JP7316461B2 - アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本開示は概して、コンピュータの分野に関し、より具体的には、本開示は、構造的健全性と品質基準を維持しつつ、ユーザーが面倒な手間および時間をかけることなく、アプリケーションをより古い環境からより新しい高速な環境に自動的にマイグレーションさせることができるアプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法に関する。

時代の変化とともに技術も変化し、車輪の発明から、我々は今では、モバイルデバイスを介して通勤がオーダーされ得る時代に立っている。このように、テクノロジーは、コンピュータが舞踏室のように大きい時代から、親指のつめのように小さい今の時代へと、大きな飛躍を遂げた。我々は、少しずつ、複数のアプリケーションを通じて人類を助ける技術を刻みました。この絶え間なく変化し、絶えず変化するテクノロジーの分野では、アプリケーション環境は改善を続けており、それらの高度な要件により合わせてアプリケーションを更新し続ける必要が生じる。

従来、アプリケーションは、新しい環境に合わせてアプリケーションを完全に再現することでより新しい環境にマイグレーションされてきたが、時間がかかり、既存のアプリケーションの利益をあまり提供していなかった。環境の更新がより速くなると、アプリケーションがより新しい環境にマイグレーションされるまでにより新しいそれがリリースされるので、アプリケーションを手動で更新する時間が不十分である。さらに、限定されないが、アプリケーションを異なる環境にマイグレーションする際には、変換中にロジックが失われないようにすること、および古い環境およびより新しい環境に対応したマイグレーションを保証することを含むその独自の課題もあった。

企業がそのＩＴ戦略の重要な部分としてクラウドを活用することで、クラウドの採用が主流になった。これは、ＡＷＳ、Ａｚｕｒｅ、およびＧＣＰなどの主要なクラウドプロバイダーが過去３年間で年々成長していることからも明らかである。最初のフェーズとして、これらの企業は、クラウドネイティブ設計の原則を使用してクラウド上に新しいアプリケーションを開発することにより、クラウドの採用に成功した。それで成功を実現したので、企業はクラウドの利益を最大限に活用するために、それらの重要なアプリケーションの残りをクラウドにマイグレーションする方法を模索している。しかし、課題は、既存のアプリケーションをクラウドにマイグレーションすることで、別の一連の問題が発生することであり、例えば、適切なクラウドマイグレーションアプローチ、リスクのバランス、クラウドマイグレーションを完了するためのコストとタイムライン、既存のアプリケーションの複雑さ、特にＳＭＥのない古いアプリケーション、総所有コスト（ＴＣＯ）の節約を最大化し、将来のリリースの生産性、実行速度、パフォーマンスの向上などを増加させることである。

アプリケーション環境のマイグレーションには複雑なパラメータおよび労力が必要なため、定期的な更新に間に合うようにクランチと一緒に、アプリケーションおよびそのコンポーネントに関連するさまざまな問題に対処しながら、手動による支援を必要とせずに、または最小限の方法でアプリケーションをある環境から別の環境にマイグレーションする、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法を開発する必要がある。

この要約は、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法に関連する概念を紹介するために提供されており、その概念は、以下の詳細な説明でさらに説明される。この要約は、クレームされた主題の本質的な特徴を特定することを意図したものでも、クレームされた主題の範囲を決定または制限するために使用することを意図したものでもない。

一実施態様では、アプリケーション環境マイグレーションのための方法が開示される。方法は、アプリケーションサーバのプロセッサによって、ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションコードを評価することと、プロセッサによって、ソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための量子変化を予測することと、プロセッサによって、評価統計を予測することとを含み、評価統計は、ソースアプリケーションコードのマイグレーションを完了するための少なくとも１つの機能的準備およびタイムラインとを提供する。方法は、プロセッサによって、ビジネスロジックを特定するためにソースアプリケーションコードをスキャンすることと、プロセッサによって、ソースアプリケーションコードのためのリファクタリングされたコードを生成することとをさらに含み、リファクタリングされたコードは、ビジネスロジックを保持しつつターゲットアプリケーションコードに従ってソースアプリケーションコードをマクロサービスに分割し、マクロサービスをリパッケージすることによって生成される。方法は、プロセッサによって、予測された評価統計およびリファクタリングされたコードに従ってソースアプリケーション環境のコンポーネントを更新し、それによってプロセッサによって、ソースアプリケーション環境をターゲットアプリケーション環境にマイグレーションすることをさらに含み、マイグレーションは、ソースアプリケーション環境の更新されたコンポーネントおよびリファクタリングされたコードをターゲットアプリケーション環境へリプラットフォームする。

さらに別の実施態様では、方法は、アプリケーションのサイズおよび複雑さに基づいてソースアプリケーションコードを計算されたターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための量子変化を含む。

さらに別の実施態様では、方法は、継続的インテグレーションおよび展開フレームワークおよび自動化されたテストフレームワークを利用して生成されたリファクタリングされたコードを有する。

さらに別の実施態様では、方法は、ソースアプリケーションコードのマイグレーションを完了するための少なくとも１つの阻害要因を提供する評価統計を有する。

さらに別の実施態様では、方法は、ソースアプリケーションコードのコンポーネント間のリンクをスキャンすることを含むソースアプリケーションコードをスキャンする。

さらに別の実施態様では、方法は、ソースアプリケーションコードのコンポーネント間のリンクを保持しながら、ターゲットアプリケーションコードの完了に従ってマクロサービスをリパッケージすることを含む。

さらに別の実施態様では、方法は、ＡＩエンジンによって特定されるマクロサービスを有する。

さらに別の実施態様では、方法は、プロセッサによって、ターゲットアプリケーション環境に従ってソースアプリケーション環境からライブラリおよび設計パターンをマイグレーションすることを含む。

別の実施態様では、方法は、プロセッサによって、ターゲットアプリケーション環境に従ってソースアプリケーション環境からのセキュリティルールを実装することを含む。

別の実施態様では、方法は、ゲートウェイおよび継続的インテグレーションおよび継続的展開フレームワークを利用してアプリケーションプログラムインターフェースプロキシを生成することにより、プロセッサによって各サービスを個別のコンテナにパッケージ化および構築することを含む。

別の実施態様では、方法は、プロセッサによって、ビジネスロジック、リンク、ルールエンジン、利用可能な環境のライブラリ、標準ツール、およびコーディング言語を含む複数のストレージユニットにアクセスすることを含む。

別の実施態様では、方法は、ソースアプリケーション環境を、ソースからターゲット環境への再発展、ソースからターゲットアプリケーションへのリファクタリング、ソースからターゲットアプリケーションへのリホスティング、およびソースからターゲットアプリケーションへのリプラットフォーミングのステップを含むターゲットアプリケーション環境へマイグレーションさせる。

一実施態様では、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムが開示される。システムは、プロセッサと、プロセッサに結合されたメモリとを備え、プロセッサは、メモリに格納された複数のモジュールを実行する。複数のモジュールはさらに、ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションコードを評価し、かつソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための量子変化を確認するための評価モジュールを有し、評価モジュールは、ソースアプリケーションコードのマイグレーションを完了するための少なくとも１つの機能的準備およびタイムラインを提供する評価統計を予測する。複数のモジュールは、ビジネスロジックを理解するためにソースアプリケーションコードをスキャンし、かつソースアプリケーションコードのためのリファクタリングされたコードを生成するためのリファクタリングモジュールをさらに含み、リファクタリングされたコードは、ビジネスロジックを保持しつつターゲットアプリケーションコードに従ってソースアプリケーションコードをマクロサービスに分割し、マクロサービスをリパッケージすることによって生成される。複数のモジュールは、予測された評価統計およびリファクタリングされたコードに従ってソースアプリケーション環境のコンポーネントを更新し、かつソースアプリケーション環境をターゲットアプリケーション環境にマイグレーションするためのリプラットフォームモジュールをさらに含み、マイグレーションは、ソースアプリケーション環境の更新されたコンポーネントおよびリファクタリングされたコードをターゲットアプリケーション環境にリプラットフォームする。

さらに別の実施態様では、システムは、アプリケーションのサイズおよび複雑さに基づいてソースアプリケーションコードを計算されたターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための量子変化を含む。

さらに別の実施態様では、システムは、継続的インテグレーションおよび展開フレームワークおよび自動化されたテストフレームワークを利用して生成されたリファクタリングされたコードを有する。

さらに別の実施態様では、システムは、ソースアプリケーションコードのマイグレーションを完了するための少なくとも１つの阻害要因を提供する評価統計を有する。

さらに別の実施態様では、システムは、ソースアプリケーションコードのコンポーネント間のリンクをスキャンすることを含むソースアプリケーションコードをスキャンする。

さらに別の実施態様では、システムは、ソースアプリケーションコードのコンポーネント間のリンクを保持しながら、ターゲットアプリケーションコードの完了に従ってマクロサービスのリパッケージを含む。

さらに別の実施態様では、システムは、ＡＩエンジンによって特定されるマクロサービスを有する。

さらに別の実施態様では、システムは、ターゲットアプリケーション環境に従ってソースアプリケーション環境からライブラリおよび設計パターンをマイグレーションするリファクタリングモジュールを含む。

別の実施態様では、システムは、ターゲットアプリケーション環境に従ってソースアプリケーション環境からセキュリティルールを実装するリプラットフォームモジュールを含む。

別の実施態様では、システムは、ゲートウェイおよび継続的インテグレーションおよび継続的展開フレームワークを利用してアプリケーションプログラムインターフェースプロキシを生成することにより、各サービスを個別のコンテナにパッケージ化して構築するリファクタリングモジュールを含む。

