

Kāpēc gatavība mākoņpakalpojumiem, datiem un AI ir viena modernizācijas problēma

Uzņēmumi bieži vien uzskata pāreju uz mākoni, datu modernizāciju un mākslīgā intelekta ieviešanu par atsevišķām programmām. Praksē tās ir cieši saistītas. Darba slodžu pārcelšana uz mākoni var uzlabot elastību un darbības efektivitāti, taču tas vien nepadara lietojumprogrammas attīstīšanu vieglāku. Dati joprojām var būt ieslodzīti trauslās saskarnēs, biznesa loģika joprojām var atrasties monolītā, un komandas joprojām var baidīties mainīt ražošanas sistēmu, kas rada ieņēmumu vai regulatīvos riskus.

Mākslīgais intelekts vēl vairāk paaugstina prasību latiņu. Modeļi un aģenti ir noderīgi tikai tad, ja tie var iegūt precīzu, pārvaldītu un savlaicīgu informāciju, izmantojot uzticamas saskarnes. Ja lietojumprogrammu slāni ir grūti mainīt un datu slānis ir sadrumstalots, mākslīgā intelekta iniciatīva parasti kļūst par niecīgu eksperimentu, kas balstās uz tiem pašiem vecajiem ierobežojumiem. Tāpēc modernizācijas problēma ir jāapskata kā sistēma: arhitektūra, infrastruktūra, datu plūsmas, saskarnes, piegādes prakse un darbības noturība — tas viss ietekmē to, vai organizācija patiešām ir gatava nākamajam automatizācijas vilnim.

Kāpēc pilnīga pārrakstīšana no jauna parasti ir nepareizs sākumpunkts

Pilnīga pārrakstīšana no jauna šķiet pievilcīga, jo sola jaunu arhitektūru bez kompromisiem, kas saistīti ar iepriekšējo sistēmu. Nelielai lietojumprogrammai tas var būt saprātīgi. Tomēr uzņēmuma platformai, kas ir kritiski svarīga uzņēmuma darbībai, reālā sistēma parasti ir plašāka nekā tikai kods. Tā ietver gadiem uzkrātus biznesa noteikumus, izņēmumus, integrācijas, darbības paradumus, drošības kontroles, atskaites atkarības un datu savstarpējās saistības, kuras ir grūti atjaunot visas uzreiz.

Risks nav tikai tajā, ka jaunās sistēmas izstrāde aizņems pārāk daudz laika. Pārrakstīšana var piespiest uzņēmumu vienlaikus mainīt pārāk daudz mainīgo: lietojumprogrammas loģiku, datus, integrācijas, infrastruktūru, ieviešanas procesus un lietotāju uzvedību. Jo ilgāk ilgst aizstāšanas programma, jo vairāk vecā platforma turpina mainīties, padarot funkciju līdzvērtību par nepastāvīgu mērķi. Tādējādi pāreja kļūst par notikumu, kas rada lielu spriedzi, nevis par ikdienišķu inženierijas posmu.

Pakāpeniska programma maina riska profilu. Komandas var turpināt izmantot esošo platformu, vispirms modernizēt tās daļas ar vislielāko biznesa vērtību, pārbaudīt jauno arhitektūru reālos apstākļos un izveidot atgriešanās punktus pirms nākamā posma. Tas neizslēdz sarežģītību, bet pārvērš vienu neatgriezenisku risku par virkni pārbaudāmu lēmumu.

Kā izskatās pakāpeniska uzņēmuma modernizācija

Spēcīgākās modernizācijas programmas sākas ar pierādījumiem, nevis ar iepriekš noteiktu mērķa arhitektūru. Pirms monolīta sadalīšanas pakalpojumos vai darba slodžu pārcelšanas uz mākoni komandai ir nepieciešams pašreizējās sistēmas pārskats: kuras sastāvdaļas ir kritiski svarīgas uzņēmumam, kuras atkarības ir nestabilas, kuras integrācijas ir jāpatur darbībā un kuras platformas daļas faktiski rada izmaksu, veiktspējas vai piegādes problēmas.

No turienes programmu var strukturēt ap pārvaldāmām izmaiņām. Tipiski modeļi ietver:

· Atkarību kartēšana un modernizācijas novērtēšana, lai identificētu komponentus, kas rada vislielāko darbības vai piegādes risku.

· „Strangler” modeļa modernizācija, kurā ap veco sistēmu tiek ieviestas jaunas sastāvdaļas un datu plūsma pakāpeniski tiek novirzīta uz tām.

