OmniSense PL

Wyzwanie

Systemy legacy wiążą się z niewidocznym długiem technologicznym

Systemy zbudowane 10–15 lat temu nadal obsługują operacje krytyczne dla biznesu, ale ludzie, którzy je stworzyli, dawno odeszli, dokumentacja jest niekompletna lub w ogóle nie istnieje, a do tego nikt nawet nie wie, które moduły są faktycznie używane.

Według raportu McKinsey z 2024 roku, aż 70% oprogramowania używanego przez firmy z listy Fortune 500 zostało opracowane 20 lub więcej lat temu. Gartner prognozuje, że do 2025 roku 40% budżetów IT będzie przeznaczane wyłącznie na utrzymanie długu technologicznego. Prognozuje się, że rynek modernizacji przestarzałych systemów — w 2024 roku wyceniany na 6,5 mld dolarów — do 2033 roku osiągnie wartość 14,7 mld dolarów. To pokazuje, jak pilny jest to problem w różnych branżach.

Tymczasem każdego dnia nasilają się trzy inne problemy:

Kluczowe problemy:

Brakująca lub nieaktualna dokumentacja systemu.
Brak pokrycia testami krytycznych przepływów biznesowych.
Nieużywane moduły pozostające w fazie produkcyjnej.
Brak możliwości oszacowania zakresu i kosztów przeróbek bez zakłócania działalności.
Uzależnienie od dostawcy bez możliwości wyjścia (Oracle Forms itp.).
Brak warstwy AI — system pozostaje w tyle, podczas gdy konkurencja się modernizuje.
Odpowiedzialni za system programiści dawno odeszli, zabierając ze sobą wiedzę o nim.

Kluczowe dane:

15+ – średni wiek starszych aplikacji korporacyjnych.
70% – udział oprogramowania stworzonego ponad 20 lat temu w firamch z listy Fortune 500 (McKinsey, 2024).
40–50% – przyspieszenie harmonogramów modernizacji w przypadku zastosowania sztucznej inteligencji (McKinsey).
0 – początkowy koszt instalacji OmniSense i rozpoczęcia gromadzenia danych.
1–2 weeks – typowy czas do wygenerowania pierwszej dokumentacji.

Czym jest OmniSense?

Pasywne zbieranie danych. Zero zakłóceń.

OmniSense instaluje lekki fragment kodu w Twojej aplikacji. Następnie po cichu rejestruje sesje użytkowników — ekrany, akcje, stan DOM — i przekształca je w ustrukturyzowane metadane dotyczące systemu. Dane wrażliwe są automatycznie anonimizowane.

Jak to działa — trzy filary:

01. Pasywne monitorowanie sesji

Rejestruje rzeczywiste interakcje użytkowników — bez symulacji, bez zgadywania. OmniSense widzi, co użytkownicy faktycznie robią, a nie to, co dokumentacja nakazuje im robić.

02. Architektura oparta na metadanych

Surowe zdarzenia są przekształcane w ustrukturyzowane metadane: ekrany, przepływy, komponenty, ścieżki procesów i punkty rozgałęzień. Powstaje jedyne źródło prawdy o systemie (SSoT – Single Source of Truth).

03. Dane pozostają w infrastrukturze

Wszystkie przechwycone dane pozostają w środowisku. Pretius może obsługiwać narzędzie bez dostępu do poufnych danych biznesowych.

Trzy rezultaty, które możesz uzyskać

Benefit 1

Dodaj sztuczną inteligencję do istniejącego systemu

Wdrażaj narzędzia backoffice'owe oparte na sztucznej inteligencji i wbudowanego asystenta AI bez przepisywania ani jednej linijki kodu. Przetestuj zwrot z inwestycji przed podjęciem dużych, kosztownych decyzji.

Benefit 2

Poznaj prawdziwy koszt migracji

Błyskawicznie określ zakres projektu migracyjnego na podstawie rzeczywistego zachowania systemu, a nie założeń i zgadywania. Generuj dokładne szacunki czasu, kosztów i nakładu pracy przed skontaktowaniem się z dostawcami.

