Software Testing: KI-Einsatz für die Legacy-Modernisierung
In der heutigen Softwareentwicklung sind Unternehmen oft mit der Herausforderung konfrontiert, veraltete Legacy-Systeme wie Mainframes und Monolithen zu modernisieren. Richard Seidl und Erik Dörnenburg diskutieren in ihrem Podcast über verschiedene Strategien und Ansätze, um diese Altsysteme in moderne Architekturen zu überführen.
Ein besonders interessanter Aspekt ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Extraktion und Analyse von Wissen aus Legacy-Software. Erik Dörnenburg betont die Bedeutung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) bei der Modernisierung von Altsystemen. Diese Technologie ermöglicht es, das Verständnis für Legacy-Software zu verbessern und den Übergang zu modernen Architekturen zu erleichtern.
Darüber hinaus teilt Dörnenburg seine Erfahrungen mit verschiedenen Modernisierungsansätzen, die von Re-Architecting bis zu Cloud-nativen Lösungen reichen. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz spielt dabei eine wichtige Rolle, um komplexe Legacy-Systeme zu analysieren und effizient zu modernisieren.
Die Verwendung von KI-Technologien wie RAG kann Unternehmen dabei helfen, die Qualität und Effizienz ihrer Softwareentwicklung zu verbessern. Durch den gezielten Einsatz von künstlicher Intelligenz können Entwickler wichtige Erkenntnisse aus Legacy-Systemen gewinnen und diese für die Modernisierung nutzen.
Quelle: https://www.heise.de/blog/Software-Testing-KI-Einsatz-fuer-die-Legacy-Modernisierung-10423117.html
