理解していないものを近代化することはできません。特にレガシープログラムにおいてはそれが顕著です。多くの企業では、単一のプログラムが数十ものジョブ、スクリプト、サービス、インターフェースから呼び出されることがあります。メインフレーム上で実行されたり、中規模のバッチジョブで参照されたり、クラウドベースのスケジューラーによって静かに起動されたりしている場合もあります。しかし、プログラムが使用されている場所をすべて把握していなければ、たった一つの変更が、サイレントな障害の連鎖を引き起こす可能性があります。
そのため、使用状況の可視性は、安全で確実な近代化の基盤となります。
プログラムがどこで参照されているかを把握することは、単に停止を防ぐためだけではありません。チームが移行を計画し、ビジネスロジックを合理化し、書き換えの優先順位を決め、機能の重複を回避するためにも重要です。使用状況マッピングがなければ、すべての決定は推測に頼るしかなくなり、すべてのリリースがリスクとなります。
この記事では、モダナイゼーション、リスク軽減、そして技術的な明確化に焦点を当て、プラットフォーム、システム、言語をまたいでプログラムの使用状況を把握する方法を解説します。組織がCOBOL、Java、PL/SQL、Python、あるいはこれらすべての言語でプログラムを実行しているかどうかに関わらず、このガイドは真のクロスシステム検出とはどのようなものか、そしてそれがこれまで以上に重要である理由を説明します。
プログラム使用状況マッピングが重要な理由
あらゆるレガシーシステムの中核には、規模の大小を問わず、ビジネスクリティカルな機能を日々実行するプログラムがあります。中には1980年代に開発されたものもあれば、コピー、再利用、あるいは半ば引退したものもあります。また、その理由や経緯は定かではないものの、現在も使用されているものも少なくありません。しかし、確かなことが一つあります。プログラムをリファクタリング、置き換え、または削除する前に、そのプログラムがどこに存在し、どのように使用されているかを把握する必要があるということです。
レガシープログラムは依然としてコアビジネスロジックを駆動している
税金計算から顧客オンボーディングまで、企業における最も重要なプロセスの多くは、依然としてレガシーコードによって駆動されています。これらのプログラムはメインフレーム上で稼働している場合もありますが、バッチジョブ、メッセージングレイヤー、共有データベースなどを通じて最新のシステムに接続されている場合が多くあります。書き換えられたモジュールが存在する場合でも、元のロジックは依然として並列処理されていたり、エッジケースに対応していたりすることがよくあります。
レガシー プログラムが呼び出される場所が 1 つでもあると、レポートが失敗したり、インターフェイスが壊れたり、データ フローが破損したりする可能性があります。
可視性のない変化はリスクに等しい
モダナイゼーションの取り組みは、戦略の誤りではなく、隠れた依存関係が原因で失敗することがよくあります。あるチームがCOBOLモジュールの廃止を決定したものの、ほとんど使用されていないジョブストリームが依然としてそのモジュールを呼び出していることに気付くことがあります。クラウドチームがAPIを置き換えたものの、下流のPL/SQLスクリプトがその出力を参照していることに気付かないこともあります。
プログラムの使用状況を明確に把握できなければ、チームは次のことを確実に評価できません。
- これを変更すると何が壊れるでしょうか?
- 呼び出しロジックの所有者は誰ですか?
- これはどのくらいの頻度で使用され、誰によって使用されますか?
