Questa è una versione PDF del contenuto. Per la versione completa e aggiornata, visita:
Verrai reindirizzato automaticamente...
Wir schreiben das Jahr 2026 und die Modernisierung der IT-Infrastrukturen ist keine Option mehr, sondern ein Überlebensimperativ, insbesondere im Banken- und Versicherungssektor. Die Migration von Legacy-Systemen in die Cloud stellt eine der komplexesten Herausforderungen für CIOs und Software-Architekten dar. Es geht nicht einfach darum, Code von einem Mainframe in einen Kubernetes-Container zu verschieben; die wahre Herausforderung liegt im tiefen Verständnis von Jahrzehnten logischer Schichtungen, die oft nicht dokumentiert sind.
In diesem technischen Deep Dive werden wir untersuchen, wie der fortgeschrittene Einsatz von Large Language Models (LLM) und Prompt Engineering den Prozess des Reverse Engineering transformieren kann. Wir sprechen nicht von einfacher Codegenerierung (wie ‘übersetze dieses COBOL in Python’), sondern von einem methodischen Ansatz zur Extraktion der Geschäftslogik (Business Rules Extraction) und zur Gewährleistung der funktionalen Parität durch automatisierte Tests.
Viele mission-critical Systeme laufen auf Codebases, die in den 80er oder 90er Jahren in COBOL, PL/I oder Fortran geschrieben wurden. Das Hauptproblem bei der Migration von Legacy-Systemen ist nicht die Syntax, sondern die Semantik. Oft fehlt die Dokumentation oder sie stimmt nicht mit dem Code in der Produktion überein. Die ursprünglichen Entwickler sind im Ruhestand und der Code selbst ist zur einzigen Quelle der Wahrheit geworden.
Der traditionelle Ansatz sieht eine manuelle Analyse vor, die teuer und anfällig für menschliche Fehler ist. Der moderne, KI-gestützte Ansatz nutzt LLMs als Reasoning-Engines, um eine semantische statische Analyse durchzuführen. Das Ziel ist es, den Algorithmus zu dekompilieren, nicht nur zu übersetzen.
Um diesem Leitfaden zu folgen, benötigen Sie:
Um komplexe Geschäftsregeln zu extrahieren, wie z. B. die Berechnung eines französischen Tilgungsplans mit währungsspezifischen Ausnahmen, reicht ein Zero-Shot-Prompt nicht aus. Wir müssen das Modell durch strukturierte kognitive Prozesse führen.
Die Technik Chain-of-Thought drängt das Modell dazu, die Zwischenschritte des Denkprozesses explizit zu machen. Bei der Migration von Legacy-Systemen ist dies entscheidend, um den Datenfluss durch undurchsichtige globale Variablen zu verfolgen.
Beispiel für einen CoT-Prompt:
SYSTEM: Du bist ein Senior Mainframe Analyst, spezialisiert auf COBOL und Banklogik. USER: Analysiere den folgenden COBOL-Absatz 'CALC-RATA'. Übersetze ihn noch nicht. Verwende einen Chain-of-Thought-Ansatz, um: 1. Alle Eingabe- und Ausgabevariablen zu identifizieren. 2. Zeile für Zeile zu verfolgen, wie die Variable 'WS-INT-RATE' verändert wird. 3. Die zugrunde liegende mathematische Logik in natürlicher Sprache zu erklären. 4. Eventuelle 'Magic Numbers' oder fest codierte Konstanten hervorzuheben. CODE: [COBOL-Snippet einfügen]
Legacy-Code ist oft reich an GO TO-Anweisungen und verschachtelten bedingten Logiken (Spaghetti-Code). Hier ist die Technik Tree of Thoughts überlegen. Sie ermöglicht es dem Modell, verschiedene mögliche Interpretationen eines mehrdeutigen Codeblocks zu erkunden, diese zu bewerten und unlogische zu verwerfen.
Angewandte ToT-Strategie:
PERFORM VARYING-Blocks vorzuschlagen.So strukturieren Sie eine operative Pipeline zur Unterstützung der Migration von Legacy-Systemen:
Bevor der Code an das LLM gesendet wird, entfernen Sie veraltete Kommentare, die Halluzinationen verursachen könnten (z. B. “TODO: fix this in 1998”). Isolieren Sie die Berechnungsroutinen (Business Logic) von denen für E/A oder Datenbankverwaltung.
Verwenden Sie einen strukturierten Prompt, um einen agnostischen Pseudocode zu generieren. Ziel ist es, eine Spezifikation zu erhalten, die ein Mensch lesen kann.
PROMPT: Analysiere den bereitgestellten Code. Extrahiere AUSSCHLIESSLICH die Geschäftsregeln. Gewünschte Ausgabe im Markdown-Format: - Regelname - Vorbedingungen - Mathematische Formel (im LaTeX-Format) - Nachbedingungen - Behandelte Ausnahmen
Dies ist der kritische Schritt für die Sicherheit. Wir verwenden das LLM, um Test-Inputs zu generieren, die alle in der vorherigen Phase identifizierten bedingten Zweige (Branch Coverage) abdecken.
Eine erfolgreiche Migration von Legacy-Systemen endet nicht mit dem Umschreiben des Codes, sondern mit dem Beweis, dass sich das neue System (z. B. in Java oder Go) exakt wie das alte verhält.
