Uygulama Modernizasyonu İş Ortağı Nasıl Seçilir?

Giriş

Bulut, Veri ve Yapay Zeka Hazırlığı için Kurumsal Uygulama Modernizasyonu İş Ortağı Nasıl Seçilir

Kurumsal modernizasyon, uygulamanın tamamen yeniden yazılmasıyla başlamak zorunda değildir. Genellikle daha etkili olan yaklaşım, uygulamaları, verileri ve altyapıyı kontrollü aşamalar halinde modernize etmek, kritik operasyonları kesintisiz sürdürmek ve bulut tabanlı hizmetleri ile gelecekteki yapay zeka kullanım senaryolarını destekleyebilecek bir temel oluşturmaktır.

Aşamalı bir modernizasyon yolu, uygulama mimarisini, kurumsal verileri ve yapay zeka hazırlığını birbirine bağlar.

Bulut, Veri ve Yapay Zeka Hazırlığı Neden Tek Bir Modernizasyon Sorunudur?

Kurumlar genellikle buluta geçişi, veri modernizasyonunu ve yapay zeka benimsemeyi ayrı programlar olarak ele alır. Oysa pratikte bunlar birbiriyle sıkı sıkıya bağlantılıdır. İş yüklerini buluta taşımak esnekliği ve operasyonel verimliliği artırabilir, ancak bu tek başına bir uygulamanın gelişmesini kolaylaştırmaz. Veriler hâlâ kırılgan arayüzlerin arkasında sıkışmış olabilir, iş mantığı hâlâ tek parça bir sistemin içinde yer alabilir ve ekipler, gelir veya mevzuat riski taşıyan bir üretim sistemini değiştirmekten hâlâ çekinebilir.

Yapay zeka çıtayı daha da yükseltir. Modeller ve ajanlar, yalnızca güvenilir arayüzler aracılığıyla doğru, yönetilebilir ve zamanında bilgiye ulaşabildiklerinde yararlı olurlar. Uygulama katmanını değiştirmek zorsa ve veri katmanı parçalanmışsa, bir yapay zeka girişimi genellikle aynı eski kısıtlamaların üzerine oturtulmuş yetersiz bir deneye dönüşür. Bu nedenle modernizasyon sorunu bir sistem olarak ele alınmalıdır: mimari, altyapı, veri akışları, arayüzler, teslimat uygulamaları ve operasyonel dayanıklılık, kuruluşun bir sonraki otomasyon dalgasına gerçekten hazır olup olmadığını belirleyen faktörlerdir.

Neden “Big Bang” Tarzında Yeniden Yazma Genellikle Yanlış Bir Başlangıç Noktasıdır?

Sıfırdan yeniden yazma, eski sistemlerin getirdiği tavizler olmadan yepyeni bir mimari vaat ettiği için cazip gelebilir. Küçük bir uygulama için bu makul olabilir. Ancak görev açısından kritik bir kurumsal platform söz konusu olduğunda, gerçek sistem genellikle kod tabanından daha büyüktür. Bu sistem, bir kerede yeniden üretilmesi zor olan yıllara dayanan iş kuralları, istisnalar, entegrasyonlar, operasyonel alışkanlıklar, güvenlik kontrolleri, raporlama bağımlılıkları ve veri ilişkilerini içerir.

Risk, yalnızca yeni sistemin çok uzun sürmesi değildir. Yeniden yazma, işletmeyi uygulama mantığı, veriler, entegrasyonlar, altyapı, dağıtım süreçleri ve kullanıcı davranışları gibi çok sayıda değişkeni aynı anda değiştirmeye zorlayabilir. Değiştirme programı ne kadar uzun sürerse, eski platform o kadar çok değişmeye devam eder ve bu da özellik eşliğini ulaşılması zor bir hedef haline getirir. Böylece geçiş, rutin bir mühendislik adımı yerine yüksek baskı yaratan bir olay haline gelir.

Aşamalı bir program, risk profilini değiştirir. Ekipler mevcut platformu hizmette tutabilir, önce iş değeri en yüksek olan kısımları modernize edebilir, yeni mimariyi gerçek trafik koşullarında test edebilir ve bir sonraki aşamaya geçmeden önce geri dönüş noktaları oluşturabilir. Bu, karmaşıklığı ortadan kaldırmaz, ancak geri dönüşü olmayan tek bir riski, test edilebilir bir dizi karara dönüştürür.

Kademeli Kurumsal Modernizasyon Nasıl Gerçekleşir?

En güçlü modernizasyon programları, önceden belirlenmiş bir hedef mimari yerine kanıtlara dayanarak başlar. Tek parça bir sistemi hizmetlere ayırmadan veya iş yüklerini buluta taşımadan önce, ekibin mevcut sistemin bir haritasına ihtiyacı vardır: hangi bileşenler iş açısından kritik, hangi bağımlılıklar kırılgan, hangi entegrasyonların çevrimiçi kalması gerekiyor ve platformun hangi kısımları aslında maliyet, performans veya teslimat sorunlarına neden oluyor?

