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KI-gestützte Modernisierung von Enterprise-Systemen – Monolithen schrittweise transformieren

Seminardauer: 1 Tag

Ziele der Schulung

In diesem 1-tägigen Hands-on-Workshop "KI-gestützte Modernisierung von Enterprise-Systemen – Monolithen schrittweise transformieren" lernen Sie, wie Sie bestehende Unternehmensanwendungen mithilfe moderner Softwarearchitektur, bewährter Modernisierungsmuster und KI-gestützter Entwicklungswerkzeuge schrittweise weiterentwickeln und transformieren.

Anhand eines vorbereiteten Enterprise-Anwendungsszenarios mit einem Java-/Spring-basierten Monolithen setzen Sie praxisnah Methoden zur risikoarmen Modernisierung bestehender Systeme um. Sie erfahren, wie KI-Coding-Assistenten bei der Analyse bestehender Anwendungen, der Identifikation von Modernisierungspotenzialen, der Entwicklung neuer Komponenten sowie der Dokumentation und Qualitätssicherung unterstützen.

Ein Schwerpunkt liegt auf der schrittweisen Migration von Monolithen zu modularen Architekturen und Microservices mithilfe des Strangler-Fig-Musters. Sie lernen, wann eine Dekomposition sinnvoll ist, wie fachliche Servicegrenzen mit Domain-Driven Design identifiziert werden und wie bestehende Funktionen kontrolliert in neue Services überführt werden können.

Darüber hinaus beschäftigen Sie sich mit zentralen Architekturentscheidungen moderner Enterprise-Systeme, darunter Datenmanagement mit Database-per-Service, API-basierte Integration, Backend-for-Frontend-Architekturen sowie eventbasierte Kommunikation mit Apache Kafka. Sie bewerten unterschiedliche Integrations- und Transaktionsmuster und lernen, welche Ansätze sich in der Praxis bewährt haben und wo typische Herausforderungen entstehen.

Die vermittelten Konzepte und Modernisierungsmuster sind technologieunabhängig und lassen sich auf unterschiedliche Programmiersprachen, Frameworks und Enterprise-Anwendungen übertragen.

Zielgruppe Seminar

  • Softwareentwickler und Softwarearchitekten, die einen bestehenden Monolithen in Richtung Microservices weiterentwickeln wollen
  • Tech Leads und Team Leads, die eine Microservices-Migration planen oder verantworten
  • Entwickler mit Interesse an KI-gestützter Codeanalyse, Domain-Driven-Design-Grenzfindung und Refactoring
  • DevOps-nahe Entwickler, die Deployment- und Rollback-Strategien für eine schrittweise Migration mitgestalten
  • Entwickler anderer Sprachen/Stacks, die die Strangler-Fig-Methodik unabhängig vom konkreten Java-Beispiel erlernen möchten

Voraussetzungen

  • Praktische Erfahrung in der Softwareentwicklung
  • Grundkenntnisse in Java und Spring Boot (aktive Entwicklungserfahrung ist von Vorteil).
  • grundlegendes Verständnis von REST-APIs und relationalen Datenbanken wird vorausgesetzt.
  • Vorkenntnisse zu Microservices oder Domain-Driven Design sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.

Für die praktischen Übungen ist ein eigener Laptop mit installiertem JDK, einer Java-IDE sowie Docker mitzubringen. Zugriff auf einen KI-Coding-Assistenten sollte vorab eingerichtet sein.

