Entwirren unlösbarer Mainframe-Anwendungscode mit generativer KI

Das größte Hindernis für die Modernisierung von Anwendungen auf dem Großrechner ist die Angst. Die Angst, dass jede Veränderung, egal wie gering, etwas kaputt machen könnte. Da ältere, monolithische Mainframe-Anwendungen typischerweise geschäftskritisch sind – Kernbanktransaktionen, Flugreservierungssysteme, Versicherungsbewertungen und Schadensverwaltung, um nur einige zu nennen – sind IT-Manager verständlicherweise zögerlich, solche Apps überhaupt anzufassen. Kein Wunder: Viele dieser Anwendungen sind außerordentlich komplex und bestehen aus Codeschichten aus jahrzehntelanger Entwicklungsarbeit, oft ohne konsistente Programmier- oder Dokumentationspraktiken über die Jahre oder Jahrzehnte, in denen sie das Geschäft geführt haben. Außerdem riskieren ihre Organisationen, wenn Mainframe-Profis in den Ruhestand gehen, ihren Stammeswissen zu verlieren – vielleicht das einzige Wissen darüber, wie viele Mainframe-Anwendungen funktionieren. Was einst wartbar wart, wird plötzlich erschreckend undurchsichtig, sobald die Experten das Gebäude verlassen. Trotz solcher Herausforderungen erfordern sich die sich wandelnden Geschäftsanforderungen ständige Aktualisierungen der Altanwendungen auf dem Mainframe. Unabhängig von ihrer Angst oder dem Verlust erfahrener Mitarbeiter ist es an der Zeit, dass die heutigen Mainframe-Teams den Schritt wagen und moderne Werkzeuge nutzen, um die vorhandenen Mainframe-Anwendungen zu modernisieren.

Eine neue Generation von Großrechnerwerkzeugen

Der erste Schritt zur Entwirrung komplexer, monolithischer Großrechnercodes besteht darin, Einblick in dessen innere Abläufe zu gewinnen. Werkzeuge wie BMC AMI DevX Code Insights nutzen beispielsweise die Expertise von BMC mit Laufzeit-Observabilität, um Visualisierungen von Mainframe-Code bereitzustellen und Entwicklern das Verständnis von Interaktionen, Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen Programmen zu ermöglichen. BMC AMI DevX Code Insights gibt Entwicklern die Möglichkeit, Ausführungsspuren zu speichern und abzuspielen, was Einblicke in Programmaufrufe, Verhaltensweisen sowie Eingabe-/Ausgabetypen liefert. Das Tool bietet außerdem Datenflussanalysen sowie Codestruktur- und Logikdiagramme, wodurch Entwicklern ein Verständnis dafür vermitteln, wie Daten durch eine Anwendung fließen. BMC AMI DevX Code Insights analysiert die Undurchdringlichkeit komplexer, monolithischer Großrechneranwendungen – geht aber nicht weit genug. Selbst mit so leistungsstarken Werkzeugen bleibt Entwicklern eine wesentliche Frage. Was bewirkt das Programm eigentlich? Werkzeuge wie BMC AMI DevX Code Insights benötigen zusätzliche Fähigkeiten, um diese grundlegende Frage zu beantworten. Datenflüsse nachzuverfolgen ist das eine, aber die zahlreichen Codezeilen mit den Geschäftsanforderungen zu verbinden, die ihr Verhalten ursprünglich definierten, kann schwer fassbar sein, besonders bei komplexeren, geschichteten Anwendungen. Das fehlende Puzzlestück: generative KI (GenAI). GenAI speist riesige Datensätze in große Sprachmodelle (LLMs), die wiederum Nutzerfragen in natürlicher, konversationeller Sprache beantworten. Mit GenAI können Werkzeuge wie BMC AMI DevX Code Insights diese Frage endlich beantworten.

Erweiterung von BMC AMI DevX Code Insights mit GenAI

BMC hat die Leistungsfähigkeit von GenAI über seine BMC AMI DevX Code Insights in die BMC AMI Assistant-Funktion integriert. Der Assistent nimmt als Eingabe den vorhandenen Quellcode und gibt dann konversationelles Englisch aus, das beschreibt, was der Code tatsächlich bewirkt – nicht nur für Entwickler, sondern auch für Geschäftsanalysten, Manager oder alle anderen mit einem Interesse am Verhalten von Mainframe-Anwendungen. BMC AMI Assistant arbeitet nahtlos mit dem Rest der BMC AMI DevX Code Insights zusammen und erweitert seine Codestruktur und Datenflussanalyse mit Einblicken in das Verhalten der Anwendungen selbst. Das Ergebnis ist ein schnelles Verständnis selbst komplexer, unbekannter Codes – mit klaren Erklärungen, was der Code macht und wie er es macht. Tatsächlich ist das Ergebnis von BMC AMI Assistant so klar, dass Entwickler es nutzen können, um Kommentare zu Code hinzuzufügen, die möglicherweise nicht ausreichend dokumentiert waren – was zukünftigen Entwicklern einen Vorteil bei weiteren Modernisierungsarbeiten verschafft.

Jenseits der Code-Erklärungen

GenAI kann für mehr als nur Code-Erklärungen auf dem Großrechner nützlich sein. Hier sind einige Beispiele. Code-Reviews – GenAI kann menschliche Code-Reviews durch On-Demand-Feedback basierend auf Unternehmensregeln, Richtlinien und Best Practices ergänzen. Testunterstützung – GenAI kann Testfälle mit optimaler Abdeckung erstellen und gleichzeitig die minimale Menge an Testdaten erstellen, die für die Durchführung der Tests erforderlich ist. Die Testunterstützungsfunktion kann den Quellcode selbst analysieren, um die beste Teststrategie zu bestimmen. Code-Unterstützung – GenAI kann einen "Copiloten" bereitstellen, der Wissen über Best Practices, Designmuster und Codierungsstandards sowohl branchenweit als auch organisationsspezifisch nutzt.

Die Intellyx-Aufnahme

Die beiden Hauptgründe, warum Menschen so große Angst davor haben, monolithischen Mainframe-Code zu berühren, sind die mangelnde Transparenz darüber, was dieser Code tut, und die unzureichende Kontrolle über das Verhalten des Codes. Mit seinen neuen, von GenAI unterstützten Fähigkeiten adressieren BMC AMI DevX Code Insights beide Ursachen. BMC AMI DevX Code Insights mit BMC AMI Assistant hilft Entwicklern nicht nur, die Struktur und das Verhalten komplexer Mainframe-Anwendungen zu verstehen, sondern liefert auch wichtige Einblicke darin, was diese Anwendungen tatsächlich für das Unternehmen tun. BMC AMI DevX Code Insights ist nun zu einem noch wichtigeren Werkzeug der Befähigung für Mainframe-Entwicklungsteams geworden – es nimmt nicht nur die Angst, etwas kaputt zu machen, sondern schafft auch das Vertrauen, dass Entwickler die Updates und Änderungen vornehmen können, die ihre Organisationen benötigen, unabhängig von der Komplexität des Codes. Copyright ^© Intellyx BV. BMC ist ein Intellyx-Kunde. Intellyx behält die endgültige redaktionelle Kontrolle über diesen Artikel. Für die Erstellung dieses Artikels wurde keine KI verwendet.

Diese Beiträge sind meine eigenen und spiegeln nicht unbedingt die Position, Strategien oder Meinung von BMC wider.