Benefit 3

Migracja bez oryginalnego dostawcy

Przepisz swoją aplikację 1:1 w dowolnej technologii docelowej — APEX, Mendix, lub niestandardowym stacku — bez polegania na oryginalnym zespole programistów lub jego kodzie źródłowym.

Bezpieczeństwo i elastyczność

Bezpieczeństwo danych to fundament OmniSense.

Nasz produkt został zaprojektowany tak, aby spełniać wymagania organizacji o najwyższych standardach ochrony danych — od konfigurowalnej anonimizacji po pełną izolację w infrastrukturze klienta.

Ochrona danych

Anonimizacja danych wrażliwych

OmniSense automatycznie anonimizuje dane wrażliwe gromadzone podczas sesji użytkowników. Zakres anonimizacji jest konfigurowalny dla każdego wdrożenia — klient wraz z zespołem Pretius definiuje, które kategorie danych podlegają maskowaniu, pseudonimizacji lub całkowitemu wykluczeniu z gromadzenia. Polityka anonimizacji jest ustalana na etapie przygotowawczym i weryfikowana przed rozpoczęciem gromadzenia danych.

Minimalizacja gromadzonych danych

OmniSense gromadzi tylko metadane niezbędne dla uzgodnionego zakresu — zrzuty ekranu, strukturę DOM i zdarzenia użytkownika. Nie gromadzi haseł, tokenów sesji ani danych uwierzytelniających. Zakres gromadzonych zdarzeń (typ, częstotliwość, itp.) jest konfigurowalny i dostosowany do potrzeb klienta.

Dane pod kontrolą klienta

W modelu „dependence” dane nigdy nie opuszczają infrastruktury klienta. OmniSense może działać jako czarna skrzynka zainstalowana w środowisku klienta, do której Pretius nie ma bezpośredniego dostępu — wyniki są prezentowane dopiero po uzgodnionym okresie gromadzenia danych, na spotkaniu z klientem.

Elastyczne wdrożenie

Wdrożenie suwerenne (lokalne)

OmniSense można w pełni wdrożyć w infrastrukturze klienta — zarówno komponent gromadzenia danych (kod JavaScript), jak i przetwarzanie aplikacji oraz generowanie dokumentacji. Dane nie muszą opuszczać sieci klienta na żadnym etapie procesu.

Model chmurowy lub hybrydowy

Jeśli organizacja preferuje model SaaS, OmniSense może działać w infrastrukturze zarządzanej przez Pretius. Dostępny jest również model hybrydowy — gromadzenie danych ma miejsce w infrastrukturze klienta, a następnie są one przetwarzane w chmurze z zachowaniem kompleksowego szyfrowania.

Bring Your Own Key (BYOK)

Klient kontroluje klucze API dla modeli AI używanych przez OmniSense. Eliminuje to ryzyko przetwarzania danych przez modele, nad którymi klient nie ma kontroli. Możliwa jest integracja z korporacyjnym systemem zarządzania kluczami.

Lokalne modele LLM

Dla organizacji, które nie mogą przesyłać danych do zewnętrznych interfejsów API (przepisy, polityki wewnętrzne, sektor publiczny), OmniSense obsługuje wdrożenie z lokalnymi modelami LLM działającymi w infrastrukturze klienta. Zapewnia to pełną kontrolę nad przepływem danych przy jednoczesnym zachowaniu dostępu do możliwości sztucznej inteligencji.

Bezpieczeństwo komponentu zbierającego dane

Lekki kod JavaScript

Komponent gromadzenia danych to lekki skrypt JavaScript osadzony w aplikacji klienta. Nie modyfikuje on kodu źródłowego aplikacji, nie ingeruje w logikę biznesową ani nie wpływa na wydajność systemu. Można go wdrożyć i usunąć bez ponownego uruchamiania aplikacji.

Izolacja od środowiska produkcyjnego

W organizacjach o podwyższonych wymaganiach bezpieczeństwa OmniSense może zostać uruchomiony na dedykowanej instancji środowiska analogicznego do produkcyjnego — z pełną reprezentacją zachowań użytkowników, ale bez ryzyka dla systemu produkcyjnego.