別の実施態様では、システムは、ビジネスロジック、リンク、ルールエンジン、利用可能な環境のライブラリ、標準ツール、およびコーディング言語を含む複数のストレージユニットへのアクセスを実行する複数のモジュールを含む。

さらに別の実施態様では、システムは、ソースアプリケーション環境を、ソースからターゲット環境への再発展、ソースからターゲットアプリケーションへのリファクタリング、ソースからターゲットアプリケーションへのリホスティング、およびソースからターゲットアプリケーションへのリプラットフォーミングのステップを含むターゲットアプリケーション環境へマイグレーションさせる。

あるプラットフォームから別のプラットフォームにアプリケーションをマイグレーションするために使用され得るアプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法を提供することが、主題の主な目的であり、より具体的には、それは、アプリケーションをより古い環境からより新しい環境にマイグレーションするために使用され得る。アプリケーション環境マイグレーションのシステムおよび方法は、マイグレーションされるアプリケーション、ならびにアプリケーションが開発されたより古い環境およびアプリケーションがマイグレーションされるべきより新しい環境を含む環境に基づいてカスタマイズされ得る。

多くのアプリケーションビジネスロジックを維持しながら、それらに対応するアプリケーション環境マイグレーションを提供することは、主題の別の目的である。さらに、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法は、選択されたマイグレーション対象のアプリケーションを、広範囲の環境から別の広範囲の環境へマイグレーションすることができるようにしてもよい。

手動入力を必要とせずに自動化された方法でアプリケーションの環境をマイグレーションする、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法を提供することは、主題の別の目的である。

開発チームによって行われる動作の繰り返し可能なパターンを排除し、それによってコストも削減することによって、アプリケーションをより古い環境からより新しい環境にマイグレーションするために開発チームが費やす時間と労力を削減するアプリケーション環境マイグレーションを提供することは、主題の別の目的である。

開発チームが既存のアプリケーションをより古い環境からより新しい環境にマイグレーションするために利用され得るアプリケーション環境マイグレーションを提供することは、主題の別の目的である。

既存のコードのチャンクを調査し、それを分析し、それを処理し、そしてその後それをリパッケージするパーサーのように動作するアプリケーション環境マイグレーションを提供することは、主題の別の目的である。

ＪＡＶＡ（登録商標）または．ＮＥＴでコーディングされたウェブアプリケーションのようなより古い環境からクラウドインターフェースのようなより新しい環境にアプリケーションをマイグレーションするために利用され得るアプリケーション環境マイグレーションを提供することは、主題の別の目的である。

実装コストを削減し、総所有コストを削減して収益性を高め、実行速度を向上させ、アプリケーションのパフォーマンスを向上させ、そしてアプリケーションの生産性を向上させることによって、アプリケーションをより古い環境からより新しい環境にマイグレーションするアプリケーション環境マイグレーションを提供することは、主題の別の目的である。

特定の態様、実施形態、実施態様および／または構成に応じて多くの利点を提供することは、主題の別の目的である。

動作の労力およびコストを制御しながら、信頼性の高い実行、スケーラビリティ、および付加価値サービスを提供できるプラットフォームを提供することは、主題の別の目的である。

多数のインスタンスを同時に効率的に管理し、さまざまな規制要件で作業し、リソースがユーザーフレンドリーなインターフェースと緊密に、効率的に、そして集合的に協働および連携できるようにすることは、主題の別の目的である。

主題のこれらおよび他の実施態様、実施形態、プロセス、および特徴は、以下の詳細な説明が付随する実験の詳細とともに読まれるときに、より完全に明らかになるであろう。しかしながら、主題の前述の要約およびそれに関する以下の詳細な説明の両方は、１つの潜在的な実施態様または実施形態を表し、本開示または主題の他の代替の実施態様もしくは実施形態を限定するものではない。

上に要約された主題の主要な特徴の明確な理解は、主題の方法およびシステムを説明する添付の図面を参照することによって得ることができるが、そのような図面は、主題の好ましい実施形態を描写し、したがって、主題が考慮することができる他の実施形態に関して、その範囲を制限すると見なされるべきではない。したがって：
本主題の実施形態による、アプリケーション環境マイグレーションの方法を示す概略モジュール図を示す。 本主題の実施形態による、例示的なアプリケーション環境マイグレーションシステムの動作を説明するシステム図を示す。 本主題の実施形態による、例示的なアプリケーション環境マイグレーションシステムによって自動的に生成される例示的な評価レポートを示す。 本主題の実施形態による、例示的なアプリケーション環境マイグレーション方法の例示的な図を示す。 本主題の実施形態による、アプリケーション環境マイグレーションの方法の例示的なフローチャートを示す。 本主題の実施形態による、アプリケーション環境マイグレーションの方法の別の例示的なフローチャートを示す。

（発明の詳細な説明）
以下は、添付の図面に示されている本開示の実施態様の詳細な説明である。実施態様は、開示を明確に伝えるように詳細である。しかしながら、提供される詳細の量は、実態態様を制限することを意図するものではなく、本開示の精神および範囲内にあるすべての改変物、同等物、および代替物を網羅することを意図している。アプリケーション環境マイグレーションのための記載されたシステムおよび方法の態様は、任意の数の異なるコンピューティングシステム、環境、および／または構成で実装され得るが、実施形態は、以下の例示的なシステム（複数可）の文脈で説明される。

本開示は、ソースアプリケーション環境からターゲットアプリケーション環境へのアプリケーションクラウドリプラットフォーミングを提供する。アプリケーションのクラウドリプラットフォーミングは、既存のオンプレミスアプリケーションをクラウドにマイグレーションして、クラウドのスケーラビリティおよび柔軟性のある機能を利用することにより、ソースアプリケーション環境を効率的に機能させることを含む。ソースアプリケーション環境の構造も改変されて、これらのアプリケーションの総所有コスト（ＴＣＯ）が削減され、これは、仮想マシン、アプリケーションサーバ、およびデータベースのライセンスコストを削減するために、よりオープンソースでクラウドフレンドリーなソフトウェアを採用することを含む。実際のＴＣＯ削減量はアプリケーションごとに異なり、アプリケーションの評価後に決定される。本開示は、アプリケーションで実行されるいくつかの重要なステップをリストし、アプリケーションごとに異なり、Ｃｌｏｕｄ ＰｌａｔｆｏｒｍまたはＰａａＳで効果的に機能するように、既存のアプリケーションを変更し得るが、ソースおよびオンプレミスの設計パターンに関連するすべてのブロッカが変更され、基盤となるすべてのライブラリが更新されて、アプリケーションがコンテナまたはＰａａＳ、アプリケーションサーバ（Ｗｅｂｌｏｇｉｃ、ＷｅｂＳｐｈｅｒｅ、ＪＢｏｓｓなど）と互換性を持つようになり、そしてデータベースはオープンソースのクラウドフレンドリーなソフトウェアに置き換えられ得、モノリスアプリケーションは効率および速度のためにより小さなマクロサービスに分離され得る。

本開示は、単純なコンテナ化によるクラウドリプラットフォーミングのためのメカニズムを提供し、コンテナ化を妨げるすべてのコードブロッカを削除し、Ｄｏｃｋｅｒなどのコンテナにソースアプリケーションを展開してクラウド上でそれを動作させることを含む。さらに、テストケースおよびＣＩ／ＣＤの自動化を含む、ソースアプリケーションリリースプロセスも自動化されよう。またさらに、ソースアプリケーションおよび／またはソースデータベースをＴｏｍｃａｔ ｆｏｒ ＪＡＶＡ（登録商標）アプリケーションなどの軽量のオープンソースサーバにリプラットフォームして、ライセンスコストを削減し、クラウドでのコンピューティングコストを削減することで、これらのアプリケーションのＴＣＯを削減することもできる。しかし、安定性およびパフォーマンスを保証するために、モノリスアプリケーションをより小さなサービスに分割する必要があり、これらのアプリケーションをすべてステートレスにし、それぞれを個別のコンテナに展開する個別のＴｏｍｃａｔサーバにそれらを展開する。したがって、ソースアプリケーションは、モノリスアプリケーションを分離し、マクロサービス概念を使用してＡＰＩを介してそれを公開し、それをクラウド準備アプリケーションにすることで、ターゲットアプリケーションプラットフォームにマイグレーションされよう。モノリシックアプリケーションをマクロサービスに分割することに加えて、ＣＩ／ＣＤも実装され、高速で自動化された展開を実現する。コンポーネントごとの構造とステップごとの方法を以下に示す。

図１は、本主題の実施形態による、アプリケーション環境マイグレーションの方法を示す概略モジュール図１００を示す。

一実施態様では、アプリケーション環境マイグレーションシステム１２０は、サーバ１０２上でアプリケーション環境マイグレーションのための方法を実装し、システム１２０は、プロセッサ（複数可）１２２、インターフェース（複数可）１２４、フレームワーク（複数可）１５０、ＡＩエンジン１５２、およびプロセッサ（複数可）１２２に結合されたまたはプロセッサ（複数可）１２２と通信しているメモリ１２６を含む。プロセッサ（複数可）１２２は、１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理装置、状態機械、論理回路、および／またはアプリケーション環境マイグレーション命令に基づいて信号を操作する任意のデバイスとして実装され得る。他の機能の中でも、プロセッサ（複数可）１２２は、メモリ１２６に格納されたコンピュータ可読命令をフェッチして実行するように構成される。フレームワーク１５０は、継続的インテグレーションおよび継続的展開フレームワーク、自動化されたテストフレームワークなどを含むがこれらに限定されない。ＡＩエンジン１５２は、データベース（ＤＢ）リプラットフォームエンジン、アプリリプラットフォームエンジン、バッチおよびスケジューラリプラットフォームエンジン、メッセージブローカーリプラットフォームエンジン、オープンソースＡＩエンジンなどを含むが、これらに限定されない。

