In einem von Amazon Web Services (AWS) veröffentlichten Video-Interview berichten John Trembly (Senior Enterprise Architect) und Brent Gade (Cloud- und Infrastrukturverantwortlicher) von Bridgestone Americas über die Modernisierung ihrer Mainframe-Landschaft.

Als Ausgangspunkt der Initiative des Reifenherstellers wird die Erkenntnis beschrieben, dass die bestehende Mainframe-Umgebung zwar als stabil und zuverlässig gegolten habe, zugleich jedoch zunehmend als Hemmnis wahrgenommen worden sei. Trembly führt aus, die Systeme hätten die Fähigkeit eingeschränkt, fachliche Anforderungen zeitnah und flexibel umzusetzen. Auch sei es schwieriger geworden, geeignetes Personal für die Weiterentwicklung der Legacy-Anwendungen zu finden. Anwendungen hätten über Jahre hinweg stagniert, während bekannte Fehler nicht behoben worden seien. Gleichzeitig seien geschäftskritische Daten in isolierten Systemen verblieben, und die Integration mit modernen Analyseplattformen habe teils Wochen gedauert.

Fokussierung auf geschäftskritische Anwendungen

Im Rahmen einer Bestandsaufnahme habe das Unternehmen zunächst geprüft, welche Anwendungen tatsächlich noch genutzt würden. Nicht mehr benötigte Systeme seien stillgelegt worden. Übrig geblieben seien vier Anwendungen, die als geschäftskritisch eingestuft worden seien und im Fokus der Modernisierung standen. Für diese Systeme habe das Unternehmen ein ambitioniertes Ziel formuliert: die Migration von der Mainframe-Umgebung in die Cloud innerhalb von sieben bis acht Monaten.

Technische Umsetzung: Migration in die AWS-Cloud

Technologisch hat der Reifenhersteller dabei auf AWS-Services wie Amazon EC2, Amazon S3 und Amazon RDS gesetzt. Datenbanken seien unter anderem von IBM Db2 z/OS und VSAM nach PostgreSQL auf Amazon RDS migriert worden. Als Gründe für die Wahl werden insbesondere Funktionen für Verfügbarkeit und Wiederherstellung genannt, darunter automatisierte Backups, Snapshotting und Failover-Mechanismen.

Rolle der Künstlichen Intelligenz im Migrationsprozess

Künstliche Intelligenz habe im Projekt eine unterstützende Rolle gespielt. Den Aussagen zufolge ist sie vor allem eingesetzt worden, um große Teile des Legacy-Codes zu analysieren, die Migration vorzubereiten und Testprozesse zu automatisieren. In der ergänzenden Case Study wird ausgeführt, dass dabei unter anderem mehr als 1,2 Millionen Zeilen COBOL- und JCL-Code ausgewertet und im Rahmen des Replatformings weiterverarbeitet worden seien. Gleichzeitig betonen die Interviewpartner, dass die Transformation nicht automatisiert erfolgt sei. Vielmehr sei sie durchgängig von Fachkräften begleitet worden, um geschäftskritische Logik, regulatorische Anforderungen und über Jahre gewachsenes Systemwissen zu erhalten.

Darüber hinaus wird beschrieben, dass stark gekoppelte Anwendungen die Weiterentwicklung erschwert hätten. Die Modernisierung habe diese Abhängigkeiten reduziert und damit neue Spielräume für weitere Transformationsvorhaben geschaffen.

Ergebnisse: Verbesserte Anpassbarkeit und Datenverfügbarkeit

Als Ergebnis berichten Trembly und Gade, dass die Anwendungen heute resilienter und leichter anpassbar sind. Änderungen am Code könnten schneller umgesetzt werden, und Daten stünden näher an Analyseplattformen zur Verfügung, wodurch Auswertungen beschleunigt würden. Gleichzeitig habe sich die Grundlage geschaffen, weitere Anwendungen schrittweise zu modernisieren.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf organisatorischen Veränderungen. Die Gesprächspartner betonen abschließend, dass der Erfolg der Migration nicht allein von technologischen Faktoren abhängt, sondern wesentlich durch Qualifizierung, Zusammenarbeit und kulturellen Wandel geprägt ist. Teams seien gezielt weitergebildet und stärker vernetzt worden, um den Übergang zu cloudbasierten Arbeitsweisen zu unterstützen. (td)

Das Technical Center von Bridgestone Americas in Akron, im US-Bundestaat Ohio (Quelle: Bridgestone)