Technische Schulden sind häufig Der unbesungene Bösewicht des Unternehmens, der Unternehmen lähmt, die nach einer Modernisierung suchen, wie sie es für richtig halten Wie In ihrem Stapel verbleibt viel „Vermächtnis“. Und wie bei den meisten Arten von Schulden sind in der Regel auch Zinsen zu zahlen.
Dies ist etwas, das ein junges britisches Startup ist AppFactor macht sich auf die Suche nach einer Lösung mit einer Plattform, die Unternehmen dabei hilft, ihre Legacy-Anwendungen automatisch neu zu gestalten und sie für die Bereitstellung in einem neuen Cloud-nativen Zuhause vorzubereiten.
AppFactor wurde offiziell Mitte 2021 als CEO und Gründer gegründet Keith Neilson Ich arbeite erst seit Januar vollständig daran Schließen Die Finanzierungsrunde vor der Gründung belief sich seiner Meinung nach auf über 1 Million Pfund (1,3 Millionen US-Dollar).
Neilson präsentierte heute im Rahmen des Startup Battlefield bei Tech Disrupt auf der Bühne die Technologie von AppFactor und erläuterte die Mission seines Startups in einem Raum, der reif für Veränderungen ist. Tech hat sich vorab mit Neilson getroffen, um zu erfahren, wie groß das Problem aus seiner Sicht ist und was AppFactor genau unternimmt, um es anzugehen.
AppFactor-Team. Bildnachweis: AppFactor
Sichtweite
Für Außenstehende könnten einige technische Schulden aufgrund von Fehlern oder verzögerten Systemen offensichtlich sein. Oder vielleicht die Zeit, die das Unternehmen benötigt, um bestehende Produkte zu verbessern und neue Funktionen einzuführen.
Insider hingegen könnten eine bessere Vorstellung von ihren technischen Schulden haben, wenn sie sehen, dass ihre IT-Budgetausgaben in einem unverhältnismäßigen Verhältnis zwischen Wartung und dem Bau glänzender neuer Dinge gewichtet sind. Daten des Beratungsunternehmens McKinsey deuten darauf hin, dass technische Schulden die Ursache sein könnten für bis zu 40 % des gesamten IT-Budgets von Unternehmen, während a separater Bericht von Stripe gibt an, dass Entwickler im Durchschnitt ein Drittel ihrer Arbeitswoche damit verbringen, sich mit bestehenden Technologieproblemen zu befassen, anstatt neuen Code zu schreiben.
Doch es ist nicht immer einfach, sich ein klares Bild davon zu machen Ebene der technischen Schulden eines Unternehmens, da diese sich über mehrere Bereiche und Domänen innerhalb einer Organisation erstrecken können. Dieser undurchsichtige Untergrund kann Dinge wie übermäßig komplexen, doppelten oder völlig schlechten Code enthalten; ein Mangel an automatisierten Tests; Sicherheitslücken; und allgemein schlechtes Design.
„Die große Herausforderung für Unternehmen besteht darin, dass sie unternehmenstaugliche Anwendungen auf höchstem Niveau erstellt und konzipiert haben [specific] „Zu einem bestimmten Zeitpunkt ändern Geschäftsanforderungen und -prozesse die Umgebungen um diese Anwendungen, und die Anwendungen und ihre Abhängigkeiten entwickeln sich im Laufe der Zeit weiter“, sagte Neilson.
Daher können technische Schulden – wie McKinsey anmerkt – vielleicht am besten als eine Art „Steuer“ betrachtet werden, die ein Unternehmen für alle internen Entwicklungen zahlt, die sich auf die Reparatur unzähliger veralteter Technologieinfrastrukturen konzentrieren. Dazu gehören neue Bibliotheken und Frameworks oder Integrationspunkte und Abhängigkeitsänderungen, wenn Unternehmen ihren Stack verfeinern. Letztendlich handelt es sich um ein ganzes Durcheinander an Komplexität, das sich mit der Zeit zu einem unhandlichen Durcheinander anhäuft.