本開示は、システムがサーバ上のアプリケーションとして実装されるシナリオを考慮して説明されているが、システムおよび方法は、様々なコンピューティングシステムに実装され得る。記載された方法（複数可）を実装し得るコンピューティングシステムは、メインフレームコンピュータ、ワークステーション、パーソナルコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ミニコンピュータ、サーバ、マルチプロセッサシステム、ラップトップ、タブレット、ＳＣＡＤＡシステム、スマートフォン、モバイルコンピューティングデバイスなどを含むが、これらに限定されない。

インターフェース（複数可）１２４は、システム１２０がユーザーと対話することを可能にする、例えば、ウェブインターフェース、グラフィカルユーザーインターフェースなどの様々なソフトウェアおよびハードウェアインターフェースを含み得る。さらに、インターフェース（複数可）１２４は、システム１２０が、ウェブサーバおよび外部データサーバ（図示せず）などの他のコンピューティングデバイスと通信することを可能にし得る。インターフェース（複数可）１２４は、例えばＬＡＮ、ケーブルなどの有線ネットワーク、およびＷＬＡＮ、セルラー、または衛星などの無線ネットワークを含む、多種多様なネットワークおよびプロトコルタイプ内の複数の通信を促進し得る。インターフェース（複数可）１２４は、多数のデバイスを互いにまたは別のサーバに接続するための１つ以上のポートを含んでもよい。

アプリケーションサーバおよびクラウド環境におけるすべての要素間で通信するために使用されるネットワークは、無線ネットワーク、有線ネットワーク、またはそれらの組み合わせであり得る。ネットワークは、イントラネット、ローカルエリアネットワークＬＡＮ、ワイドエリアネットワークＷＡＮ、インターネットなどの異なるタイプのネットワークのうちの１つとして実装され得る。また、ネットワークは、専用ネットワークであっても、共有ネットワークであってもよい。共有ネットワークは、例えば、ハイパーテキスト転送プロトコルＨＴＴＰ、伝送制御プロトコル／インターネットプロトコルＴＣＰ／ＩＰ、無線アプリケーションプロトコルＷＡＰなどの様々なプロトコルを使用して互いに通信する異なるタイプのネットワークのつながりを表す。さらにネットワークは、ルータ、ブリッジ、サーバ、コンピューティングデバイスを含む様々なネットワークデバイスを含んでもよい。ネットワークはさらに、クライアントサイトコンピュータ、ホストサイトサーバもしくはコンピュータ、クラウド上、またはそれらの組み合わせなどにあるストレージデバイスへのアクセスを有する。ストレージは、１つまたは多数のメモリ記憶デバイス、データベースなどを含む、１つまたは多数のローカルおよびリモートのコンピュータ記憶媒体を有する。

メモリ１２６は、例えば、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）、および／または不揮発性メモリ（例えば、ＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ等）を含む本分野で既知の任意のコンピュータ可読媒体を含み得る。一実施形態では、メモリ１２６は、モジュール（複数可）１２８およびシステムデータ１４０を含む。

モジュール１２８は、評価モジュール１３０、リファクタリングモジュール１３２、リプラットフォームモジュール１３４、およびブロッカ評価モジュール、スクリプトジェネレータモジュール等を含むがこれらに限定されない他のモジュール１３６をさらに含む。スクリプトジェネレータモジュールはさらに、テストケースジェネレーター、ビルドスクリプトジェネレーター、ドッカースクリプトジェネレーター、パイプラインスクリプトジェネレーター、展開スクリプトジェネレーターなどを含むが、これらに限定されない。このようなモジュールは、単一のモジュールとして表されてもよいし、異なるモジュールの組合せとして表されてもよいことが理解されよう。さらに、メモリ１２６は、とりわけ、モジュール１２８のうちの１つ以上によってフェッチ、処理、受信、および生成されたデータを格納するためのリポジトリとして機能するシステムデータ１４０をさらに含む。システムデータ１４０は、例えば、ストレージ１４４における運用データ、ワークフローデータ、および他のデータを含む。システムデータ１４０は、場合により、１４４ａ、１４４ｂ、．．．、１４４ｎで表されるストレージ１４４を有する。一実施形態では、システムデータ１４０は、ウェブまたはクラウドネットワークを介して他のデータベースへのアクセスを有する。ストレージ１４４は、評価モジュールデータ、リファクタリングモジュールデータ、リプラットフォームモジュールデータ、ライブラリ、リンク識別子、データベースアダプタ、データベースディクショナリ、データベースパーサー、技術ディクショナリ、ファイルアダプタ、アプリケーションパーサー、パターン認識子、オープンソースライブラリ、技術スタックなどを含むが、これらに限定されない複数のデータベースを含む。このようなデータベースは、単一のデータベースとして表されてもよいし、異なるデータベースの組合せとして表されてもよいことが理解されよう。一実施形態では、データは、データ構造の形態でメモリ１２６に格納され得る。さらに、前述のデータは、関係データモデルまたは階層データモデルなどのデータモデルを使用して編成され得る。

サーバ１０２は、ターゲットアプリケーション環境サーバ１０４、および別のターゲットアプリケーション環境サーバ１０６、ならびにデータベース１０８を含むがこれに限定されないデータベースを含む複数のコンピューティングシステムを有するクラウド環境１１０にさらに接続されるまたは接続可能であるまたはその一部である。コンピューティングシステムおよびデータベースは、クラウドコンピューティングルールの下で互いに通信し、また、ウェブまたは他の利用可能な通信媒体／プロトコルの下でサーバ１０２と通信することが必須である。ターゲットアプリケーションサーバ１０４、１０６のコンピューティングシステムは、一般に、ネットワークによって接続され、かつネットワークを介して通信する複数のコンピューティングデバイスを含む分散処理システムである。ソフトウェアアプリケーションは、特定のクラウドコンピューティング環境／システムにおける１つ以上のコンピューティングデバイスにわたって実行するようにそれらを構成することによって、「クラウドで」実行され得る。クラウドコンピューティングシステムのコンピューティングデバイスは、それぞれソフトウェアアプリケーションの個別のコピーを実行してもよいし、場合によっては、ソフトウェアアプリケーションの動作が異なるコンピューティングデバイス間で分割されて並列実行されてもよい。クラウドコンピューティングシステムは、アプリケーションを実行するために利用可能なリソースを表す複数のクラウドコンピューティングインスタンスを含んでもよい。各インスタンスは、特定の能力（ストレージサイズ、処理速度、ネットワーク帯域幅など）を有する物理コンピューティングデバイスであってもよいし、または特定の能力を有する仮想コンピューティングデバイスであってもよい。特定のクラウドコンピューティングシステムは、ソフトウェアアプリケーションを実行するための異なる能力セットを有する異なるインスタンスタイプを提供し得る。

一実施態様では、最初に、マイグレーション専門家、データベース管理者、アプリケーション開発者、品質アナリストまたはテスト専門家を含むがこれらに限定されないユーザーが、ユーザーアクセスデバイスを使用して、サーバ１０２を使用してインターフェース１２４を介してシステム１２０にアクセスし得る。システム１２０ならびに関連する方法および関連するモジュール、サブモジュール、方法の動作は、以下に説明する図２、図３、図４、図５、および図６を用いて詳細に説明され得る。

一実施形態では、システム１２０は、サーバ１０２上のインターフェース１２４を介してユーザー命令データを受信する。システム１２０のモジュール１２８は、システムデータ１４０、他のモジュール１３６、フレームワーク１５０、およびサポートコンポーネントを使用しながら、プロセッサ１２２を使用して命令を処理する。アプリケーション環境マイグレーションのための評価モジュール１３０は、ある環境から別の環境へのアプリケーションのマイグレーションを開始する前に利用される。リスク、コスト、タイムライン、および変更がターゲットアプリケーション環境にマイグレーションする他の依存アプリケーションに与える影響を評価しながら、評価モジュール１３０は、ソースアプリケーション環境の評価を実行して、ソースアプリケーション環境が受けなければならない量子変化の深い理解を確認する。評価モジュール１３０は、様々なコーディングスタイルを有する様々な開発者によって開発された基礎となるアプリケーションソースコードを理解する。さらに、ＡＩエンジン１５２を用いて評価モジュール１３０によって生成された予測評価レポート３０２は、必要なタイムライン、変更する必要があるコードの割合、複数の準備パラメータ、複数の阻害要因またはコードブロッカおよび理由を伴う警告、コードを変更する必要がある強調表示された部分、モノリスを分割できるサービスの数、モノリスを分割できるサービスの種類、ならびに継続的インテグレーションおよび継続的展開のためのアプリケーションの準備に関するがこれらに限定されない深い詳細を提供する。評価モジュール１３０によって生成された評価レポート３０２は、ソースアプリケーション環境のマイグレーションを完了するための正確な見積もりおよびタイムラインを提供する。一実施形態では、ＲＰＡボットは、プロアクティブアプリケーション環境マイグレーション予測（ＰＡＥＭＦ）アルゴリズムを使用して、評価レポート３０２を生成するように構成される。一実施形態では、ＲＰＡボットは、ソフトウェアボットまたはソフトウェアボットおよびハードウェアボットの組み合わせである。一実施形態では、ソフトウェアボットは、プロセッサがＡＩを利用することによってロボティックプロセスオートメーションを実行することを可能にするコンピュータプログラムである。別の実施形態では、ボットは、ハードウェアおよびソフトウェアの組み合わせを有し、ハードウェアは、特に、アプリケーション環境マイグレーションのためのロボティックプロセス自動化を可能にする機能を実行するために特に専用のメモリ、プロセッサ、コントローラおよび他の関連するチップセットを含む。

