„Cloud is the new Normal“, so Andrew R. Jassy (CIO AWS). Was also liegt näher, als genau jetzt den Schritt in die Cloud zu wagen? Passende Blaupausen dazu gibt es mehr als genug. Aber ist dieser Schritt wirklich so einfach, wie uns die verschiedenen Cloud-Anbieter glauben machen wollen? Natürlich nicht. Diese Session zeigt anhand typischer Antipatterns, wie der Weg in die Cloud garantiert im Desaster endet und wie man sich dagegen wappnen kann. Ähnlichkeiten zu existierenden Projekten sind rein zufällig – oder auch nicht.

Zielpublikum: Architekten, Entwickler, Projektleiter, Manager, Entscheider
Voraussetzungen: Keine
Schwierigkeitsgrad: Basic

AI for testing to generate test code or AI for coding (see Copilot) to suggest good code examples; this is almost "state-of-the-art". But isn't something missing? Aren't we largely dealing with brownfield software that needs to be transformed in order to be cloud-ready and scalable? Couldn't AI help here too?

In the presentation, we will look at what AI-based methods could do to simulate architecture restructuring (based on data that goes beyond code to evaluate feature/temporal coupling, Conway’s law or a mix of all), check their feasibility and efforts. We also provide an outlook on what support AI could provide with respect to architecture quality analysis. Finally, we will talk about challenges in relation to knowledge management in projects and how to get assistance based on AI.

Target Audience: Project Leaders, Architects, Key Developers, Managers, Decision Makers
Prerequisites: Architecture Knowledge
Level: Advanced

Jeder möchte in die Cloud. Unterwegs stellt man fest, dass der Weg dorthin oft lang und steinig ist.
Damit man die typischen Probleme vermeiden und Risiken reduzieren kann, stellen wir Lösungen vor, die sich in unserer Praxis bewährt haben.
Es werden Rehost- und Replatforming-Beispiele mit AWS und der Open Telekom Cloud vorgestellt. Dabei werden folgende Fragen beantwortet:

• Welche Stolperfallen gibt es und wie lassen sie sich vermeiden? Abkürzungen & Sackgassen
• Wie kann eine gute Informationsbasis und Dokumentation geschaffen werden?
• Wie kann der Migrationsprozess beschleunigt werden?
• Wie können Cloud-Vorteile genutzt werden?

Zielpublikum: Architekten, Projektleiter, Manager, Entscheider
Voraussetzungen: Cloud-Grundkenntnisse, Erfahrung mit Anwendungsmodernisierung, Migration
Schwierigkeitsgrad: Basic

Jährlich fließen große Investitionen in die Erstellung von Softwaresystemen. Diese erodieren aber mit der Zeit, behandelt man sie nicht pfleglich. Spätestens wenn z. B. aus dem Legacy-Code eine moderne SaaS-Lösung entstehen soll, rächt sich dieses Vorgehen. Wie soll das Entwicklungsteam agieren? Auf einen Greenfield-Ansatz setzen oder das Altsystem runderneuern? Wie lassen sich solche Probleme in Zukunft vermeiden? Welche Fallstricke lauern in der Praxis? Darauf möchte die vorliegende Paneldiskussion in Gestalt eines Fishbowls Antworten aus der Praxis geben.

Agenda:

• Beispielbasierte Einführung in die Problematik
• Diskussionsrunde, die als Fishbowl mit Sprechern startet
• Wrap-Up

Zielpublikum: Softwarearchitekten, Entwickler
Voraussetzungen: Praktische Kenntnisse in Softwarearchitektur und Softwareengineering
Schwierigkeitsgrad: Advanced

Existierende Softwarearchitekturen stehen von Anfang an einer hohen Dynamik ihres Umfelds gegenüber. Anforderungen ändern sich, neue Technologien entstehen, technische Schulden häufen sich an. Der Vortrag zeigt, wie sich existierende Systeme so renovieren bzw. verbessern und integrieren lassen, dass ihre Nachhaltigkeit auch langfristig gesichert bleibt. Es illustriert, welche konkreten Maßnahmen sich wann und wie nutzen lassen.

Agenda:

• Motivation und Problemstellung
• Architekturbewertung
• Maßnahmen für Evolution und Verbesserung
• Integration von Legacy-Code
• Migration
• Zusammenfassung

Zielpublikum: Softwarearchitekten, Entwickler, Projektleiter
Voraussetzungen: Grundlegende Kenntnisse in Softwarearchitektur und Softwareentwicklung
Schwierigkeitsgrad: Advanced

Die Modernisierung eines Legacy-Systems ist eine komplexe Herausforderung, die sorgfältige Analyse und Planung erfordert. In diesem Vortrag zeige ich, wie wir über vier Jahre ein umfangreiches Legacy-System schrittweise migriert haben. Durch Domänenarchäologie erkannten wir fachliche Strukturen im Altsystem und identifizierten Bereiche für neue Lösungen. Ich erläutere Strategien zur Risikobewertung und Priorisierung: Was zuerst – hohes Risiko oder einfache Umsetzungen? Der Parallelbetrieb von Alt- und Neusystem war entscheidend für eine reibungslose Integration und eine hohe Nutzerakzeptanz. Erfahren Sie, wie wir die Systeme gekoppelt haben und wann und wie wir das Altsystem und seine Datenbanken abgeschaltet haben, ohne den Betrieb zu gefährden. Dennoch lief nicht alles glatt.

Zielpublikum: Architekt:innen, Entwickler:innen, Projektleiter:innen
Voraussetzungen: DDD, Projekterfahrung, Softwarearchitektur
Schwierigkeitsgrad: Advanced

INITIAL SITUATION

When modernizing enterprise applications that were developed many years ago and adapted over decades, you are often faced with several challenges.

• What does the current architecture actually look like?
• Which technologies have all been utilized?
• Which and how much technical debt, i.e. things that would have to be changed anyway, are hidden in the source code?

Normally, various developers have "immortalized" themselves in the code and the architecture. And a uniform and up-to-date documentation is nowhere to be found.

OPTIONS

In addition to manual analysis, static and dynamic code analysis can also be used. However, the information derived from this is no substitute for comprehensive software documentation. And despite the use of frameworks and libraries, the creation of new source code is usually purely manual work.
Couldn't the silver bullet AI do this for us?

KEY MESSAGE

AI can support software architects and software engineers both in analyzing applications and in redesigning them.
But how exactly? What steps are necessary? And where are the pitfalls and limitations?
I will answer precisely these questions in my presentation, based on a real project whose source code is more than 20 years old.

KNOWLEDGE CONVEYED

• Steps for a successful modernization of applications and their architectures with the help of LLMs available today.
• Limits of AI.

Target Audience: Architects, Developers, Project Leader, Manager, Decision Makers
Prerequisites: Basic knowledge in software development and application architecture
Level: Advanced

Fitness functions are an essential part of evolutionary architectures – and they can also bring desired structures and properties to legacy code bases, step by step. But how do they look like in practice? What kinds of fitness do they check and assert?

After a general introduction to fitness functions we'll do a deep dive into some concrete examples, covering use cases for common architectural patterns. We'll see examples in Java code, based on ArchUnit and jMolecules. But the basic ideas and concepts are applicable to other languages and technologies as well.

The session closes with a discussion about when and where to write fitness functions and who should write them – and why the use of fitness functions can help bridge the gap between architects and software developers.

Target Audience: Architects, Developers
Prerequisites: Some coding experience is helpful but not required for this session.
Level: Basic