Viele Unternehmen stehen heute vor dieser Herausforderung: Ihre Daten- und ETL-Landschaften sind über Jahre organisch gewachsen, bestehen aus heterogenen Komponenten und enthalten unzählige, teils undokumentierte Skripte. Diese Legacy-Systeme bilden zwar das Rückgrat der operativen Datenverarbeitung, stellen jedoch ein massives Hindernis für Innovation und Cloud-Modernisierung dar.
Manuelle Migrationen solcher Systeme sind zeit- und kostenintensiv, können fehleranfällig sein und schwer nachzuvollziehen. Sie erfordern tiefes Expertenwissen über Strukturen, Abhängigkeiten und Transformationen, das in vielen Organisationen mit der Zeit verloren gegangen ist.
Um diesen Prozess zu beschleunigen und gleichzeitig nachvollziehbar zu gestalten, arbeitet msg an einem Framework, das spezialisierte KI-Agenten orchestriert, um Skripte, Abhängigkeiten und Logik von Legacy-Systemen automatisiert zu analysieren, zu übersetzen und zu dokumentieren. So werden Migrationsprojekte erklärbar, reproduzierbar und deutlich effizienter.
Herausforderungen in Legacy-Umgebungen
Die Modernisierung von datengetriebenen Alt-Systemen ist in mehrfacher Hinsicht anspruchsvoll.
Im praktischen Projektalltag treten typischerweise folgende Schwierigkeiten auf:
- Syntaktische und semantische Übersetzung: Alte Skriptsprachen besitzen eigene Strukturen, Funktionen und Operatoren, die sich nicht direkt in moderne Frameworks übertragen lassen.
- Komplexe Abhängigkeiten: Transformationen greifen häufig auf voneinander abhängige Module zu, deren Beziehungen kaum dokumentiert sind.
- Redundanz und Inkonsistenz: Über Jahre gewachsene Logik führt zu doppelten oder widersprüchlichen Datenflüssen.
- Unklare Zielarchitektur: Neue Systeme verlangen nach modularen Pipelines, strukturierten Eingabe- und Ausgabepunkten und sauberer Anbindung an Cloud-Datenplattformen.
- Fehlende Nachvollziehbarkeit: Ohne klare Dokumentation ist nicht ersichtlich, wie Transformationen zustande kamen und welche Auswirkungen Änderungen haben.
Diese Kombination aus technischer Komplexität, Dokumentationslücken und Sicherheitsanforderungen macht die manuelle Migration zu einem hochriskanten Unterfangen.
Ein agentischer Ansatz für sichere und erklärbare Migrationen
Die Lösung der msg begegnet diesen Herausforderungen mit einem mehrstufigen, agentisch orchestrierten Prozess, in dem spezialisierte KI-Komponenten zusammenarbeiten.
Jeder Agent übernimmt eine klar abgegrenzte Aufgabe und trägt so zu einem reproduzierbaren, überprüfbaren Gesamtprozess bei.
- Analyse und Extraktion
Analyse-Agenten lesen die Legacy-Skripte ein, identifizieren Datenquellen, Transformationen und Zieltabellen und strukturieren diese Informationen. Dadurch entsteht ein vollständiges Abbild der logischen Datenflüsse.
- Erstellung eines Dependency Graphs
Auf Basis der extrahierten Informationen wird ein Abhängigkeitsgraph generiert. Er macht sichtbar, wie Module, Tabellen und Transformationen miteinander verbunden sind – ein entscheidender Schritt, um die oft verborgene Komplexität transparenter zu machen.
- Automatisierte Übersetzung und Code-Generierung
Translation-Agenten übertragen die erkannten Transformationen in das Syntax- und Strukturmodell moderner Datenverarbeitungsumgebungen. Dabei entstehen modular aufgebaute, wiederverwendbare Code-Bausteine, die im nächsten Schritt zu produktionsreifen Pipelines zusammengesetzt werden.
- Human-in-the-Loop-Validierung
Die resultierenden Skripte werden von Data Engineers überprüft, um sicherzustellen, dass Geschäftslogik und technische Implementierung übereinstimmen. Diese manuelle Qualitätssicherung ist integraler Bestandteil des agentischen Designs.
- Kontinuierliches Lernen und Validierung
Validierungsergebnisse und Feedback fließen zurück in die Agentenarchitektur. So verbessert sich die Übersetzungsqualität mit jeder Iteration, während Fehlmigrationen sukzessive minimiert werden.