Ein typisches Beispiel für eine ältere Unternehmensanwendung könnte eine ältere Microsoft SQL-Datenbank sein; eine Middleware-Schicht; und ein .NET-Frontend, für dessen Funktion eine Mischung aus physischer und virtueller Infrastruktur erforderlich ist. Die laufenden Prozesse, Bibliotheken, Abhängigkeiten und allgemeinen Komponenten, die die Anwendung und Infrastruktur durchdringen, würden erhebliche manuelle Arbeit erfordern, nur um herauszufinden, was was ist, da sie eine Lift-and-Shift-Transformation in eine eher Cloud-native Form anstreben.
Und genau das möchte AppFactor bieten. Es scannt die IT-Umgebung des Unternehmens, um alle Apps und entsprechenden Abhängigkeiten zu identifizieren, „trennt“ die virtuellen und physisch gehosteten Apps von ihrer aktuellen Umgebung und baut jede Komponente und App-Ebene in separate Container um, die für ihr neues Zuhause – sei es ein modernes – bereit sind Cloud-Architektur wie Kubernetes oder ein verwalteter Datenbankdienst.
„All dies wird durch das Produkt generiert und vorangetrieben [AppFactor]sodass Sie Ihre vorhandenen Anwendungsbestände innerhalb von Tagen, nicht Monaten oder Jahren, schnell auf die neueste Cloud-Technologie umstellen können“, sagte Neilson.
AppFactor: Übersicht über das App-Modernisierungsmodul (erscheint im November). Bildnachweis: AppFactor
Unter der Haube
AppFactor besteht aus drei Kernkomponenten, darunter einem Scanner/Analysator, der auf Servern eingesetzt wird, um die Daten zu sammeln, die zum Aufdecken ihrer Anwendungen und Abhängigkeiten erforderlich sind; ein „Orchestrator“, der im Wesentlichen das Verhalten des Scanners/Analysators steuert, einschließlich des IP-Bereichs und der Zielsysteme; und die übergreifende AppFactor SaaS-Plattform, die alle Datenanalysen, maschinellen Lernprozesse (ML) und Dienste abwickelt, die visuelle Zuordnungen, Containerisierungsaufgaben und mehr generieren.
Das Unternehmen gibt an, mit einigen kommerziellen Kunden zusammengearbeitet zu haben, darunter einem in Großbritannien ansässigen Unternehmen für Unternehmenssoftware Civica. Bisher war nur die Facette „Entdecken und Bewerten“ der Plattform kommerziell verfügbar. Das Unternehmen bereitet sich jedoch auch darauf vor, im November sein Modul „App-Modernisierung“ auf den Markt zu bringen. Das bedeutet also, dass Kunden nicht nur die Möglichkeit haben, geeignete Kandidaten für die Modernisierung zu finden und alle relevanten Berichte und Analysen bereitzustellen, sondern letztendlich auch die Transformation selbst durchzuführen.
Eines der vielleicht interessanteren Features der Plattform – zumindest aus der Perspektive des ganzen Schnickschnacks – ist ein Tool, das es Benutzern ermöglicht, App-Abhängigkeiten über eine 3D-Visualisierungs-Engine zu visualisieren. Letztendlich könnte dies zur Visualisierung ganzer Umgebungen genutzt werden.
„Derzeit geht es eher um eine Infrastruktur- und Prozessebene, aber es gibt eindeutig Spielraum für tiefere Einblicke, den wir ausbauen wollen“, sagte Neilson.
Kurioserweise macht AppFactor dies auch für VR-Headsets verfügbar, wobei das Unternehmen diese Funktionalität über eine Oculus an seinem TC Disrupt-Stand vorführt.