Przejrzystość

Klient ma pełną widoczność tego, jakie dane są gromadzone, w jakim formacie i gdzie są przechowywane. W fazie przygotowawczej przeprowadzamy wspólną weryfikację prawidłowego działania OmniSense w systemie klienta, obejmującą zbieranie danych testowych oraz weryfikację ich kompletności i prawidłowej anonimizacji.

Zgodność i audyty

Wsparcie audytu zgodności

OmniSense może przeprowadzić analizę systemu pod kątem zgodności z wybranymi normami i standardami — takimi jak WCAG (dostępność) — generując raport z wymaganymi zmianami. Analiza opiera się na zebranych danych o interfejsie i zachowaniach użytkowników.

Rejestr danych wrażliwych

W ramach budowania bazy wiedzy OmniSense identyfikuje i kataloguje przepływy danych wrażliwych w systemie, wspierając procesy zgodności i audytu wewnętrznego.

Możliwość dostosowania do wymagań branżowych

Architektura OmniSense pozwala na dostosowanie do specyficznych wymagań klienta w zakresie cyberbezpieczeństwa. W fazie przygotowawczej wspólnie ustalamy: zakres anonimizacji, lokalizację infrastruktury.

Cztery potężne moduły

01. Generator dokumentacji

Automatycznie generuj kompletną dokumentację systemu na podstawie rzeczywistego użycia, a nie kodu źródłowego.

Tradycyjne działania związane z dokumentacją polegają na tym, że programiści czytają kod, przeprowadzają wywiady z użytkownikami i ręcznie piszą specyfikację. Jest to powolny i niespójny proces, a co gorsza, taka dokumentacja często zaczyna się starzeć, jeszcze zanim zostanie w pełni zebrana. OmniSense stosuje fundamentalnie inne podejście: obserwuje, jak system jest faktycznie używany i generuje dokumentację na podstawie tych informacji.

Badania opublikowane w World Journal of Advanced Engineering Technology and Sciences (2025) pokazują, że narzędzia do tworzenia dokumentacji generowane przez sztuczną inteligencję potrafią rozpoznawać wzorce projektowe osadzone w starszym kodzie, mapować przepływy danych między komponentami i wykrywać logikę biznesową, która w przeciwnym razie wymagałaby rozległej, ręcznej inżynierii wstecznej. Co istotne, 72,4% programistów uważa dokumentację funkcjonalności programu za niezbędną do zrozumienia istniejącego kodu — jednak większość starszych systemów nie posiada dokładnej dokumentacji.

Co generuje OmniSense:

Dokumentacja biznesowa

Opisuje w prostym języku, co robi system — przepływy pracy, role użytkowników, reguły biznesowe i logikę decyzyjną. Napisana dla interesariuszy i właścicieli produktów, a nie dla deweloperów.

Dokumentacja funkcjonalna

Obejmuje poszczególne ekrany, pola formularzy, reguły walidacji i relacje między obszarami systemu. Przydatna dla zespołów onboardingowych, szkoleniowych i wsparcia.

Dokumentacja techniczna

Szczegółowo opisuje strukturę komponentów, powiązania zdarzeń, interakcje DOM i kontrakty interfejsów. Umożliwia deweloperom bezpieczne utrzymywanie i rozszerzanie systemu, nawet bez dostępu do kodu źródłowego.

Przepływy procesów i diagramy BPMN

Automatycznie mapuje sekwencje działań użytkownika na ustrukturyzowane diagramy procesów. Identyfikuje wszystkie znane gałęzie, punkty decyzyjne i ścieżki alternatywne, w tym te nieobjęte żadną istniejącą specyfikacją.

Analiza UX i rekomendacje dotyczące ulepszeń

Sygnalizuje problemy z użytecznością, punkty tarcia i niespójności wykryte podczas rejestrowania sesji. Zawiera rekomendacje generowane przez sztuczną inteligencję, uporządkowane według częstotliwości wpływu na użytkownika.