アプリケーション環境マイグレーションのためのリファクタリングモジュール１３２は、モノリスウェブアプリケーションの既存のコードを変換し、ビジネスロジック（複数可）を変更せずにターゲットアプリケーション環境に対応するリファクタリングされたコードを生成することにより、ソースアプリケーション環境マイグレーションからターゲットアプリケーション環境マイグレーションへの自動化されたリプラットフォーミングを支持する。リファクタリングされたコードは、ソースアプリケーションコードをマクロサービスに分解し、ビジネスロジックを保持したままターゲットアプリケーションコードに従ってマクロサービスをリパッケージすることによって生成される。リファクタリングモジュール１３２は、継続的インテグレーションおよび展開フレームワーク１５０、自動化されたテストフレームワーク１５０、ならびにミドルウェアリプラットフォームおよび環境に優しい設計パターンを利用して、ソースアプリケーション環境のためのリファクタリングされたコードを生成する。

アプリケーション環境マイグレーションのためのリプラットフォームモジュール１３４は、アプリケーションのサイズならびに基礎となるライブラリの更新、アプリケーションモノリスからのフロントエンドおよびバックエンドの結合解除、バックエンドを新しい環境に従って複数のサービスに分割、各サービスを個別のコンテナにパッケージングおよび構築、ゲートウェイを利用したアプリケーションプログラムインターフェースプロキシ生成、継続的インテグレーションおよび展開フレームワーク１５０を生成することなどを含むがこれに限定されないアクティビティを実行することによるその複雑性に基づいて、ある環境から別の環境へアプリケーションを変換するために、ターゲットアプリケーション環境へのソースアプリケーション環境マイグレーションのための自動化されたリプラットフォーミングを支持する。リプラットフォームモジュール１３４は、評価レポート３０２の予測評価統計およびリファクタリングされたコードに従って、ソースアプリケーション環境のサポートコンポーネントを更新し、これにより、ソースアプリケーション環境の更新されたサポートコンポーネントおよびリファクタリングされたコードをターゲットアプリケーション環境にリプラットフォーミングすることにより、ソースアプリケーション環境をターゲットアプリケーション環境にマイグレーションする。リプラットフォームモジュール１３４はまた、ソースアプリケーション環境のパターンをターゲットアプリケーション環境の設計パターンに統合すること、コードを微調整すること、展開の問題を解決すること、マイグレーションしたアプリケーションが完全に機能することを確認するためにセキュリティを実装することなどを含むがこれに限定されないアクティビティを実行する。リプラットフォームモジュール１３４は、リホスティング環境マイグレーション、アプリケーションリプラットフォーミング、アプリケーションリファクタリングおよびネイティブ環境開発などを含むがこれらに限定されない、複数の形態の環境マイグレーションを支援する。

他のモジュール１３６のブロッカ評価モジュール、オンプレミス設計パターンを有するモノリシックウェブアプリケーションのような任意のアプリケーションは、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法に入力され得、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法のブロッカ評価モジュールは、モノリシックウェブアプリケーションのオンプレミス設計パターンのパターンを発見し得る。さらに、この情報は、図１に示すように、アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法の自動化されたリプラットフォーミングモジュールに転送され得る。

システム１２０の参照アーキテクチャはさらに、テストジェネレーター－テストジェネレーターは、生成されたＡＰＩのためのユニット、機能および性能テストケースのためのテストケースを生成するなどのサポートコンポーネントを有する。ビルドスクリプトジェネレーター－ビルドスクリプトジェネレーターは、アプリケーションを正常に構築して実行するためのスクリプトを生成する。Ｄｏｃｋｅｒスクリプトジェネレーター－Ｄｏｃｋｅｒスクリプトジェネレーターは、アプリケーションとその依存関係をコンテナ化するためのスクリプトを生成する。パイプラインスクリプトジェネレーター－パイプラインスクリプトジェネレーターは、開発、テスト、および本番環境用のＣＩ／ＣＤパイプラインを作成するためのスクリプトを生成する。展開スクリプトジェネレーター－展開スクリプトジェネレーターは、アプリケーションをターゲット環境に展開するためのスクリプトを生成する。データベースアダプタ－データベースアダプタユーティリティは、ＩＢＭ ＤＢ２、Ｏｒａｃｌｅ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ、Ｓｙｂａｓｅ ＡＳＥ、およびＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬなどの複数のデータベースサーバへの接続を確立する。データベースディクショナリ－データベースディクショナリは、上記の複数のデータベースサーバにより使用される膨大なデータベース関連のキーワードと組み込み関数を含有する。データベースパーサー－データベースパーサーは、データベースディクショナリを使用してデータベースオブジェクトを解析し、ターゲットデータベースと互換性のないパターンを見つける。ＡＩエンジン－ＡＩエンジンは、レガシーアプリケーションの既存および潜在的なマクロ／マイクロサービスを特定する。ＤＢリプラットフォームエンジン－ＤＢリプラットフォームエンジンは、表、制約、シーケンス、トリガー、関数プロシージャなどのソースデータベースオブジェクトを、ターゲットデータベース互換オブジェクトにリプラットフォームする。ファイルアダプタ－ファイルアダプタは、アプリケーションのソースファイルへのアクセスを提供する。ファイルはスキャンされてレポートが作成され、最終的にターゲットアプリケーションとしてリプラットフォームされる。テクノロジーディクショナリ－テクノロジーディクショナリは、モノリスアプリケーション内で使用されるテクノロジー関連の膨大なパターンを含有する。アプリケーションパーサー－アプリケーションパーサーは、パターン認識子を使用してアプリケーションソースコードを解析し、アプリケーションが使用しているテクノロジーのインベントリ全体を見つける。このインベントリは、評価とリプラットフォーミングに使用される。パターン認識子－パターン認識子は、テクノロジーディクショナリに基づいてパターンを認識し、アプリケーションで使用されているテクノロジーを見つける。アプリリプラットフォームエンジン－アプリリプラットフォームエンジンは、アプリケーションパーサーによって解析されたソースアプリケーションをリプラットフォームする。このエンジンは、クラウドに展開される準備ができているアプリケーションを生成する。ＪＡＶＡ（登録商標）１．８；Ｍａｖｅｎ；ＪＵｎｉｔ、ＮＵｎｉｔ、ＸＵｎｉｔ ＪＭｅｔｅｒ；Ｄｏｃｋｅｒ Ｊｅｎｋｉｎｓ；ＡＷＳ ＣＬＩ、ＡｚｕｒｅＣＬＩなどを含むがこれに限定されないテクノロジースタック。

図２は、本主題の実施形態による、例示的なアプリケーション環境マイグレーションシステムの動作を説明するシステム図２００を示す。

本開示は、ソースアプリケーション環境評価および所望のターゲットプラットフォームへのソースアプリケーションコード変換である２つの重要なアクティビティを示す。この２つのアクティビティは、以下にフローチャート２００で説明される。

一実施形態では、ＪＡＶＡ（登録商標）アプリケーションまたは．ＮＥＴアプリケーションなどのモノリスウェブアプリケーション２０２は、ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションである。モノリスウェブアプリケーション２０２は、データベース、バッチ、インテグレーション、アプリ、スケジューラ、メッセージブローカなどを含むがこれらに限定されない様々なサポートコンポーネント２０４にリンクされる。

第１のステップでは、クラウドブロッカー評価２０６は、ソースアプリケーションを評価し、コード障害、ソースコード洞察、およびオンプレミス設計パターン２１４を含む評価レポート２１２を生成する。オンプレミスの設計パターン２１４は、ＥＪＢ、ＲＭＩ、ＳＴＲＵＴＳ／ＳＰＲＩＮＧ、ＳＯＡＰ／ＸＭＬ、ＪＳＰ／ＡＳＰ、ＣＯＭ／ＣＯＭ＋＋、ＥＳＢなどを含むが、これらに限定されない。ソースアプリケーションの評価は、現在のアプリケーションのテクノロジースタックとコード分析を含む。この評価は、ソースアプリケーションをリプラットフォーミングに伴う時間、労力、およびリスクへの自動化された洞察を提供する。評価はコード分析から始まり、それはソースアプリケーションの静的コードの自動化された評価を実行し、アプリケーションと準備パラメータのコンテナ化されたクラウドマイグレーションに失敗する阻害要因またはブロッカ（パッケージ／フレームワーク／ＡＰＩ／ライブラリなど）を特定し、それによって、評価レポート２１２としてさらに詳細な詳細評価レポート３０２を提供する。それは、アプリケーション、データベース、バッチプログラムおよびスケジューラ、インテグレーションメッセージブローカー、構築および展開モジュールを含むソースアプリケーションエコシステム全体についてこのコード評価を実行する。クラウドブロッカー評価２０６は、リスク、コスト、タイムライン、および他の依存コンポーネントおよびアプリケーションへの影響を評価するために、ソース環境が通過しなければならない変化の量（ｑｕａｎｔｕｍ ｏｆ ｃｈａｎｇｅｓ）を深く理解するようになる。レポートは主に、変更が必要なコードの割合、コード準備、ブロッカおよび理由を伴った警告、コードを変更する必要がある正確な場所、モノリスが分解され得るサービスの数、ＤｅｖＯｐｓおよびＣＩ／ＣＤ準備、ならびにそのような実行のタイムラインを提供する。