推測は進歩の敵となる。
使用状況の発見はリファクタリング、廃止、再利用を促進する
プログラムがどこで使用されているかを知ることで、次のような複数の戦略的メリットが得られます。
- リファクタリング: アクティブで影響の大きい参照のみを最適化の対象にします。
- 退職: 安全に削除できる古い使用パターンを特定します。
- 再利用: 異なる場所で同じ機能を実行する散在したロジックを一元化します。
すべてのコード行を制御することではなく、ソフトウェア環境を十分に理解し、自信を持って形作ることが重要です。
複数チームのコラボレーションには共通の視点が必要
大企業では、単一のチームが全体像を把握しているわけではありません。同じプログラムが以下の組織で使用されている場合があります。
- メインフレーム上の財務ジョブストリーム
- 分散Javaのミドルウェアサービス
- インフラストラクチャによって制御されるバックアッププロセス
使用状況の可視性が共有されていないと、各チームが個別に作業することになり、作業の重複、リスクの見逃し、既存のロジックの再実装につながります。
プログラム使用状況マッピングにより、開発者、アーキテクト、テスター、ビジネスアナリストは共通の基盤に基づいて作業できるため、意思決定が迅速化され、変換がより安全になります。
エンタープライズシステムでの使用状況が隠れている場所
プログラムの使用箇所を見つけるのは必ずしも容易ではありません。特に、数十年にわたるテクノロジー、言語、ワークフローが混在する環境ではなおさらです。多くの参照は、間接呼び出し、レガシーな制御ファイル、ずっと以前に書かれたスクリプト、あるいは開発チームの管理外のシステムに埋もれています。だからこそ、使用箇所の発見は表面的なコード検索にとどまらず、より高度なレベルで行う必要があります。
このセクションでは、プログラムの使用が隠れがちな場所と、従来のアプローチではその場所が見逃されやすい理由を明らかにします。
メインフレーム、ミッドレンジ、分散コードにおけるハードコードされた呼び出し
直接的な参照であっても、見落とされやすいものがあります。COBOLプログラムには、 CALL ネストされたロジック内に埋め込まれたステートメント。Javaクラスはラッパーを使用してレガシーモジュールをインスタンス化できます。RPGルーチンはコメントやコンテキストなしで別のプログラム名をハードコードする可能性があります。
これらの呼び出しは言語固有かつ形式に依存するため、基本的なキーワード検索では一貫して検出できないことがよくあります。言語間および構造解析がなければ、重要な使用リンクが見落とされてしまいます。
JCL、スクリプト、制御ファイル内の埋め込み参照
多くのバッチワークロードは、JCL、シェルスクリプト、または制御ファイルを通じてオーケストレーションされます。これらのファイルでは、どのプログラムが、どのような順序で、どのようなパラメータで実行されるかが指定されます。これらの参照は、多くの場合、次のようなものです。
- 動的に構築
- 複数のファイルに分散
- データセットとファイルの定義が絡み合っている
これらのオーケストレーション層がソースコードと並行してインデックス化され解析されない限り、盲点が生じます。忘れられたスケジュールのジョブステップによって毎晩トリガーされていることに気づかずにプログラムを変更してしまう可能性があります。
API、サービス、ジョブストリームを通じた間接的な使用
一部のプログラム呼び出しはコード内ではなく、インターフェースを介して行われます。レガシープログラムは、サービス呼び出しにラップされたり、メッセージキューに埋め込まれたり、オーケストレーションツールによって呼び出されたりすることがあります。これらの使用形態は間接的ですが、非常に現実的です。
具体的な例を挙げますと、以下の通りです。
- REST APIは内部的にメインフレームモジュールを呼び出す可能性がある
- 最新のスケジューラのジョブストリームは、レガシープログラムを呼び出すスクリプトを参照する可能性がある。
- 夜間のETLワークフローでは、レガシーロジックに依存するストアドプロシージャが呼び出される可能性がある。
これらの呼び出しパスをエンドツーエンドで追跡しないと、チームは変更が環境間でどのように伝播するかを把握できなくなります。
レポートツールとETLパイプラインに埋もれた忘れられた依存関係
エンタープライズレポートやETLツールには、特に前処理やルール実行が必要な場合、プログラムへの参照が埋め込まれていることがよくあります。しかし、これらのツールでは、どのコードがどのように使用されているかを完全に透明化することはほとんどありません。
例としては以下の通りです：
- プログラムを呼び出すシェルスクリプトを実行するInformaticaマッピング
- プログラム出力に結び付けられた BusinessObjects レポート
- データ ウェアハウス スケジューラによって制御されるバッチ スクリプト
