#heading(level: 2)[Legacy-Modernisierung und Stand der Forschung]

#heading(level: 3)[Charakteristika von Legacy-Systemen]

Legacy-Systeme sind nicht allein durch ihr Alter definiert, sondern durch ihren Kontext: Sie tragen geschäftskritische Funktionen, sind über lange Zeit erweitert worden und weisen oft starke technische und organisatorische Abhängigkeiten auf. #cite(<bisbal1999legacy>, form: "prose") beschreiben typische Merkmale wie enge Kopplung, heterogene Technologien, schwer austauschbare Komponenten und unzureichende Dokumentation. Gerade letzteres ist für Modernisierungsvorhaben problematisch, weil Entscheidungen ohne belastbare Anforderungsbasis zu Funktionsverlusten und Akzeptanzproblemen führen können.

Im ERP-Kontext verschärfen sich diese Merkmale häufig durch:

- **Domänenkomplexität:** Geschäftsregeln sind zahlreich, variantenreich und teilweise kundenspezifisch.
- **Datenzentrierung:** Prozesse hängen stark von Datenmodellen, Stammdatenqualität und historisch gewachsenen Datenkonventionen ab.
- **Integrationslast:** Schnittstellen zu Drittsystemen (z. B. Buchhaltung, Shop, Dokumentenmanagement) sind über Jahre organisch entstanden.

Damit wird nachvollziehbar, warum Requirements-Extraktion aus der Codebasis nicht nur ein Dokumentationsprojekt, sondern ein Risikoreduktionsinstrument für Migrationen ist.

#heading(level: 3)[Modernisierungsstrategien und Reengineering als Prozess]

Modernisierung kann unterschiedliche Strategien annehmen, von "Lift-and-Shift" bis zur vollständigen Neuimplementierung. Die Literatur betont wiederholt, dass die Wahl einer Strategie von Risiko, Zielarchitektur und verfügbaren Ressourcen abhängt und daher explizit geplant werden sollte @sneed1995planning. Eine zentrale Aussage ist dabei, dass Reengineering nicht als rein technischer Umbau verstanden werden kann: Ohne fachliche Leitplanken entstehen technische Verbesserungen, die am Bedarf vorbeilaufen oder bestehende Fachlogik unabsichtlich verändern.

Aus Sicht dieser Arbeit lassen sich Modernisierungsstrategien pragmatisch entlang zweier Achsen einordnen: (1) Wie stark wird die bestehende Implementierung weitergenutzt? (2) Wie stark wird die Zielarchitektur verändert? Daraus ergeben sich typische Strategietypen, die in der Praxis auch kombiniert auftreten:

- **Weiterbetrieb mit Hülle (Wrapping):** Die Legacy-Logik bleibt bestehen, wird aber über neue Schnittstellen oder UI-Schichten zugänglich gemacht. Vorteil ist geringe Eingriffstiefe; Nachteil ist, dass technische Schulden und Engpässe erhalten bleiben.
- **Schrittweise Modularisierung:** Teile der Legacy-Anwendung werden sukzessive in neue Komponenten überführt, während andere Teile weiterlaufen. Vorteil ist Risikostreuung und frühe Nutzenrealisierung; Nachteil ist erhöhte Integrationskomplexität während der Übergangsphase.
- **Reengineering/Refactoring:** Die bestehende Logik wird strukturell überarbeitet (z. B. Entkopplung, Schichten, bessere Testbarkeit), ohne den Funktionsumfang grundsätzlich zu verändern. Vorteil ist bessere Wartbarkeit; Nachteil ist hoher Analyseaufwand, gerade ohne Requirementsbasis.
- **Neuimplementierung mit Funktionsparität:** Die Legacy-Logik wird auf neuer Technologie nachgebaut, häufig mit dem Anspruch, zunächst funktional äquivalent zu sein. Vorteil ist saubere Zielarchitektur; Nachteil ist die hohe Abhängigkeit von vollständigen, korrekten Requirements.

