Der Umgang mit Mainframe-Legacy und dem Datenbestand 3 Erfolgsfaktoren für die App-­Moderni­sierung im Rechenzentrum

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Damit Unternehmen wettbewerbsfähig bleiben, müssen sie schnell auf Marktveränderungen reagieren und mit technischen Entwicklungen Schritt halten. Das gelingt nur, wenn auch die IT-Systeme mitspielen. Aerospike rät Unternehmen daher, ihre Legacy-Anwendungen regelmäßig auf den aktuellen Stand zu bringen.

Milliarden von Entscheidungen werden heute in weniger als einer Millisekunde getroffen: bei der Betrugsbekämpfung, beim Online-Shopping oder in der Fabrikhalle. Dies setzt jedoch eine zeitgemäße IT-Infrastruktur voraus, die flexibel und hochskalierbar ist.

Auf Altsystemen basierende Rechenzentren können da nicht mithalten. Denn sie erfüllen, nach Einsachätzungen aus dem Unternehmen Aerospike die Anforderungen moderner, unternehmenskritischer Applikationen nicht oder nur schlecht. Das kann schwerwiegenden Folgen für Unternehmen haben, von Wettbewerbsnachteilen über Produktivitätsverluste bis hin zu unzufriedenen Kunden. Zudem seien viele Legacy-Anwendungen nicht ausreichend vor aktuellen Sicherheitsrisiken geschützt, so das Unternehmen.

Müssen also Alt-Applikationen durch einen komplett neuen Data-Stack ersetzt werden? Das wäre komplex, teuer und zeitaufwändig. Wirtschaftlicher sei es, Legacy-Anwendungen kontinuierlich zu modernisieren. Als Orientierungshilfe hat der Realtime-Datenbankanbieter Aerospike die drei wichtigsten Bausteine für eine erfolgreiche Modernisierung zusammengestellt:

1. Umstellen auf eine Realtime-Multimodell-Datenbank

Daten in Echtzeit zu erfassen, zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren ist heute für viele Geschäftsmodelle unerlässlich. Daher sollten starre, monolithische Architekturen abgelöst werden. Gefordert sind Systeme, die unterschiedliche, dynamische Entwicklungsmuster unter Verwendung von Echtzeitdaten unterstützen.

Unternehmen müssen ihre Legacy-Applikationen jedoch nicht komplett ersetzen. Durch die Umstellung auf eine Realtime-Multimodell-Datenbank bleiben Altsysteme wertvolle Assets, die regelmäßig verbessert und erweitert werden. Realtime-Datenbanken bieten, so der Anbieter, kalkulierbare Leistung und unbegrenzte Skalierbarkeit zu erschwinglichen Kosten. Das steigert die Effizienz und reduziert die Serverlast.

2. Einsetzen eines JSON-Dokumentenspeichers

Echtzeit-Entscheidungen basieren immer häufiger auf Algorithmen für Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML). Die Voraussetzung dafür sind ständig aktualisierte, riesige Datensätze. Diese Daten werden vielfach im JSON-Format (Javascript Object Notation) generiert, übertragen, gespeichert und konsumiert. Das gilt für Echtzeitdaten aus Feeds von IoT-Sensoren und sozialen Netzwerken, aber auch für Bestandsdaten wie Benutzerprofile und Produktkataloge.

JSON-Dokumente beziehungsweise -Daten können zwar in relationalen Datenbanken gespeichert werden. Um sie jedoch in Echtzeit und unbegrenztem Umfang zu speichern, zu verarbeiten und abzufragen, eigne sich am besten ein NoSQL-JSON-Dokumentenspeicher, heißt es von Aerospike. Er bietet auch den Vorteil, dass Entwickler und Datenarchitekten in einer ihnen vertrauten Umgebung und Sprache arbeiten können.

3. Schrittweises Vorgehen

Legcay-Systeme zu modernisieren, kann für Unternehmens-ITler sehr nervenaufreibend sein. Daher empfiehlt es sich, schrittweise vorzugehen und Unterbrechungen auf ein Minimum zu beschränken.

• Es habe sich bewährt, zunächst die Legacy-Anwendungen zu refaktorieren, das heißt, den Programmcode so zu überarbeiten, dass die Software flexibler und wartungsfreundlicher wird und effizienter in einer neuen Umgebung eingesetzt werden kann.

• Im zweiten Schritt gelte es, die Datenspeicherung und -abfrage zu optimieren.

• Und schließlich sollte eine intelligente Datenverarbeitung am Netzwerkrand ermöglicht werden – für Echtzeit-Performance in einer verteilten Umgebung.

Auf diese Weise könnten Unternehmen sicherstellen, dass ihre Rechenzentren moderne Datenpipelines verwenden. Damit ergänzten sie nicht nur ihre Mainframes um einen 'Intraday Operational Data Store', in dem Daten mehrmals täglich aktualisiert werden. Sie machten sich auch weniger abhängig vom Mainframe als 'System of Record'.

Flexible Datenmodelle helfen bei jedem Schritt, insbesondere bei der Verarbeitung von JSON-Daten. Das Ergebnis können eine höhere Effizienz und geringere Kosten sein – bei gleicher oder besserer Leistung, Zuverlässigkeit und Dimensionierung des Mainframes.

Martin James, Vice President EMEA bei Aerospike, fasst zusammen: Die Menge an Daten werde auch in den nächsten Jahren weiter rasant zunehmen, ebenso wie der Bedarf an Echtzeit-Analysen oder automatischen Handlungsempfehlungen. Er sagt: „Damit IT-Systeme mit diesen Entwicklungen Schritt halten können, müssen Altanwendungen nicht komplett ausgetauscht werden. Sie sollten aber kontinuierlich modernisiert werden. Unternehmen, die dies erkennen und auf eine Realtime-Datenbank setzen, stellen sich zukunftssicher auf und legen damit den Grundstein für ihren künftigen Erfolg.“

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