Mimari inceleme kurulunun bir ağ grafiği var. On sekiz ay önce CMDB'den oluşturuldu, o zamandan beri üç kez elle güncellendi ve şimdi her düğümün diğer her düğümle örtüştüğü ve hiçbir yakınlaştırma seviyesinde kullanışlı bir desenin görünmediği, kuvvet yönlendirmeli bir düzende 847 düğüm ve 2,200 kenar gösteriyor. Diyagram mevcut. Hiçbir şey iletmiyor. Birisi bunu her üç ayda bir Visio'ya aktarıyor, dışa aktarma kırk dakika sürüyor, sonuç kimsenin açmadığı önceki yedi dışa aktarmanın yanında bulunduğu bir klasöre gönderiliyor. Portföyün belgelenmemiş olmasının nedeni, diyagramı kimsenin çizmemesi değil, kimsenin okuyamadığı diyagramın işlevsel olarak hiç diyagram olmamasına eşdeğer olmasıdır.
Bağımlılık çemberi, uygulamaların veya programların bir halkanın çevresine yerleştirildiği ve bağımlılıkların iç kısımdan birbirine bağlanan yaylar olarak çizildiği dairesel bir akor diyagramıdır ve kuvvet yönlendirmeli grafiklerin, hiyerarşik ağaçların ve bağımlılık matrislerinin hepsinin başaramadığı belirli bir sorunu çözer: büyük bir portföyün tüm bağımlılık yapısını, bağlantı yoğunluğunun, çift yönlü ilişkilerin ve yüksek girişli bileşenlerin gezinme, filtreleme veya manuel inceleme gerektirmeden görsel desenler olarak hemen görülebildiği bir biçimde, tek seferde göstermek. Portföy ölçeğinde, çember teknik olarak tamamlanmış diyagramdan ziyade aslında okunan diyagramdır.
Önce Verilerle Çarkı Oluşturun
SMART TS XLBağımlılık grafiği, mimari inceleme kurullarının gerçekten okuyabileceği bağımlılık çarkı görselleştirmelerinin yapısal temelini oluşturur.
DAHA FAZLASINI ÖĞRENİN…Bağımlılık Çarkı Nedir ve Ne Değildir?
Bağımlılık çemberi (akord diyagramı, yay diyagramı veya dairesel bağımlılık görselleştirmesi olarak da adlandırılır), aşağıdaki özelliklere sahip bir grafik düzenleme yöntemidir:
- Nodes (Uygulamalar, programlar, hizmetler veya bileşenler) bir dairenin çevresi boyunca düzenlenmiştir.
- kenarlar (Bağımlılıklar) çemberin içinden geçen kavisli yaylar şeklinde çizilir ve bağımlılık bağlantısının olduğu iki düğümü birbirine bağlar.
- Yay genişliği Bağlantı gücünü kodlar; iki düğüm arasındaki daha kalın yay, daha güçlü bir bağımlılığı gösterir (daha fazla fonksiyon çağrısı, daha fazla veri akışı, daha fazla paylaşılan bileşen).
- Yay yönü Bağımlılık yönünü kodlar; yay, bağımlı düğümden başlar ve bağımlılık noktasında sonlanır.
Sonuç olarak, tüm portföyün bağlantı yapısının aynı anda görülebildiği bir diyagram elde edilir. Birçok uygulamanın bağlı olduğu paylaşılan altyapı olan yüksek girişli düğümler, küçük bir çevre segmentinde birleşen birçok yay ile görünür. İzole kümeler, yayları tekerleğin yerel bir bölgesinde kalan düğüm grupları olarak görünür. Dairesel bağımlılıklar, düğüm çiftleri arasında çift yönlü yaylar veya kapalı yay döngüleri olarak görünür.
Bağımlılık çemberi ne değildir:
Bu bir ağ grafiği değil. Kuvvet yönlendirmeli bir ağ grafiği, düğümleri yay kuvveti fiziğine göre konumlandırır. Küçük grafikler (100'den az düğüm) için uygundur ve düğümlerin üst üste binmesinin desenleri görünmez hale getirdiği büyük grafikler için pek uygun değildir. Tekerlek formatı, düğüm konumlarını çevre üzerinde sabitleyerek, grafik boyutundan bağımsız olarak üst üste binmeyi önler.