これらの外部システムをスキャンまたは相互参照しない限り、その使用リンクは表示されませんが、レガシー コードが変更されると本番環境で機能しなくなる可能性があります。
エンタープライズシステムでの使用状況が隠れている場所
プログラムの使用箇所を見つけるのは必ずしも容易ではありません。特に、数十年にわたるテクノロジー、言語、ワークフローが混在する環境ではなおさらです。多くの参照は、間接呼び出し、レガシーな制御ファイル、ずっと以前に書かれたスクリプト、あるいは開発チームの管理外のシステムに埋もれています。だからこそ、使用箇所の発見は表面的なコード検索にとどまらず、より高度なレベルで行う必要があります。
このセクションでは、プログラムの使用が隠れがちな場所と、従来のアプローチではその場所が見逃されやすい理由を明らかにします。
メインフレーム、ミッドレンジ、分散コードにおけるハードコードされた呼び出し
直接的な参照であっても、見落とされやすいものがあります。COBOLプログラムには、 CALL ネストされたロジック内に埋め込まれたステートメント。Javaクラスはラッパーを使用してレガシーモジュールをインスタンス化できます。RPGルーチンはコメントやコンテキストなしで別のプログラム名をハードコードする可能性があります。
これらの呼び出しは言語固有かつ形式に依存するため、基本的なキーワード検索では一貫して検出できないことがよくあります。言語間および構造解析がなければ、重要な使用リンクが見落とされてしまいます。
JCL、スクリプト、制御ファイル内の埋め込み参照
多くのバッチワークロードは、JCL、シェルスクリプト、または制御ファイルを通じてオーケストレーションされます。これらのファイルでは、どのプログラムが、どのような順序で、どのようなパラメータで実行されるかが指定されます。これらの参照は、多くの場合、次のようなものです。
- 動的に構築
- 複数のファイルに分散
- データセットとファイルの定義が絡み合っている
これらのオーケストレーション層がソースコードと並行してインデックス化され解析されない限り、盲点が生じます。忘れられたスケジュールのジョブステップによって毎晩トリガーされていることに気づかずにプログラムを変更してしまう可能性があります。
API、サービス、ジョブストリームを通じた間接的な使用
一部のプログラム呼び出しはコード内ではなく、インターフェースを介して行われます。レガシープログラムは、サービス呼び出しにラップされたり、メッセージキューに埋め込まれたり、オーケストレーションツールによって呼び出されたりすることがあります。これらの使用形態は間接的ですが、非常に現実的です。
具体的な例を挙げますと、以下の通りです。
- REST APIは内部的にメインフレームモジュールを呼び出す可能性がある
- 最新のスケジューラのジョブストリームは、レガシープログラムを呼び出すスクリプトを参照する可能性がある。
- 夜間のETLワークフローでは、レガシーロジックに依存するストアドプロシージャが呼び出される可能性がある。
これらの呼び出しパスをエンドツーエンドで追跡しないと、チームは変更が環境間でどのように伝播するかを把握できなくなります。
レポートツールとETLパイプラインに埋もれた忘れられた依存関係
エンタープライズレポートやETLツールには、特に前処理やルール実行が必要な場合、プログラムへの参照が埋め込まれていることがよくあります。しかし、これらのツールでは、どのコードがどのように使用されているかを完全に透明化することはほとんどありません。
例としては以下の通りです：
- プログラムを呼び出すシェルスクリプトを実行するInformaticaマッピング
- プログラム出力に結び付けられた BusinessObjects レポート
- データ ウェアハウス スケジューラによって制御されるバッチ スクリプト
これらの外部システムをスキャンまたは相互参照しない限り、その使用リンクは表示されませんが、レガシー コードが変更されると本番環境で機能しなくなる可能性があります。
発見のきっかけとなる使用シナリオ
多くのチームは、プログラムの使用状況を包括的に可視化する必要があることに気づきません。それは、重大な変更の真っ最中になるまでは気づきません。モジュールの置き換え、クラウドへの移行、インシデントへの対応など、プログラムがどこで使用されているかを正確に追跡することが急務となります。
このセクションでは、使用状況の検出をトリガーする最も一般的なシナリオと、それらを事前に把握することで時間、コスト、リスクを節約できる理由について説明します。
レガシーモジュールの置き換えまたは廃止
プログラムが寿命を迎えた場合、コードベースから削除するだけで済むことは稀です。小さなレガシーモジュールであっても、以下のような場所で呼び出されることがよくあります。
- バッチジョブシーケンス
- パラメータ駆動型サブルーチン
