Der Mainframe ist nicht das Risiko, sondern seine Schnittstellen

Greg Holmes, Apptio, erklärt, dass nicht der Mainframe das Risiko ist, sondern seine unkontrollierten Schnittstellen. <q>Apptio — Greg Holmes, Apptio Apptio

Wer den Mainframe aus Banken und Versicherungen herausreißt, riskiert kritische Transaktionsketten und die Betriebsstabilität. Statt „Rip and Replace“ sind API-Integration, On-Mainframe-KI und hybride Architekturen gefragt. Doch DORA verlangt kontrollierbare Datenflüsse, auditierbare KI-Modelle und Kostentransparenz bis auf einzelne CICS-Transaktionen und API-Aufrufe. Wer dabei Risiken und TCO nicht im Griff hat, modernisiert nicht – er verteilt seine Altlasten nur auf mehr Systeme.

von Greg Holmes, EMEA Field CTO bei Apptio

Jahrelang wurde die Diskussion über Mainframes von einem Gedanken dominiert: „Rip and Replace“, also bestehende Systeme herausreißen und durch neue ersetzen. Inzwischen setzt sich jedoch eine klügere und deutlich pragmatischere Sichtweise durch. Statt die unverzichtbaren Mainframes zu verbannen, können sie behutsam den steigenden digitalen Anforderungen angepasst werden. Ihre Modernisierung macht insbesondere Banken und Versicherungen flexibler, erleichtert Entwicklerteams die Arbeit, erlaubt die Anbindung von Cloud-Technologien und eine intelligentere Steuerung der Kosten.

Kurzum: Die Modernisierung des Mainframe kann das Überleben selbst in hart umkämpften Märkten sichern.“

Damit lautet die Herausforderung für IT-Verantwortliche: Wie modernisieren wir diese kritische Infrastruktur – und wie weisen wir ihren Wert in einer hybriden IT-Welt klar nach?

Pragmatische Modernisierung statt Big Bang

In Gesprächen mit IT-Führungskräften wird deutlich: Die Idee einer riskanten „Big Bang“-Migration verliert an Attraktivität. Das tut sie aus guten Gründen: Häufig basieren die Systeme auf jahrzehntelang gewachsenen, eng verflochtenen Codes sowie individueller Geschäftslogik. In einer solchen Umgebung kann eine einzige Änderung einen Dominoeffekt auslösen.

Ein vollständiger Lift-and-Shift-Ansatz birgt daher zu viele Risiken. Stattdessen erweist sich eine schrittweise, praxisorientierte Modernisierung als praktikabel.“

Greg Holmes

Greg Holmes, als Field CTO EMEA bei Apptio (Website), einem IBM-Unternehmen, verbindet langjährige technische Erfahrung mit strategischer Technologieberatung rund um FinOps, Technology Business Management und Cloud Financial Management. Seine Expertise reicht von Solution Architecture und Software Asset Management bis hin zur Optimierung komplexer IT-Landschaften und dem Einsatz von ITIL- und ISO-19770-Standards. In seiner internationalen Laufbahn hat er unter anderem tiefes technisches Know-how in Microsoft-, Linux- und UNIX-Umgebungen sowie in der Analyse und Optimierung großer Enterprise-IT-Umgebungen aufgebaut. Als technischer Sparringspartner für Kunden und Produktteams übersetzt er heute komplexe Technologiefragen in skalierbare Lösungen und konkreten Business Value.

So lassen sich Mainframes mit Cloud-Umgebungen verbinden. Es entsteht ein hybrides Ökosystem, das die Stärken beider Welten nutzt. Dazu müssen IT-Verantwortliche Kernanwendungen auf dem Mainframe API-fähig machen. Diese lassen sich ohne Systembruch in eine umfassendere Architektur einbinden. Das Ergebnis: IT-Teams können neue, cloud-native Frontends entwickeln, während sie im Backend weiterhin von der hohen Sicherheit und Zuverlässigkeit des Mainframes profitieren.

Regulatorische Kontrollpunkte bei der Mainframe-Modernisierung

Für Banken und Versicherer ist die Mainframe-Modernisierung auch ein DORA-Thema: Jede neue API, jeder hybride Datenfluss und jede KI-Anwendung vergrößert den prüfungsrelevanten Kontrollraum der IT. Wer API-Zugriffe nicht lückenlos protokolliert, Datenflüsse zwischen Mainframe und Cloud nicht klassifiziert und verschlüsselt oder KI-Modelle ohne Versionierung und Reproduzierbarkeit betreibt, riskiert im Ernstfall genau die Nachweispflichten zu verletzen, welche die EU seit 2025 einfordert.

On-Mainframe-KI architektonisch sauber platzieren

On-Mainframe-KI ist im Rahmen der Modernisierung besonders interessant, weil sie Datenflüsse reduziert. In regulierten Architekturen ist jede Kopie von Transaktionsdaten ein neues Schutzobjekt mit eigener Zugriffskontrolle, Löschlogik, Protokollierung, Verschlüsselung, Auslagerungsbewertung und eigenem Incident-Prozess.