Bu bir bağımlılık matrisi değil. Bağımlılık yapısı matrisi (DSM), aynı bilgiyi bir ızgara formatında kodlar; satırlar ve sütunlar bileşenleri, hücreler ise bağımlılıkları temsil eder. Matris hassas ve sıralanabilir ancak sezgisel olarak okunabilir değildir: 500×500'lük bir matristen desen tanıma, bir tekerlekten desen tanımaya kıyasla daha fazla eğitim gerektirir.
Hiyerarşik bir ağaç değil. Ağaç düzenleri ebeveyn-çocuk ilişkilerini gösterir ancak görsel karmaşaya yol açmadan dallar arası bağımlılıkları temsil edemez. Uygulama portföylerinin birçok alanlar arası bağımlılığı vardır; örneğin, bir faturalama hizmeti, bir kimlik doğrulama hizmetine, o da İK tarafından kullanılan bir LDAP dizinine bağlıdır ve ağaç düzenleri bunları yetersiz bir şekilde temsil eder.
Bu tekerleğin avantajı özellikle ölçek ve okunabilirliğin birleşiminde yatmaktadır: yüzlerce düğümü ve binlerce kenarı tek bir görünümde temsil edebilir; bu sayede mimari desenler gezinmeye gerek kalmadan doğrudan görülebilir.
Kurumsal Ölçekte Tekerleklerin Ağ Grafiklerinden Daha İyi Çalışmasının Sebebi Nedir?
Kurumsal ölçekte ağ grafiklerindeki okunabilirlik sorunu estetik değil, geometrik bir sorundur. 500 düğümlü ve 3,000 kenarlı kuvvet yönlendirmeli bir grafiğin kararlı bir düzeni yoktur. Düğümleri komşularına göre konumlandıran yay kuvvetleri, başlangıç koşullarına bağlı olarak her render işleminde farklı düzenler üretir. 500 düğümde, minimum kenar kesişme sayısı hesaplama açısından imkansızdır; düzen algoritması küresel minimumu değil, yerel minimumu bulur. Sonuç olarak, grafiğin yapısının düzen algoritmasının sınırlamaları nedeniyle gizlendiği bir diyagram ortaya çıkar.
Bu durum, tekerlek tasarımında bilinçli bir ödünleşme yaparak önleniyor: konumsal istikrar ve görsel netlik karşılığında yerleşim özgürlüğünden feragat ediyor. Her düğüm noktası çevre üzerinde yer alıyor. Tek görsel değişken, yay, genişliği, yönü ve eğriliğidir. Bir sınırlama gibi görünen bu kısıtlama, tekerleğin büyük ölçekte okunabilir olmasını sağlıyor.
Kurumsal portföy ölçeğinde ağ grafiklerine göre üç belirgin avantajı vardır:
Bağlantı yoğunluğu hemen görülebilir. Çevresel segmenti yay başlangıç veya bitiş noktalarıyla yoğun olan, birçok yayın çemberin küçük bir yayında başlayıp bittiği bir düğüm, yüksek bağlantılı bir düğümdür. Bunu tanımlamak için herhangi bir navigasyona gerek yoktur. Kuvvet yönlendirmeli bir grafikte, yüksek dereceli bir düğüm görsel olarak merkezde olabilir (kuvvet yönlendirmeli düzenler, yüksek bağlantılı düğümleri merkeze doğru çeker), ancak derece, bir bakışta hemen görülebilen herhangi bir görsel özellikte kodlanmamıştır.
Çift yönlü bağımlılıklar ayırt edilebilir. Yönlendirilmiş kenarlara sahip kuvvet yönlendirmeli bir grafikte, ok yönü yalnızca tek tek kenarlara yakınlaştırıldığında okunabilir. Bir tekerlekte, A'nın B'ye ve B'nin de A'ya bağlı olduğu iki düğüm arasındaki çift yönlü bağımlılıklar, iç kısımda kesişen ve herhangi bir yakınlaştırma seviyesinde görülebilen bir X deseni oluşturan iki yay olarak görünür. Uygulama düzeyinde dairesel bağımlılıklar önemli bir mimari risktir; tekerlek bunları yapısal olarak tespit edilebilir hale getirir.
