Perché la "Software Intelligence" è la chiave per il controllo del codice nell'era della complessità esponenziale.
La necessità di vedere oltre la superficie
La nostra società è gestita dal software. Tuttavia, il software rimane il sistema ingegnerizzato tecnicamente più complesso, caratterizzato da una complessità schiacciante che rende difficile padroneggiare, modificare e controllare le applicazioni. Le codebase sono cresciute di oltre 100 volte in dieci anni, superando la capacità umana di gestirle.
In questo scenario, il rischio software è classificato come il principale pericolo per le aziende Global 2000. Sebbene l'Intelligenza Artificiale Generativa (GenAI) prometta un aumento esponenziale della produttività, portando benefici in termini di qualità e sicurezza del codice, essa aggiunge anche un'ondata di complessità che accelera la perdita di controllo se non è adeguatamente informata.
Quando si ha a che fare con sistemi software complessi, costituiti in certi casi da migliaia di singole applicazioni, alcune necessità di governo diventano particolarmente ostiche, pur mantenendo caratteristiche di urgenza ed importanza.
Le sfide della governance del portfolio applicativo
Complessità e frammentazione tecnologica
In ambienti con centinaia di applicazioni, ogni soluzione può adottare tecnologie, framework e architetture differenti. Mappare in modo accurato quali tecnologie sono adottate, valutarne la copertura e tenere traccia di versioni, dipendenze e aggiornamenti richiede rilevamento costante e una governance centralizzata molto rigorosa, spesso difficile da realizzare senza strumenti e processi dedicati. La frammentazione accelera inoltre la formazione di "silos" informativi che ostacolano la visibilità d’insieme.
Dati incompleti e qualità delle informazioni
Molte delle domande (es. “Quali applicazioni costano di più?”, “Dove sono i rischi legali maggiori?”) richiedono dati affidabili e aggiornati su costi, dipendenze, utilizzo delle risorse, tempi di inattività, rischi e copertura legale relativi alle componenti di terze parti (OSS). Spesso queste informazioni sono distribuite su strumenti diversi, mancanti di un vocabolario comune, oppure non vengono raccolte in modo strutturato, generando risposte parziali o incoerenti.
Interdipendenze e impatti nascosti
Le applicazioni complesse sono fortemente interconnesse. Modifiche in una possono impattare le altre a cascata, complicando valutazioni di rischio (es.outage in produzione), ottimizzazione o priorità del debito tecnico. La mancanza di una visione delle dipendenze tecniche e operative impedisce di stimare accuratamente impatti e priorità.
Variabilità dei comportamenti e contesto operativo
Le applicazioni possono comportarsi in modi diversi a seconda di carichi di lavoro, ubicazione (on-prem/cloud), team di sviluppo, pratiche di deploy, standard di sicurezza. Questa variabilità rende difficile fornire risposte semplici su tematiche come l’efficienza, l’ottimizzazione cloud o la riduzione del debito tecnico
Evoluzione continua e gestione del cambiamento
Le risposte sono valide solo per un dato momento. Ambienti IT di grandi dimensioni evolvono rapidamente per business, merger, nuove normative e innovazioni tecnologiche. Quanto vale oggi potrebbe non essere più vero domani, costringendo a un monitoraggio e aggiornamento continui.
Avere il governo dei sistemi software di oggi (“Take Command of the software”) significa fornire risposte adeguate a tali questioni, da tradurre inazioni efficaci ed economicamente sostenibili. Il problema del Take Command nasce proprio dal fatto che il software, presente ovunque, è appunto costituito da "miliardi di scatole nere" (black boxes), che devono essere tenute sotto controllo con efficienza ed efficacia, senza però una mappa capace di orientare le decisioni in modo produttivo. Le vie tradizionali per gestire questa complessità non funzionano più. Risulta quindi necessaria un’intelligenza empirica per rendere possibili decisioni basate sui fatti.
La perdita di controllo – Le aree critiche che richiedono una mappa architetturale custom
La necessità di un sistema di controllo del codice custom deriva da sfide fondamentali che vanno ben oltre la semplice scrittura di nuove linee di codice.
Governance del Debito Tecnico e Prioritizzazione
Il debito tecnico non è solo un fastidio; è un rischio che influenza direttamente la resilienza e l'efficienza. Senza visibilità strutturale e governo efficace dell’intero portfolio:
- È impossibile svelare completamente la realtà del debito tecnico, dei cloudblocker e dei rischi di proprietà intellettuale (IP).
- Non si possono ottimizzare le risorse o potenziare la resilienza del sistema.
- È difficile determinare le opzioni che offrono il maggiore Ritorno sull'Investimento (ROI) nella riduzione del debito tecnico. La gestione richiede iniziative specifiche per mettere il portfolio sotto controllo.
Sicurezza Strutturale e Rischio Open Source (OSS)
L'incapacità di "vedere all'interno" e di avere una visione complessiva del modo in cui vengono utilizzate le componenti open-source impedisce una gestione proattiva del rischio strutturale associato a tali componenti:
- È difficile chiudere le lacune nell'open source (OSS) e catalogare i componenti obsoleti ancora in uso.
