




Verwandeln Sie monolithische Legacy-Anwendungen in flexible, cloudnative Dienste. Nutzen Sie KI, um vorhandenen Code zu analysieren, technische Schulden zu reduzieren und Ihre Systeme auf moderne KI-Workflows vorzubereiten.
Über detaillierte EInblicke in Anwendungen die Cloud-Transformation beschleunigen

Mit dem Modernization Hub können Sie Ihre Mainframe-, .NET- und Java-Anwendungen an einem Ort bewerten und modernisieren.
Bestehende Systeme ohne kostspielige Plattformwechsel mit KI-Agenten ausstatten

Fügen Sie vorhandenen Geschäftssystemen KI-Funktionen hinzu, ohne sie von Grund auf neu zu erstellen. Verwenden Sie die Google Kubernetes Engine (GKE) als containerisierte Ebene, um moderne Cloud-Dienste direkt mit Ihren Kernanwendungen zu verbinden.
Mainframes schneller und sicherer modernisieren

Mainframes mit geringerem Risiko ablösen. Mit dem Mainframe-Bewertungstool können Sie Geschäftsregeln extrahieren, mit dem Mainframe-Connector Daten synchronisieren und mit Dual Run den Live-Traffic parallel testen, um die Mainframe-Modernisierung zu beschleunigen.
Legacy-Windows- und .NET-Anwendungen transformieren

Konvertieren Sie Legacy-.NET-Anwendungen in moderne plattformübergreifende Arbeitslasten. Mit Antigravity und CodMod können Sie Abhängigkeiten zuordnen, APIs aktualisieren und direkt in Linux-Containern in Cloud Run oder GKE bereitstellen.
Verwandeln Sie monolithische Legacy-Anwendungen in flexible, cloudnative Dienste. Nutzen Sie KI, um vorhandenen Code zu analysieren, technische Schulden zu reduzieren und Ihre Systeme auf moderne KI-Workflows vorzubereiten.
Über detaillierte EInblicke in Anwendungen die Cloud-Transformation beschleunigen

Mit dem Modernization Hub können Sie Ihre Mainframe-, .NET- und Java-Anwendungen an einem Ort bewerten und modernisieren.
Bestehende Systeme ohne kostspielige Plattformwechsel mit KI-Agenten ausstatten

Fügen Sie vorhandenen Geschäftssystemen KI-Funktionen hinzu, ohne sie von Grund auf neu zu erstellen. Verwenden Sie die Google Kubernetes Engine (GKE) als containerisierte Ebene, um moderne Cloud-Dienste direkt mit Ihren Kernanwendungen zu verbinden.
Mainframes schneller und sicherer modernisieren

Mainframes mit geringerem Risiko ablösen. Mit dem Mainframe-Bewertungstool können Sie Geschäftsregeln extrahieren, mit dem Mainframe-Connector Daten synchronisieren und mit Dual Run den Live-Traffic parallel testen, um die Mainframe-Modernisierung zu beschleunigen.
Legacy-Windows- und .NET-Anwendungen transformieren

Konvertieren Sie Legacy-.NET-Anwendungen in moderne plattformübergreifende Arbeitslasten. Mit Antigravity und CodMod können Sie Abhängigkeiten zuordnen, APIs aktualisieren und direkt in Linux-Containern in Cloud Run oder GKE bereitstellen.
Risiken und Unsicherheiten bei der Cloud-Migration vermeiden Mit KI-Tools können Sie Abhängigkeiten von Arbeitslasten abbilden, die Infrastruktur optimieren und in geplanten Wellen mit vorhersehbaren Zeitplänen migrieren.
Gestalten Sie den Übergang zuversichtlich

Kosten schätzen und Serverabhängigkeiten in wenigen Minuten zuordnen. Das Migration Center und die integrierten KI-Tools und agentischen Funktionen empfehlen optimale Cloud-Konfigurationen, um Ihre Migrationsplanung zu vereinfachen.
End-to-End-Containerverschiebung

Kubernetes-Arbeitslasten ohne manuelles Refactoring von AWS zu Google Cloud verschieben Die agentische Migration von EKS zu GKE konvertiert Manifeste automatisch und gleicht Namespaces ab, um Fehler zu vermeiden.
Sichere Rechenzentrumsausgänge beschleunigen