Buradan yola çıkarak, program yönetilebilir değişiklikler etrafında sıralanabilir. Yaygın modeller şunlardır:

· En fazla operasyonel veya teslimat riski yaratan bileşenleri belirlemek için bağımlılık haritalama ve modernizasyon değerlendirmesi.

· Strangler modeli modernizasyonu; bu modelde, eski sistemin etrafına yeni bileşenler eklenir ve trafik kademeli olarak bu bileşenlere kaydırılır.

· Davranış, performans ve veri tutarlılığı kanıtlanana kadar eski ve yeni uygulamaların birlikte çalıştığı paralel çalışma.

· Her kullanıcının eski sistemin iç işleyişini anlamasını gerektirmeden işlevselliği ve verileri ortaya çıkarmak için API ve olay etkinleştirme.

· Verileri nihai geçiş görevi olarak ele almak yerine, mutabakat, doğrulama ve geçmiş verilerin taşınması için ayrı bir veri taşıma iş akışı.

· Her adımda açık geri alma koşulları, gözlemlenebilirlik ve üretim doğrulaması içeren aşamalı geçiş.

Bu sıralama önemlidir, çünkü eski bir sistemin her parçası yeniden yazılmayı hak etmez. En sorunlu bağımlılıklar ortadan kaldırıldıktan sonra bazı bileşenler yıllarca istikrarlı kalabilir. İyi bir modernizasyon seçicidir: işi engelleyen unsurları değiştirir ve hâlâ çalışanları korur.

Bulut Hazırlığı için Uygulama Katmanının Modernizasyonu

Bulut hazırlığı genellikle bir altyapı sorunu olarak tanımlanır, ancak bulutun gerçek bir değer yaratıp yaratmayacağı genellikle uygulama mimarisine bağlıdır. Sıkı bir şekilde birbirine bağlı tek parça bir sistemi basitçe başka bir yere taşımak, kuruluşun farklı bir veri merkezinde aynı sürüm darboğazları ve arıza alanlarıyla karşı karşıya kalmasına neden olabilir.

Daha yararlı bir hedef, ekiplerin sistemin bazı kısımlarını bağımsız olarak devreye almasına, ölçeklendirmesine ve kurtarmasına olanak tanıyan sınırlar oluşturmaktır. Uygulamaya bağlı olarak bu, monolitik yapıyı modüler hale getirmek, sınırlı sayıda hizmeti ayırmak, iş yüklerini konteynerleştirmek, uygun bileşenleri yönetilen bulut hizmetlerine taşımak ve sistem etrafındaki teslimat boru hattını iyileştirmek anlamına gelebilir. CI/CD, otomatik testler, gözlemlenebilirlik ve tekrarlanabilir altyapı değişiklikleri, barındırma modelinin kendisi kadar önemlidir.

Hedef, sırf mikro hizmetler olması için mikro hizmetler olmamalıdır. Hedef, işler devam ederken değiştirilmesi daha kolay, işletilmesi daha kolay ve geliştirilmesi daha güvenli bir platformdur.

AI Eklenmeden Önce Verilerin Modernize Edilmesi

Kurumsal AI programları, genellikle daha önce göz yumulmuş olan veri sorunlarını ortaya çıkarır. Bir uygulama, günümüzün iş akışlarını desteklemek için yeterli bilgiye sahip olsa da, analitik, otomasyon veya makine öğrenimi için yetersiz bir kaynak olabilir. Veriler, veritabanları arasında yinelenebilir, dahili API'lerin arkasında gizli kalabilir, tutarsız zamanlamalarla güncellenebilir veya farklı sistemler tarafından farklı şekillerde temsil edilebilir.

Bu nedenle modernizasyon sürecinde veri erişimi ve veri kalitesi, mimari açısından birinci öncelikli konular olarak ele alınmalıdır. Bu, iş olaylarını ortaya çıkarmayı, güvenilir API’ler tanımlamayı, operasyonel verileri analitik iş yüklerinden ayırmayı, geçmiş kayıtları uzlaştırmayı ve veri soyunu ve doğrulamayı koruyan, yönetilen veri akışları oluşturmayı içerebilir. Kullanılacak teknoloji değişebilir, ancak amaç tutarlıdır: önemli kurumsal verileri, bunları ilk olarak oluşturan uygulamanın ötesinde erişilebilir, güvenilir ve kullanılabilir hale getirmek.

Bu temel bir kez oluşturulduğunda, yapay zeka çok daha pratik hale gelir. Modeller, kırılgan ekranlardan veri toplamak veya tek seferlik dışa aktarmalara bağlı kalmak yerine, istikrarlı bir bilgi katmanına bağlanabilir. Altta yatan uygulama ve veri mimarisi bunları destekleyebildiğinden, ekipler veri alma, otomasyon, tahmin veya ajan tabanlı iş akışlarını aşamalı olarak ekleyebilir.