· Paralēla darbība, kurā vecās un jaunās implementācijas darbojas vienlaikus, līdz tiek pārbaudīta to darbība, veiktspēja un datu saskaņotība.

· API un notikumu aktivizēšana, lai nodrošinātu funkcionalitāti un datu pieejamību, neuzliekot katram lietotājam pienākumu izprast vecās sistēmas iekšējo darbību.

· Atsevišķs datu migrācijas darba plūsmas posms saskaņošanai, validācijai un vēsturisko datu pārvietošanai, nevis datu apstrāde kā pēdējais pārejas uzdevums.

· Pakāpeniska pāreja ar skaidriem atgriešanās nosacījumiem, novērojamību un darbības vides validāciju katrā posmā.

Šī secība ir svarīga, jo ne visas vecās sistēmas daļas ir jāpārraksta. Dažas sastāvdaļas var palikt stabilas gadiem ilgi, tiklīdz ir novērstas visproblemātiskākās atkarības. Labi veiktā modernizācija ir selektīva: tā maina to, kas traucē uzņēmējdarbību, un saglabā to, kas joprojām darbojas.

Lietojumprogrammu slāņa modernizācija, lai nodrošinātu gatavību darbam mākonī

Gatavība mākonim bieži tiek aprakstīta kā infrastruktūras jautājums, taču parasti tieši lietojumprogrammu arhitektūra nosaka, vai mākonis rada reālu vērtību. Vienkārši pārvietojot cieši saistītu monolītu, organizācija var saskarties ar tiem pašiem izlaides šaurajiem punktiem un kļūdu jomām citā datu centrā.

Daudz lietderīgāks mērķis ir izveidot robežas, kas ļautu komandām neatkarīgi izvietot, mērogot un atjaunot sistēmas daļas. Atkarībā no lietojumprogrammas tas var nozīmēt monolīta modularizāciju, ierobežota skaita pakalpojumu izdalīšanu, darba slodžu pārvietošanu konteineros, piemērotu komponentu pārvietošanu uz pārvaldītiem mākoņpakalpojumiem un sistēmas piegādes procesa uzlabošanu. CI/CD, automatizētā testēšana, novērojamība un atkārtojamas infrastruktūras izmaiņas ir tikpat svarīgas kā pats hostinga modelis.

Mērķis nedrīkst būt mikropakalpojumi paši par sevi. Mērķis ir platforma, kuru ir vieglāk mainīt, vieglāk ekspluatēt un drošāk attīstīt, vienlaikus nodrošinot nepārtrauktu uzņēmējdarbību.

Datu modernizēšana pirms AI pievienošanas

Uzņēmumu AI programmas bieži atklāj datu problēmas, kas iepriekš tika pieļautas. Lietojumprogrammai var būt pietiekami daudz informācijas, lai atbalstītu šodienas darba plūsmas, taču tā joprojām var būt neadekvāts avots analītikai, automatizācijai vai mašīnmācībai. Dati var būt dublēti dažādās datu bāzēs, paslēpti aiz iekšējiem API, atjaunināti pēc nekonsekventiem grafikiem vai atšķirīgi attēloti dažādās sistēmās.

Tāpēc modernizācijā datu piekļuvei un datu kvalitātei jāpievērš pirmšķirīga uzmanība arhitektūras līmenī. Tas var ietvert uzņēmējdarbības notikumu atklāšanu, uzticamu API definēšanu, operatīvo datu nošķiršanu no analītiskajām darba slodzēm, vēsturisko ierakstu saskaņošanu un pārvaldītu datu plūsmu izveidi, kas saglabā datu izcelsmi un validāciju. Konkrētā tehnoloģija var atšķirties, bet mērķis ir nemainīgs: padarīt svarīgos uzņēmuma datus pieejamus, uzticamus un izmantojamus ārpus lietojumprogrammas, kas tos sākotnēji izveidoja.

Kad šis pamats ir izveidots, mākslīgais intelekts kļūst daudz praktiskāks. Modeļus var savienot ar stabilu informācijas slāni, nevis iegūt datus no nestabiliem ekrāniem vai paļauties uz vienreizējiem eksportiem. Komandas var pakāpeniski pievienot datu izguves, automatizācijas, prognozēšanas vai aģentu darba plūsmas, jo to atbalsta pamatā esošā lietojumprogramma un datu arhitektūra.