Analiza możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji

Identyfikuje ekrany i przepływy pracy, w których automatyzacja AI lub interakcje wspomagane przez AI wniosłyby znaczącą wartość, zapewniając zespołom produktowym i technologicznym konkretny plan modernizacji.

Wykrywanie luk w pokryciu

OmniSense stale monitoruje, które ścieżki procesów zostały zaobserwowane, a które pozostają nieobjęte. Proaktywnie wykrywa luki, aby można je było wyraźnie zarejestrować lub oznaczyć jako celowo wykraczające poza zakres.

Porównanie dokumentacji „jak jest” z istniejącą

Jeśli posiadasz starszą dokumentację, OmniSense porównuje wygenerowane dane wyjściowe z posiadanymi dokumentami, wskazując sprzeczności, nieaktualne sekcje i luki. Samo to może zaoszczędzić tygodnie ręcznej pracy audytorskiej.

02. Asystent AI w systemie (widget w systemie)

Bazująca na Omnisense, konwersacyjna sztuczna inteligencja wbudowana w Twoją aplikację.

Widżet asystenta jest wdrażany bezpośrednio w Twoim istniejącym systemie. Dzięki wsparciu bazy wiedzy OmniSense rozwiązanie to rozumie system niczym doświadczony użytkownik — nie generycznie, ale konkretnie, pod kątem Twojej aplikacji, terminologii i przepływów pracy.

Możliwości:

Kontekstowe odpowiedzi na pytania „jak to działa?”

Użytkownicy mogą pytać o dowolny ekran, pole lub funkcję w języku naturalnym i otrzymywać trafne, kontekstowe odpowiedzi. Koniec z przeszukiwaniem przestarzałych plików PDF i czekaniem na współpracownika.

Wskazówki nawigacyjne „Co mogę teraz zrobić?”

Asystent rozumie aktualną pozycję użytkownika w systemie i może sugerować kolejne kroki, alternatywne ścieżki lub powiązane funkcje, redukując liczbę błędów i skracając czas realizacji zadań.

Dlaczego widzę ten błąd? Diagnostyka

Gdy użytkownicy napotykają problemy, asystent może porównać zaobserwowane zachowanie ze znanymi wzorcami w bazie wiedzy OmniSense, identyfikując prawdopodobne przyczyny przed zgłoszeniem.

Inteligentny asystent zgłaszania błędów

Asystent weryfikuje, czy zgłoszony problem jest rzeczywistą wadą systemu, czy błędem użytkownika, automatycznie wzbogaca zgłoszenie o kontekst sesji i może przesłać je do systemu zgłoszeń bez konieczności ręcznego wykonywania czynności.

Tworzenie wniosków o zmianę (CR)

Użytkownicy i analitycy biznesowi mogą opisać pożądaną zmianę prostym językiem. Asystent strukturyzuje wniosek w formalny CR z uwzględnieniem ekranów, przepływów i sugerowanego zakresu, co znacznie skraca czas od pomysłu do specyfikacji.

Niezależność od kodu źródłowego

OmniSense nie potrzebuje dostępu do repozytorium, ponieważ generuje dokumentację na podstawie zaobserwowanych zachowań użytkowników, a nie poprzez analizę kodu źródłowego.

03. Narzedzia backoffice

Narzędzia operacyjne oparte na sztucznej inteligencji — bazujące na rzeczywistym zachowaniu systemu, a nie na założeniach.

OmniSense przekształca dane sesji w zestaw inteligentnych narzędzi, z których Twoje zespoły mogą korzystać każdego dnia, bez czekania na pełną migrację ani przepisanie.

Generowanie testów regresyjnych

Jednym z najpoważniejszych problemów w utrzymaniu starszych wersji oprogramowania jest brak testów automatycznych. Według badań, zależności międzymodułowe występują w około 78% starszych aplikacji, co sprawia, że ręczne testy regresyjne są zarówno kosztowne, jak i niekompletne.

