Jak wybrać partnera do modernizacji aplikacji

Wprowadzenie

Jak wybrać partnera do modernizacji aplikacji korporacyjnych pod kątem gotowości do wdrożenia chmury, danych i sztucznej inteligencji

Modernizacja przedsiębiorstwa nie musi zaczynać się od całkowitego przepisania kodu. Często lepszym podejściem jest modernizacja aplikacji, danych i infrastruktury w kontrolowanych etapach, przy jednoczesnym utrzymaniu ciągłości kluczowych operacji oraz stworzeniu fundamentu, który będzie w stanie obsługiwać usługi natywne dla chmury oraz przyszłe zastosowania sztucznej inteligencji.

Etapowa ścieżka modernizacji łączy architekturę aplikacji, dane przedsiębiorstwa i gotowość do wdrożenia sztucznej inteligencji.

Dlaczego gotowość do chmury, danych i sztucznej inteligencji stanowi jeden problem modernizacyjny

Przedsiębiorstwa często traktują migrację do chmury, modernizację danych i wdrażanie sztucznej inteligencji jako odrębne programy. W praktyce są one ze sobą ściśle powiązane. Przeniesienie obciążeń do chmury może poprawić elastyczność i wydajność operacyjną, ale samo to nie sprawia, że aplikacja łatwiej się rozwija. Dane mogą nadal pozostawać uwięzione za kruchymi interfejsami, logika biznesowa może nadal znajdować się wewnątrz monolitu, a zespoły mogą nadal obawiać się wprowadzania zmian w systemie produkcyjnym, który wiąże się z ryzykiem utraty przychodów lub naruszenia przepisów.

Sztuczna inteligencja podnosi poprzeczkę jeszcze wyżej. Modele i agenci są przydatni tylko wtedy, gdy mają dostęp do dokładnych, kontrolowanych i aktualnych informacji za pośrednictwem niezawodnych interfejsów. Jeśli warstwa aplikacji jest trudna do zmiany, a warstwa danych jest rozdrobniona, inicjatywa związana ze sztuczną inteligencją zazwyczaj staje się jedynie powierzchownym eksperymentem opartym na tych samych starych ograniczeniach. Problem modernizacji należy zatem postrzegać jako system: architektura, infrastruktura, przepływy danych, interfejsy, praktyki wdrażania oraz odporność operacyjna – wszystkie te elementy mają wpływ na to, czy organizacja jest rzeczywiście gotowa na kolejną falę automatyzacji.

Dlaczego całkowite przepisanie kodu od podstaw jest zazwyczaj złym punktem wyjścia

Przepisanie od zera brzmi atrakcyjnie, ponieważ obiecuje nową architekturę bez kompromisów wynikających z dziedzictwa. W przypadku małej aplikacji może to być uzasadnione. Jednak w przypadku platformy przedsiębiorstwa o znaczeniu krytycznym rzeczywisty system jest zazwyczaj większy niż sam kod źródłowy. Obejmuje on wieloletnie reguły biznesowe, wyjątki, integracje, nawyki operacyjne, mechanizmy kontroli bezpieczeństwa, zależności raportowe i relacje między danymi, które trudno odtworzyć za jednym razem.

Ryzyko nie polega jedynie na tym, że nowy system zajmie zbyt dużo czasu. Przepisanie kodu może zmusić firmę do zmiany zbyt wielu zmiennych jednocześnie: logiki aplikacji, danych, integracji, infrastruktury, procesów wdrażania i zachowań użytkowników. Im dłużej trwa program wymiany, tym bardziej stara platforma ulega zmianom, co sprawia, że równoważność funkcji staje się celem ruchomym. Przejście na nowy system staje się wówczas wydarzeniem wiążącym się z ogromną presją, a nie rutynowym krokiem inżynieryjnym.

Program realizowany etapami zmienia profil ryzyka. Zespoły mogą utrzymać istniejącą platformę w eksploatacji, najpierw zmodernizować elementy o największej wartości biznesowej, zweryfikować nową architekturę w warunkach rzeczywistego ruchu oraz utworzyć punkty przywracania przed przejściem do kolejnego etapu. Nie eliminuje to złożoności, ale zamienia jedno nieodwracalne ryzyko w sekwencję decyzji, które można przetestować.

Jak wygląda stopniowa modernizacja przedsiębiorstwa

Najskuteczniejsze programy modernizacji opierają się na faktach, a nie na z góry ustalonej architekturze docelowej. Przed podziałem monolitu na usługi lub przeniesieniem obciążeń do chmury zespół potrzebuje mapy obecnego systemu: które komponenty mają kluczowe znaczenie dla działalności, które zależności są niestabilne, które integracje muszą pozostać aktywne oraz które części platformy faktycznie powodują problemy związane z kosztami, wydajnością lub dostarczaniem usług.