Für ERP-Systeme ist die Wahl einer Strategie stark datengetrieben. Datenmodelle, Schnittstellenverträge und Buchungslogik definieren die „harten Kanten" einer Migration. Damit steigt der Stellenwert von Requirements, die Datenobjekte, Zustandsmodelle und Integrationspunkte explizit machen. Besonders migrationskritisch sind dabei Anforderungen, die in der Legacy-Implementierung als implizite Konvention existieren (z. B. Statuscodes, historische Sonderfälle, kundenspezifische Maskenlogik), weil sie ohne gezielte Extraktion und Validierung leicht verloren gehen.

#cite(<bisbal1997overview>, form: "prose") geben einen Überblick über Migrationsansätze und ordnen typische Risikofelder ein, darunter Datenmigration, Funktionsäquivalenz und organisatorische Abhängigkeiten. #cite(<wu1997toolkit>, form: "prose") argumentieren ergänzend, dass Werkzeugunterstützung nur dann wirksam ist, wenn sie in eine methodische Kette eingebettet ist. Diese Argumentation ist direkt anschlussfähig an KI-gestützte Verfahren: Auch LLM-basierte Automatisierung entfaltet Nutzen nur innerhalb eines reproduzierbaren Prozesses mit klaren Kontrollpunkten.

#heading(level: 3)[Zielarchitekturen: Web, Cloud und „Cloud-native"]

Die Modernisierung vieler Legacy-Anwendungen zielt auf webbasierte, plattformunabhängige Oberflächen und auf Betriebsmodelle, die Skalierung, automatisiertes Deployment und schnelle Iteration unterstützen. #cite(<kratzke2017cloudnative>, form: "prose") fassen in einer systematischen Mapping Study zusammen, welche Merkmale cloud-nativer Anwendungen in der Forschung und Praxis wiederkehren. Dazu zählen typischerweise automatisierte Bereitstellung, resiliente Komponenten, horizontale Skalierung und eine stärkere Trennung von Build- und Run-Umgebungen.

Im selben Zielraum werden Microservices häufig als Architekturstil diskutiert. #cite(<pahl2016microservices>, form: "prose") kartieren Forschung zu Microservices und zeigen wiederkehrende Problemfelder, unter anderem die Wahl der richtigen Servicegranularität, die erhöhte Komplexität im Betrieb und Anforderungen an Observability. Für Migrationsprojekte ist daraus eine pragmatische Schlussfolgerung ableitbar: Modularisierung ist ein Ziel, erzeugt aber zugleich neue Anforderungen (z. B. Deployment-Pipelines, Monitoring, Sicherheitskonzepte), die im Requirements-Set sichtbar sein müssen.

Für die Requirementsarbeit bedeutet die Zielarchitekturverschiebung eine Verschiebung des Schwerpunktes: Während in klassischen Client/Server-Architekturen die fachliche Funktionslogik oft dominiert, rücken in Web- und Cloud-Kontexten betriebliche und sicherheitsbezogene Qualitätsmerkmale stärker in den Vordergrund. ISO/IEC 25010:2011 bietet hierfür eine hilfreiche Taxonomie @iso25010_2011. Für Modernisierungsvorhaben lassen sich vor allem folgende Qualitätsmerkmale als wiederkehrend beobachten:

- **Sicherheit:** Identitäten, Rollenmodelle, Mandantenfähigkeit, Auditierbarkeit.
- **Zuverlässigkeit:** Fehlerresistenz, Wiederanlauf, Degradationsverhalten.
- **Performance-Effizienz:** Antwortzeiten, Lastverhalten, Skalierungsgrenzen.
- **Wartbarkeit:** Änderbarkeit, Testbarkeit, Modularität und technische Schuld.
- **Kompatibilität und Interoperabilität:** Schnittstellenstabilität, Integrationsfähigkeit mit Drittsystemen.

Diese Merkmale sind nicht neu, ihre Sichtbarkeit im Projekt nimmt jedoch zu, weil Cloud- und Webbetrieb ein engeres Zusammenspiel von Entwicklung und Betrieb erzwingt. Für Reverse Requirements Engineering folgt daraus, dass der Blick auf die Legacy-Codebasis systematisch um Betriebs- und Sicherheitsanforderungen ergänzt werden muss, auch wenn diese im Code nur indirekt sichtbar sind (z. B. über Deployment-Skripte, Konfigurationen, Logging-Policies oder Rechteprüfungen).