OmniSense generuje zestawy testów regresyjnych bezpośrednio na podstawie obserwowanych sesji użytkowników. Każdy zarejestrowany przepływ staje się powtarzalnym przypadkiem testowym. System wykorzystuje uczenie maszynowe do identyfikacji przypadków brzegowych i ścieżek krytycznych, które najprawdopodobniej ulegną awarii podczas przyszłych zmian, zapewniając pokrycie dokładnie tam, gdzie ryzyko jest największe.

Scenariusze testów integracyjnych – wyprowadzone z przepływów użytkowników na wielu ekranach.
Wykrywanie przypadków brzegowych – luki w ścieżkach krytycznych zidentyfikowane przez uczenie maszynowe.
Generowanie zestawu regresyjnego –migawki behawioralne zapobiegające utracie funkcjonalności podczas modernizacji.
Ciągła aktualizacja testów – zestaw testowy rośnie automatycznie wraz z rejestrowaniem nowych sesji.

Automatyczna synchronizacja dokumentacji

Dokumentacja generowana przez OmniSense nie jest jednorazowym produktem. W miarę rozwoju systemu i rejestrowania nowych sesji OmniSense wykrywa zmiany w zachowaniu i aktualizuje odpowiednie sekcje dokumentacji. Twoja baza wiedzy pozostaje aktualna bez konieczności ręcznej konserwacji.

Weryfikacja WCAG i zgodności

OmniSense analizuje nagrania ekranów pod kątem zgodności z wytycznymi dostępności WCAG 2.1/2.2, sygnalizując naruszenia, takie jak brakujące etykiety, słaby kontrast kolorów, problemy z nawigacją za pomocą klawiatury i niedostępne elementy interaktywne. Raporty są generowane dla każdego ekranu i priorytetyzowane według wagi, co zapewnia zespołowi konkretny rejestr prac nad poprawą dostępności.

Wykrywanie możliwości wykorzystania funkcji AI (Generator propozycji AI)

OmniSense identyfikuje konkretne ekrany i procesy, w których narzędzia AI — takie jak inteligentne automatyczne wypełnianie, sugestie predykcyjne, alerty o anomaliach lub automatyzacja procesów — przyniosłyby wymierną wartość. Każda zidentyfikowana możliwość zawiera opis proponowanej funkcji AI, dotkniętego nią procesu oraz szacowany poziom wpływu na podstawie częstotliwości użytkowania.

Mapa cieplna i analityka

Wizualizacja, które części systemu są najczęściej używane, przez kogo i w jakich godzinach. Identyfikacja wąskich gardeł, uciążliwych przepływów pracy i niewykorzystanych funkcji. Możesz wykorzystać te dane do priorytetyzacji działań modernizacyjnych i ulepszeń UX, opierając się na obiektywnych dowodach, a nie na opiniach interesariuszy.

Wykrywanie nieużywanych modułów

Korelując dane sesji dla wszystkich użytkowników i okresów, OmniSense tworzy mapę wykorzystania całego systemu. Moduły, ekrany i funkcje, które generują zerowy lub prawie zerowy ruch, są oznaczane jako kwalifikujące się do usunięcia. Eliminacja nieużywanego kodu zmniejsza koszty utrzymania, obszar podatności na ataki i obciążenie poznawcze zespołów programistycznych.

Badania wskazują, że około 80% wpływu długu technicznego pochodzi z zaledwie 20% bazy kodu — co oznacza, że ukierunkowane czyszczenie obszarów nieużywanych i obarczonych wysokim ryzykiem może przynieść znaczące usprawnienia przy minimalnym nakładzie pracy.

Migrator technologii legacy

Określ zakres, oszacuj, wygeneruj i zweryfikuj swój nowy system, opierając się na rzeczywistych zachowaniach użytkowników.

Moduł Legacy Migrator przekształca dane OmniSense w kompletny pakiet migracyjny: od definicji zakresu i szacowania kosztów po wspomagane sztuczną inteligencją generowanie nowej aplikacji, wspierane przez kontrolowany przez człowieka proces weryfikacji na każdym etapie.