Wir können LLMs in die CI/CD-Pipeline (z. B. Jenkins oder GitLab CI) integrieren, um dynamische Unit-Tests zu erstellen:
KI kann auch in der Debugging-Phase eingesetzt werden: Wenn der Test fehlschlägt, kann man dem LLM den Legacy-Code, den neuen Code und das Diff des Outputs geben und fragen: “Warum produzieren diese beiden Algorithmen unterschiedliche Ergebnisse für den Input X?”.
LLMs können Logiken erfinden, wenn der Code zu kryptisch ist. Um dieses Risiko zu mindern:
temperature auf 0 oder sehr niedrige Werte (0.1/0.2), um den Determinismus zu maximieren.Versuchen Sie nicht, ganze monolithische Programme in einem einzigen Prompt zu analysieren. Verwenden Sie intelligente Chunking-Techniken, indem Sie den Code nach Paragraphen oder logischen Abschnitten unterteilen und eine Zusammenfassung des globalen Kontexts (Global State Summary) beibehalten, die in jedem nachfolgenden Prompt übergeben wird.
Der Einsatz von fortgeschrittenem Prompt Engineering verwandelt die Migration von Legacy-Systemen von einer Operation der “Computerarchäologie” in einen kontrollierten Ingenieurprozess. Techniken wie Chain-of-Thought und Tree of Thoughts ermöglichen es uns, den im veralteten Code gefangenen intellektuellen Wert zu extrahieren und sicherzustellen, dass die Geschäftslogik, die das Finanzinstitut stützt, beim Übergang in die Cloud intakt bleibt. Wir schreiben nicht nur Code neu; wir retten Unternehmenswissen.
Der Einsatz fortschrittlicher Prompt-Engineering-Techniken wie Chain-of-Thought und Tree of Thoughts verwandelt die Migration von einer einfachen syntaktischen Übersetzung in einen Prozess der semantischen Ingenieurskunst. Anstatt sich darauf zu beschränken, veralteten Code wie COBOL in moderne Sprachen zu konvertieren, agieren LLMs als Reasoning-Engines, um die geschichtete und oft undokumentierte Geschäftslogik zu extrahieren. Dieser Ansatz ermöglicht es, Algorithmen zu dekompilieren, kritische Unternehmensregeln zu identifizieren und klare funktionale Spezifikationen zu generieren, was menschliche Fehler drastisch reduziert und den intellektuellen Wert der Originalsoftware bewahrt.
Die Technik Chain-of-Thought (CoT) leitet das Modell dazu an, die Zwischenschritte des Denkprozesses explizit zu machen, was wesentlich ist, um die Logik zu linearisieren und den Datenfluss durch globale Variablen in linearem Code zu verfolgen. Im Gegensatz dazu ist der Tree of Thoughts (ToT) überlegen im Umgang mit mehrdeutigem Code oder Code, der reich an verschachtelten bedingten Anweisungen ist, was typisch für Spaghetti-Code ist. ToT ermöglicht es dem Modell, mehrere funktionale Interpretationen gleichzeitig zu erkunden, diese wie ein erfahrener Kritiker zu bewerten und diejenige auszuwählen, die am konsistentesten mit dem Bankkontext oder den geltenden Vorschriften ist, während unlogische Hypothesen verworfen werden.
Die funktionale Parität wird durch eine strenge Pipeline automatisierter Tests erreicht, die oft als «Golden Master»-Ansatz bezeichnet wird. LLMs werden verwendet, um eine breite Palette von Testfällen zu generieren, einschließlich Grenzszenarien, basierend auf der extrahierten Logik. Diese Eingaben werden sowohl auf dem ursprünglichen Legacy-System als auch auf dem neuen Microservice ausgeführt. Die Ergebnisse werden automatisch verglichen: Wenn die Ausgaben abweichen, meldet die Continuous-Integration-Pipeline den Fehler. Diese Methode stellt sicher, dass das neue System, das in modernen Sprachen wie Java oder Go geschrieben ist, das mathematische und logische Verhalten des Vorgängers exakt repliziert.
Das Hauptrisiko sind Halluzinationen, also die Tendenz des Modells, nicht vorhandene Logiken zu erfinden, wenn der Code zu kryptisch ist. Eine weitere Einschränkung ist die Größe des Kontextfensters, die die Analyse ganzer monolithischer Programme verhindert. Um diese Probleme zu mindern, ist es entscheidend, die Temperatur des Modells auf Werte nahe Null zu setzen, um den Determinismus zu maximieren, und immer Zitate der ursprünglichen Codezeilen zu verlangen. Darüber hinaus wird eine intelligente Chunking-Strategie angewendet, bei der der Code in logische Abschnitte unterteilt wird und eine Zusammenfassung des globalen Zustands beibehalten wird, um den Kontext während der Analyse zu wahren.
In geschäftskritischen Systemen, die vor Jahrzehnten entwickelt wurden, ist die Dokumentation oft nicht vorhanden, unvollständig oder schlimmer noch, nicht mit dem tatsächlich in Produktion befindlichen Code abgestimmt. Mit dem Ruhestand der ursprünglichen Entwickler ist der Quellcode zur einzigen verlässlichen Quelle der Wahrheit geworden. Sich auf Papierdokumentation oder Kommentare im Code zu verlassen, die sich auf Änderungen von vor vielen Jahren beziehen könnten, kann zu schweren Interpretationsfehlern führen. Die semantische statische Analyse mittels KI ermöglicht es, diese veralteten Artefakte zu ignorieren und sich ausschließlich auf die aktuelle operative Logik zu konzentrieren.