Physische Rechenzentren schneller außer Betrieb nehmen. Ein robustes Migrationsportfolio und das Rapid Migration and Modernization Program (RaMP) bieten praktische Anleitungen, Finanzierung und Tools, um Ihre Projekte zu optimieren.
Netzwerkeinrichtungen ohne Unterbrechung

Migrieren Sie Arbeitslasten, ohne öffentliche IP-Adressen zu ändern oder externe Verbindungen zu unterbrechen. Bring Your Own IP (BYOIP) sorgt dafür, dass Ihre bestehende IP-Reputation und Ihr API-Routing intakt bleiben.
Latenz bei der Datenübertragung minimieren

Platzieren Sie große Datasets direkt neben Ihren KI-Arbeitslasten. Google Cloud NetApp Volumes (GCNV) bietet Dateizugriff im Submillisekundenbereich und reduziert so die Latenz und die Kosten für die Datenübertragung.





Risiken und Unsicherheiten bei der Cloud-Migration vermeiden Mit KI-Tools können Sie Abhängigkeiten von Arbeitslasten abbilden, die Infrastruktur optimieren und in geplanten Wellen mit vorhersehbaren Zeitplänen migrieren.
Gestalten Sie den Übergang zuversichtlich

Kosten schätzen und Serverabhängigkeiten in wenigen Minuten zuordnen. Das Migration Center und die integrierten KI-Tools und agentischen Funktionen empfehlen optimale Cloud-Konfigurationen, um Ihre Migrationsplanung zu vereinfachen.
End-to-End-Containerverschiebung

Kubernetes-Arbeitslasten ohne manuelles Refactoring von AWS zu Google Cloud verschieben Die agentische Migration von EKS zu GKE konvertiert Manifeste automatisch und gleicht Namespaces ab, um Fehler zu vermeiden.
Sichere Rechenzentrumsausgänge beschleunigen

Physische Rechenzentren schneller außer Betrieb nehmen. Ein robustes Migrationsportfolio und das Rapid Migration and Modernization Program (RaMP) bieten praktische Anleitungen, Finanzierung und Tools, um Ihre Projekte zu optimieren.
Netzwerkeinrichtungen ohne Unterbrechung

Migrieren Sie Arbeitslasten, ohne öffentliche IP-Adressen zu ändern oder externe Verbindungen zu unterbrechen. Bring Your Own IP (BYOIP) sorgt dafür, dass Ihre bestehende IP-Reputation und Ihr API-Routing intakt bleiben.
Latenz bei der Datenübertragung minimieren

Platzieren Sie große Datasets direkt neben Ihren KI-Arbeitslasten. Google Cloud NetApp Volumes (GCNV) bietet Dateizugriff im Submillisekundenbereich und reduziert so die Latenz und die Kosten für die Datenübertragung.




Automatisieren Sie routinemäßige Cloud-Wartung und Fehlerbehebung. KI-gestützte Abläufe helfen Plattformteams, Ursachen schneller zu diagnostizieren, die Leistung zu optimieren und die Kosten unter Kontrolle zu halten.
Betriebliche Probleme automatisch beheben

Cloud-Vorfälle schneller diagnostizieren und beheben. Gemini Cloud Assist überwacht den Systemzustand und gibt Schritt-für-Schritt-Empfehlungen zur Fehlerbehebung in einfacher Sprache.
Cloud-Ausgaben optimieren

Cloud-Verschwendung automatisch reduzieren. Aktive Empfehlungen identifizieren inaktive Ressourcen und schlagen Maßnahmen zur Größenanpassung vor, um die Infrastrukturkosten zu senken.
Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Anwendungen verbessern

Ausfälle verhindern, bevor sie sich auf Nutzer auswirken. SRE-Agents überwachen Leistungstrends, melden Anomalien frühzeitig und automatisieren die Ursachenanalyse.
Finanzielle Schutzmaßnahmen erzwingen

Multi-Cloud-Ausgaben im Budget halten. FinOps-Agents verfolgen Kostentrends und empfehlen Skalierungsrichtlinien, um unerwartete Rechnungsspitzen zu vermeiden.
Automatisieren Sie routinemäßige Cloud-Wartung und Fehlerbehebung. KI-gestützte Abläufe helfen Plattformteams, Ursachen schneller zu diagnostizieren, die Leistung zu optimieren und die Kosten unter Kontrolle zu halten.
Betriebliche Probleme automatisch beheben