Kümelenmeler mekânsal olarak belirgindir. Düğümler çevre üzerinde etki alanı, ekip veya fonksiyonel alana göre sıralandığında, bir etki alanı içindeki sıkıca bağlı düğüm kümeleri, tekerleğin iç kısmının yerel bir bölgesinde kalan yaylar olarak görünür. Etki alanları arası bağımlılıklar, merkezi kesen yaylar olarak görünür. Herhangi bir bölgedeki yerel yayların merkezi kesen yaylara oranı, o etki alanının uyumunun ve diğer etki alanlarıyla olan bağlantısının görsel bir ölçüsüdür.
Bağımlılık Çemberi Nasıl Okunur: Beş Desen
Desen 1: Merkez Düğüm
Çevresel segmenti orantısız sayıda yayın başlangıç veya bitiş noktası olan düğüm. Bir portföy çarkında, merkez düğümler, diğer birçok bileşenin bağlı olduğu paylaşılan altyapı, kimlik doğrulama hizmetleri, temel veritabanları, yardımcı kütüphaneler, paylaşılan COBOL kopyalama dosyalarıdır.
Anlamı şudur: Merkez düğüm, kendisine bağlanan her bileşen için tek bir arıza noktasıdır. Yedeklilik yatırımı için en yüksek öncelikli hedef, değişiklik yönetimi için en yüksek riskli bileşen ve herhangi bir modernizasyon sürecinde doğru (ve ilk) olarak taşınması gereken en önemli bileşendir.
Ne yapılmalı: Değişiklik kontrol kararları alınmadan önce merkez düğümleri belirleyin. Bir merkez düğümünde önerilen bir değişiklik, o düğümde sonlanan her bir bağlantı hattı boyunca etki analizini gerektirir; tekerlek, bu etkinin kapsamını bir bakışta görünür hale getirir.
Desen 2: İzole Küme
Yayları tekerleğin yerel bir bölgesinde kalan ve bitişik bölgelere çok az veya hiç yay geçmeyen düğümlerden oluşan bir grup. Küme içsel olarak birbirine bağlı ancak dışsal olarak bağımsızdır.
Anlamı: İzole kümeler, güçlü modernizasyon adaylarıdır. Sınırlı bağımlılık kapsamları, portföyün geri kalanında eş zamanlı değişiklikler gerektirmeden bir birim olarak taşınabilecekleri, değiştirilebilecekleri veya devre dışı bırakılabilecekleri anlamına gelir. Strangler Fig modeli, izole kümelere doğrudan uygulanabilir.
Ne yapılmalı: İzole kümeleri belirleyin ve bunları artımlı bir modernizasyon programının ilk aşamaları olarak taşıyın. İzole kümelerden başlamak deneyim kazandırır, erken iş değeri üretir ve sıkıca bağlı çekirdeğe dokunmadan eski portföyü azaltır.
Desen 3: Çift Yönlü Yay Çifti (Dairesel Bağımlılık)
Aynı düğüm çifti arasında, iç kısımda kesişen iki yay. A düğümü B düğümüne, B düğümü de A düğümüne bağlıdır. Daha karmaşık bir varyantta, kapalı bir yay döngüsü, dairesel bir zincirde üç veya daha fazla düğümü birbirine bağlar.
Anlamı: Döngüsel bağımlılıklar bağımsız dağıtımı engeller. Eğer A ve B'den herhangi biri değiştiğinde her ikisinin de güncellenmesi gerekiyorsa, bağımsız olarak dağıtılamazlar. Herhangi bir belgelenmiş arayüzden daha güçlü, örtük bir bağlantıları vardır; mimari olarak ayrı olmalarına rağmen, operasyonel olarak ayrılmaz hale getiren bir şekilde durum veya davranış paylaşırlar.
Ne yapılmalı: Modernizasyon planlamasına başlamadan önce döngüsel bağımlılıkları belgeleyin ve ele alın. Döngüsel bağımlılıkların çözümü genellikle, paylaşılan durumu veya davranışı, her iki orijinal bileşenin de bağlı olduğu üçüncü bir bileşene çıkarmayı ve böylece döngüselliği ortadan kaldırmayı gerektirir.
Desen 4: Yoğun Merkezi Bölge
Çarkın içi, birbirini kesen yaylarla doludur; çevrenin birçok noktasından gelen birçok yay merkeze doğru yakınlaşır ve birbirini keser. Belirgin bir yönlendirme deseni görünmemektedir.
Anlamı: Portföy, az sayıda doğal etki alanı sınırı ile yüksek ortalama bağlantıya sahiptir. Bu model tipik olarak, tarihsel gelişimin mimari yönetişim olmadan entegrasyon eklediği bir "büyük çamur topu" mimarisini gösterir. Portföy, çıkarılacak izole kümeler olmadığı için artımlı ayrıştırmaya dirençlidir.
