Innovationsthema

Legacy-Ablöse & Anwendungsmodernisierung

Technologie
Trend: Etabliert
Relevanz: Hoch
Adaptionsreife: Allgemeiner Standard
Tier 1 – Sofortige Implementierung (HOCH), Modernisierung alter IT-Systeme, Flexible Unternehmens-IT, Einfache App-Entwicklung

Altsysteme blockieren Agilität, Skalierbarkeit und Innovation. Die gezielte Erneuerung – per Rehosting, Refactoring oder Rebuild – reduziert technische Schulden und öffnet Systeme für neue Anforderungen. Entscheidend ist eine fundierte Bewertung: Was lohnt sich zu modernisieren – und mit welchem Ziel?

Legacy-Modernisierung wächst weiterhin deutlich. KI-gestützte Tools zur automatisierten Codeanalyse und Unterstützung von Codeübersetzung gewinnen an Bedeutung. Unternehmen prüfen zunehmend den kompletten Neubau oder den Zukauf von SaaS-Lösungen zur Ablösung von veralteten Systemen.

In dieses Feld fallen alle Initiativen, veraltete IT-Systeme zu erneuern. Das Spektrum reicht vom Refactoring monolithischer Anwendungen (z. B. Aufteilen einer großen ERP-Lösung in Microservices) über Re-Platforming (Verlagerung auf neue Infrastruktur, z. B. von Mainframe auf Cloud) bis hin zur Ablösung durch Standardsoftware. Häufig müssen Altsprachen (Cobol, PL/1, RPG etc.) oder Proprietäre Datenbanken abgelöst werden.

Die Modernisierung von Legacy ist technisch anspruchsvoll, da Altsysteme oft sehr komplex, unzureichend dokumentiert und eng mit Geschäftsprozessen verzahnt sind. Dennoch ist sie fundamental, denn Legacy-Systeme können Modernisierung blockieren, die Wartung verschlingt unverhältnismäßig viele Ressourcen und die Flexibilität leidet. Ziele sind hier: Reduktion von Technical Debt, Verbesserung von Performance und Skalierbarkeit und Öffnung der ehemals abgeschotteten Funktionen via APIs oder modulare Neuumsetzung.

Zur Modernisierung von Legacy-Systemen stehen Unternehmen unterschiedliche Ansätze zur Verfügung: „Rehosting“ („Lift-and-Shift“) bietet schnelle und risikoarme Migration bestehender Systeme in neue Infrastruktur, ohne dabei tiefgreifende Änderungen vorzunehmen. „Refactoring“ hingegen umfasst gezielte Anpassungen und Optimierungen der bestehenden Anwendungen, um neue technologische Potenziale besser auszuschöpfen, ohne das gesamte System neu aufzubauen. Der „Rebuild“-Ansatz beschreibt eine vollständige Neuentwicklung, bei der Applikationen in modernen Architekturen und mit zeitgemäßen Technologien komplett neu realisiert werden, was langfristig am nachhaltigsten, aber auch aufwendigsten ist. Die Wahl des Ansatzes sollte stets im Kontext von Risikobereitschaft, Ressourcenverfügbarkeit und strategischen Zielen erfolgen.

Eine Methodologie zur Bewertung von Legacy-Systemen kann Unternehmen entscheidend unterstützen. Hierzu eignet sich insbesondere ein Scoring-Modell, das Kriterien wie technische Schuld, Wartungskosten, geschäftliche Relevanz, Sicherheitsrisiken und Komplexität berücksichtigt. Ein solches Modell hilft Führungskräften, Prioritäten klar zu definieren und Ablösekandidaten systematisch und transparent zu bewerten.

Trends

Microservices & Modularisierung: Der Architekturtrend geht klar zu kleineren, entkoppelten Services. Statt großer Releases monolithischer Anwendungen werden Funktionen als Microservices oder Self-Contained Systems implementiert, die unabhängig deploybar sind. Das erleichtert spätere Änderungen und erlaubt eine skalierende Entwicklung durch mehrere Teams. Container-Technologien (Docker, Kubernetes) und Service Meshes (Istio, Linkerd - beides Open-Source) sind etabliert, um diese Microservice-Landschaften zu betreiben. Auch serverless Computing (FaaS / Function as a Service wie AWS Lambda, Azure Functions) wird genutzt, um bestimmte Legacy-Funktionen neu in der Cloud abzubilden ohne eigene Server zu betreiben.
Strangler Fig Pattern und die Rolle von GenAI: Viele verfolgen einen inkrementellen Modernisierungsansatz - auch Strangler Fig genannt. Dabei werden neue Komponenten nach und nach um das Altsystem herum aufgebaut (z. B. neue API-Services, neue UI), während Teile des Legacy nach und nach stillgelegt werden. Dieser Ansatz verringert das Risiko im Vergleich zum „Big Bang“-Austausch. Legacy Wrapper (APIs vor Altanwendungen) sind populär, um alte Systeme schrittweise in moderne Architekturen einzubinden. Tools zur automatisierten Code-Analyse und Umwandlung (etwa von Cobol zu Java/C#) nutzen KI, um diesen Prozess zu beschleunigen. Generative AI wird sogar getestet, um Code automatisch nach modernen Patterns zu refaktorieren. Die Rolle von generativer KI (GenAI) erweitert sich hierbei; sie wird nicht nur für die automatische Generierung von modernisiertem Code oder Testfällen eingesetzt, sondern beeinflusst auch die Modernisierungsnotwendigkeit selbst, da GenAI-Anbieter neue Schnittstellen oder Datenanforderungen schaffen, die eine Anpassung bestehender Systeme erfordern können.
Mainframe-Modernisierung: Speziell bei Hostsystemen gibt es zwei Trends: Migration in Cloud-Emulationen (z. B. Mainframe-as-a-Service Angebote, die Legacy-Code nahezu unverändert in Cloud laufen lassen) oder Ablösung durch Cloud-native Standardsoftware. Viele Hersteller (IBM, Microsoft) und Dienstleister (AWS mit Accenture, Google mit Micro Focus) bieten Toolchains für Mainframe Assessment, automatisches Code-Refactoring und Datenmigration. Der Mainframe-Markt erlebt einen Aufschwung in Modernisierungsprojekten - Studien prognostizieren starkes Wachstum für Mainframe-Modernisierungsservices in den nächsten Jahren.