To podejście bezpośrednio odpowiada na największe ryzyka w tradycyjnych projektach migracyjnych. Jak podaje McKinsey, modernizacja wspomagana sztuczną inteligencją może skrócić czas realizacji o 40–50% i obniżyć koszty związane z długiem technicznym o
40% w porównaniu z metodami ręcznymi, przy jednoczesnej poprawie jakości wyników.

Funkcja 1

Definicja zakresu na podstawie rzeczywistych danych o użytkowaniu

Zanim powstanie choćby jedna linijka nowego kodu, OmniSense tworzy kompletny, oparty na dowodach dokument zakresu dla nowego systemu.

Pełny inwentarz system– każdy ekran, moduł, rola użytkownika i przepływ pracy zaobserwowany podczas gromadzenia danych.
Identyfikacja martwego kodu i nieużywanych funkcji — odróżnia aktywną logikę biznesową od porzuconych funkcjonalności, dzięki czemu nowy system nie jest obciążony przestarzałymi rozwiązaniami.
Mapowanie zależności — śledzi interakcje obszarów systemu ze sobą, z bazami danych i integracjami zewnętrznymi; automatycznie generuje diagramy architektury.
Ocena ryzyka dla każdego komponentu — ocenia każdą część systemu na podstawie złożoności, sprzężenia, obserwowanych wskaźników błędów i częstotliwości zmian, pomagając zespołom określić priorytety, w których przegląd ręczny jest najważniejszy.
Ekstrakcja reguł biznesowych — dokumentuje logikę osadzoną w zachowaniu formularzy, regułach walidacji i przepływach warunkowych w prostym języku.

Jest to odpowiednik tego, co narzędzia sztucznej inteligencji, takie jak GitHub Copilot i Azure Migrate, robią dla kodu, ale zastosowany do warstwy behawioralnej aplikacji internetowej. Nie ma znaczenia, czy kod źródłowy jest dostępny.

Funkcja 2

Oszacowanie czasu, kosztów i wysiłku

Po zdefiniowaniu pełnego zakresu behawioralnego, OmniSense generuje szczegółową prognozę migracji:

Liczba ekranów i przepływów pracy – surowy zakres tego, co należy zbudować.
Klasyfikacja złożoności – każdy ekran i przepływ pracy jest oceniany według szacowanego nakładu pracy przy odbudowie (niski / średni / wysoki / złożony).
Szacunki nakładu pracy specyficzne dla technologii – korygują szacunki na podstawie docelowego stosu (np. Oracle APEX, Mendix, React + Node.js, niestandardowy).
Zalecenia dotyczące składu zespołu – sugerowane role, poziomy zaawansowania i liczebność zespołu w oparciu o zakres.
Zakresy czasowe – najlepszy, oczekiwany i najgorszy scenariusz realizacji z wyraźnie określonymi założeniami.
Modelowanie kosztów – generuje ustrukturyzowane zestawienie kosztów, które można wykorzystać w zapytaniach ofertowych do dostawców lub wewnętrznych wnioskach budżetowych.

Zastępuje to wielotygodniowe warsztaty dotyczące zakresu i rozmowy wstępne bazą danych, której mogą zaufać zarówno interesariusze biznesowi, jak i techniczni.

Funkcja 3

Proces generowania kodu wspomagany sztuczną inteligencją

OmniSense przekształca zakres behawioralny w ustrukturyzowane monity i potoki generowania dla nowej aplikacji.

Monity generowania na poziomie ekranu – każdy obserwowany ekran jest tłumaczony na szczegółową specyfikację, którą można bezpośrednio przekazać do narzędzi generowania kodu AI lub zespołów programistycznych.
Specyfikacje logiki biznesowej – walidacje formularzy, przepływy warunkowe i reguły procesów są opisane w formacie minimalizującym błędy interpretacji podczas tworzenia.
Generowanie interfejsu API – tam, gdzie starszy system udostępnia dane, OmniSense generuje specyfikacje OpenAPI dla nowoczesnych odpowiedników RESTful lub GraphQL.
Wykrywanie ponownego użycia komponentów – identyfikuje wzorce pojawiające się na wielu ekranach i oznacza je jako kandydatów do współdzielonych komponentów w nowym systemie.
Mapowanie modelu danych – mapuje starsze struktury baz danych typu flatfile lub nieudokumentowane na nowoczesne schematy relacyjne lub oparte na dokumentach, ze skryptami migracji, tam gdzie to możliwe.