- Occorre individuare le esposizioni di proprietà intellettuale in pochi minuti, non in mesi.
- Le organizzazioni devono identificare dove risiedono le vulnerabilità OSS critiche e le esposizioni legali.
Modernizzazione e Migrazione al Cloud
La trasformazione del software è lenta (solo l'8% delle aziende l'ha completata), principalmente perché manca la visibilità necessaria per pianificare:
- È necessario tracciare automaticamente i percorsi di migrazione migliori, identificando i blocker, le correzioni necessarie e lo sforzo richiesto.
- La mappa deve aiutare a individuare i servizi cloud native più adatti.
- La governance deve monitorare se le applicazioni sono ottimizzate sul cloud.
Efficienza Operativa e Sostenibilità
L'efficienza operativa e la sostenibilità sono sempre più importanti, ma richiedono dati interni precisi:
- Si devono tracciare le inefficienze del codice e i loro impatti in termini di CO2.
- È cruciale ridurre il consumo di energia e risorse cloud, ottimizzando i costi rispetto alle prestazioni aziendali.
- La gestione del portfolio deve rispondere a domande fondamentali, come l'ottimizzazione dell'efficienza applicativa e la riduzione del rischio di interruzioni di produzione.
L'Accelerazione dell'AI: Il Paradosso del Contesto
L'AI porta un'accelerazione ("surge esponenziale"), ma il suo utilizzo aggrava il problema del controllo se non è informata. La GenAI opera spesso "praticamente alla cieca dal punto di vista architetturale". Senza un contesto strutturale, il codice prodotto, sebbene localmente corretto, può fallire a livello di sistema, contribuendo all'aumento del debito tecnico nascosto e alla potenziale perdita di consistenza nel codice.
Come CAST rende visibile il software e garantisce il controllo
CAST risolve la crisi del "Take Command" fornendo la "Software Intelligence" necessaria per trasformare il software da "scatola nera" a sistema completamente mappato. Sfruttando un'esclusiva esperienza di 25 anni e l'analisi di oltre 100 miliardi di linee di codice, CAST fornisce la mappa architetturale di cui le organizzazioni hanno bisogno per prendere il comando del loro portfolio.
Vedere il quadro generale
Per i dirigenti e i leader, CAST Highlight è lo strumento fondamentale per la governance del portfolio software. Consente di:
- Ottenere insight immediati per prendere decisioni basate sui fatti.
- Visualizzare tutto il debito tecnico e i percorsi per risolverlo.
- Misurare la maturità cloud e le aree di miglioramento.
- Gestire le esposizioni legali e l'efficienza del codice.
Vedere all'Interno delle applicazioni
Per architetti e ingegneri, CAST Imaging agisce come un motore di reverse engineering che assorbe circa 40 Kilo Linee di Codice al minuto. Questo motore crea un digital twin dell'applicazione, mappando tutte le interazioni esplicite e implicite tra gli elementi dello stack, attraverso tutti i layer. Questa mappa è essenziale per:
- Comprendere: Visualizzare tutti gli elementi nello stack e tutte le loro interazioni.
- Modernizzare: Identificare i percorsi di modernizzazione e l'impatto delle modifiche.
- Riparare: Rilevare le "costruzioni difettose" e capire come ripararle.
- Ridurrei Rischi: Il digital twin permette una gestione più rapida e mirata delle mitigazioni delle CVE (Vulnerabilità ed Esposizioni Comuni).
Garantire l'Integrità Strutturale
Per assicurare che il nuovo codice, incluso quello generato dall'AI, non introduca debito tecnico o violazioni architetturali, CAST Gatekeeper funge da gate di integrità strutturale. Questo strumento garantisce l'integrità strutturale attraverso automated compliance checking, prevenendo regressioni e misurando continuamente la Qualità Strutturale secondo lo standard ISO 5055.
Grounding deterministico dell'AI
L'approccio di CAST, noto come Software Intelligence Grounded AI, risolve il "Paradosso del Contesto". Invece di affidarsi a un'AI probabilistica, CAST la rende deterministica e affidabile. Il contesto architetturale completo fornito da CAST Imaging alimenta gli agenti AI, garantendo che le modifiche non solo siano localmente corrette, ma anche coerenti a livello di sistema, sbloccando un'automazione affidabile e architetturalmente consapevole. L'AI, quindi, non solo aiuta nella modernizzazione del codice, ma rende anche la Software Intelligence più facile da consumare attraverso chatbot che interrogano il digital twin in linguaggio naturale (CAST Imaging Assistant).
Riconquistare il controllo sul software è possibile solo vedendone l'interno. La Software Intelligence di CAST fornisce la mappa, garantendo chele organizzazioni possano accelerare con l'AI e la modernizzazione, mantenendo l'integrità strutturale e gestendo in modo proattivo il rischio sistemico.
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