KI + CAST für das Code-Verständnis
Entmystifizierung von Anwendungen
CAST bildet sämtliche Datenelemente, Objekte und deren Abhängigkeiten ab und ermöglicht es der KI so, präzise Erklärungen zum Aufbau und zur Funktionsweise der Anwendung zu liefern.
Extraktion von Geschäftsregeln
CAST speist deterministische Aufrufgraphen in die KI ein, die jeden Pfad über alle Ebenen hinweg nachverfolgen; das Ergebnis ist eine hochpräzise Dokumentation bei geringerem manuellem Aufwand.
Analyse der Auswirkungen von Änderungen
Dank des von CAST bereitgestellten Kontexts erkennt die KI die weitreichenden Auswirkungen einer Codeänderung; so lassen sich Fehler vermeiden und sicherere Alternativen vorschlagen, wenn die Auswirkungen der Änderung zu umfangreich wären.
KI + CAST zur Softwareverbesserung
Abbau technischer Schulden
CAST erfasst sämtliche Abhängigkeiten sowie alle kritischen strukturellen Schwachstellen – so kann KI die technisch wichtigsten Altlasten gezielt angehen, beheben und testen, und das mit minimalem menschlichen Aufwand.
Entfernung der Cloud-Blockierung
CAST deckt auf, was die Cloud-Migration verlangsamt und wie sich dies beheben lässt. Dank dieser Erkenntnisse ermöglicht KI eine schnellere Cloud-Optimierung – bei weniger Überraschungen und geringerem manuellen Nachbesserungsaufwand.
Testdaten
generierung
KI allein mutmaßt über Beziehungen und erzeugt Testdaten, bei denen Regeln und Grenzfälle übersehen werden können. CAST legt das tatsächliche Datenmodell offen – einschließlich Schlüsseln, Datenflüssen und Geschäftsregeln.
KI + CAST für die Anwendungstransformation
Identifizierung Kandidaten für Microservices
CAST extrahiert Aufrufgraphen und ermittelt Kopplungsmuster, damit KI Cluster erkennen und zuverlässige Service-Grenzen für eine präzise, sichere und schnelle Transformation definieren kann.
Framework, Komponenten, Datenbankaustausch
CAST bildet alle direkten und indirekten Abhängigkeiten deterministisch ab und liefert der KI so den nötigen Kontext, um alle betroffenen Elemente sicher und mit minimalem menschlichen Aufwand zu aktualisieren.
Modernisierung vor Ort oder für die Cloud
CAST liefert den präzisen Kontext, den KI benötigt, um Code exakt zu verstehen und sicher zu transformieren – von Mainframe-Systemen bis hin zu .NET- oder Java-Anwendungen, die in die Cloud migriert werden.
So funktioniert es
CAST Imaging stellt den Kontext dar
Durch semantische Analyse bildet es deterministisch das Innenleben von Softwareanwendungen ab, die auf einer beliebigen Kombination aus mehr als 450 Technologien basieren.
Der MCP-Server speist die KI
Der auf CAST Imaging basierende MCP-Server wird als Docker-Container bereitgestellt und kann sowohl On-Premises als auch in der Cloud betrieben werden. Er stellt KI-Agenten Werkzeuge und Funktionen zur Verfügung, wie zum Beispiel:
- Liste der Anwendungen
- Bewerbungsstatistiken
- App-übergreifende Abhängigkeiten
- Interne Architekturgraphen
- Transaktionen, Datengraphen, Pakete
- Objektdetails, Interaktionen, Aufrufdiagramme
- Quelldetails, Abhängigkeiten auf niedriger Ebene