Realne wyniki potwierdzają potencjał: inżynierowie Salesforce wykorzystali migrację wspomaganą przez AI, aby w około cztery miesiące przepisać kod, którego przepisanie ręcznie zajęłoby im dwa lata. Arcesium zredukowało nakład pracy związany z migracją API z 500 do 100 osobodni, co pozwoliło zaoszczędzić równowartość sześciu miesięcy pracy inżynierów w przypadku jednego projektu.

Funkcja 4

Generowanie zestawu testów przed rozpoczęciem migracji

Jednym z najniebezpieczniejszych aspektów migracji starszych wersji systemu jest utrata wierności behawioralnej – nowy system wygląda poprawnie, ale zachowuje się inaczej w przypadkach brzegowych. OmniSense rozwiązuje ten problem, generując kompleksowy zestaw testów na podstawie obserwowanych sesji przed zbudowaniem nowego systemu, dając zespołom kontrakt behawioralny do walidacji.

Generowanie testów jednostkowych –na podstawie zachowań poszczególnych komponentów i reguł walidacji.
Zestaw testów regresyjnych – pełne pokrycie wszystkich obserwowanych przepływów użytkowników, zapewniające, że nowy system przejdzie każdy scenariusz obsługiwany przez stary.
Scenariusze testów integracyjnych – wieloetapowe przepływy przekraczające granice modułów, obejmujące zależności międzymodułowe występujące w około 78% starszych aplikacji (WJAETS, 2025).
Wykrywanie przypadków brzegowych – ścieżki zidentyfikowane przez uczenie maszynowe, które występują rzadko, ale są krytyczne dla firmy, takie jak procesy na koniec miesiąca lub przepływy pracy specyficzne dla roli.
Złote linie bazowe plików – przykładowe wyniki z obserwowanych sesji, które nowy system musi dokładnie odtworzyć, umożliwiając deterministyczne testowanie porównawcze.

To podejście odzwierciedla najlepsze praktyki stosowane obecnie przez wiodące zespoły inżynierskie: rejestrowanie tego, co system faktycznie robi dzisiaj, w testach wykonywalnych przed wprowadzeniem jakichkolwiek zmian strukturalnych.

Funkcja 5

Zweryfikowana dostawa w stosunku do oryginalnego systemu

Ostatnią fazą pracy modułu Legacy Migrator jest walidacja równoległa: uruchomienie zarówno oryginalnego, jak i nowego systemu na tym samym zestawie testów w celu potwierdzenia zgodności behawioralnej przed przejściem.

Testowanie porównawcze behawioralne – równoległe wykonywanie przypadków testowych w obu systemach, sygnalizujące wszelkie rozbieżności.
Bramka regresji – nowy system musi przejść wszystkie wygenerowane testy regresji przed autoryzacją wdrożenia produkcyjnego.
Raportowanie pokrycia – pełne śledzenie od zaobserwowanego zachowania do pokrycia testowego w nowym systemie.
Gotowość do wycofania – oryginalny system pozostaje sprawny do zakończenia walidacji, co umożliwia bezpieczne przejście z udokumentowanym planem awaryjnym.
Wskazówki dotyczące monitorowania po uruchomieniu – zalecenia dotyczące wskaźników KPI do śledzenia w tygodniach następujących po uruchomieniu, w tym bazowe poziomy wydajności uzyskane z danych sesji OmniSense.

OmniSense – zrozum swój system, zanim zaczniesz go zmieniać.

Nowy produkt Pretius

OmniSense pasywnie monitoruje rzeczywiste sesje użytkowników w Twojej aplikacji, budując bogatą bazę wiedzy o tym, jak faktycznie ona działa — bez wywiadów, domysłów i analizowania nieaktualnej dokumentacji.