Ne yapılmalı: Bağımlılık grafiği üzerinde kümeleme analizi yaparak, en az sayıda grup içi bağımlılığa sahip bileşen grubunu belirleyin. Belirlenen kümelere göre sıralanmış düğümlerle tekerleği yeniden yapılandırarak, herhangi bir doğal sınırın olup olmadığını doğrulayın. Eğer yoksa, çekirdeğin tamamen değiştirilmesi tek geçerli modernizasyon stratejisi olabilir.
Desen 5: Seyrek Çevre Bölgesi
Tekerlek çevresinin, tekerleğin geri kalanına bağlanan az sayıda yayı olan bir bölgesi. Bu bölgedeki düğümlerin, portföyün geri kalanıyla olan bağlantısı düşüktür.
Anlamı: Bu bileşenler, kullanımdan kaldırılma veya değiştirilme adaylarıdır. Düşük bağımlılık, diğer bileşenlerin onlara çok az bağımlı olduğu anlamına gelir. Ayrıca düşük iş değeri veya yüksek teknik borçları varsa, değiştirilmeden kullanımdan kaldırılmaları muhtemelen uygundur. Üretim yürütme yollarından herhangi birinden aktif çağrı almayan bileşenlerin belirlenmesini sağlayan ölü kod analizi, kullanımdan kaldırılma adayı statüsünü doğrular.
Yapılacaklar: Seyrek çevre düğümlerinde ölü kod analizi çalıştırın. Üretim yürütme yollarından sıfır gelen bağlantıya sahip düğümler ölü koddur, bunları portföyden çıkarın ve modernizasyon kapsamından hariç tutun.
Verilerin Oluşturulması: Kaynak Analizinden Akor Diyagramına
Bir bağımlılık çemberi, ancak oluşturulduğu veriler kadar doğrudur. Veri gereksinimi bir bağımlılık matrisidir: portföydeki her bir bileşen çifti için, bir bağımlılığın olup olmadığı ve ne kadar güçlü olduğu. Bu veriler, dokümantasyondan, CMDB kayıtlarından veya geliştirici görüşmelerinden değil, gerçek kodun yapısal analizinden gelmelidir.
D3.js akor diyagramı için gerekli veri yapısı:
javascript
// D3 chord diagram data format
// matrix[i][j] = strength of dependency from component i to component j
// 0 = no dependency
// Positive integer = coupling strength (call count, include count, data flow volume)
const portfolioMatrix = [
// CUSTPROC TRANPROC ACCTMGR RPTGEN AUTHSVC
[ 0, 45, 12, 0, 8 ], // CUSTPROC
[ 0, 0, 28, 0, 8 ], // TRANPROC
[ 0, 0, 0, 15, 8 ], // ACCTMGR
[ 0, 0, 0, 0, 0 ], // RPTGEN
[ 0, 0, 0, 0, 0 ], // AUTHSVC
];
const componentNames = [
"CUSTPROC", "TRANPROC", "ACCTMGR", "RPTGEN", "AUTHSVC"
];
// Arc widths scale with matrix values
// AUTHSVC appears as a hub: many non-zero values in its column
// RPTGEN appears as a sink: non-zero values in its row onlyMatris değerleri, gerçek kod tabanının bağımlılık analizinden elde edilir:
- Her Ticaretçi İçin Mükemmellik ÇAĞRI ilişkileri: Her programdan diğer her programa yapılan CALL komutlarının sayısını sayın.
- Her Ticaretçi İçin Mükemmellik KOPYALA ilişkileri: Her bir defteri içeren program sayısını sayın
- Her Ticaretçi İçin Mükemmellik veri akışı ilişkileri: Her bir paylaşılan veri kümesinden okuma veya yazma işlemi yapan program sayısını sayın.
- Her Ticaretçi İçin Mükemmellik API ilişkileri: Her bir servisten diğer her bir servise yapılan API çağrılarının sayısını sayın.