Na tej podstawie program można zaplanować w oparciu o zmiany, które da się opanować. Typowe wzorce obejmują:

· Mapowanie zależności i ocena modernizacji w celu zidentyfikowania komponentów, które stwarzają największe ryzyko operacyjne lub związane z dostarczaniem usług.

· Modernizacja według wzorca „strangler”, w ramach której wokół starego systemu wprowadzane są nowe komponenty, a ruch stopniowo jest na nie przenoszony.

· Równoległa eksploatacja, w ramach której stare i nowe implementacje działają równolegle, dopóki nie zostanie potwierdzone prawidłowe działanie, wydajność i spójność danych.

· Wdrażanie interfejsów API i obsługi zdarzeń w celu udostępnienia funkcjonalności i danych bez konieczności, by każdy użytkownik musiał rozumieć wewnętrzną strukturę starszego systemu.

· Oddzielny strumień prac nad migracją danych, obejmujący uzgadnianie, walidację i przenoszenie danych historycznych, zamiast traktowania danych jako ostatniego zadania przed przełączeniem.

· Etapowe przełączanie z jasno określonymi warunkami wycofania zmian, możliwością monitorowania oraz walidacją w środowisku produkcyjnym na każdym etapie.

Ta sekwencja ma znaczenie, ponieważ nie każda część starszego systemu zasługuje na przepisanie. Niektóre komponenty mogą pozostawać stabilne przez lata po usunięciu najbardziej problematycznych zależności. Dobra modernizacja jest selektywna: zmienia to, co hamuje działalność firmy, i zachowuje to, co nadal działa.

Modernizacja warstwy aplikacji pod kątem gotowości do chmury

Gotowość do pracy w chmurze jest często opisywana jako kwestia infrastruktury, ale to architektura aplikacji zazwyczaj decyduje o tym, czy chmura tworzy rzeczywistą wartość. Samo przeniesienie ściśle sprzężonego monolitu może sprawić, że organizacja nadal będzie borykać się z tymi samymi wąskimi gardłami w procesie wydawania aktualizacji i obszarami awarii, tyle że w innym centrum danych.

Bardziej przydatnym celem jest stworzenie granic, które pozwolą zespołom na niezależne wdrażanie, skalowanie i przywracanie części systemu. W zależności od aplikacji może to oznaczać modularyzację monolitu, wyodrębnienie ograniczonej liczby usług, konteneryzację obciążeń, przeniesienie odpowiednich komponentów do zarządzanych usług chmurowych oraz usprawnienie procesu dostarczania w całym systemie. CI/CD, automatyczne testowanie, obserwowalność i powtarzalne zmiany infrastruktury są równie ważne jak sam model hostingu.

Celem nie powinny być mikrousługi same w sobie. Celem jest platforma, którą łatwiej zmieniać, łatwiej obsługiwać i bezpieczniej rozwijać, podczas gdy firma nadal działa.

Modernizacja danych przed wdrożeniem sztucznej inteligencji

Korporacyjne programy AI często ujawniają problemy z danymi, które wcześniej były tolerowane. Aplikacja może posiadać wystarczającą ilość informacji do obsługi dzisiejszych przepływów pracy, a jednocześnie stanowić słabe źródło danych do analiz, automatyzacji czy uczenia maszynowego. Dane mogą być zduplikowane w różnych bazach danych, ukryte za wewnętrznymi interfejsami API, aktualizowane według niespójnych harmonogramów lub reprezentowane w różny sposób przez różne systemy.

Modernizacja powinna zatem traktować dostęp do danych i ich jakość jako kwestie o pierwszorzędnym znaczeniu dla architektury. Może to obejmować ujawnianie zdarzeń biznesowych, definiowanie niezawodnych interfejsów API, oddzielanie danych operacyjnych od obciążeń analitycznych, uzgadnianie zapisów historycznych oraz tworzenie regulowanych potoków danych, które zachowują pochodzenie i walidację. Konkretna technologia będzie się różnić, ale cel pozostaje spójny: sprawić, by ważne dane przedsiębiorstwa były dostępne, wiarygodne i użyteczne poza aplikacją, która je pierwotnie utworzyła.

Gdy takie podstawy już istnieją, sztuczna inteligencja staje się znacznie bardziej praktyczna. Modele można podłączyć do stabilnej warstwy informacyjnej zamiast zbierać dane z niestabilnych ekranów lub polegać na jednorazowych eksportach. Zespoły mogą stopniowo dodawać procesy pobierania danych, automatyzacji, prognozowania lub działania agentów, ponieważ podstawowa architektura aplikacji i danych jest w stanie je obsłużyć.

