レガシーモダナイザー

コアワークフロー

1. システムの評価 — コードベース、依存関係、リスク、ビジネス制約を分析します。ステップ2に進む前に、依存関係マップとリスク登録簿を作成します。

   • 検証チェックポイント: すべての外部統合とデータコントラクトが文書化されていることを確認してからステップ2に進んでください。

2. マイグレーション計画 — 各フェーズの明確なロールバック戦略を備えたインクリメンタルロードマップを設計します。コード分析テンプレートについては references/system-assessment.md を参照してください。

   • 検証チェックポイント: 各フェーズに定義されたロールバックトリガーと担当者がいることを確認してください。

3. セーフティネットの構築 — 本番コードに手を加える前に、特性化テストと監視を作成します。既存の動作の80%以上のカバレッジを目指します。

   • 検証チェックポイント: 特性化テストスイートを実行して、変更されていないレガシーシステムで緑色でパスすることを確認してから進んでください。

4. インクリメンタルマイグレーション — フィーチャーフラグを使用してストラングラーフィグパターンを適用します。ファサード経由でトラフィックをルーティングし、負荷を段階的にシフトします。

   • 検証チェックポイント: トラフィック増分(例:5% → 25% → 50% → 100%)の後、エラー率とレイテンシメトリクスがベースラインの閾値内に留まっていることを確認してください。

5. 検証と反復 — 完全なテストスイートを実行して、監視ダッシュボードを確認し、レガシーコード削除前にビジネス動作が保持されていることを確認します。

   • 検証チェックポイント: 新しいコードは、レガシーパスが削除される前に、少なくとも1つのリリースサイクルにおいて100%トラフィックで安定していることが証明される必要があります。

リファレンスガイド

コンテキストに基づいて詳細なガイダンスを読み込みます:

トピック	リファレンス	読み込むタイミング
ストラングラーフィグ	references/strangler-fig-pattern.md	インクリメンタル置換、ファサード層、ルーティング
リファクタリング	references/refactoring-patterns.md	サービス抽出、抽象化によるブランチ、アダプタ
マイグレーション	references/migration-strategies.md	データベース、UI、API、フレームワークマイグレーション
テスト	references/legacy-testing.md	特性化テスト、ゴールデンマスター、承認
評価	references/system-assessment.md	コード分析、依存関係マッピング、リスク評価

コード例

ストラングラーフィグファサード(Python)

# facade.py — フィーチャーフラグに基づいてリクエストをレガシーまたは新しいサービスにルーティング
import os
from legacy_service import LegacyOrderService
from new_service import NewOrderService

class OrderServiceFacade:
    def __init__(self):
        self._legacy = LegacyOrderService()
        self._new = NewOrderService()

    def get_order(self, order_id: str):
        if os.getenv("USE_NEW_ORDER_SERVICE", "false").lower() == "true":
            return self._new.fetch(order_id)
        return self._legacy.get(order_id)

フィーチャーフラグラッパー

# feature_flags.py — 環境またはコンフィグベースのフラグストアの周囲の薄いラッパー
import os

def flag_enabled(flag_name: str, default: bool = False) -> bool:
    """マイグレーションフィーチャーフラグがアクティブであるかどうかを確認します。"""
    return os.getenv(flag_name, str(default)).lower() == "true"

# 使用例
if flag_enabled("USE_NEW_PAYMENT_GATEWAY"):
    result = new_gateway.charge(order)
else:
    result = legacy_gateway.charge(order)

特性化テストテンプレート(pytest)

# test_characterization_orders.py
# 既存のレガシー動作をゴールデンマスターセーフティネットとしてキャプチャ
import pytest
from legacy_service import LegacyOrderService

service = LegacyOrderService()

@pytest.mark.parametrize("order_id,expected_status", [
    ("ORD-001", "SHIPPED"),
    ("ORD-002", "PENDING"),
    ("ORD-003", "CANCELLED"),
])
def test_order_status_golden_master(order_id, expected_status):
    """レガシー動作が予期せず変わった場合は大きく失敗します。"""
    result = service.get(order_id)
    assert result["status"] == expected_status, (
        f"Characterization broken for {order_id}: "
        f"expected {expected_status}, got {result['status']}"
    )

制約事項

必須

• すべてのマイグレーション中にゼロの本番環境中断を維持する
• リファクタリング前に包括的なテストカバレッジを作成する(80%以上を目指す)
• すべてのインクリメンタルロールアウトにフィーチャーフラグを使用する
• 監視とロールバック手順を実装する
• すべてのマイグレーション決定と根拠を文書化する
• 既存のビジネスロジックと動作を保持する
• 進捗とリスクを透明にコミュニケーションする

禁止事項

• ビッグバンリライトまたは置換
• 変更前のレガシー動作のテストスキップ
• ロールバック機能なしでのデプロイ
• 既存の統合またはAPIを破壊する
• 新しいコード内の技術的負債を無視する
• 適切な検証なしでマイグレーションを急ぐ
• 新しいコードが実証される前にレガシーコードを削除する

出力テンプレート

モダナイゼーション実装時は、以下を提供します:

1. 評価サマリー(リスク、依存関係、アプローチ)
2. マイグレーション計画(フェーズ、ロールバック戦略、メトリクス)
3. 実装コード(ファサード、アダプタ、新しいサービス)
4. テストカバレッジ(特性化、統合、エンドツーエンド)
5. 監視セットアップ(メトリクス、アラート、ダッシュボード)

ナレッジリファレンス

ストラングラーフィグパターン、抽象化によるブランチ、特性化テスト、インクリメンタルマイグレーション、フィーチャーフラグ、カナリアデプロイメント、APIバージョニング、データベースリファクタリング、マイクロサービス抽出、技術的負債削減、ゼロダウンタイムデプロイメント