- あまり使用されない例外処理パス
- まだ機能しているが、積極的にメンテナンスされていないシステム
使用箇所をすべて特定せずにモジュールを廃止すると、ランタイムエラー、プロセスの失敗、手動ロールバックにつながります。使用状況の検出は、モダナイゼーションチームに安全策を提供します。つまり、プログラムが何に使用されており、何がモジュールに使用されているかを把握できるのです。
新しいプラットフォームまたはアーキテクチャへの移行
クラウドインフラストラクチャ、コンテナ化されたサービス、あるいはイベントドリブンアーキテクチャへの移行には、現在何が行われているかを明確に理解する必要があります。従来のバッチスケジュールで実行されるプログラムは、マイクロサービスへのリファクタリング、あるいは完全に置き換える必要があるかもしれません。
しかし理解せずに：
- 参照されている場所
- それを囲む論理は何か
- 下流のどのプロセスがそれに依存するか
移行チームは、過剰に構築したり、範囲を過小評価したり、機能を破壊したりします。
使用状況の検出により、範囲が正確になり、リスクが可視化され、意思決定が現実に根ざしたものになります。
ビジネスルールまたはアプリケーションロジックの近代化
システム全体を置き換えるわけではないとしても、プログラム内のビジネスロジックを更新すると波及効果が生じる可能性があります。税金の計算方法を変更したり、出力形式を変更したりするといった単純なことでも、以下のような問題が発生する可能性があります。
- レポート生成ロジック
- 下流統合
- 上流システムにおけるデータ検証
変更を加える前に、チームは次の点を知っておく必要があります。
- このロジックが再利用される他の場所
- その動作に依存するシステムは何か
- プログラムが起動される頻度
使用状況の可視性により、チームは盲目的に行動するのではなく、段階的かつ安全に最新化を進めることができます。
監査、停止、または未知の影響への対応
使用状況の追跡が必要になるのは、イノベーションではなく、危機的な状況から来ることもあります。失敗した仕事、破損したデータファイル、特定の値の計算方法を問うコンプライアンス監査など。
このような瞬間に、チームは次のことを迅速に見つける必要があります。
- 特定のファイルを生成するプログラム
- どのモジュールが特定の計算を実行するか
- 敏感な領域が触れられたり、変換されたりする場所
使用状況の検出がなければ、解決には時間がかかり、推測に頼り、エラーが発生しやすくなります。使用状況の検出により、チームは迅速かつ正確に問題をトリアージし、将来のインシデントを削減するためのドキュメントを作成できます。
真のクロスシステム利用状況検出とは
多くのチームは、ファイルベースの検索や静的な依存関係マップを提供するツールを用いてプログラムの使用状況を追跡しようとします。しかし、メインフレーム、ミッドレンジ、クラウドシステムが混在するハイブリッド環境では、これらのアプローチは不十分です。真の使用状況の検出とは、プラットフォーム間のつながりを可視化し、間接的な参照を理解し、実際に利用可能なコンテキストを提供することです。
このセクションでは、完全かつ実用的な使用状況検出がどのようなものであるべきかについて詳しく説明します。
着信コール、発信依存関係、トリガーチェーンの確認
プログラムは単独で存在するわけではありません。モジュールは次のようなものになります。
- 別のアプリケーションから呼び出されました
- ジョブストリームを通じてトリガーされる
- 下流のバッチ結果に依存
真の使用状況の検出により、次の 3 種類の関係がすべて明らかになります。
- 着信通話: 誰がこれを使っていますか?
- 発信通話: これは何に依存しているのでしょうか?
- トリガーチェーン: これはいつ、どのような順序で実行されますか?
これにより、完全なシステムの視点が提供され、アーキテクト、テスター、開発者が推測ではなくコンテキストに基づいて変更を計画できるようになります。
テクノロジーをまたがるプログラム間参照のマッピング
COBOL ルーチンは以下から呼び出すことができます。
- 別のCOBOLプログラム
- Javaベースの統合レイヤー
- Python ETLスクリプト
- CICSトランザクションまたはJCLバッチジョブ
表面的な依存関係マップは、1つのレイヤーしか表示しない場合があります。しかし、効果的な使用方法の検出は、言語、プラットフォーム、呼び出しメカニズムを横断的に連携します。命名規則が異なっていたり、ラッパーによって元の呼び出しが隠されていたりする場合でも、同様の効果が得られます。
これにより、チームは次のような質問に答えることができます。
- どの最新サービスが依然としてレガシーロジックに依存しているでしょうか?
- このフィールドまたはサブルーチンが別の名前で再利用されている場所はどこですか?
- スタック全体でこのプログラムと対話する言語は何ですか?