Ko meklēt lietojumprogrammu modernizācijas partnerī

Atšķirība starp modernizācijas pakalpojumu sniedzēju un modernizācijas partneri parādās jautājumos, ko tie uzdod, pirms ierosina konkrētu tehnoloģiju. Nopietnam partnerim jāspēj izskaidrot, kas var palikt nemainīgs, kas jāmaina vispirms, kā uzņēmums turpinās darboties pārejas laikā un kā katrs posms tiks pārbaudīts ražošanas vidē.

Noderīgi novērtēšanas kritēriji ietver pieredzi ar uzņēmumam kritiski svarīgām sistēmām, pakāpenisku ieviešanu, mākoņarhitektūru, datu migrāciju, vidēm ar intensīvu integrāciju, atgriešanās plānošanu un ilgtermiņa atbildību par darbību. Komandai jābūt gatavai strādāt nepilnīgā esošajā sistēmā, nevis uzstāt, ka progress ir iespējams tikai pēc pilnīgas pārveidošanas.

Piemēram, „Zoolatech“ pievēršas novecojušo sistēmu modernizācijas pakalpojumiem kā pakāpeniskai pārveides problēmai, nevis vienreizējai pārrakstīšanai. Attiecīgā spēja nav vienkārši darba slodžu pārvietošana uz jaunu vidi; tā ir arhitektūras modernizācijas, mākoņinženierijas, datu migrācijas un kontrolētas ražošanas pārejas apvienošana, vienlaikus saglabājot tās uzņēmējdarbības daļas, kuras nevar pārtraukt darbību tiešsaistē.

Uzņēmuma piemērs: novecojušas MES pārcelšana uz mākonim pielāgotiem mikropakalpojumiem

Noderīgs piemērs ir modernizācijas programma uzņēmuma ražošanas izpildes sistēmai regulētā vidē. Sākumpunkts bija desmit gadus veca monolīta platforma. Visas sistēmas vienlaicīga nomaiņa būtu koncentrējusi pārāk lielu tehnisko un darbības risku vienā programmā, tāpēc darbs tika vērsts uz pāreju uz mākonim raksturīgu mikropakalpojumu arhitektūru, vienlaikus saglabājot esošā uzņēmuma produkta īpatnības.

Pārveide ietvēra modernus lietojumprogrammu pakalpojumus, kas izstrādāti, izmantojot Java un Spring Boot, ieviešanu AWS vidē, uz Kubernetes balstītu mākoņinfrastruktūru un datu migrāciju kā daļu no plašākām arhitektūras izmaiņām. Šī piemēra nozīme nav konkrētajā tehnoloģiju kopumā. Tā ir secība: lietojumprogrammu arhitektūra, mākoņinfrastruktūra un datu pārvietošana tika uzskatītas par savstarpēji saistītām darba plūsmām, nevis izolētām migrācijām.

Publiskā „MasterControl MES“ pārveide ilustrē tādu uzņēmuma modernizāciju, kas ir svarīga mākoņa, datu un nākotnes mākslīgā intelekta gatavībai: reāla ražošanas platforma attīstās, veicot arhitektūras izmaiņas un datu migrāciju, nevis vienkārši pārceļot infrastruktūru.

Labāks jautājums nekā „Vai mums to vajadzētu pārrakstīt?”

Uzņēmumu vadītājiem reti ir jāizdara izvēle starp divām galējām iespējām: „saglabāt veco sistēmu uz visiem laikiem” vai „visu aizstāt uzreiz”. Produktīvāks jautājums ir: kādi ierobežojumi neļauj lietojumprogrammai kļūt vieglāk vadāmai, vieglāk integrējamai un vieglāk izmantojamai kā uzticamu datu avotam?

Šis jautājums ved pie modernizācijas plāna, ko var izvērtēt biznesa izteiksmē. Nestabilu integrāciju var izolēt. Dārgu pakalpojumu var pārprojektēt. Datu šauru vietu var atdalīt no lietojumprogrammas. Izlaides procesu var automatizēt. Monolītu sistēmu var samazināt pakāpeniski, nevis uzskatīt par vienu lielu nojaukšanas projektu.

Gatavība mākonim, datiem un mākslīgajam intelektam nav mērķi, kurus var sasniegt, mainot vienu tehnoloģiju. Tie ir rezultāti, ko nodrošina arhitektūra, kas spēj droši attīstīties. Tāpēc labākais modernizācijas partneris nav uzņēmums, kas sola visātrāko pārrakstīšanu. Tas ir uzņēmums, kas spēj identificēt vismazāko izmaiņu secību, kas samazina risku, nodrošina kritisko darbību nepārtrauktību un rada telpu nākamās paaudzes uzņēmuma spējām.