Bir COBOL portföyünün bağımlılık matrisi üç analiz girdisinden oluşturulur: CALL grafiği (hangi programlar hangi diğer programları çağırır), COPY grafiği (hangi programlar hangi copybook'ları içerir) ve veri akışı grafiği (hangi programlar hangi paylaşılan veri kümelerine erişir). Bu üç grafik birlikte, akor diyagramının gerektirdiği eksiksiz bağlantı resmini oluşturur.
darbe
# Pseudocode: extracting dependency matrix data from COBOL static analysis
# Each row: SOURCE_PROGRAM, TARGET_PROGRAM, DEPENDENCY_TYPE, STRENGTH
CUSTPROC -> TRANLIB CALL 12 # CUSTPROC calls TRANLIB 12 times
CUSTPROC -> CUSTMSTR COPY 1 # CUSTPROC includes CUSTMSTR copybook
CUSTPROC -> CUST.FILE DATA_READ 1 # CUSTPROC reads from CUST.FILE
TRANPROC -> TRANLIB CALL 8 # TRANPROC calls TRANLIB 8 times
TRANPROC -> CUSTMSTR COPY 1 # TRANPROC includes CUSTMSTR copybook
# ... one row per dependency across the full portfolioKuvvet değerleri, kiriş diyagramındaki yay genişliğini belirler. Bu değerleri normalize ederek, portföydeki maksimum bağlantı kuvvetinin yüzdesi olarak ifade etmek, göreceli genişlikleri göreceli bağlantı yoğunluğunu doğru bir şekilde ileten yaylar üretir.
Bağımlılık Çarkı Diyagramları için Beş Kurumsal Kullanım Senaryosu
Kullanım Durumu 1: Modernizasyon dalgası sıralaması. Düğümleri etki alanına göre kümelemek için tekerleği sıralayın. İzole kümeleri (az sayıda kümeler arası yay) belirleyin ve bunları erken göç dalgaları olarak sıralayın. Hangi kümelerin içsel olarak yoğun ve dışsal olarak seyrek olduğu görsel desen, hangi kümelerin bağımsız birimler olarak göç edebileceğiyle doğrudan ilişkilidir.
Kullanım Durumu 2: Değişiklik etkisinin iletilmesi. Değişiklik danışma kurulundan önce, önerilen değişiklik hedefi vurgulanmış şekilde bağımlılık çarkını gösterin. Bu düğüme bağlı yaylar, değişiklik kapsamının görsel temsilidir; test edilmesi, bildirilmesi veya güncellenmesi gereken her bileşen. "Bu bileşenin 47 bağımlılığı var" şeklinde sözlü bir açıklama, 47 düğümden gelen ve tek bir çevre segmentinde birleşen bir yay kadar aynı bilgiyi iletmez.
Kullanım Durumu 3: Portföy rasyonelleştirme önceliklendirmesi. Düğüm renklerinin üzerine teknik borç puanlarını (döngüsel karmaşıklık, kod yaşı, hata yoğunluğu) yerleştirin. Yüksek teknik borç puanına ve düşük giriş sayısına (az sayıda gelen bağlantı) sahip bileşenler rasyonelleştirme hedefleridir, bakım maliyetleri yüksektir, kullanımdan kaldırılma riski düşüktür. Yüksek teknik borç ve yüksek giriş sayısına sahip bileşenler modernizasyon gereklilikleridir, bakım maliyetleri yüksektir, değiştirilmeden bırakılma riski yüksektir.
Kullanım Durumu 4: Satın alma portföyü entegrasyon analizi. Birleşme veya satın almanın ardından, iki kuruluşun bağımlılık çemberlerini birleştirin. Bir kuruluşun uygulamaları ile diğerinin uygulamaları arasındaki bağlantılar olan kuruluşlar arası yaylar, portföy rasyonelleştirme sırasında yönetilmesi gereken entegrasyon noktalarıdır. Her iki çemberde de kuruluşlar arası yayları olmayan izole kümeler, kuruluşlar arası koordinasyon gerektirmeden emekliye ayrılma veya konsolidasyon için adaydır.
Kullanım Durumu 5: İş sürekliliği planlaması. Çarktaki merkez düğümler tek hata noktalarıdır. En yoğun gelen bağlantı yoğunluğuna sahip düğümler, yedekleme yatırımı için en yüksek öncelikli hedefleri temsil eder. Çark, kritiklik hakkındaki sözlü açıklamaların yerini alan ve her bir bileşenin hangi bileşene bağlı olduğunu eş zamanlı olarak gösteren yapısal bir diyagram ile iş sürekliliği yatırım kararları için görsel kanıt sağlar.