Cloud-Vorfälle schneller diagnostizieren und beheben. Gemini Cloud Assist überwacht den Systemzustand und gibt Schritt-für-Schritt-Empfehlungen zur Fehlerbehebung in einfacher Sprache.
Cloud-Ausgaben optimieren

Cloud-Verschwendung automatisch reduzieren. Aktive Empfehlungen identifizieren inaktive Ressourcen und schlagen Maßnahmen zur Größenanpassung vor, um die Infrastrukturkosten zu senken.
Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit von Anwendungen verbessern

Ausfälle verhindern, bevor sie sich auf Nutzer auswirken. SRE-Agents überwachen Leistungstrends, melden Anomalien frühzeitig und automatisieren die Ursachenanalyse.
Finanzielle Schutzmaßnahmen erzwingen

Multi-Cloud-Ausgaben im Budget halten. FinOps-Agents verfolgen Kostentrends und empfehlen Skalierungsrichtlinien, um unerwartete Rechnungsspitzen zu vermeiden.
Kundenerfolg
PayPal, ein führender Anbieter von Onlinezahlungen, ist Vorreiter für die nächste Ära des digitalen Handels. Dort setzt man nicht länger auf einfache Chatbots, sondern auf produktionsreife KI-Agenten von Google Cloud. Nach der Migration von über 300 Petabyte an Daten zu BigQuery im Rahmen einer der größten Datentransformationen der Branche hat PayPal seinen gesamten KI-Stack auf der KI-Infrastruktur von Google Cloud aufgebaut, einschließlich der Google Kubernetes Engine (GKE), um die Leistung und Flexibilität für die Skalierung komplexer, mehrstufiger Agenten-Workflows zu erhalten. Darüber hinaus hat PayPal auf der Gemini Enterprise Agent Platform einen einheitlichen Stack für Large Language Models (LLMs) entwickelt, der alle Modelle, Tools und Infrastrukturen enthält, die zum Erstellen, Skalieren, Verwalten und Steuern von KI-Agenten erforderlich sind. Dieser einheitliche Ansatz hat bereits Wirkung gezeigt: Er bietet eine Verfügbarkeit von 99,999% für kritische KI-Arbeitslasten, verkürzt die Modellbereitstellung von Wochen auf Minuten und ermöglicht es 10.000 Entwicklern, sich auf die Entwicklung von agentischen Handelsfunktionen zu konzentrieren, denen über 400 Millionen Nutzer vertrauen können – jeden Tag und überall.
PayPal, ein führender Anbieter von Onlinezahlungen, ist Vorreiter für die nächste Ära des digitalen Handels. Dort setzt man nicht länger auf einfache Chatbots, sondern auf produktionsreife KI-Agenten von Google Cloud. Nach der Migration von über 300 Petabyte an Daten zu BigQuery im Rahmen einer der größten Datentransformationen der Branche hat PayPal seinen gesamten KI-Stack auf der KI-Infrastruktur von Google Cloud aufgebaut, einschließlich der Google Kubernetes Engine (GKE), um die Leistung und Flexibilität für die Skalierung komplexer, mehrstufiger Agenten-Workflows zu erhalten. Darüber hinaus hat PayPal auf der Gemini Enterprise Agent Platform einen einheitlichen Stack für Large Language Models (LLMs) entwickelt, der alle Modelle, Tools und Infrastrukturen enthält, die zum Erstellen, Skalieren, Verwalten und Steuern von KI-Agenten erforderlich sind. Dieser einheitliche Ansatz hat bereits Wirkung gezeigt: Er bietet eine Verfügbarkeit von 99,999% für kritische KI-Arbeitslasten, verkürzt die Modellbereitstellung von Wochen auf Minuten und ermöglicht es 10.000 Entwicklern, sich auf die Entwicklung von agentischen Handelsfunktionen zu konzentrieren, denen über 400 Millionen Nutzer vertrauen können – jeden Tag und überall.
CGI, ein globales IT- und Unternehmensberatungsunternehmen, nutzt Gemini Code Assist und Gemini CLI, um die Komplexität von Codebasen zu verwalten, die über 30 Jahre hinweg entwickelt wurden. Durch die Einbindung dieser KI-Tools in den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung konnte CGI die Entwicklungsgeschwindigkeit erheblich steigern und nach nur drei Monaten Einarbeitungszeit 30–40% mehr Output erzielen. Die Lösung ermöglicht es Entwicklern, sich in Legacy-Umgebungen zurechtzufinden, Routineaufgaben wie die Testabdeckung zu automatisieren und anspruchsvolle agentische Entwicklungen durchzuführen – und das alles bei hoher Codequalität und ohne Aufgabenwechsel.