Herausforderungen

Geschäftskritikalität: Legacy-Systeme sind meist Herzstücke (Core Banking, Produktionssteuerung, Abrechnungssysteme etc.). Ausfall oder Fehler bei Modernisierung können massive Geschäftsunterbrechungen verursachen. Daher ist Testing, Parallelbetrieb und Fallback essentiell - was Projekte aufwendig macht. Viele Organisationen scheuen diese „Operation am offenen Herzen“.
Datenmigration: Die Datenbestände in Legacy-Systemen über Jahrzehnte sind umfangreich und oft inkonsistent. Migration bedeutet nicht nur, Bytes zu kopieren, sondern Datenmodelle zu transformieren, Altlasten (ungültige Werte, obsolete Felder) zu bereinigen und dies mit minimalem Datenverlust. Die Historie (Transaktionshistorien, Archivdaten) muss meist weiterhin verfügbar bleiben (Compliance!). Dies führt oft zu hybriden Lösungen, wo Altdaten zunächst read-only gehalten werden. Datenmigration ist häufig der kritischste Pfad in Legacy-Ablöseprojekten.
Komplexe Abhängigkeiten: Altsysteme sind selten isoliert - über Jahre wurden Schnittstellen, Batch-Jobs, Workarounds und Subsysteme drumherum gebaut. Ein Legacy-Core hat zig Abhängigkeiten. Beim Herauslösen stößt man ständig auf „verborgene“ Effekte (z. B. ein altes Modul, das noch von einem anderen System genutzt wird, von dem niemand mehr wusste). Das Entflechten der Abhängigkeiten erfordert umfangreiche Voranalysen und birgt Risiko von übersehenen Teilen, die erst nach Abschaltung auffallen.

Chancen

Kostensenkung: Moderne Systeme laufen oft auf kostengünstigerer, skalierbarer Standard-Hardware oder Cloud, während Legacy z. B. teure Mainframe-MIPS oder Spezial-Equipment benötigt. Auch Wartungskosten (Lizenz für Altsoftware, externe Spezialisten) können signifikant sinken. Langfristig spart eine erfolgreiche Legacy-Ablösung erhebliche IT-Betriebskosten ein. Zudem ermöglichen modernisierte Apps Automatisierung, wo vorher manuelle Workarounds nötig waren, was zusätzlich Effizienz schafft.
Geschwindigkeit & Flexibilität: Nach der Modernisierung können Änderungen (neue Funktionen, Anpassungen an Marktänderungen) viel schneller umgesetzt werden. Anstatt monatelanger Release-Zyklen mit Legacy-Code sind Continuous Deployment und schnelle Iterationen möglich. Dies erlaubt dem Business, Innovationen rascher an den Markt zu bringen und Kundenfeedback schneller einzuarbeiten. Unternehmen, die ihre Architekturen modernisiert haben, erkennen oft, dass sie Wettbewerbern plötzliche Schritte voraus sein können, weil die IT nicht mehr die Bremse ist, sondern zum Enabler wird.
Zugang zu modernem Ökosystem: Legacy-Technologien sind häufig inkompatibel mit neuen Tools - z. B. schwer in Cloud-DevOps-Pipelines einzubinden, oder nicht kompatibel mit modernen Sicherheits-Agents. Nach Ablöse kann das Unternehmen state-of-the-art Technologien voll nutzen: Continuous Integration, Cloud Services (Datenbanken, KI-Services), neue Schnittstellentechniken (GraphQL, gRPC), Mobil-Frameworks u.v.m. Das erhöht die Attraktivität der IT-Landschaft für Entwickler (welcher junge Developer möchte noch in COBOL programmieren?) und erleichtert so auch indirekt den Talentzugang.

Technologien und Anbieter

Im Legacy-Modernisierungsmarkt gibt es diverse Spezialanbieter: Automatisierte Code-Übersetzer (z. B. Modern Systems, TSRI für Cobol>Java), Mainframe Emulation (Microsoft mit Azure Mainframe Migration, AWS Mainframe Modernization Service), sowie Legacy-Wrapper-Tools (OpenLegacy, IBM z/OS Connect für Mainframe-APIs). Kubernetes-basierte Plattformen (Red Hat OpenShift, VMware Tanzu) werden genutzt, um modernisierte Anwendungen on-premises oder hybrid bereitzustellen. Für die Datenmigration kommen ETL-Werkzeuge (IBM DataStage, Informatica) oder spezielle Tools wie ESA (Expert System Alchemy) zum Einsatz, die VSAM/Cobol-Daten in relationale Formen überführen. Zur Analyse von Abhängigkeiten in Legacy-Code gibt es Tools wie Cast Highlight, Evolveware oder Micro Focus Enterprise Analyzer. Beratungsunternehmen wie Accenture, Capgemini, T-Systems haben eigene Methodiken (teils KI-unterstützt) für Legacy Assessment und Modernisierung entwickelt. Außerdem werden Standardsoftware-Lösungen als Zielplattformen eingesetzt - z. B. SAP S/4HANA um ein altes Eigenbau-ERP abzulösen, oder Temenos Transact als Ersatz eines Core-Banking-Systems.
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