„Eine der anspruchsvollsten Aktivitäten im Vorfeld, die dazu beitragen kann, das Risiko zu verringern [app] „Änderungen erfordern die Möglichkeit, Abhängigkeiten zu berücksichtigen, anzuzeigen und zu verstehen – sei es über die Infrastruktur, die Architektur oder den Code hinweg“, sagte Neilson. „Bei dieser Ansicht geht es darum, den Aufbau und die Anatomie unserer Anwendungsbestände auf detaillierte und leistungsstarke Weise betrachten und damit interagieren zu können. Einige dieser Systeme sind unglaublich komplex, da Kommunikation, Bibliotheken, Dateien, Dienste, Prozesse und mehr an einer Vielzahl von Orten und in mehreren Umgebungen stattfinden. Dies ist eine wirklich leistungsstarke Möglichkeit, Wissen intuitiv zu verstehen, zu validieren und zu bestätigen ermöglicht jede zukünftige Weiterentwicklung der Anwendung und ihrer Attribute.“
AppFactor: Visualisieren Sie App-Abhängigkeiten und ganze Umgebungen durch eine 3D-Visualisierungs-Engine. Bildnachweis: AppFactor
Spielstatus
Die aktuellen Tools zur App-Modernisierung sind im Wesentlichen manuell und daher ressourcenintensiv. Dabei kann es sich um die Verwendung eines Befehlszeilentools wie Docker handeln, das umfangreiche kontinuierliche Tests erfordert und selbst dann aufgrund der manuellen Ausführung des Tools möglicherweise nicht die gesamte Bandbreite an Abhängigkeiten abdeckt. Und Unternehmen wie Migrate for Anthos von Google, das aus der Übernahme von Velostrata vor fünf Jahren hervorgegangen ist, und App2Container von AWS Machen Sie es Unternehmen etwas einfacher, virtuelle Maschinen (VMs) in Container umzuwandeln. Allerdings sind diese immer noch sehr manuell und befehlszeilenbasiert, bieten nicht unbedingt umfassende Einblicke in Abhängigkeiten und unterstützen keine auf der physischen Infrastruktur basierenden Apps.
Es gibt auch andere ähnliche Dienste, die sich darauf konzentrieren, Unternehmen beim Übergang von monolithischer Software zu Microservices zu unterstützen. wie zum Beispiel das von Risikokapitalgebern finanzierte Unternehmen Vfunction.
Das ultimative Ziel jedes dieser Dienste besteht darin, Unternehmen dabei zu helfen, ihre technischen Schulden zu reduzieren und „mit der Zeit zu gehen“, auch wenn dabei leicht unterschiedliche Ansätze verfolgt werden.
„Wir glauben, dass es vier Säulen der technischen Schulden gibt – Infrastruktur, Architektur, Code und Abhängigkeiten“, sagte Neilson. „Wir glauben auch, dass es viele Anwendungen gibt, die nicht für Microservices geeignet sind. Deshalb ist es unsere Vision, dass die Eigenschaften einer Unternehmensanwendung das optimale Architekturmuster bestimmen.“
Der KI-Faktor
Um dies zu erreichen, entwickelt AppFactor nach eigenen Angaben Klassifikationen für maschinelles Lernen, um die Muster zu generieren, die für die Transformation komplexerer „Multi-Host“-Apps erforderlich sind. Im Wesentlichen geht es darum, „Fingerprinting“-Techniken zu entwickeln, um herauszufinden, woraus komplexe oder maßgeschneiderte Apps bestehen.
„Um dies zu erstellen, verwenden wir ein trainiertes Datenmodell, das eine Reihe von Attributen und Datenpunkten verwendet, die dabei helfen können, Anwendungsmuster zu identifizieren“, sagte Neilson.
Darüber hinaus sagte Neilson, dass sie mit einer Reihe anderer KI-Anwendungsfälle experimentieren, einschließlich großer Sprachmodelle (LLMs), um die zu generieren YAML (eine für Menschen lesbare Datenserialisierungssprache zum Erstellen von Konfigurationsdateien) für Kubernetes-Bereitstellungen
„Wir haben einige [other] Wir werden uns auf zukünftige Anwendungsfälle rund um die Codegenerierung konzentrieren, aber wir sind noch nicht so weit“, fügte Neilson hinzu.