コードをスケジューラ、データセット、実行可能ファイルにリンクする
使用法はコードだけの問題ではなく、 を特定いたします。 の三脚と の コードが実行される。レガシープログラムは次の場合にのみ起動される可能性がある。
- 毎月特定の日に
- パートナーから届いたデータセットによって
- 外部スケジューラで定義されたジョブストリームを通じて
真の発見は、各プログラムを次のものにリンクします。
- スケジューリングコンテキスト（例：Control-M、AutoSys、cron）
- 実行可能な成果物（例：ロードモジュール、JAR）
- データセットの相互作用（例：ファイルの読み取り/書き込み、データベース入力）
この文脈は静的な理解だけでなく、 実行時の明瞭さ運用、監査、影響評価に不可欠です。
使用頻度、最新性、リスクを理解する
すべての使用法が同じように重要というわけではありません。1日に何百回も参照されるプログラムもあれば、四半期に一度しか呼び出されないプログラム、あるいは何年も実行されていないプログラムもあります。
完全な検出には以下が含まれます:
- 周波数 使用頻度: これは実際にどのくらいの頻度でトリガーされますか?
- 最新性 アクセス: 最後に実行されたのはいつですか?
- 臨界 指標: 財務に影響しますか? コンプライアンスに影響しますか? 顧客データに影響しますか?
これは、次のような情報に基づいた意思決定をサポートします。
- 何を引退させるか
- 近代化のために何を優先すべきか
- より慎重にテストと監視を行うべき場所
これらの利用レイヤーがなければ、近代化は単なる偶然の産物になってしまいます。しかし、これらがあれば、近代化は計画的なものになります。
SMART TS XL 必要なプログラム使用マップ
大規模なシステム間利用状況の検出には、コードスキャン以上のものが必要です。詳細なインデックス作成、セマンティックな理解、そして多様なプラットフォーム間での瞬時のナビゲーションが必要です。まさにそれが SMART TS XL 散在する参照を、最新化とメンテナンスのあらゆる段階をサポートする明確で実用的な使用状況マップに変換します。
ここに SMART TS XL COBOL、Java、Python、またはこれらすべての言語のプログラムの使用状況を検索、追跡、および対処するのに役立ちます。
メインフレーム、分散、オープンコードにわたる数百万行を検索
SMART TS XL COBOL、JCL、PL/I、RPG、Java、SQL、Python、XMLなど、あらゆる言語をインデックス化します。プログラムが従来の銀行システムの一部であるか、最新のAPIレイヤーであるかは関係ありません。検索、スキャン、そして環境内の他の部分との相互参照が可能になります。
プログラムの使用状況はもはやサイロ化されていません。1回の検索で、以下の情報を追跡できます。
- モジュールがシステム間で呼び出される場合
- どのスクリプトやジョブがそれに依存しているか
- データフローの発生場所と終了場所
この即時の可視性により、固有の知識、スプレッドシートの追跡、または手動の grep セッションの必要性がなくなります。
JCL、スクリプト、動的呼び出し内のプログラム参照をトレースする
静的な呼び出しは簡単に見つかります。 SMART TS XL さらに分析すると次のようになります。
- JCLステップ参照
- スケジューリングツールにおけるジョブチェーン
- シェルまたはバッチスクリプトでの条件付き呼び出し
- 変数またはパラメータ注入によって動的に構築されたプログラム呼び出し
各システムの構造と構文を理解しているため、間接参照を理解し、他のツールが見逃す参照を取得し、実際の実行パスでプログラムが使用される場所と方法の包括的なマップを提供します。
ジョブステップ、データフロー、実行チェーン別に使用状況を表示する
通話関係を超えて、 SMART TS XL プログラム参照を次にリンクします:
- ジョブ制御定義
- ファイルの読み取りと書き込み
- データベース相互作用ポイント
- ランタイムコンテキスト
つまり、次のような質問に答えることができます。
- このプログラムを実行するジョブ ステップはどれですか?
- どのようなファイルが生成され、次にどこに保存されるのでしょうか?
- 下流のどのジョブがその出力に依存しますか?