Bir Uygulama Modernizasyonu İş Ortağında Nelere Dikkat Edilmeli

Bir modernizasyon tedarikçisi ile bir modernizasyon ortağı arasındaki fark, teknoloji önerisinde bulunmadan önce sordukları sorularda ortaya çıkar. Ciddi bir ortak, nelerin değişmeden kalabileceğini, nelerin öncelikle taşınması gerektiğini, geçiş süresince işletmenin nasıl çalışmaya devam edeceğini ve her aşamanın üretim ortamında nasıl doğrulanacağını açıklayabilmelidir.

Yararlı değerlendirme kriterleri arasında görev açısından kritik sistemlerdeki deneyim, aşamalı teslimat, bulut mimarisi, veri taşıma, entegrasyon yoğun ortamlar, geri alma planlaması ve uzun vadeli operasyonel sahiplik yer alır. Ekip, ilerlemenin ancak tamamen yeniden inşa edildikten sonra mümkün olacağı konusunda ısrar etmek yerine, kusurlu bir mevcut sistem içinde rahatça çalışabilmelidir.

Örneğin, Zoolatech, eski sistem modernizasyon hizmetlerine tek seferlik bir yeniden yazma işlemi yerine aşamalı bir dönüşüm sorunu olarak yaklaşır. Burada önemli olan, iş yüklerini yeni bir ortama taşımakla kalmaz; aynı zamanda, çevrimiçi olarak durması mümkün olmayan iş süreçlerini kesintiye uğratmadan mimari modernizasyonu, bulut mühendisliği, veri taşıma ve kontrollü üretim geçişini bir araya getirmektir.

Kurumsal Örnek: Eski Bir MES’i Bulut Tabanlı Mikro Hizmetlere Taşıma

Yararlı bir örnek, düzenlemelere tabi bir ortamdaki kurumsal üretim yürütme sistemi için bir modernizasyon programıdır. Başlangıç noktası, on yıllık bir monolitik platformdu. Sistemin tamamını tek seferde değiştirmek, tek bir programa çok fazla teknik ve operasyonel risk yükleyecekti; bu nedenle çalışmalar, mevcut kurumsal ürünün gerçeklerini korurken bulut tabanlı mikro hizmetler mimarisine geçişe odaklandı.

Dönüşüm, Java ve Spring Boot ile oluşturulan modern uygulama hizmetlerini, AWS üzerinde dağıtımı, Kubernetes tabanlı bulut altyapısını ve daha geniş kapsamlı mimari değişikliğinin bir parçası olarak veri taşıma sürecini içeriyordu. Bu örneğin önemi, kullanılan belirli yığın (stack) değildir. Önemli olan sıralamadır: uygulama mimarisi, bulut altyapısı ve veri taşıma, birbirinden izole edilmiş geçişler olarak değil, birbiriyle bağlantılı iş akışları olarak ele alınmıştır.

MasterControl MES’in kamuya açık dönüşümü, bulut, veri ve gelecekteki yapay zeka hazırlığı açısından önemli olan kurumsal modernizasyon türünü göstermektedir: Gerçek bir üretim platformu, sorunu basit bir altyapı taşınmasına indirgemeden, mimari değişikliği ve veri taşıma yoluyla gelişir.

“Yeniden Yazmalı mıyız?” Sorusundan Daha İyi Bir Soru

Kurumsal liderler, nadiren “eski sistemi sonsuza kadar korumak” ile “her şeyi hemen değiştirmek” arasında ikili bir seçim yapmak zorunda kalır. Daha verimli bir soru şudur: Uygulamanın işletilmesini, entegrasyonunu ve güvenilir bir veri kaynağı olarak kullanılmasını kolaylaştıran hangi kısıtlamalar var?

Bu soru, iş açısından ölçülebilen bir modernizasyon yol haritasına yol açar. Kırılgan bir entegrasyon izole edilebilir. Yüksek maliyetli bir hizmet yeniden tasarlanabilir. Bir veri darboğazı uygulamadan ayrılabilir. Bir sürüm yayınlama süreci otomatikleştirilebilir. Monolitik bir yapı, tek bir yıkım projesi olarak ele alınmak yerine kademeli olarak küçültülebilir.

Bulut, veri ve yapay zeka hazırlığı, tek bir teknolojiyi değiştirerek ulaşılan hedefler değildir. Bunlar, güvenli bir şekilde gelişebilen bir mimarinin sonuçlarıdır. Bu nedenle en iyi modernizasyon ortağı, en hızlı yeniden yazımı vaat eden şirket değildir. Riskleri azaltan, kritik operasyonları devam ettiren ve yeni nesil kurumsal yetenekler için alan yaratan en küçük değişiklik dizisini belirleyebilen şirkettir.