Molte aziende si trovano a dover affrontare la sfida della modernizzazione dei loro sistemi legacy. Questi sistemi, spesso obsoleti e complessi, rappresentano un ostacolo significativo per l’innovazione e l’agilità aziendale. Amazon Web Services (AWS) ha riconosciuto questa esigenza e ha sviluppato una serie di strumenti avanzati per accelerare e semplificare il processo di modernizzazione del codice legacy.
AWS ha introdotto una suite di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per automatizzare le fasi critiche della modernizzazione del codice. Tra questi, spicca AWS Transform, una piattaforma che utilizza agenti AI specializzati per analizzare, refattorizzare e migrare applicazioni legacy verso ambienti cloud moderni. Questa soluzione supporta la modernizzazione di piattaforme aziendali chiave, tra cui VMware, mainframe e applicazioni .NET, completando i progetti fino a quattro volte più velocemente rispetto ai metodi tradizionali.
AWS ha sviluppato agenti specifici per diverse tecnologie legacy. Ad esempio, l’agente .NET consente di portare le applicazioni basate su Windows su Linux, riducendo i costi operativi fino al 40% grazie alla diminuzione delle licenze e dei requisiti di manutenzione. Questo agente trasforma il codice, esegue test unitari e valida la compatibilità con Linux, permettendo la trasformazione parallela di centinaia di applicazioni.
Per i sistemi mainframe, AWS ha sviluppato un agente in grado di decomporre le applicazioni monolitiche z/OS COBOL in componenti pronti per il cloud. Questo processo consente una migrazione più fluida e meno rischiosa verso ambienti moderni. Allo stesso modo, l’agente VMware aiuta le aziende a evitare l’aumento dei costi delle licenze automatizzando la pianificazione della migrazione. Attraverso la scoperta automatica e la mappatura delle dipendenze, attività che solitamente richiedono settimane possono ora essere completate in pochi minuti.
Un esempio concreto dell’efficacia di questi strumenti è fornito da Persistent Systems, un cliente di AWS, che ha utilizzato Amazon Q Developer per aggiornare il codice legacy Java. Il processo è stato completato con l’83% di velocità in più rispetto alla manualità. Inoltre, AWS ha dichiarato che, grazie all’uso di Amazon Q, l’azienda è riuscita a risparmiare l’equivalente di 4.500 anni di lavoro da sviluppatori, completando in meno di sei mesi l’aggiornamento di oltre il 50% dei suoi sistemi Java in produzione.
AWS ha anche introdotto il supporto per il Model Context Protocol (MCP), che consente agli agenti AI di interagire con database, strumenti per sviluppatori e altri sistemi esterni. Questo approccio permette agli strumenti di comprendere meglio il contesto e di agire in modo più efficace, migliorando l’efficienza complessiva del processo di modernizzazione.