Na co zwrócić uwagę przy wyborze partnera ds. modernizacji aplikacji

Różnica między dostawcą usług modernizacyjnych a partnerem w zakresie modernizacji ujawnia się w pytaniach, jakie zadają przed zaproponowaniem konkretnej technologii. Poważny partner powinien być w stanie wyjaśnić, co może pozostać bez zmian, co należy zmienić w pierwszej kolejności, w jaki sposób firma będzie funkcjonować podczas transformacji oraz w jaki sposób każdy etap zostanie zweryfikowany w środowisku produkcyjnym.

Przydatne kryteria oceny obejmują doświadczenie w zakresie systemów o znaczeniu krytycznym, wdrażanie etapowe, architekturę chmury, migrację danych, środowiska wymagające intensywnej integracji, planowanie przywrócenia poprzedniego stanu oraz długoterminową odpowiedzialność operacyjną. Zespół powinien czuć się swobodnie, pracując w ramach niedoskonałego istniejącego systemu, zamiast upierać się, że postęp jest możliwy dopiero po całkowitej przebudowie.

Na przykład firma Zoolatech podchodzi do usług modernizacji starszych systemów jako do problemu transformacji etapowej, a nie jednorazowego przepisywania kodu. Istotną umiejętnością nie jest po prostu przeniesienie obciążeń do nowego środowiska; chodzi o połączenie modernizacji architektury, inżynierii chmurowej, migracji danych i kontrolowanego przejścia do środowiska produkcyjnego przy jednoczesnym utrzymaniu w trybie online tych części działalności, których nie można zatrzymać.

Przykład z praktyki: Przenoszenie starszego systemu MES w kierunku mikrousług natywnych dla chmury

Przydatnym przykładem jest program modernizacji korporacyjnego systemu realizacji produkcji (MES) w środowisku podlegającym regulacjom. Punktem wyjścia była dziesięcioletnia platforma monolityczna. Jednorazowa wymiana całego systemu spowodowałaby skoncentrowanie zbyt dużego ryzyka technicznego i operacyjnego w ramach jednego programu, dlatego prace skupiono na przejściu w kierunku architektury mikrousług natywnych dla chmury, przy jednoczesnym zachowaniu realiów istniejącego produktu korporacyjnego.

Transformacja obejmowała nowoczesne usługi aplikacyjne zbudowane przy użyciu Javy i Spring Boot, wdrożenie w AWS, infrastrukturę chmurową opartą na Kubernetes oraz migrację danych w ramach szerszej zmiany architektury. Znaczenie tego przykładu nie polega na konkretnym stosie technologicznym. Chodzi o kolejność działań: architektura aplikacji, infrastruktura chmurowa i przenoszenie danych zostały potraktowane jako powiązane ze sobą strumienie pracy, a nie jako odizolowane migracje.

Publiczna transformacja systemu MES firmy MasterControl ilustruje rodzaj modernizacji przedsiębiorstwa, który ma znaczenie dla chmury, danych i przyszłej gotowości do wdrożenia sztucznej inteligencji: prawdziwa platforma produkcyjna ewoluuje poprzez zmianę architektury i migrację danych, nie sprowadzając problemu do prostego przeniesienia infrastruktury.

Lepsze pytanie niż „Czy powinniśmy to przepisać?”

Liderzy przedsiębiorstw rzadko stają przed dylematem wyboru między „zachowaniem starego systemu na zawsze” a „natychmiastową wymianą wszystkiego”. Bardziej konstruktywne pytanie brzmi: jakie ograniczenia uniemożliwiają, by aplikacja stała się łatwiejsza w obsłudze, łatwiejsza do integracji i łatwiejsza w wykorzystaniu jako źródło wiarygodnych danych?

To pytanie prowadzi do planu modernizacji, który można zmierzyć w kategoriach biznesowych. Kruchą integrację można wyodrębnić. Kosztowną usługę można przeprojektować. Wąskie gardło w danych można oddzielić od aplikacji. Proces wydawania nowych wersji można zautomatyzować. Monolit można stopniowo redukować, zamiast traktować go jako pojedynczy projekt rozbiórki.

Gotowość do wdrożenia chmury, danych i sztucznej inteligencji nie jest celem, do którego dochodzi się poprzez zmianę jednej technologii. Są to wyniki architektury, która może bezpiecznie ewoluować. Najlepszym partnerem w zakresie modernizacji nie jest zatem firma, która obiecuje najszybsze przepisanie kodu. Jest to ta, która potrafi zidentyfikować najmniejszy zestaw zmian, który zmniejsza ryzyko, zapewnia ciągłość krytycznych operacji i stwarza przestrzeń dla nowej generacji możliwości przedsiębiorstwa.