COBOL Portföyü: Bağımlılık Çarklarının Rakibi Yok
Bağımlılık şemaları oluşturan uygulama portföyü görselleştirme araçları olan LeanIX, Virima, ServiceNow CSDM, ağ trafiği analizi, CMDB kayıtları ve API çağrı izleme yoluyla bağımlılıkları keşfeder. Ağ trafiğinin birincil bağlantı mekanizması olduğu modern uygulama portföyleri için mükemmel şema görselleştirmeleri üretirler.
COBOL portföyleri için hiçbir şey üretmiyorlar.
CALL ifadeleriyle on iki alt programı çağıran, COPY yönergeleriyle on beş copybook'u dahil eden ve dört paylaşımlı VSAM veri kümesinden okuma yapan bir COBOL toplu iş programı, bağımlılık çarkında anlamlı yay desenleri oluşturan zengin bir bağımlılık yapısına sahiptir. Bu yapı, ağ trafiği analizi için görünmezdir çünkü COBOL toplu iş programları ağ protokolleri aracılığıyla iletişim kurmaz, derlenmiş çağrı bağlantısı, paylaşımlı kütüphane veri kümeleri ve dosya sistemi bağlantısı aracılığıyla iletişim kurar. Bir COBOL portföyünün bağımlılık yapısını keşfetmenin tek yolu kaynak kodunu ayrıştırmaktır.
Statik kaynak analizinden oluşturulan bir COBOL portföyünün bağımlılık çemberi, on yıllarca süren CMDB bakımı ve geliştirici görüşmelerinde ortaya çıkmayan kalıpları ortaya koyuyor:
Kopyalama defteri merkezleri. 200 COBOL programı tarafından sıklıkla dahil edilen bir kopyalama defteri, çemberde çevre segmentinde birleşen 200 yay ile bir düğüm olarak görünür. Bu desen, portföydeki en yüksek riskli değişiklik hedefi olan paylaşılan veri yapısını tanımlar. Bu kopyalama defterinde yapılacak bir değişiklik, 200 programın koordinasyonunu gerektirir. Çember, kopyalama defterinin yaygın olarak paylaşıldığını önceden bilmeye gerek kalmadan bunu görünür kılar.
İş alanına göre program kümeleri. Programlar JCL iş üyeliğine göre sıralandığında (aynı toplu iş akışında çalışan programlar), öncelikle bir iş akışı içinde etkileşimde bulunan program kümeleri yerelleştirilmiş yay desenleri olarak görünür. Küme sınırlarını geçen yaylar, iş akışları arasındaki veri bağımlılıklarını, bir akış tarafından üretilen ve diğer bir akış tarafından tüketilen dosyaları temsil eder.
Ölü program adaları. Gelen bağlantıları olmayan, başka hiçbir programın çağırmadığı, hiçbir JCL işinin doğrudan çağırmadığı programlar, yalnızca giden bağlantıları olan veya hiç bağlantısı olmayan çevre düğümleri olarak görünür. Bunlar ölü kod adaylarıdır. Bu yapı, her programın çağrı grafiğinin manuel olarak incelenmesini gerektirmeden, bunları bağlı portföyden görsel olarak ayırt eder.
Dairesel bağımlılık döngüleri. Derleme sıralaması sorunlarına ve test etmeyi zorlaştıran mantıksal bağlantıya yol açan, birbirini dairesel olarak çağıran COBOL programları, çift yönlü yay çiftleri veya kapalı yay döngüleri olarak görünür. Bu mimari sorunlar nadiren belgelenir; kaynak yapısından yola çıkarak ortaya çıkarlar.
Ne kadar SMART TS XL Portföy Çarkları için Bağımlılık Verilerini Sağlar
Bağımlılık çemberi bir görselleştirme katmanıdır. Bu katman, özellikle dokümantasyon veya ağ keşfinden ziyade gerçek kodun yapısal analizinden elde edilen, portföyün eksiksiz bağımlılık matrisi gibi doğru verilere ihtiyaç duyar.
SMART TS XL'S uygulama bağımlılık eşlemesi Bu matrisi COBOL, JCL, Java, Python, RPG, PL/I ve ortamdaki diğer tüm diller için oluşturur. Çıktı, eksiksiz bağımlılık grafiğidir: her CALL ilişkisi (hangi programlar hangilerini çağırır), her COPY ilişkisi (hangi programlar hangi copybook'ları içerir), her veri akışı ilişkisi (hangi programlar hangi paylaşılan veri kümelerine erişir) ve her JCL operasyonel ilişkisi (hangi iş adımları hangi programları hangi sırayla çağırır).