Vergleich unterschiedlicher Sprachmodelle
Ein zentrales Element der Migration ist die Fähigkeit, Skriptlogik kontextbewusst zu verstehen und präzise zu übertragen.
Dazu wurden verschiedene Large Language Models (LLMs) evaluiert, die sowohl syntaktische als auch semantische Aspekte erfassen.
In der Praxis zeigte sich, dass Cloud-basierte Modelle eine besonders hohe Übersetzungsqualität und Kontexttiefe liefern, während selbst gehostete Modelle Vorteile bei Datenhoheit, Skalierbarkeit und Kostenkontrolle bieten. Durch den modularen Aufbau unserer Lösung lassen sich beide Varianten kombinieren, je nach Sicherheits- und Compliance-Anforderungen des Kunden.
Mitigation by Design: Qualität und Governance integriert
Ein wesentlicher Erfolgsfaktor der Lösung ist der Ansatz des „Mitigation by Design“.
Jede Transformationsphase ist erklärbar, validiert und auditfähig, um die Anforderungen an Governance und Compliance vollständig zu erfüllen.
- Mehrstufige Code-Analyse
Spezialisierte Analyse-Agenten erkennen Logik, Abhängigkeiten und potenzielle Risiken, bevor die eigentliche Migration startet.
- Explainable Transformation
Jeder Übersetzungsschritt kann dokumentiert und begründet werden. So bleibt nachvollziehbar, warum bestimmte Code-Konstrukte in der Zielarchitektur auf eine bestimmte Weise umgesetzt wurden.
- Iterative Validierung & Testing
Automatische Syntax-, Logik- und Regressionstests begleiten jeden Schritt, um Fehler frühzeitig zu erkennen.
- Human-in-the-Loop Checkpoints
Data Engineers prüfen kritische Transformationen vor dem Deployment – ein gezieltes Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle.
- Lernende Agenten
Feedback-Mechanismen speisen Erfahrungen aus erfolgreichen Migrationen in das Agentensystem zurück und erhöhen so die Effizienz zukünftiger Projekte.
- Automatische Traceability & Governance
Alle Änderungen werden versioniert, dokumentiert und bleiben rückverfolgbar – ein entscheidendes Merkmal für Audit-Fähigkeit und regulatorische Konformität.
Technischer Nutzen
Durch diesen agentischen Ansatz entsteht ein vollständig nachvollziehbarer Migrationsprozess, der mehrere Vorteile vereint:
- Beschleunigte Projekte durch automatisierte Code-Analyse, Übersetzung und Dokumentation.
- Reduzierte Risiken durch integrierte Validierung, Testautomatisierung und Governance-Mechanismen.
- Erhöhte Code-Qualität durch kontinuierliches Lernen der Agenten und Vorschläge für Refactoring-Maßnahmen.
- Transparenz für Entwickler durch grafische Darstellung von Abhängigkeiten und dokumentierte Entscheidungsprozesse.
- Kosteneffizienz durch den gezielten Einsatz von Rechenressourcen und den Wegfall redundanter manueller Arbeitsschritte.
Ausblick: Von der Code-Migration zur autonomen Modernisierungsplattform
Die Umsetzung unserer Lösung zeigt, wie KI-gestützte Automatisierung den Übergang von Legacy- zu modernen Architekturen grundlegend verändern kann.
Der nächste Schritt ist die Generalisierung des Frameworks, um es auf weitere Anwendungsbereiche und Sprachen auszuweiten.
Geplante Erweiterungen umfassen:
- Unterstützung zusätzlicher Programmiersprachen und ETL-Frameworks, um eine breite Palette von Modernisierungsszenarien abzudecken.
- Automatische Generierung von Softwaretests, die aus der analysierten Transformation abgeleitet werden.
- Agenten für Code-Qualitätsanalyse, die Style-Guidelines, Wartbarkeit und Performance prüfen.
- Automatische Dokumentations-Agenten, die technische Beschreibungen und Architekturübersichten direkt aus den Migrationsartefakten ableiten.
Die Zukunft der Software-Migration liegt nicht nur in der Automatisierung liegt, sondern im intelligenten Zusammenspiel spezialisierter Agenten. mit dem Menschen als prüfender Instanz in der Mitte.
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Moritz Bischof
Senior Data Science, ML & AI Consultant