次のステップでは、ソース環境からターゲット環境へのアプリケーションおよびサポートコンポーネントのリプラットフォーミングのための自動化された変換／リプラットフォーミング２０８を実行して、ターゲットアプリケーションでソースアプリケーションのビジネスロジックを保持しながら、ＪＡＶＡ（登録商標）アプリケーションまたは．ＮＥＴアプリケーション、継続的インテグレーションおよび展開フレームワーク２１６、自動化されたテストフレームワーク２１８、ミドルウェアリプラットフォーム２２０、およびソースアプリケーション環境のソースコードをリファクタリングした後のクラウドフレンドリーな設計パターン２２２で構成されるＯｒａｃｌｅデータベースまたはＤＢ２データベースのような、クラウド準備アプリケーションおよびサポートコンポーネント２１０を生成する。自動化されたリプラットフォーミング２０８のサブステップは、基礎となるライブラリおよびその他のサポートコンポーネントの更新、モノリスからのフロントエンドおよびバックエンドの分離、バックエンドを複数のマクロサービスに分解、各マクロサービスを個別のコンテナにパッケージ化して構築することであり、ウェブフロントとマクロサービスとの統合、コードの微調整、展開問題の解決および、セキュリティの実装などの残りのアクティビティは、アプリケーションが完全に機能するようにコンサルタントによって完了されるだろう。一例では、アプリケーション環境変換は、Ｚｕｕｌを用いたＡＰＩプロキシの生成、ＡＰＩ用テストフレームワークの生成、ＣＩ／ＣＤフレームワークの生成をさらに含む。一例では、表Ａおよび表Ｂを例として、例示的なコード変換を説明するために用いられ得る。

クラウドリプラットフォーミングアクティビティは、オンプレミス設計パターンからクラウドフレンドリーな設計パターン（Ｓｐｒｉｎｇフレームワーク上のＥＪＢからＰＯＪＯへ）のソースコードの変換、それをクラウドコンテナまたはＰａａＳ．ＪＤＫ、Ｓｐｒｉｎｇ、Ｍｙｂａｔｉｓなどと互換性を持たせるために、アプリケーションで使用される基礎的なライブラリの更新、バックエンドビジネスロジックを複数のサービスに分離し、重厚なＷｅｂｌｏｇｉｃまたはＷｅｂＳｐｈｅｒｅアプリケーションサーバをＴｏｍｃａｔサーバへのリプラットフォーム、ユニットテストケースの開発、ＡＰＩテストの自動化、ＣＩ／ＣＤパイプラインなどを含む。さらに、アプリケーションクラウドリプラットフォーミングは、コード解析、コードリファクタリング、ライブラリ更新、ビルドスクリプトのコンパイル、展開スクリプト、コンテナ化スクリプトなど、いくつかの反復的なステップを含む。この結果は、市場投入までの時間が大幅に改善され、次いで全体的なコストを削減し、高品質のリプラットフォーミングを実現し得る。

図３は、本主題の実施形態による、例示的なアプリケーション環境マイグレーションシステムによって自動的に生成される例示的な評価レポート３０２を示す。

一実施形態では、評価モジュール１３０は、コード障害、ソースコード洞察、およびオンプレミス設計パターン２１４を含むソースアプリケーション環境を評価した後、評価レポート３０２を生成する。評価レポート３０２は、ソースアプリケーション環境をリプラットフォーミングに伴う時間、労力、およびリスクへの自動化された洞察を提供する。

評価コード分析は、ソースアプリケーションの静的コードの自動化された評価を実行し、アプリケーションと準備パラメータのコンテナ化されたクラウドマイグレーションに失敗する阻害要因またはブロッカ（パッケージ／フレームワーク／ ＡＰＩ ／ライブラリなど）を特定し、それによって、詳細な評価レポート３０２を提供する。レポートの生成は、ソースアプリケーションとターゲットアプリケーション環境に基づいたいくつかのユーザー構成を伴う自動化されたプロセスである。

評価レポート３０２は、リスク、コスト、タイムライン、および他の依存コンポーネントおよびアプリケーションへの影響を評価するために、ソースアプリケーションが通過しなければならない変化の量の深い理解を準備パラメータ３０４および視覚的構成３０６の形態で得る。変化の量は、アプリケーションマイグレーションに必要なすべての変更の合計である。評価レポートは様々なセクションを有し、アプリケーションスナップショットのためのいくつかの例示的な図は、とりわけ、コンテナ化準備３０４ａ、リプラットフォーム準備３０４ｂ、ＤｅｖＯｐｓ準備３０４ｃ、マクロ／マイクロＡＰＩ準備３０４ｎ、スケジューラリプラットフォーム準備３０４ｎ、バッチ準備、メッセージブローカ準備、ＤＢリプラットフォーム準備３０４ｎ等のパラメータを含む。各パラメータは、準備状態をパーセンテージ（％）などで示し、それぞれのパラメータにどれだけの準備ができているか、および／またはどれだけの準備ができていない／ブロッキング／阻害要因状態が存在するかを示す。例えば、コンテナ化準備３０４ａは、準備状態と必要とされるリファクタリング／阻害要因率を備えたコンテナ準備率を示し、リプラットフォーム準備３０４ｂは、準備状態と必要とされるリファクタリング／阻害要因率を備えたＴｏｍｃａｔ準備率を示し、ＤｅｖＯｐｓ準備３０４ｃは、準備状態とＣＩ準備／阻害要因率を備えたＣＤ準備率を示し、マクロ／マイクロＡＰＩ準備３０４ｎは、準備状態とマイクロＡＰＩ既存／阻害要因状態を備えたマクロＡＰＩ既存ポインターを示し、スケジューラのリプラットフォーム準備３０４ｎは、ＡＷＳバッチ準備状態とＡｚｕｒｅ Ｌｏｇｉｃ Ａｐｐ準備／阻害要因率を備えたリプラットフォーム準備率を示し、そしてＤＢリプラットフォーム準備３０４ｎは、ＰｏｓｔｇｒｅｓＳＱＬ準備状態と必要とされるリファクタリングブロッカー／阻害要因率などを備えたリプラットフォーム準備率を示す。レポートの他のセクションの１つは、データベースオブジェクトスプレッド［＃Ｏｂｊｅｃｔｓ］３０６ａ、データベースオブジェクトのスプレッド［＃ＬｏＣ］３０６ｂ、Ｎｕｍｂｅｒによるプラットフォーム構成３０６ｎ、ＬｏＣによるプラットフォーム構成３０６ｎ等の視覚的構成３０６がある。一例では、データベースオブジェクトのスプレッド［＃Ｏｂｊｅｃｔｓ］３０６ａは、トリガー、シーケンス、パッケージ、プロシージャ、ビュー、マテリアライズドビュー、関数および表のスプレッドまたはカウント数または割合を示し、データベースオブジェクトのスプレッド［＃ＬｏＣ］３０６ｂは、トリガー、シーケンス、パッケージ、プロシージャ、ビュー、マテリアライズドビュー、関数および表のスプレッドまたはカウント数または割合を示し、数３０６ｎによるプラットフォーム構成は、ＪＭＳ、ＸＭＬ構成、ウェブサービス、Ｍａｖｅｎビルド、構成、ＨＴＭＬ、Ｓｅｒｖｌｅｔ、スタイルシート、ｒｅａｃｔＪＳ、ＪＳＰ、Ｊｕｎｉｔ、ＰＯＪＯのスプレッドまたはカウント数または割合を示し、ＬｏＣ３０６ｎによるプラットフォーム構成は、ＪＭＳ、ＸＭＬ構成、ウェブサービス、Ｍａｖｅｎビルド、構成、ＨＴＭＬ、Ｓｅｒｖｌｅｔ、スタイルシート、ｒｅａｃｔＪＳ、ＪＳＰ、Ｊｕｎｉｔ、ＰＯＪＯなどのスプレッドまたはカウント数または割合を示す。

さらに一例では、評価レポート３０２の様々なセクションは、以下の情報セクション、使用されるフレームワーク／ライブラリ／パッケージからなるアプリケーションスナップショット、アプリケーションコンテナ化準備、ＴｏｍｃａｔまたはＫｅｓｔｒｅｌアプリケーションサーバへのアプリケーションサーバのリプラットフォーミング準備、ＰｏｓｔｇｒｅＳＱＬなどへのデータベースサーバのリプラットフォーミング準備、（Ｄｏｃｋｅｒ／Ｋｕｂｅｒｎｅｔｅｓへの）コンテナ化準備、ＣＩ／ＣＤ準備（ユニット／機能／性能テストケース、構築および継続的インテグレーション、利用可能な自動化）、マクロおよびマイクロＡＰＩ候補、ＡＰＩ準備（アプリケーション内の既存および潜在的ＡＰＩ）を提供する。

本方法は、ソースアプリケーションの環境を評価し、その後、クラウドにフレンドリーな設計パターンを使用してクラウドにそれらを変換することにより、エンドツーエンドの変換能力を提供し、最終的にあなたの利害関係者および意思決定者に迅速な意思決定のための透明な可視性を提供することにより、この行程全体を管理する。データベースからバッチプログラム、スケジューラからメッセージブローカに至るまで、アプリケーションの依存をすべて全体的にクラウドに変換しよう。評価レポート３０２のアプリケーション分析セクションでは、方法は、ソースアプリケーション全体を分析し、クラウドマイグレーションを阻害する設計パターンを含むソースコード内のブロッカを特定する。また、すべての依存も分析され、設計および計画目的のために全体的なビューを提供する。それは、アプリケーションコンポーネントのインベントリ、テクノロジースタックおよびその依存関係を発見および分析し、アプリケーションのビジネス、データサービスおよびそのＡＰＩ準備を特定し、コンテナ化およびクラウドリプラットフォーミングのブロッカ＆ＤｅｖＯｐｓ準備を特定し、そしてＪＡＶＡ（登録商標） ｖＸ．Ｘ からＪＡＶＡ（登録商標） ｖ１．８；ＥＪＢ （Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｂｅａｎ／ Ｅｎｔｉｔｙ Ｂｅａｎ／ＭＤＢ） から Ｓｐｒｉｎｇ Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ （Ｐｏｊｏ）を伴うＳｐｒｉｎｇ Ｂｏｏｔ Ｓｅｒｖｉｃｅ；．ＮＥＴ ｖＸ．Ｘ から ．ＮＥＴ Ｃｏｒｅ ｖ２．２ などの変更のための取り組みを特定する。