Wenn Inferenz nahe an den Daten stattfindet, sinkt nicht automatisch jedes Risiko – aber die Zahl der Datenflüsse und damit der möglichen Governance-Lücken bei KI-Beständen lässt sich so begrenzen.“

Geeignete Anwendungsfälle reichen von Performance-Prognosen auf Basis von SMF- und RMF-Daten über die Analyse von CICS-, IMS- und Db2-Metriken bis hin zur Anomalie- und Betrugserkennung in Transaktionsströmen. Ebenso können GenAI-Modelle die Analyse von Codes, die Dokumentation bestehender Anwendungen oder die Generierung von Testfällen unterstützen.

Architektonisch ist zu klären, welche Modelle direkt auf oder nahe dem Mainframe inferieren und welche Workloads besser auf externen KI-Plattformen ausgeführt werden.“

Zudem müssen Governance-Anforderungen eingehalten werden und der Betrieb – zum Beispiel in Bezug auf Latenzen – weiter reibungslos laufen.
In einem solchen Setup lassen sich klare geschäftliche Erkenntnisse aus rohen Performance-Daten direkt an der Quelle gewinnen. Typische On-Mainframe-KI-Anwendungsfälle sind die Echtzeit-Betrugserkennung während der Transaktionsverarbeitung und die kontinuierliche Analyse von SMF-, RMF- oder CICS-Metriken zur frühzeitigen Erkennung von Performance-Anomalien und Kapazitätsengpässen, jeweils mit minimaler Datenbewegung und geringer Latenz.

Gesamtbetriebskosten als strategisches Steuerungsinstrument

KI verändert, wie Unternehmen einen Mehrwert aus dem Mainframe ziehen. IT-Verantwortliche benötigen eine Möglichkeit, diesen Wert klar und glaubwürdig im gesamten Unternehmen zu quantifizieren.
Ein belastbares Total Cost of Ownership (TCO)-Modell für die Mainframe-Modernisierung muss technische Architekturentscheidungen mit ihren wirtschaftlichen Auswirkungen verknüpfen. Es sollte also nicht nur CPU-Zeit sparen, sondern zeigen, wie sich eine neue API-Schicht oder ausgelagerte Workloads auf Betriebskosten, Risiken und Time-to-Market auswirken. Drei Kostenblöcke müssen analysiert werden, um diese Übersicht zu gewinnen:
Infrastruktur: MSU-/CPU-Verbrauch, zIIP-Auslastung, Softwarelizenzen, Storage, Netzwerk – zugeordnet zu konkreten Anwendungen, Geschäftsservices, Online-Transaktionen, Batch-Ketten oder API-Aufrufen.
Betrieb: Aufwände für Incidents, Changes, Deployments, Tests sowie Monitoring, Observability und Plattformbetrieb.
Regulatorik & Risiko: Audit- und Compliance-Kosten, Ausfallrisiken, technische Schulden, Parallelbetrieb während der Migration.
Besonders aussagekräftig wird ein TCO-Modell, wenn es technische Metriken mit betriebswirtschaftlichen Kennzahlen verbindet. Statt lediglich Infrastrukturkosten auszuweisen, sollten Aufwendungen bis auf die Ebene einzelner CICS-Transaktionen, Db2-Workloads, MQ-Queues, API-Endpunkte oder Batch-Jobs nachvollziehbar sein. Erst diese Granularität ermöglicht es, Modernisierungsmaßnahmen nach ihrem wirtschaftlichen Nutzen zu priorisieren und fundierte Entscheidungen über Refactoring, Rehosting oder den Einsatz hybrider Architekturen zu treffen.

Zukunftssicherheit schaffen

Die eigentliche Zukunftsfrage lautet also nicht, ob der Mainframe bleibt. Sie lautet, wie viel unkontrollierte Kopplung, Datenbewegung und Kostenintransparenz sich regulierte Institute noch leisten wollen. Wer APIs, KI-Ausführung und TCO-Modellierung technisch sauber aufsetzt, modernisiert nicht die Plattform aus Prinzip, sondern sichert die Entscheidungsfähigkeit der IT.

Natürlich erfordert dieser Ansatz erhebliche Investitionen, Zeit und sorgfältige Planung. Doch Modernisierung ohne Demontage der bestehenden Mainframes ermöglicht es den IT-Teams, sicher zu innovieren, technische Schulden zu reduzieren und jede Veränderung gezielt an klaren Unternehmenszielen auszurichten.“

Indem Führungskräfte KI auf oder nahe am Mainframe für präzisere Erkenntnisse nutzen, die Total Cost of Ownership dabei durch eine wertorientierte Brille betrachten und bei der Modernisierung einen hybriden Weg einschlagen, können sie deutlich mehr aus ihren wichtigsten Systemen herausholen und deren zentrale Rolle in der heutigen digitalen Geschäftswelt festigen. Greg Holmes, Apptio