Effizienz

Deutliche Reduktion von Aufwand, Dauer und Kosten der Migration bei höherer Nachhaltigkeit

Bedarf

Viele Unternehmen betreiben ihr Geschäft weiterhin auf Anwendungen, die zwar funktional vollständig, technologisch jedoch veraltet und aufgrund fehlender Fachkenntnisse sowie steigender Betriebskosten schwer weiterzuentwickeln sind.

Die Modernisierung dieser Anwendungen wird zunehmend zu einer strategischen Priorität – dabei müssen Kosten, Zeit und Risiken im Griff bleiben.

Das Aufkommen von GenAI ermöglicht eine schnellere, sicherere und effizientere Modernisierung.

Fincons hat diese Chance genutzt und eine Migrations-Engine entwickelt, die Code- und Architekturtransformation automatisiert und beschleunigt. Das Ergebnis: leistungsstarke, technologisch moderne Anwendungen – bei deutlich reduzierten Projektlaufzeiten und -kosten.

Bedarf

Der Ansatz von Fincons

Eine starke Verbindung aus Know-how, Tools und Methodik

Fachwissen Fachwissen
  • GenAI-Tools und LLM-Modelle
  • Quell- und Zieltechnologien sowie Frameworks
  • Prompt Engineering
Migrations-Engine Migrations-Engine
  • Halbautomatische und iterative Migration
  • Flexible Nutzung verschiedener GenAI-Technologien
  • Unterstützung unterschiedlicher Quell- und Zielarchitekturen
  • Automatische Generierung von lesbarem Code, technischer Dokumentation und Testfällen
  • Möglichkeit zur Integration von kundenspezifischen Frameworks, Patterns und Komponenten
Methodik Methodik
  • Ein strukturierter Ansatz, organisiert in Phasen, der den gesamten Projektlebenszyklus abdeckt

Die Engine zur Anwendungsmodernisierung

Die Engine, die den Einsatz von GenAI industrialisiert und optimiert – kompatibel mit jedem LLM-Modell

Scan Scan

Analyse des Quellcodes, Bereinigung und Bündelung der Dateien in zu transformierende Einheiten

Prompt-Anpassung Prompt-Anpassung

Optimierung der GenAI-Prompts für eine bestmögliche Code-Konvertierung

As-is-Dokumentation As-is-Dokumentation

Reverse Engineering und Erstellung funktionaler und technischer Dokumentation

Code-Konvertierung und -Generierung Code-Konvertierung und -Generierung

Transformation des Quellcodes via GenAI-API und Erstellung der Zielstruktur

Dokumente & Testfälle Dokumente & Testfälle

Generierung von kommentiertem Code, Dokumentation und Testfällen

Tests & KPI-Messung Tests & KPI-Messung

Testdurchführung, Parallelbetrieb, Ergebnisabgleich, Systemabnahme und KPI-Messung zur Bewertung der Konversionsqualität

Methodik

Ein strukturierter Plan für erfolgreiche Projekte

Methodik
Methodik
Zieldefinition
Zieldefinition

Festlegung von: Migrationsart, Zielanwendungsarchitektur, Zieltechnischer Architektur, Teststrategie

Bewertung der bestehenden Quellanwendung
Bewertung der bestehenden Quellanwendung

Analyse der Struktur der Quellanwendung, Kategorisierung der Quelldateien nach Typ und Rolle, Analyse der Anwendungsflüsse repräsentativster Use Cases, Untersuchung von Code-Practices, Patterns und Best Practices der Quellanwendung, automatische Erstellung der As-is-Dokumentation

Definition der Zielarchitektur
Definition der Zielarchitektur

Festlegung der Zielarchitektur (z. B. monolithisch vs. modular), Definition von Ziel-Frameworks und -Patterns, Bestimmung der Granularität der Backend-APIs, logisches Mapping zwischen jeder Kategorie von Quelldateien und den Zielkomponenten

Konfiguration der Engine
Konfiguration der Engine

Anpassung der Migrations-Engine an den spezifischen Kontext, Gestaltung der GenAI-Prompts auf Basis des Mappings zwischen Quell- und Zielkomponenten sowie der erforderlichen Transformationen, Integration der neuen GenAI-Prompts in die Engine

Iterativer Ansatz
Iterativer Ansatz

Pilotprojekt auf einer repräsentativen Codebasis und Optimierung auf Grundlage der Ergebnisse des Piloten mit nachfolgenden Iterationen

Migration
Migration

Bereinigung des Quellcodes und Sammlung von Nutzungsstatistiken, um unnötige Elemente von der Migration auszuschließen; Migration des Quellcodes auf die gesamte relevante Codebasis; Tests, KPI-Monitoring und Verfeinerung des migrierten Codes durch aufeinanderfolgende Iterationen

Vorteile

Effizienz Effizienz

Deutliche Reduktion von Aufwand, Dauer und Kosten der Migration bei höherer Nachhaltigkeit

Iterativer Massenansatz Iterativer Massenansatz

Mehrfache Migration desselben Codes ermöglicht inkrementelle Verbesserungen, abgestimmt auf Architektur und Design

Messbarkeit Messbarkeit

KPI-Definition und -Überwachung über die gesamte Projektdauer hinweg, eingebettet in DevOps-Prozesse

Transformative Migration Transformative Migration

Architektur-, Struktur- und Dokumentations-Transformation, nicht nur reiner Code-Transfer

Schnelle Code-Analyse Schnelle Code-Analyse

Beschleunigte Evaluierung der Quellcodes reduziert Analyseaufwand und -dauer

Warum Fincons?

Warum Fincons?

Wir sind ein internationales IT-Beratungs- und Systemintegrationsunternehmen, das seit über 40 Jahren Kunden bei der digitalen Transformation unterstützt.

Mit unserem dedizierten Technology Innovation Hub haben wir in die Erforschung und Anwendung von GenAI-Technologien investiert, uns tiefgehende Expertise aufgebaut und erfolgreiche Projekte realisiert.

Darüber hinaus profitieren unsere Kunden von über 2.500 hochqualifizierten Fachleuten in Italien, der Schweiz, UK, Deutschland, Belgien, Frankreich, den USA und Indien sowie von einem flexiblen Hybrid-Delivery-Modell: eine Kombination aus Onsite-Experten und Remote-Support aus unseren Delivery Centern – für Qualität und Wettbewerbsfähigkeit.