評価レポート３０２のデータベース分析セクションでは、方法は、データベースを分析して、データベースインベントリ、データオブジェクトの詳細およびデータベースサイズを分析および発見し、データベースリプラットフォーム準備およびブロッカを特定し、データベースリプラットフォーミングのためのアプリケーションブロッカーおよび依存を特定し、そしてＯｒａｃｌｅ／ＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒ／ＤＢ２／ＳｙｂａｓｅからＰｏｓｔｇｒｅｓ／ＭｙＳＱＬなどの変更のための取り組みを特定する。評価レポート３０２のバッチ＆スケジューラ分析セクションでは、方法は、バッチ＆スケジューラを分析して、バッチプログラムインベントリとバッチスケジューラの分析および発見、バッチスケジューラリプラットフォーム準備、ブロッカと依存関係の特定、バッチリプラットフォーミングのためのアプリケーションバッチサービスの特定、Ａｕｔｏｓｙｓ／ ＣｏｎｔｒｏｌＭ から ＡＷＳ Ｂａｔｃｈ （ＡＷＳ Ｃｌｏｕｄ）／ Ａｚｕｒｅ Ｌｏｇｉｃ Ａｐｐ （Ａｚｕｒｅ Ｃｌｏｕｄ）／ Ｑｕａｒｔｚ （Ｐｒｉｖａｔｅ Ｃｌｏｕｄ） などの変更のための取り組みを特定する。評価レポート３０２のメッセージブローカ分析セクションでは、方法は、メッセージブローカを分析し、メッセージブローカーインベントリーとメッセージングオブジェクトを分析および発見し、メッセージブローカーリプラットフォーム準備、ブロッカおよび依存を特定し、メッセージブローカーリプラットフォームのためのアプリケーションブロッカーおよび依存、ＴＩＢＣＯ ＥＭＳ／ ＲｅｎｄｅｚｖｏｕｓまたはＷｅｂＬｏｇｉｃ／ ＷｅｂＳｐｈｅｒｅまたはメッセージキューまたはＳｏｎｉｃメッセージキューからアクティブＭＱなどの変更のための取り組みを特定する。

図４は、本主題の実施形態による、例示的なアプリケーション環境マイグレーション方法の例示的な図４００を示す。

一実施形態では、本主題の実施形態による、ターゲットアプリケーション環境へのソースアプリケーション環境マイグレーションの方法およびシステムを用いて、事前および事後リプラットフォームを有するアプリケーション展開ビュー４００が描かれる。モノリスアプリケーションは一般に、サーバ１０２によって常駐またはアクセス可能なソースアプリケーション環境に属しており、クラウド環境１１０によって常駐またはアクセス可能なターゲットアプリケーション環境に属するモダナイズされたリプラットフォームされたアプリケーションに変換またはマイグレーションする。まず、ソースアプリケーション環境のターゲットアプリケーション環境へのマイグレーションのために、コード評価２０６が起こる。アプリケーションの評価は、コンテナ化のためのコード阻害要因を除去し、変更するために、コード変更に必要な変更の量を決定する。マイグレーションは、以下のステップで実行され、サーバ１０２によってアクセス可能なようにアプリケーションを有するアプリケーションウェブサーバは、場合により、ウェブフロントインスタンス４２２ａ、４２２ｂ、．．．、４２２ｎに変換される。アプリケーションサーバ（ＩＩＳクラスタ）２０２は、様々なＡｐｐマクロサービスインスタンス４２６ａ、４２６ｂ、４２６ｃ、．．．４２６ｎを有するＡＰＩ管理層４２６にさらにリファクタリングされる。マクロサービスインスタンスは、ソースアプリケーションのサイズおよび複雑性に基づく。一実施態様では、リファクタリングモジュール１３２は、マクロサービスのファクタリングおよびリパッケージング２０８をターゲットアプリケーション環境に実行する。

ソースアプリケーションデータベース２０４はまた、ターゲットデータベース４２４のリファクタリングされたＰａａＳ／ＣａａＳクラスタ４２４ａである。ウェブフロントインスタンス４２２ａ、４２２ｂ、．．．、４２２ｎおよびマクロサービスインスタンス４２６ａ、４２６ｂ、４２６ｃ、．．．４２６ｎはさらに、クラウドコンピューティング環境１１０のサービスメッシュ、ＡＫＳクラスタ、Ａｐｐサービス、ＡＣＩなどを含むがこれに限定されないコンポーネントにリンクされる。一実施態様では、ソースＯｒａｃｌｅデータベースは、クラウド環境１１０のコンテナ／オーケストレーションプラットフォームとともに、ＰｏｓｔｇｒｅｓＳＱＬデータベースにマイグレーションされる。

ソースアプリケーションの仮想マシンインスタンス４０８ａ、４０８ｂ、．．．、４０８ｎは、クラウド環境１１０のコンテナクラスタにマイグレーションされる。このように、オンプレミスエコシステム４１２を有するソースアプリケーション環境４１０のオンプレミスデータセンター４１０は、クラウド環境１１０のプライベート／パブリッククラウド４２８にリプラットフォーム２１０／マイグレーションされる。一実施態様では、ＥＢＳ、キャッシング、ローカルファイル、ルールエンジン、バッチおよびスケジューラ、メッセージブローカ、認証プロトコル、セキュリティプラットフォームなどを含むがこれらに限定されないオンプレミスエコシステム４１２のコンポーネント（４１２ａ、４１２ｂ、．．．、４１２ｎ）は、Ａｚｕｒｅキュー、イベントハブ、サービスバス、ＡｐｐＩｎｓｉｇｈｔｓ、Ｒｅｄｉｓキャッシュ、ストレージ、Ｖｎｅｔ、Ａｚｕｒｅ ＡＤなどを含むがこれらに限定されない、独立または標準サービス／コンポーネント（４３０ａ、４３０ｂ、４３０ｃ、・・・、４３０ｎ）プライベート／パブリッククラウド４２８にリプラットフォーム２１０／マイグレーションされる。

一実施態様では、方法は、コンテナまたはＰａａＳを使用してクラウド上で効率的に動作するように既存のオンプレミスアプリケーションを修正し、ソースコードと設計パターンに関連するすべてのブロッカ、および基礎となるすべてのライブラリを更新または変更して、それらをコンテナまたはＰａａＳと互換性を持たせ、アプリケーションサーバとデータベースを再配置してＴＣＯを削減し、そしてモノリスアプリケーションは効率と速度を向上させるためにサービスに切り離され得る。

一例では、表Ｃは、リプラットフォームマイグレーションを説明するための例として使用され得る。

一実施態様では、現状の状態は、ＪＳＰベースのＵＩからいくつかのデータサービスを有するセッションＥＪＢ呼び出しおよび商用アプリケーションサーバを有するモノリシックウェブアプリケーションまでであり、セッションの永続性およびステートフルサービスは現状の状態であり、マイグレーションされた将来の状態は、ＡＰＩゲートウェイを介したコンテナ上のＪＳＦ ＷｅｂＦｒｏｎｔおよびＲＥＳＴｆｕｌ Ｓｐｒｉｎｇ Ｂｏｏｔマクロサービス（独立したスケーリング）を有する分離されたウェブアプリケーションである。

図５は、本主題の実施形態による、アプリケーション環境マイグレーションの方法の例示的なフローチャート５００を示す。

一実施態様では、アプリケーション環境マイグレーションのための方法５００が示される。方法は、コンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明され得る。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行するまたは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、手順、モジュール、機能などを含み得る。方法は、通信ネットワークを介してリンクされるリモート処理デバイスによって機能が実行される分散コンピューティング環境でも実施され得る。分散コンピューティング環境において、コンピュータ実行可能命令は、メモリ記憶デバイスを含むローカル及びリモートのコンピュータ記憶媒体の両方に配置され得る。方法が記載され、限定として解釈されることを意図しない順序は、記載された方法ブロックの任意の数を任意の順序で組み合わせて、方法または代替方法を実施し得る。さらに、個々のブロックは、本明細書に記載される開示の精神及び範囲から逸脱することなく、方法から削除され得る。さらに、方法は、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせで実施され得る。しかし、説明を容易にするために、以下に説明する実施形態では、本方法は、上述したシステムに実装され得る。

ステップ／ブロック５０２において、アプリケーションサーバ１０２のシステム１２０のプロセッサ１２２によって、ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションコードを評価する。一実施態様では、ソースアプリケーションコードは、システム１２０の評価モジュール１３０によって評価され得る。

ステップ／ブロック５０４において、ソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションさせるための量子変化を確認する。一実施態様では、量子変化は、評価モジュール１３０によって確認され得る。

ステップ／ブロック５０６において、ソースアプリケーションコードのマイグレーションを完了するための少なくとも１つの機能的準備とタイムラインとを提供する評価統計を予測する。一実施態様では、評価統計は、評価モジュール１３０によって予測され得る。