この可視性は、近代化、監査、またはパフォーマンス チューニングの取り組み中の影響を分析するときに特に強力です。
計画とドキュメント作成のためのビジュアル使用状況マップのエクスポート
使用状況データの価値は、その明確さによってのみ決まります。 SMART TS XL チームは以下が可能になります:
- プログラムとシステム間の使用パスを視覚化する
- 影響分析やワークショップの計画のための図表のエクスポート
- 使用頻度、接続されたコンポーネント、ロジックパスを示すレポートを生成する
これらの視覚化により、プログラムを廃止する場合でも、アプリケーション レイヤー全体を再設計する場合でも、曖昧さが軽減され、関係者とのコミュニケーションが強化され、変更管理がサポートされます。
要するに、 SMART TS XL システムとともに進化するプログラムの使用状況を、忠実度の高いシステム横断的なビューでチームに提供し、「未知の未知」のリスクを排除します。
推測からガバナンスへ：継続的な実践としてのプログラムの使用
使用状況の把握は、一度きりのタスクではありません。システムの安定性からモダナイゼーションへの対応まで、あらゆる面を改善する基盤となるプラクティスです。チームが使用状況の可視化を開発・運用ワークフローの一部として捉えることで、リスクを軽減し、俊敏性を高め、レガシーシステムをビジネスニーズに合わせて進化させることができます。
このセクションでは、組織が長期的なガバナンスと配信文化に使用状況マッピングを組み込む方法について説明します。
何かに触れる前に重要なロジックのインベントリを作成する
コードを 1 行変更する前に、そのコードがどのように使用されるかを知る必要があります。 SMART TS XL チームを支援します:
- どのプログラムがアクティブに呼び出され、どのプログラムが休止状態であるかを識別する
- 財務、コンプライアンス、顧客データに関連する高リスクの使用パスにタグを付ける
- チームやテクノロジー間で文書化されていない統合をマッピングする
構築し維持することで 生きた在庫 プログラムの使用状況を分析することで、近代化、監査、クラウド移行、アーキテクチャの再設計のための強固な基盤が得られます。
使用状況の可視性を活用して範囲、コスト、リスクを正当化する
リーダーが以下の点を定量化できないために、近代化計画が遅れるケースが非常に多くあります。
- 影響を受けるシステムの数
- どの程度のロジックを書き直す必要があるか
- 変化の真のリスクとは
使用状況マップを使用すると、チームは明確な指標を提示できます。
- 「このCOBOLモジュールは48つのシステムの5箇所で使用されています」
- 「このプログラムは毎日実行され、下流のETL用のファイルを生成します」
- 「これらの7つの用途は冗長であり、廃止できます」
これにより、手振りが明確になり、推測が証拠に変わります。
開発者、アナリスト、アーキテクトの連携を実現
使用状況データは開発者だけのものではありません。アーキテクトがサービス間でどのプログラムが使用されているかを把握できれば、より優れた設計が可能になります。アナリストが重要なワークフローを駆動するロジックを把握できれば、テスト計画や変更管理をより効果的に行うことができます。
SMART TS XL 次の共有インターフェースになります。
- 開発者はロジックを変更する前に参照をトレースします
- テスターは下流で何を検証すべきかを知っている
- 建築家は実際の影響経路を念頭に置き、分離戦略を計画する
この調整により、配信が加速され、SDLC のすべてのフェーズから曖昧さが排除されます。
参照資料をひとつずつ確認しながら、近代化への不安を軽減しましょう
近代化を阻む最大の障害は技術的なものではなく、心理的なものです。チームは次のような懸念を抱いています。
「これに触れると何が壊れるでしょうか？」
使用状況の検出は、不確実性を事実に置き換えることで、こうした不安を払拭します。チームがあらゆる使用状況を追跡できれば、変更は管理しやすくなり、廃止も安全になり、リファクタリングもスマートになります。
プログラムの使用状況を可視化することで、レガシーソフトウェアはブラックボックスから既知の量へと変化します。そして、この恐怖から自信への変化こそが、真の変革の鍵となるのです。
見えれば、変えられる
レガシープログラム自体が問題なのではありません。問題は、それらがどこに存在し、どのように使用され、変更によって何が壊れるのかを把握していないことです。
複雑なマルチプラットフォーム環境において、プログラムの使用状況は組織が持つ最も貴重な洞察の一つとなります。これがなければ、近代化の取り組みは停滞し、メンテナンスはリスクを伴い、変更は推測に頼るしかなくなります。
プラットフォーム、システム、言語を横断したプログラムの使用状況を完全に可視化することで、チームは制御を取り戻します。未知のものを恐れることはなくなり、自信を持って行動できるため、より迅速に行動できるようになります。
SMART TS XL システムの古さやシステムの環境数に関係なく、組織はすべての呼び出しを追跡し、すべての接続をマッピングし、すべての影響を把握できるようになります。
分散システム、老朽化した専門知識の減少、そして複雑さの増大が進む世界において、可視性は贅沢ではなく、必要不可欠なものです。なぜなら、一度可視化できれば、変更できるからです。そして、変更できるとき、ようやく前進できるのです。