Bu grafik, bağımlılık çarkı görselleştirmesinin girdisidir: grafikteki her düğüm, çarkın çevresindeki bir düğüm haline gelir ve her kenar, çarkın içindeki bir yay haline gelir; yay genişliği, kenar ağırlığında kodlanmış olan bağlantı gücüyle orantılıdır.
Etki analizi özelliği, bağımlılık çarkını işlevsel hale getirir: çark görselleştirmesinde bir düğüm seçildiğinde ve ona bağlı bağlantılar vurgulandığında, etki analizi etkilenen her programın yapılandırılmış bir listesini oluşturur; bu veriler, değişiklik danışma kurulu incelemesini, geçiş dalgası planlamasını ve iş sürekliliği değerlendirmesini destekler.
Statik kod analizi özelliği, kalite katmanını ekler: bağımlılık grafiğini döngüsel karmaşıklık, kod yaşı, ölü kod yüzdesi ve teknik borç metrikleriyle birleştirmek, düğüm renginin teknik sağlığı ve yay genişliğinin ise bağlantı gücünü aynı anda kodladığı renkli bağımlılık çarkını üretir. Bu birleşik görselleştirme, portföy rasyonelleştirme kararlarını görüşe dayalı olmaktan ziyade kanıta dayalı hale getirir; hem yüksek oranda bağlı hem de teknik olarak sağlıksız olan düğümler, en yoğun yay konsantrasyonlarına sahip en parlak renkli düğümler olarak görünür.
Kurumsal arama özelliği, bağımlılık çarkını operasyonel anlamda etkileşimli hale getirir: Çarktaki bir merkez düğümüne tıklayan ve "bu copybook'u hangi programlar içeriyor?" diye soran bir kullanıcı, saniyeler içinde yanıt alır. Çark, kalıbı tanımlar; arama, kalıbın temsil ettiği numaralandırılmış listeyi sağlar.
Mimari inceleme kurullarına, teknoloji liderliğine veya yönetim kurulu düzeyindeki risk komitelerine sunum için bağımlılık çarkı görselleştirmeleri oluşturan kuruluşlar için, SMART TS XL Bu, tekerleğin doğru çalışmasını sağlayan yapısal analizi sunar; gerçek portföyü temsil eden bir diyagram ile CMDB'nin on sekiz ay önce portföyün nasıl göründüğünü düşündüğünü temsil eden bir diyagram arasındaki farkı ortaya koyar.
Okunan Şema
Kurumsal mimari görselleştirmenin başarısızlık nedeni diyagramların yokluğu değil, var olan ancak kullanılmayan diyagramların üretilmesidir; çünkü bu diyagramlar, oluşturuldukları ölçekte okunamayacak kadar karmaşıktır, desteklemek üzere oluşturuldukları kararlar için güvenilir olmayacak kadar eskidir veya herhangi bir desen görünür hale gelmeden önce gezinme ve filtreleme gerektiren bir biçimde bilgi kodlarlar.
Bağımlılık çarkı, kurumsal ölçekte kuvvet yönlendirmeli grafiklerin başarısız olduğu yerlerde başarılı olur çünkü yapısal kalıpları, merkez düğümleri, izole kümeleri, dairesel bağımlılıkları, yoğun çekirdekleri, arama gerektiren ortaya çıkan özellikler yerine diyagramın mekansal ve görsel özellikleri olarak görünür hale getirir. Portföyün bağlantı yapısı bir bakışta görülebilir. Bu yapıya bağlı kararlar, geçiş sıralaması, değişiklik etkisinin kapsamlandırılması, rasyonelleştirme önceliklendirmesi, iş sürekliliği planlaması, izleyicinin göremediği bir yapının anlatısal açıklamalarından ziyade görsel kanıtlara dayandırılabilir.
Özellikle COBOL ve ana bilgisayar portföyleri için, statik kaynak analizinden oluşturulan bağımlılık çemberi, kodda, copybook'larda ve JCL'de var olan gerçek bağlantı yapısını temsil eden tek görselleştirmedir; CMDB'nin ağ keşfinin ulaşabileceği yapı değil. Bu doğruluk, diyagramı sadece mevcut olmaktan ziyade kullanışlı kılan şeydir.