したがって、方法５００は、予測された評価統計およびソースアプリケーション環境からターゲットアプリケーション環境へのマイグレーションのためのタイムラインを提供することによって、アプリケーション環境マイグレーションを支援する。

図６は、本主題の実施形態による、アプリケーション環境マイグレーションの方法の別の例示的なフローチャートを示す。

一実施態様では、アプリケーション環境マイグレーションのための方法５００が示される。方法は、コンピュータ実行可能命令の一般的な文脈で説明され得る。一般に、コンピュータ実行可能命令は、特定の機能を実行するまたは特定の抽象データ型を実装するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、手順、モジュール、機能などを含み得る。方法は、通信ネットワークを介してリンクされるリモート処理デバイスによって機能が実行される分散コンピューティング環境でも実施され得る。分散コンピューティング環境において、コンピュータ実行可能命令は、メモリ記憶デバイスを含むローカル及びリモートのコンピュータ記憶媒体の両方に配置され得る。方法が記載され、限定として解釈されることを意図しない順序は、記載された方法ブロックの任意の数を任意の順序で組み合わせて、方法または代替方法を実施し得る。さらに、個々のブロックは、本明細書に記載される開示の精神及び範囲から逸脱することなく、方法から削除され得る。さらに、方法は、任意の適切なハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組み合わせで実施され得る。しかし、説明を容易にするために、以下に説明する実施形態では、本方法は、上述したシステムに実装され得る。

ステップ／ブロック６０２において、アプリケーションサーバ１０２のシステム１２０のプロセッサ１２２によって、ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションコードを評価する。一実施態様では、ソースアプリケーションコードは、システム１２０の評価モジュール１３０によって評価され得る。

ステップ／ブロック６０４において、ソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションさせるための量子変化を確認する。一実施態様では、量子変化は、評価モジュール１３０によって確認され得る。

ステップ／ブロック６０６において、ソースアプリケーションコードのマイグレーションを完了するための少なくとも１つの機能的準備とタイムラインとを提供する評価統計を予測する。一実施態様では、評価統計は、評価モジュール１３０によって予測され得る。

ステップ／ブロック６０８において、ビジネスロジックを特定するために、ソースアプリケーションコードをスキャンする。一実施態様では、ソースアプリケーションコードは、リファクタリングモジュール１３２によってスキャンされ得る。

ステップ／ブロック６１０において、ソースアプリケーションコードをマクロサービスに分解し、かつビジネスロジックを保持しながらターゲットアプリケーションコードに従ってマクロサービスをリパッケージすることによって、ソースアプリケーションコードのためのリファクタリングされたコードを生成する。一実施態様では、リファクタリングされたコードは、リファクタリングモジュール１３２によって生成され得る。

ステップ／ブロック６１２において、予測された評価統計およびリファクタリングされたコードに従って、ソースアプリケーション環境のコンポーネントを更新する。一実施態様では、ソースアプリケーション環境のコンポーネントは、リプラットフォームモジュール１３４によって更新され得る。

ステップ／ブロック６１４において、ソースアプリケーション環境の更新されたコンポーネントおよびリファクタリングされたコードをターゲットアプリケーション環境にリプラットフォームすることにより、ソースアプリケーション環境をターゲットアプリケーション環境にマイグレーションする。一実施態様では、ソースアプリケーション環境は、リプラットフォームモジュール１３４によってターゲットアプリケーション環境にマイグレーションされ得る。

このように、方法６００は、予測評価を提供し、コードをリファクタリングし、ソースアプリケーション環境からターゲットアプリケーション環境へのマイグレーションのためにアプリケーションをリプラットフォームすることによって、アプリケーション環境マイグレーションを支援する。

本ソリューションは、複雑なアプリケーションをクラウドにリプラットフォームし、生産環境にそれらを展開するために使用される。本主題の実施形態による、ターゲットアプリケーション環境へのソースアプリケーション環境マイグレーションの方法及びシステムを用いたいくつかの例が示される。以下では、準備、計画、および実行を、検討の結果とともに示す。一例として、先導する二次抵当会社のＪＡＶＡ（登録商標）バッチアプリのクラウドリプラットフォーミングでは、ソースアプリケーション環境は、米国で事業を行う数十億ドルの企業であり、上場企業でもある不動産担保証券を提供する先導する二次抵当会社に所属する。主なビジネス課題は、Ｏｒａｃｌｅデータベースの使用と並んでメッセージ駆動型ビーンＥＪＢ （ＭＤＢ） Ｐｏｊｏ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ、ＪＤＢＣなどを使用した、１０年前にＡｕｔｏｓｙｓ＆ＷｅｂＬｏｇｉｃ ＭＱ上のＥＪＢで開発された複雑なＪＡＶＡ（登録商標）バッチアプリケーションである。このアプリケーションは、ビジネスクリティカルであり、重要な長時間稼働のプロセスを処理する。このアプリケーションを開発した主要なＳＭＥが利用できないため、クラウドリプラットフォーミングに課題を抱えていた。本ソリューションアプローチを用いて、Ｏｒａｃｌｅデータベースは、方法ステップを使用してＰｏｓｔｇｒｅｓにリプラットフォームされ、ＡｕｔｏｓｙｓスケジューラはＱｕａｒｔｚにリプラットフォームされ、バックエンドＥＪＢ（ＭＤＢ）はＲＥＳＴエンドポイントを備えたＳｐｒｉｎｇ Ｂｏｏｔ／Ｂａｔｃｈ Ｓｅｒｖｉｃｅ Ａｐｐｓを備えた独立したＳｐｒｉｎｇＪＭＳにリプラットフォームされた。次いで、各サービスアプリは、ＡＷＳ ＥＣＳ ＶＰＣ上の個別のコンテナ上に展開され、無限のスケーラビリティ、高可用性、高いフォールトトレランス、およびパフォーマンスの改善を提供する。Ａｕｔｏｓｙｓの集中型ＪＯＢ依存は、アプリ固有のクオーツスケジューラを使用して自己管理依存にリファクタリングされ、運用の複雑さが軽減された。主な利益の中で、主にＷｅｂＬｏｇｉｃとＡｕｔｏｓｙｓの排除とコンテナ化にもより、ＴＣＯが５０％以上削減され、マクロサービスとＣＩ／ＣＤ自動化により開発の生産性が向上し、自動化を使用すると、実施態様の総コストが５０％超削減され、実装は６週間で完了する（手動で実行した場合も同様に９か月かかる）。

別の例では、本ソリューションは、先導する金融サービス会社のＪＡＶＡ（登録商標）Ｗｅｂアプリのクラウドリプラットフォーミングに使用され、ソースアプリケーション環境は、企業、機関投資家、および個人に対応する先導する金融サービス会社で、数十億ドル規模の会社であり、米国、ヨーロッパ、オーストラリア、アジア太平洋などで事業を行う、米国最大の銀行の１つに属する。主なビジネス上の課題は、１２年前にＷｅｂＬｏｇｉｃ（Ａｐｐ ＳｅｒｖｅｒおよびＭＱ）でＳｅｓｓｉｏｎ ＥＪＢ、Ｅｎｔｉｔｙ Ｂｅａｎ、Ｓｔｒｕｔｓ、ＪＳＰなどを使用して開発された複雑なＪＡＶＡ（登録商標）ウェブアプリケーションである。このアプリケーションはビジネスクリティカルであり、主要な金融ビジネスプロセス、このアプリケーションを開発した主要なＳＭＥが利用できないことを処理し、クラウドのリプラットフォームで課題を提起する。現在のソリューションアプローチを使用して、ソースアプリケーションはウェブフロントエンドとサービスバックエンドに分割されることになる。バックエンドＥＪＢ（Ｓｅｓｓｉｏｎ Ｂｅａｎｓ）は、ＲＥＳＴエンドポイントを備えた独立したＳｐｒｉｎｇＢｏｏｔＳｅｒｖｉｃｅアプリにリプラットフォームされる。その後、ウェブフロントと各サービスアプリはＴｏｍｃａｔで、プライベートクラウド上のＫｕｂｅｒｎｅｔｅｓ Ｃｌｕｓｔｅｒ上の個別のコンテナに展開され、無限のスケーラビリティ、高可用性、高いフォールトトレランス、およびパフォーマンスの改善を提供する。ウェブフロントおよびマクロサービスは、Ｒｅｄｉｓキャッシュによりステートレス化される。サービスのＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイントはｏＡｕｔｈ２によって保護される。ウェブフロントとすべてのマクロサービスに対して、自動化テスト＋ＣＩ／ＣＤが有効になるだろう。主な利益の中で、主にＷｅｂＬｏｇｉｃ＆ＭＱの廃止により、ＴＣＯが５０％超削減され、実装コストを５０％超削減し、手作業の労力を５０～７５％削減し、マクロサービスとＣＩ／ＣＤ自動化により、開発者の生産性が最大２５％向上し、クラウドのリプラットフォームは、手動で行った場合の８か月と比較して、わずか６週間で完了した。

