Evolution von Altlösungen
Wachsende Systemlandschaften und versteckte Abhängigkeiten erschweren Weiterentwicklung und Modernisierung. Mit unserem Ansatz nutzen wir generative AI-Werkzeuge, Kontext- und Wissensgraphen, Agenten und Retrieval-Mechanismen, um Ihre Bestandssysteme zu analysieren und eine Entscheidungsgrundlage zu schaffen.
Steckbrief
Warum?
Viele Unternehmen stehen vor der Herausforderung, bestehende Softwaresysteme zu verstehen und deren zukünftige Ausrichtung zu planen. Sei es im Rahmen einer Migration oder einer Modernisierung. Klassische Analyseansätze stoßen hier an Grenzen. Dokumentation fehlt, Expertenwissen ist fragmentiert, der Code über Jahrzehnte gewachsen.
Warum AI?
Generative AI setzt an zwei Punkten an. Zum einen ermöglicht sie, große Codebasen und Dokumentation semantisch zu erfassen und zusammenzuführen. Zum anderen kann sie, in Kombination mit Wissens- oder Kontextgraphen, Abhängigkeiten und Muster sichtbar machen, die bisher verborgen waren.
Wie?
Unser Ansatz verbindet diese technologischen Möglichkeiten mit fundierter Methodisk. Gemeinsam definieren wir, was migriert oder modernisiert werden soll, legen Metriken und Bewertungskriterien fest und setzen danach auf Transparenz und empirische Validierung. Mit LLM-Unterstützung schaffen wir Wissensgraphen und automatisieren bei Bedarf viele Migrationsaufgaben.
Unser Angebot
Durch unsere umfangreiche Arbeit an AI-gestützten Review-Werkzeugen, verfügen wir das nötige Werkzeug, um rasch ins Tun zu kommen. Mit klaren Zielsetzungen und angepassten Werkzeugen schaffen wir ein gutes Fundament für Modernisierungen, DDD-Initiativen oder Architektur-Umbauten.
00
Zieldefinition
Wir klären, welche Subsysteme, Datenbereiche oder Applikationen analysiert werden sollen, definieren messbare Ziele (z. B. Abhängigkeitsdichte, Modulkopplung, Migrationsrate).
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Daten- und Artefakt-Ingestion
Wir sammeln relevante Artefakte (Quellcode, Architekturdokumente, Kommunikationsmuster, Laufzeitdaten) und bereiten sie auf. Hierzu nutzen wir die Extraktion von Abhängigkeiten, Metadaten, Kontextbezügen etc. und deren Repräsentation in einem Wissensgraphen.
02
Analyse mit generativer AI
Je nach Zielsetzung analysieren wir Abhängigkeiten, Domänen- oder Modulgrenzen, Pattern-verwendung oder spezifische Risiken.
03
Verwertung der Erkenntnisse
Basierend auf den Analyseergenissen, setzen wir die ersten Schritte Richtung Modularisierung, Bereinigung von Altlasten, Architekturänderungen oder Modernisierung. Hierfür entwickeln wir meist dedizierte Agenten oder Multi-Agenten-Systeme.
04
Begleitung
Bei Bedarf begleiten wir größere Umstellungen auch langfristig und sorgen für eine transparente Migration oder Modernisierung, die schrittweise erfolgt, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.