Entwicklung & Technik · Legacy-Modernisierung
KI-Schulungen für Legacy-Modernisierung
Viele geschäftskritische Systeme laufen auf COBOL-Programmen im Mainframe, alten Java-EE-Anwendungen oder .NET-Framework-Lösungen, deren ursprüngliche Entwickler:innen längst nicht mehr verfügbar sind. KI-Coding-Assistenten und Agenten machen solche Codebasen zugänglicher: Sie erklären Programmlogik, rekonstruieren Geschäftsregeln, erzeugen Charakterisierungstests und unterstützen die schrittweise Migration in moderne Sprachen, Frameworks und Cloud-Plattformen. Erfolgreiche Modernisierung bleibt dennoch Ingenieursarbeit: Automatische Übersetzung ohne Verständnis erzeugt nur neuen Legacy-Code. Im Kurs lernen Sie, KI entlang bewährter Muster wie Strangler Fig, Branch by Abstraction und Anti-Corruption Layer einzusetzen, Verhalten vor jeder Änderung mit Tests abzusichern und Modernisierungsentscheidungen auf eine belastbare Analyse des Bestands zu stützen.
Für wen ist das Training?
- Entwickler:innen, die COBOL-, PL/I- oder RPG-Systeme betreuen
- Java- und .NET-Teams mit älteren Monolithen und Framework-Altlasten
- Software- und Enterprise-Architekt:innen in Modernisierungsprogrammen
- IT-Leitungen und Projektverantwortliche für Migrationen
- Berater:innen für Anwendungsmodernisierung und Cloud-Migration
Typische Herausforderungen, die wir adressieren
- Geschäftsregeln stecken undokumentiert im Code, das Wissen der ursprünglichen Entwickler:innen ist verloren
- Fehlende automatisierte Tests machen jede Änderung riskant
- Veraltete Frameworks, Bibliotheken ohne Sicherheitsupdates und proprietäre Laufzeitumgebungen
- Big-Bang-Migrationen scheitern an Umfang, Datenmigration und Parallelbetrieb
Praxisszenarien aus Ihrem Bereich
Geschäftsregeln extrahieren
COBOL-Paragraphen, Copybooks oder Java-Serviceklassen analysieren lassen, enthaltene Berechnungs- und Entscheidungslogik als fachlich lesbare Regeln dokumentieren und mit Fachbereichen gemeinsam validieren. So entsteht eine belastbare fachliche Grundlage für Migration und Neuentwicklung.
Abhängigkeiten kartieren
Aufrufbeziehungen, JCL-Jobketten, Datenbankzugriffe und Schnittstellen aus dem Quellcode rekonstruieren und als Diagramme darstellen, um sinnvolle Schnitte für eine schrittweise Ablösung zu finden. Auch tote Codepfade werden sichtbar.
Charakterisierungstests erzeugen
Das bestehende Verhalten mit Golden-Master- und Approval-Tests festhalten, Testdaten aus Produktionsmustern anonymisiert ableiten und so ein Sicherheitsnetz vor jeder Migration schaffen. Abweichungen fallen damit sofort auf.
Framework-Upgrades durchführen
Migrationen von Java EE zu Jakarta EE oder Spring Boot sowie vom .NET Framework zu modernem .NET planen, API-Brüche identifizieren und Anpassungen in vielen Dateien konsistent umsetzen.
Code übersetzen und refaktorieren
COBOL-Module in idiomatisches Java oder C# überführen, statt Zeile für Zeile zu übersetzen, Datentypen wie gepackte Dezimalzahlen korrekt abbilden und Ergebnis per Vergleichstest gegen das Original prüfen.
Strangler-Fig-Architektur entwerfen
Fassaden, Routing-Schichten und Anti-Corruption Layer konzipieren, über die neue Services Funktionen des Altsystems Schritt für Schritt übernehmen, inklusive Datensynchronisation und Rückfalloptionen. Jede Ablösestufe bleibt einzeln auslieferbar.
Mögliche Praxisprojekte im Kurs
Copybook-zu-Schema-Konverter
Ein Tool, das COBOL-Copybooks einliest und daraus JSON-Schemas, Java-Records oder SQL-Tabellen inklusive korrekter Abbildung von Dezimal- und Redefine-Feldern erzeugt. Das beschleunigt Schnittstellen zum Altsystem.
Legacy-Wissensportal
Eine kleine Web-App, die analysierte Programme, Geschäftsregeln und Abhängigkeiten durchsuchbar macht und Fragen zum Altsystem mit Quellenangabe beantwortet. Neue Teammitglieder finden sich so schneller zurecht.
Vergleichstest-Harness
Ein Testrahmen, der dieselben Eingaben an Alt- und Neusystem sendet, Ausgaben feldgenau vergleicht und Abweichungen übersichtlich protokolliert. So wird die fachliche Gleichwertigkeit der Migration nachweisbar.
Alle 10 Kurse für Legacy-Modernisierung
Vibe & Agentic Coding (10)
- Claude Code für Legacy-Modernisierung
- Vibe Coding für Legacy-Modernisierung
- Agentic Coding für Legacy-Modernisierung
- Cursor für Legacy-Modernisierung
- GitHub Copilot für Legacy-Modernisierung
- OpenAI Codex für Legacy-Modernisierung
- Windsurf für Legacy-Modernisierung
- Model Context Protocol (MCP) für Legacy-Modernisierung
- KI-Agenten-Entwicklung für Legacy-Modernisierung
- RAG & LLM-Apps für Legacy-Modernisierung
Datenschutz & Compliance
Altsysteme verarbeiten häufig Kunden-, Finanz- oder Versicherungsdaten: Sie lernen, Code und Testdaten vor der Nutzung mit KI zu bereinigen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei übersetztem Code zu klären und Anforderungen von DSGVO, DORA und Branchenaufsicht an Änderungen kritischer Systeme zu berücksichtigen.
Voraussetzungen
Sie haben Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache des Altsystems oder der Zielplattform, etwa COBOL, Java oder C#, sowie Grundverständnis von Softwarearchitektur.
Häufige Fragen
Kann KI ein COBOL-System automatisch nach Java übersetzen?
KI kann einzelne Module deutlich schneller übersetzen als manuelle Arbeit, doch eine reine Eins-zu-eins-Übersetzung erzeugt oft schwer wartbaren Code. Sinnvoller ist ein Vorgehen, bei dem Geschäftsregeln zuerst verstanden und mit Tests abgesichert werden und die Zielarchitektur bewusst gestaltet wird. Im Kurs kombinieren Sie KI-gestützte Übersetzung mit Vergleichstests und Refactoring.
Wie gehen wir mit sehr großen Codebasen um?
Große Altsysteme passen nicht vollständig in den Kontext eines Modells. Bewährt sind eine systematische Inventarisierung, Zusammenfassungen pro Modul, Abhängigkeitsgraphen und gezielter Abruf relevanter Stellen. Agenten arbeiten dann Modul für Modul mit klar definiertem Auftrag. Sie lernen, diese Struktur aufzubauen und die Ergebnisse für Architekturentscheidungen nutzbar zu machen.
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