Claudio Balbo, Senior Director, Head of IT Architecture bei Intesa Sanpaolo, spricht über die Modernisierung der Bank mit Google Cloud. Er hebt die erfolgreiche Migration von Arbeitslasten, die strategische Entscheidung für die Partnerschaft mit Google Cloud und die Vorteile der Verwendung von Dual Run zur Risikominderung und zum Testen der neuen Kernbankenplattform sowie zur Einholung der erforderlichen behördlichen und internen Genehmigungen hervor.
Mit den Lösungen von Google zur Mainframe-Modernisierung können Sie die digitale Transformation beschleunigen. Weitere Informationen und unser Lösungsportfolio finden Sie hier: https://goo.gle/4lgqMky.
Die KeyBank, ein führendes Finanzinstitut, musste veraltete Codebasen modernisieren und manuelle Engpässe beseitigen, die die Entwicklungszyklen verlangsamten. Durch die Einführung von Gemini CLI und Gemini Code Assist hat die KeyBank ihren Softwarebereitstellungsprozess transformiert und die Zeit von der Ideenfindung bis zum Proof of Concept (PoC) von Monaten auf nur wenige Tage verkürzt. Die Bank spart jetzt 300 bis 400 Stunden bei internen Bereitstellungsprozessen ein, sodass die Entwickler von sich wiederholenden manuellen Aufgaben zu sinnvolleren Aufgaben übergehen können. Diese Tools haben auch das Risiko verringert, indem sie eine Echtzeitdokumentation für Legacy-Code generieren und die Releasezyklen durch KI-gestützte Peer-Reviews verkürzen.
Orica, ein weltweit führender Anbieter von Bergbau- und Infrastrukturlösungen, hat sich zum Ziel gesetzt, seine IT-Infrastruktur zu vereinfachen und zu modernisieren. Das Unternehmen migrierte sein umfangreiches SAP-ERP-System in nur 18 Wochen zu Google Cloud. Orica nutzte auch die Gelegenheit, seine Sicherungsprozesse mit dem Backup and Disaster Recovery Service neu zu gestalten und so die Ausfallsicherheit seiner Umgebung zu verbessern. Die Umstellung hat bereits zu beachtlichen Ergebnissen geführt: 18,5% schnellere Antwortzeiten bei geschäftskritischen SAP-Anwendungen und -Datenbanken, eine Verkürzung der Sicherungszeiten von 16 Stunden auf 20 Minuten und weitere Leistungsverbesserungen – ein monatlicher Geschäftsplanungsauftrag dauert jetzt 50% weniger Zeit, sodass er nicht mehr am Wochenende geplant werden muss. Darüber hinaus kann Orica jetzt das leistungsstarke Google Cloud-Ökosystem nutzen, um seine Datentransformation zu unterstützen. Dazu gehören der Aufbau eines Enterprise Data Warehouse in BigQuery und die Verwendung von Vertex AI, um benutzerdefinierte Modelle mit SAP-Daten zu trainieren, um schnellere Erkenntnisse und eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Elastic, das Unternehmen hinter Elasticsearch, hat sich mit Google Cloud zusammengetan, um die schnellste Möglichkeit zu schaffen, suchbasierte Lösungen zu starten und zu skalieren. Damit Nutzer weniger Verwaltungsaufwand haben, bringt Elastic die branchenführende Leistung und Effizienz der Google Axion-Prozessoren in Elastic Cloud Serverless ein, seine vollständig verwaltete, zustandslose Architektur, die Elasticsearch-Ressourcen automatisch nach Bedarf bereitstellt, verwaltet und skaliert. Elastic Cloud Serverless basiert auf den ersten benutzerdefinierten Arm-basierten Prozessoren von Google und bietet einen bis zu 40% höheren Indexierungsdurchsatz und eine deutlich geringere Abfragelatenz. So können Elastic-Nutzer selbst die anspruchsvollsten KI-gestützten Anwendungen problemlos unterstützen. Diese neue, effizientere Flotte ist ein Gewinn auf ganzer Linie: kürzere Build-Zeiten für Entwickler, Kosteneinsparungen für Elastic und niedrigere Kosten für Kunden – und das alles ohne Kompromisse bei Geschwindigkeit oder Skalierbarkeit.
Partner und Google Cloud Modernize

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