別の例では、我々を先導するコンサルティング会社の．ＮＥＴウェブアプリケーションのクラウドリプラットフォーミングに本ソリューションが使用され、ソースアプリケーション環境は、世界１５０カ国の７００超のオフィスに従業員がいる、コンテンツ管理会社で最大の専門サービスおよび会計監査機関の１つに所属する。主なビジネス課題は、ＡＳＰ ．ＮＥＴ、Ｃ＃、Ｔｅｌｅｒｉｋ ＯＲＭ、およびＳＱＬ Ｓｅｒｖｅｒを使用して何年もかけて開発されたＣｏｍｐｌｅｘ．ＮＥＴウェブアプリケーションである。このアプリケーションは、先導するプロフェッショナルサービスプロバイダーの主要なＢ２Ｃ機能を扱うビジネスクリティカルなものである。このアプリケーションを開発した主要なＳＭＥが利用できないため、この作業はさらに複雑になった。現在のソリューションアプローチを使用して、ソースアプリケーションはウェブフロントエンドとサービスバックエンドに分割されることになる。Ｔｅｌｅｒｉｋ ＯＲＭを使用したバックエンドのレガシー．ＮＥＴサービスは、ＲＥＳＴエンドポイントを持つエンティティフレームワークで独立した．ＮＥＴ Ｃｏｒｅサービスアプリにリプラットフォームされる。ウェブフロントと各サービスアプリは、Ｋｅｓｔｒｅｌ＆ＮＧＩＮＸでＡｚｕｒｅクラウド上の個別のコンテナに配置され、無限のスケーラビリティ、高可用性、高いフォールトトレランスおよびパフォーマンスの改善を提供する。ウェブフロントおよびマクロサービスは、Ｒｅｄｉｓキャッシュによりステートレス化された。サービスのＲＥＳＴ ＡＰＩエンドポイントはｏＡｕｔｈ２によって保護される。ウェブフロントとすべてのマクロサービスに対して、自動化テスト＋ＣＩ／ＣＤが有効になった。上位の利益の間では、リプラットフォームは、主にＩＩＳ＆Ｔｅｌｅｒｉｋ ＯＲＭの廃止によりＴＣＯが４５％超削減されることをもたらし、実装の総コストが４５％超削減され、マクロサービスとＣＩ／ＣＤ自動化により開発の生産性が上がり、手作業の場合７ヶ月かかるのと比較して６週間で完了した。

アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムおよび方法の実施態様は、構造的な特徴および／または方法に特有の言語で記述されるが、添付の請求項は、必ずしも記述された特定の特徴または方法に限定されないことが理解されるものとする。むしろ、特定の機能および方法は、アプリケーション環境マイグレーションのための実施態様の例として開示される。

Claims (20)

1. アプリケーション環境マイグレーションのための方法であって、前記方法は、
   アプリケーションサーバ（１０２）のプロセッサ（１２２）によって、ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションコードを評価することと、
   前記プロセッサ（１２２）によって、前記ソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための変化の量を確認することと、
   前記プロセッサ（１２２）によって、評価統計（３０２）を予測することであって、前記評価統計（３０２）は、前記ソースアプリケーションコードの前記マイグレーションを完了するために、少なくとも１つの機能的準備（３０４）およびタイムライン（３０６）を提供することと、
   前記プロセッサ（１２２）によって、ビジネスロジックを特定するために前記ソースアプリケーションコードをスキャンすることと、
   前記プロセッサ（１２２）によって、前記ソースアプリケーションコードのためのリファクタリングされたコードを生成することであって、前記リファクタリングされたコードは、前記ビジネスロジックを保持しながら前記ターゲットアプリケーションコードに従って、前記ソースアプリケーションコードをマクロサービス（４２６ａ、…、４２６ｎ）に分割し、かつ前記マクロサービス（４２６ａ、・・・、４２６ｎ）をリパッケージすることによって生成されることと、
   前記プロセッサ（１２２）によって、予測された前記評価統計（３０２）および前記リファクタリングされたコードに従って前記ソースアプリケーション環境のコンポーネントを更新することと、
   前記プロセッサ（１２２）によって、前記ソースアプリケーション環境をターゲットアプリケーション環境にマイグレーションすることであって、前記マイグレーションは、前記ソースアプリケーション環境の更新された前記コンポーネントおよび前記リファクタリングされたコードを前記ターゲットアプリケーション環境にリプラットフォームすることとを、含む、方法。
2. 前記ソースアプリケーションコードを前記ターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための前記変化の量が、前記ソースアプリケーション環境のサイズおよび複雑さに基づいて計算される、請求項１に記載の方法。
3. 前記リファクタリングされたコードが、継続的インテグレーションおよび展開フレームワーク（１５０）および自動化されたテストフレームワーク（１５０）を利用して生成される、請求項１に記載の方法。
4. 前記評価統計（３０２）が、前記ソースアプリケーションコードの前記マイグレーションを完了するための少なくとも１つの阻害要因を提供する、請求項１に記載の方法。
5. 前記ソースアプリケーション環境のコンポーネント間のリンクを保持しながら、前記ターゲットアプリケーションコードに従って前記マクロサービス（４２６ａ、…、４２６ｎ）をリパッケージすることが完了される、請求項１に記載の方法。
6. 前記マクロサービス（４２６ａ、…、４２６ｎ）がＡＩエンジン（１５２）によって特定される、請求項１に記載の方法。
7. 前記プロセッサ（１２２）によって、前記ターゲットアプリケーション環境に従って前記ソースアプリケーション環境からライブラリおよび設計パターンをマイグレーションすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記プロセッサ（１２２）によって、前記ターゲットアプリケーション環境に従って前記ソースアプリケーション環境からのセキュリティルールを実装することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. ゲートウェイおよび継続的インテグレーションおよび継続的展開フレームワーク（１５０）を利用するアプリケーションプログラムインターフェースプロキシを生成することにより、前記プロセッサ（１２２）によって、各サービスを別個のコンテナにパッケージ化および構築することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 前記プロセッサ（１２２）によって、ビジネスロジック、リンク、ルールエンジン、利用可能な環境のライブラリ、標準ツール、およびコーディング言語を含む複数のストレージユニット（１４４）にアクセスすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. アプリケーション環境マイグレーションのためのシステムであって、前記システムは、
    プロセッサ（１２２）と、
    前記プロセッサ（１２２）に結合されたメモリ（１２６）であって、前記プロセッサ（１２２）は、前記メモリ（１２６）に格納された複数のモジュール（１２８）を実行し、前記複数のモジュール（１２８）は、
    ソースアプリケーション環境のソースアプリケーションコードを評価し、かつ前記ソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための変化の量を確認するための評価モジュール（１３０）であって、前記評価モジュール（１３０）は、前記ソースアプリケーションコードの前記マイグレーションを完了するための少なくとも１つの機能的準備（３０４）およびタイムライン（３０６）を提供する評価統計（３０２）を予測する評価モジュール（１３０）と、
    ビジネスロジックを理解するために前記ソースアプリケーションコードをスキャンし、かつ前記ソースアプリケーションコードのためのリファクタリングされたコードを生成するためのリファクタリングモジュール（１３２）であって、前記リファクタリングされたコードは、前記ビジネスロジックを保持しながら前記ターゲットアプリケーションコードに従って、前記ソースアプリケーションコードをマクロサービス（４２６ａ、…、４２６ｎ）に分割し、かつ前記マクロサービス（４２６ａ、・・・、４２６ｎ）をリパッケージすることによって生成されるリファクタリングモジュール（１３２）と、
    予測された前記評価統計（３０２）および前記リファクタリングされたコードに従って前記ソースアプリケーション環境のコンポーネントを更新し、かつ前記ソースアプリケーション環境をターゲットアプリケーション環境にマイグレーションするためのリプラットフォームモジュール（１３４）であって、前記マイグレーションは、前記ソースアプリケーション環境の更新された前記コンポーネントおよび前記リファクタリングされたコードを前記ターゲットアプリケーション環境にリプラットフォームするリプラットフォームモジュール（１３４）と、を含む、システム。
12. 前記ソースアプリケーションコードをターゲットアプリケーションコードにマイグレーションするための前記変化の量が、前記ソースアプリケーション環境のサイズおよび複雑さに基づいて計算される、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記評価統計（３０２）が、前記ソースアプリケーションコードの前記マイグレーションを完了するための少なくとも１つの阻害要因を提供する、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記ソースアプリケーション環境のコンポーネント間のリンクを保持しながら、前記ターゲットアプリケーションコードに従って前記マクロサービス（４２６ａ、…、４２６ｎ）をリパッケージすることが完了される、請求項１１に記載のシステム。
15. 前記マクロサービス（４２６ａ、…、４２６ｎ）がＡＩエンジン（１５２）によって特定される、請求項１１に記載のシステム。
16. 前記リファクタリングモジュール（１３２）は、前記プロセッサ（１２２）によって、前記ターゲットアプリケーション環境に従って前記ソースアプリケーション環境からライブラリおよび設計パターンをマイグレーションすることをさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
17. 前記リプラットフォームモジュール（１３４）は、前記プロセッサ（１２２）によって、前記ターゲットアプリケーション環境に従って前記ソースアプリケーション環境からのセキュリティルールを実装することをさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
18. 前記リファクタリングモジュール（１３２）は、ゲートウェイおよび継続的インテグレーションおよび継続的展開フレームワーク（１５０）を利用するアプリケーションプログラムインターフェースプロキシを生成することにより、前記プロセッサ（１２２）によって、各サービスを別個のコンテナにパッケージ化および構築することをさらに含む、請求項１１に記載のシステム。
19. 前記複数のモジュール（１２８）は、前記プロセッサ（１２２）によって、ビジネスロジック、リンク、ルールエンジン、利用可能な環境のライブラリ、標準ツール、およびコーディング言語を含む複数のストレージユニット（１４４）にアクセスすることをさらに実行する、請求項１１に記載のシステム。
20. 前記ソースアプリケーション環境は、ソースからターゲット環境への再発展、ソースからターゲットアプリケーションへのリファクタリング、ソースからターゲットアプリケーションへのリホスティング、およびソースからターゲットアプリケーションへのリプラットフォーミングのステップを含む前記ターゲットアプリケーション環境へマイグレーションする、請求項１１に記載のシステム。

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