Lernmethodik

  • Kurze fachliche Impulse kombiniert mit einem hohen Praxisanteil
  • Live-Coding-Sequenzen und eigenständige Übungen direkt am Code, anhand eines vorbereiteten Beispiel-Repositorys (Spring Boot Monolith)
  • Unterstützung durch einen KI-Coding-Assistenten während der praktischen Arbeit
  • Gemeinsame Diskussion und Reflexion von Architekturentscheidungen in der Gruppe (z. B. Schnittstellenzuschnitt, Grenzen der Dekomposition)
  • Praktische Erfahrung des Trainers aus eigenen Microservices- und Architekturprojekten
  • Durchgehende Verfügbarkeit des Trainers für Fragen während der Übungsphasen

Seminarinhalt

Wann (nicht) dekomponieren

  • Microservices sind kein Selbstzweck: Wann sich eine Dekomposition lohnt – und wann nicht
  • Typische Fallstricke: verfrühte Zerlegung, verteilter Monolith, geteilte Datenbank
  • Die inkrementelle These: schrittweise migrieren statt Big-Bang-Rewrite

KI-gestützte Domain Driven Design (DDD)-Grenzfindung am Beispiel-Monolithen

  • KI-gestützte Analyse des Beispiel-Monolithen: Abhängigkeiten, Kopplungen, Codepfade
  • Abgrenzung von Kern-, Support- und generischen Subdomänen (Domain-Driven Design)
  • Auswahl des ersten zu extrahierenden Service anhand von Geschäftsfähigkeiten

Green/Blue-Deployment

  • Extraktion des ersten Service aus dem vorbereiteten Beispiel-Repository
  • Generierung von DTOs
  • Schrittweises Umleiten von Lesetraffic auf den neuen Service (Proxy-Konfiguration als sofortiger Rollback-Hebel)
  • KI-Unterstützung bei Teststrategie und Regressionstests
  • Tests und Dokumentation

Warum Saga in der Praxis scheitert

  • Das Saga-Muster im Überblick: Choreographie vs. Orchestrierung, kompensierende Transaktionen als Ersatz für verteilte Commits
  • Warum verteilte Transaktionen und verteilte Rollbacks über Servicegrenzen hinweg unzuverlässig sind
  • Warum kompensierende Transaktionen kein echtes Rollback sind – Umgang mit Teilausfällen, Reihenfolge und der daraus entstehenden Komplexität
  • Konsequenz für diesen Workshop: Diese Fragilität motiviert den Wechsel zu Event-Driven Architecture mit eventual consistency im nächsten Block

Migration und Qualitätssicherung

  • Migrationskonzepte für die schrittweise Modernisierung von Enterprise-Anwendungen
  • Fachliches Monitoring zur Bewertung der korrekten Systemfunktion und Geschäftsprozesse
  • Einsatz von KI zur Unterstützung bei Analyse, Überwachung und Dokumentation von Migrationsfortschritten
  • Entwicklung und Automatisierung von Regressionstests zur Sicherstellung bestehender Funktionalitäten

Database-per-Service und Event-Driven Integration mit Apache Kafka

  • Database-per-Service statt geteilter Datenbank – eigene Datenhaltung pro Service
  • Domain Events als Integrationsmechanismus zwischen Services – die Alternative zu Saga
  • Hands-on: Publizieren und Konsumieren von Domain Events über einen vorbereiteten Apache-Kafka-Broker (Event-Choreographie)
  • Eventual Consistency verstehen und am extrahierten Service nachvollziehen

Backend-for-Frontend für eine dedizierte UI

  • Warum ein einzelnes generisches Gateway nicht für jede UI passt: das Backend-for-Frontend-Muster
  • Aufbau eines schlanken, dedizierten BFF für eine Beispiel-UI, das die extrahierten Services aggregiert
  • Zuschnitt der BFF-API auf die tatsächlichen Bedürfnisse der jeweiligen Frontend-Anwendung

Abschluss und nächste Schritte

  • Rollback-Strategie
  • Rollforward- Strategie
  • Integration von KI-Tools in den täglichen Entwicklungs- und Migrationsworkflow (Boundary-Analyse, Testgenerierung, Dokumentation)
  • Gemeinsame Reflexion der Ergebnisse und offenen Fragen
  • Priorisierung weiterer Migrationsschritte für die eigene Systemlandschaft

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