Couche de modernisation IA des systèmes hérités
Une approche de modernisation par phases qui enveloppe les systèmes hérités d'API modernes et de couches d'intégration prêtes pour l'IA, permettant un remplacement progressif sans migration big-bang risquée.
Problème
Les systèmes hérités contiennent une logique métier critique, mais sont difficiles à intégrer avec l'outillage IA et cloud moderne. Les réécritures complètes sont coûteuses et risquées et bloquent les initiatives IA qui ont besoin d'accéder aux données et aux actions de ces systèmes.
Ce qui a été construit / modernisé
Nous avons démontré une approche strangler-fig : une couche d'API et d'événements est placée devant le système hérité et expose ses données et actions via des interfaces modernes et documentées. Les nouvelles fonctions d'IA et d'automatisation se construisent sur la nouvelle couche, tandis que la fonctionnalité est migrée progressivement et en toute sécurité.
Valeur métier
- Moderniser progressivement sans migration big-bang risquée
- Rendre les données et actions héritées accessibles à l'IA et à l'automatisation
- Réduire les coûts de maintenance et d'intégration à long terme
Technologies
- Python
- FastAPI
- PostgreSQL
- Oracle integration concepts
- REST APIs
- Event-driven workflows
- Monitoring
- Audit logs
Rôles concernés
- AI Integration Engineer
- Python Backend Engineer
- Data Engineer
Étape suivante
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