Sicherheitsanforderungen werden in Cloud-Migrationskontexten häufig unterschätzt. Eine systematische Mapping Study zu Security-Aspekten bei Legacy-to-Cloud-Migrationen @security2014legacycloud zeigt, dass Identitätsmanagement, Datenflusskontrolle und Compliance wiederkehrende Kernprobleme sind. Für diese Arbeit bedeutet dies, dass Requirements-Extraktion aus Code um Sicherheits- und Datenschutzanforderungen ergänzt werden muss, da sie nicht in jedem Quellcodefragment explizit sichtbar sind.

#heading(level: 3)[Stand der Forschung: KI-Unterstützung in Modernisierungsvorhaben]

Die Forschung zu KI- bzw. LLM-Unterstützung im Modernisierungskontext ist im Vergleich zu klassischen Reengineering-Ansätzen jünger. Die Übersichten zu LLM4SE @fan2023llmse @llm4se2024slr zeigen, dass ein Teil der Arbeiten auf Codeverständnis, Dokumentation und Artefakttransformation zielt. Spezifisch für Requirements Engineering bündeln Reviews und SLRs erste Evidenz und Forschungsrichtungen @marques2024chatgptre @hemmat2025directions.

Aus dieser Literatur lassen sich zwei robuste Aussagen ableiten:

- **LLMs sind besonders stark in der Strukturierung und sprachlichen Formulierung**, also dort, wo aus fragmentierten Hinweisen ein konsistenter Text entstehen muss.
- **LLMs benötigen technische und organisatorische Sicherungen**, wenn Ergebnisse als Entscheidungsgrundlage in Migrationen dienen sollen (z. B. Belege, Review, reproduzierbarer Prozess).

Damit ist eine zentrale Motivation dieser Arbeit begründet: Eine Legacy-Modernisierung benötigt belastbare Requirements, die im Legacy-Kontext oft fehlen. LLMs sind als Assistenz zur Rekonstruktion naheliegend, müssen jedoch methodisch so eingesetzt werden, dass Verlässlichkeit und Nachvollziehbarkeit systematisch erhöht werden.

#heading(level: 3)[Zwischenfazit zu 2.3]

Legacy-Modernisierung ist ein sozio-technisches Vorhaben, das technische Umbauten und fachliche Zielsetzungen integrieren muss @bisbal1999legacy @sneed1995planning. Moderne Zielarchitekturen (Web/Cloud) verschieben zudem die Anforderungslandschaft, weil Betriebs- und Sicherheitsanforderungen stärker in den Vordergrund treten @kratzke2017cloudnative @security2014legacycloud. Für die vorliegende Arbeit folgt daraus, dass Requirements-Extraktion nicht nur der Funktionsrekonstruktion dient, sondern die Grundlage für Migrationsentscheidungen, Priorisierung und Qualitätssicherung bildet.

#heading(level: 3)[Kapitelzusammenfassung und Anschluss]

Die drei Themenblöcke dieses Kapitels greifen ineinander. Requirements Engineering liefert Kriterien, um Anforderungen prüfbar und nachvollziehbar zu formulieren @iso29148_2018. Reverse Requirements Engineering überträgt diese Kriterien in einen Kontext, in dem Anforderungen aus bestehenden Artefakten rekonstruiert werden müssen @chikofsky1990taxonomy @yu2005retr. Large Language Models können diese Rekonstruktion unterstützen, sind aber fehleranfällig und benötigen Prozesskontrollen, vor allem gegen Halluzinationen und Überinterpretation @ji2023hallucination @fan2023llmse. Legacy-Modernisierung schließlich liefert die praktische Motivation und zeigt, warum eine belastbare Anforderungsbasis migrationskritisch ist @bisbal1999legacy @sneed1995planning.

Damit ist das Fundament gelegt, um in Kapitel 3 den konkreten Fallkontext zu beschreiben und in Kapitel 4 ein Vorgehensmodell zu entwickeln, das KI-Unterstützung, Traceability und Validierung systematisch miteinander verbindet.
