KI-gestütztes Reverse Engineering von Legacy-Anwendungen – Code analysieren, dokumentieren und Modernisierung vorbereiten

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung „KI-gestütztes Reverse Engineering von Legacy-Anwendungen – Code analysieren, dokumentieren und Modernisierung vorbereiten“ lernen Sie, wie Sie bestehende Softwareanwendungen mithilfe KI-gestützter Methoden analysieren, verstehen und dokumentieren. Sie erfahren, wie Generative KI dabei unterstützt, komplexe Quellcodes zu erschließen, technische Zusammenhänge sichtbar zu machen und verloren gegangenes Anwendungswissen wiederherzustellen.

Sie lernen Methoden kennen, um Architekturstrukturen, Abhängigkeiten, Geschäftslogik und technische Risiken aus bestehenden Anwendungen abzuleiten. Dabei erfahren Sie, wie KI-Werkzeuge bei der automatisierten Erstellung von Dokumentationen, Architekturübersichten und Analyseergebnissen eingesetzt werden können.

Der Schwerpunkt liegt auf der strukturierten Vorbereitung von Modernisierungsprojekten. Sie entwickeln eine belastbare Entscheidungsgrundlage für zukünftige Maßnahmen wie Refactoring, Migration oder Ablösung, ohne bereits eine konkrete Modernisierungsstrategie umzusetzen.

Praxisnahe Übungen basierend auf Java-Quellcode zeigen, wie KI bei der Analyse realer Codebasen eingesetzt wird und welche Grenzen bei der automatisierten Bewertung bestehender Anwendungen berücksichtigt werden müssen.

Zielgruppe Seminar

• Softwarearchitekten
• IT-Architekten
• Enterprise Architects
• Softwareentwickler
• Application Owner
• Systemverantwortliche
• Technische Projektleiter
• IT-Berater
• Verantwortliche für Anwendungsportfolios
• Modernisierungsteams

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Softwareentwicklung und Softwarearchitektur
• Erfahrungen mit bestehenden Unternehmensanwendungen oder Legacy-Systemen sind von Vorteil
• Grundkenntnisse im Umgang mit KI-Assistenten wie ChatGPT, GitHub Copilot oder vergleichbaren Werkzeugen erleichtern den Einstieg

Seminarinhalt

Herausforderungen beim Reverse Engineering von Legacy-Anwendungen

• Warum gewachsene Anwendungen schwer zu verstehen sind
• Fehlende oder veraltete Dokumentation
• Verlorenes Wissen über Geschäftslogik und technische Entscheidungen
• Auswirkungen technischer Schulden
• Bedeutung einer strukturierten Analyse vor Modernisierungsvorhaben

Grundlagen des KI-gestützten Reverse Engineering

• Möglichkeiten und Grenzen Generativer KI bei der Softwareanalyse
• Einsatz von Large Language Models zur Codeanalyse
• Geeignete Analyseaufgaben für KI
• Bereitstellung von Kontextinformationen für KI-Modelle
• Datenschutz und Sicherheit bei der Analyse von Quellcode
• Umgang mit großen Codebasen und Repositorys

Quellcode mit KI analysieren und verstehen

• Struktur bestehender Anwendungen untersuchen
• Komponenten, Module und Verantwortlichkeiten identifizieren
• Programmabläufe nachvollziehen
• Geschäftslogik aus Quellcode ableiten
• Komplexe Funktionen verständlich beschreiben
• Abhängigkeiten zwischen Komponenten analysieren
• Kritische Codebereiche erkennen

Architektur und Systemzusammenhänge rekonstruieren

• Bestehende Architektur aus Quellcode ableiten
• Schichten und Komponenten erkennen
• Technische Abhängigkeiten visualisieren
• Schnittstellen und Integrationspunkte identifizieren
• Datenflüsse analysieren
• Architekturübersichten automatisiert erstellen

KI-gestützte Dokumentation bestehender Anwendungen

• Technische Dokumentationen automatisiert erzeugen
• Komponentenbeschreibungen erstellen
• Schnittstellen dokumentieren
• Code-Kommentare und Entwicklerdokumentation verbessern
• Bestehende Dokumentationen aktualisieren
• Wissensbasis für Entwicklungsteams schaffen

Qualitäts- und Risikoanalyse mit KI

• Technische Schwachstellen erkennen
• Code-Smells identifizieren
• Komplexität und Wartbarkeit bewerten
• Abhängigkeiten und Risiken analysieren
• Kritische Anwendungsteile priorisieren
• Analyseergebnisse für Entscheidungsprozesse aufbereiten

Vorbereitung von Modernisierungsentscheidungen

• Analyseergebnisse bewerten
• Modernisierungspotenziale identifizieren
• Kritische Komponenten bestimmen
• Weiterbetrieb, Refactoring, Migration oder Ablösung vorbereiten
• Entscheidungsgrundlagen für Architekturteams erstellen
• Übergabe der Analyseergebnisse an Modernisierungsteams

Praxisworkshop mit Java: Legacy-Anwendung mit KI analysieren

• Analyse einer Beispiel-Codebasis
• Identifikation von Komponenten und Abhängigkeiten
• Rekonstruktion technischer Zusammenhänge
• Erstellung einer automatisierten Dokumentation
• Bewertung technischer Risiken
• Ableitung einer Modernisierungsempfehlung

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

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