Anwendungsmodernisierung – Übersicht

Diese Seite bietet eine Übersicht über die Strategien, Tools und Pfade, die zur Modernisierung von monolithischen Legacy-Anwendungen und serverlosen Arbeitslasten in cloudnative Mikrodienste in Google Cloudverfügbar sind.

Wenn Sie Cloud-Architekt, Anwendungsentwickler oder Engineering Lead sind, können Sie die Informationen auf dieser Seite verwenden, um Wege zur Anwendungsmodernisierung zu bewerten, die Containerbereitschaft für Java-Arbeitslasten mit dem Google Cloud Modernization Hub zu prüfen, Codebasen mithilfe von generativer KI zu refaktorieren und in der Google Kubernetes Engine (GKE) und Cloud Run bereitzustellen.

Bevor Sie diese Seite lesen, sollten Sie sich mit Ihren vorhandenen Anwendungsarchitekturen, Quellcodeabhängigkeiten und Ziel-Laufzeitanforderungen vertraut machen.

Pfade für die Anwendungsmodernisierung

Wählen Sie einen geeigneten Pfad zur Anwendungsmodernisierung basierend auf der Architektur Ihrer Quellarbeitslast und Ihren Entwicklungszielen aus. Das folgende Diagramm zeigt drei Pfade zur Modernisierung von Anwendungen:

Flussdiagramm, das drei Modernisierungspfade zeigt: .NET- und Java-Modernisierung mit Modernization Hub, KI-gestütztes Code-Refactoring und serverlose Lambda-zu-Cloud Run-Migration.

Jeder Pfad ist auf ein bestimmtes Modernisierungsszenario ausgerichtet:

  • Modernisierung von .NET- und Java-Arbeitslasten: Bewertet .NET- und Java-Arbeitslasten mithilfe des Modernization Hub, um Transformationspfade wie Framework-Upgrades und Containerisierung für Java-Arbeitslasten zu evaluieren.
  • KI-gestützte Code-Refaktorisierung: Modernisiert Legacy-Frameworks und zerlegt monolithische Architekturen mithilfe von generativer KI.
  • Serverlose Migration: Konvertiert ereignisgesteuerte Funktionen in portable, containerisierte HTTP-Mikrodienste.

Modernisierung von .NET- und Java-Arbeitslasten

Mit dem Modernization Hub können Sie ASP.NET-, .NET Framework- und Java-Arbeitslasten bewerten und Transformationspfade wie Framework-Upgrades und Containerisierung für Java-Arbeitslasten in drei Phasen evaluieren:

  1. Arbeitslastbewertung: Analysieren Sie Quellarchive in Cloud Storage, um die Kompatibilität der Codebasis und den Modernisierungsaufwand zu bewerten, ohne separate Compute-Instanzen bereitzustellen.
  2. Blocker-Erkennung: Identifizieren Sie betriebssystemspezifische und Framework-Blocker (z. B. Windows-Registry-Aufrufe, Windows Communication Foundation-Dienste (WCF), Internet Information Services-Abhängigkeiten (IIS) und Legacy-Java-EE-Namespaces) in herunterladbaren HTML- und Markdown-Berichten.
  3. Transformationsplanung: Empfohlene Transformationspfade bewerten, einschließlich Framework- und Abhängigkeitsupgrades für .NET- und Java-Arbeitslasten sowie Linux-Containerisierung für Java-Arbeitslasten in GKE oder Cloud Run.

Weitere Informationen finden Sie unter .NET-Anwendungen bewerten, Java-Anwendungen bewerten und Migration von containerisierten Anwendungen.

KI-gestützte Coderefactoring

Zum Analysieren und Modernisieren von Legacy-Anwendungscode, z. B. zum Upgrade von .NET Framework 4.x oder zum Modernisieren von Java-Arbeitslasten für Linux-Container, unterstützen Modernization Hub, die Antigravity CLI und Antigravity den folgenden Workflow:

  1. Abhängigkeitsbewertung: Quellcode-Repositories werden gescannt, um nicht unterstützte APIs, eng gekoppelte monolithische Komponenten und die Kompatibilität mit der Ziellaufzeit zu identifizieren.
  2. Code-Refaktorierung: Verwenden Sie die Antigravity CLI, um Legacy-Framework-Aufrufe in moderne, plattformübergreifende Äquivalente umzuwandeln.
  3. Artefaktgenerierung: Generieren Sie mehrstufige Dockerfiles und Konfigurationsdateien für Zielanwendungen.

Serverlose Migration

Die Migration serverloser Funktionen von AWS Lambda zu Cloud Run umfasst die folgenden Phasen:

  1. Laufzeitabhängigkeiten bewerten: Ereignistrigger, Umgebungsvariablen und Ausführungslimits identifizieren.
  2. Refaktorierung des Ausführungs-Wrappers: Verwenden Sie die Antigravity CLI, um AWS Lambda-Ereignis-Handler in zustandslose HTTP-Standard-Container-Handler umzuwandeln.
  3. Cloud Run-Bereitstellung: Verpacken Sie die Funktion als Container und stellen Sie sie in Cloud Run bereit, um das Autoscaling mit nutzungsbasierter Abrechnung zu ermöglichen.

Referenzarchitekturen

Ausführliche Architekturmuster und Referenzleitfäden zur Modernisierung finden Sie in den folgenden Ressourcen im Google Cloud Architecture Center:

Nächste Schritte