AWS Transform 合作伙伴

“对一个包含 7 千个文件、2 GB 大小的 .NET Framework 4.6.1 应用程序进行现代化改造，该应用程序存在遗留安全风险，原本需要大量手动操作。借助适用于.NET 的 AWS Transform，我们仅用数周就完成了转型与测试工作，生产效率提升 85%。节省的时间让我们能够优化基础设施，更好地满足客户的可扩展性需求。有了 AWS Transform，1CloudHub 已准备好承接更大规模的现代化项目。”

Manivannan Santhanam，新加坡 1CloudHub 创新与解决方案工程负责人

“在 1CloudHub，适用于 VMware 的 AWS Transform 显著加速了我们为某‘全球虚拟化平台’提供商客户开展的 VMware 到 AWS 迁移评估工作。它将关键领域（如依赖关系映射和合规性检查）的执行时间缩短 40%，手动工作量减少 60%。借助人工智能驱动的洞察，我们制定了优化的迁移波次计划，预计可将迁移成本降低 30–40%，同时提升安全性、合规性和业务对齐度。”

MahaVishnu G，印度 1CloudHub 交付经理

“AWS Transform 为大型机现代化工作带来了全新视角，它帮助我们更快理解遗留代码，减少对领域专家的依赖。与传统方法相比，我们能够以更快的速度利用创新成果，Accenture 与 AWS 的协作优化了交付时间线。”

Noe Gutierrez，Accenture LLC 常务董事

“适用于 VMware 的 AWS Transform 能显著加速客户的云迁移之旅，减少返工、降低咨询需求，并弥补遗留知识缺口。根据我们的内部测试，适用于 VMware 的 AWS Transform 可将虚拟机迁移至 AWS 的时间至少缩短 50%。我们目前正将 AWS Transform 整合到自有工具中，以实现更快的迁移速度，并为我们的业务解锁更多具有价值驱动的成果。”

Neil Redmond，Accenture 常务董事

“在 Axcess.io，适用于.NET 的 AWS Transform 助力我们为印度一家领先的非银行金融公司（NBFC）对其核心人力资源管理系统进行了现代化改造：将系统从.NET Framework 4.5 迁移至 AWS 上的.NET 8。改造后，系统性能提升 3 倍，应用响应速度和用户体验预计改善 20%。

我们将代码现代化速度加快 50%，交付周期缩短 30%，基础设施和许可成本降低 30%。通过 AWS Control Tower 和 AWS 原生安全服务，系统安全性得到强化，确保在高度监管的环境中满足合规要求。我们很高兴能在金融服务领域基于这一成功经验继续拓展。”

Prakash Kumar，Axcess.io 首席执行官

“适用于.NET 的 AWS Transform 在澳大利亚一家物流提供商的应用现代化进程中发挥了关键作用，助力其将 .NET Framework 应用程序迁移至跨平台 .NET。其无可比拟的分析能力在复杂应用的现代化规划阶段带来了 60–70% 的效率提升。结合快速迭代的代码库转型，与传统方法相比，我们预计现代化速度将提升 50% 以上：通过以往无法实现的方式显著加快了转型进度。

从持续的投入和路线图来看，AWS Transform 显然将引领生成式人工智能驱动的应用现代化领域。我们期待与 AWS 合作，将我们的工具和方法论与 AWS Transform 所构想的代理式人工智能框架相融合。”

Jared Hill，Capgemini 澳新地区云与定制应用副总裁

 

“大型机应用的现代化改造对于充分释放云解决方案的潜力至关重要。从历史来看，这类转型是一个漫长而复杂的过程，往往需要数年时间。然而，借助适用于大型机的 AWS Transform，我们如今能够加速这一进程，将现代化项目的完成时间从数年缩短至数月，大幅降低金融服务客户的成本与风险。

通过利用 AWS Transform 的代理式人工智能能力，我们简化了复杂的现代化工作，同时确保业务连续性和成本效益。我们将继续与客户深化合作，借助 AWS 的人工智能技术推动快速创新，实现更快速、更简单且成果更优的转型。”

Shashi Gupta，Capgemini FS - 全球 AWS 卓越中心副总裁

“在 Caylent，我们通过将自研人工智能加速器、成熟的开发方法论与 AWS Transform 等强大的 AWS 人工智能服务相结合，为客户加速实现业务成果。通过 AWS Transform 的生成式人工智能能力，诸如将复杂的 VMware 网络配置转换为 AWS VPC、子网和安全组等曾经耗时且易出错的任务，如今可在几分钟内完成。我们现在能在极短时间内从 RVTools 输出转换为 CloudFormation 模板。”

Randall Hunt，Caylent 首席技术官

“在 Cognizant，我们帮助企业对遗留大型机系统进行现代化改造，以释放业务敏捷性、实现成本节约并推动数字化创新。在这一过程中，我们对适用于大型机的 AWS Transform 进行了评估，并对其借助 Blu Age 技术加速代码分析、文档生成和重构的潜力感到兴奋。这种人工智能驱动的能力简化了 COBOL 工作负载的发现与转型流程，减少了手动操作。通过自动化现代化生命周期中的关键步骤，我们能够帮助客户更快地从遗留架构迁移至云原生架构，同时让他们的团队能够专注于创新和长期价值创造。”

Pramod Bijani，Cognizant 高级副总裁兼平台组（工程）负责人

“AWS Transform 为 DXC Assure 平台工程团队提供了强大支持，助力大型机 COBOL 应用迁移至 DXC Assure 云平台。通过大规模人工智能驱动的代码分析，结合 DXC 基于 Amazon Bedrock 开发的自研生成式人工智能能力，我们预计迁移分析时间可减少高达 25%。

作为 Assure 平台迁移工具包的一部分，AWS Transform 有望突破传统‘直接迁移’模式的局限，通过人工智能驱动的软件架构平台重构，与 Assure 平台的云原生架构实现无缝对接，最终为客户带来性能提升和成本优化的双重价值。”

Jim Restivo，DXC 保险解决方案高级副总裁

“适用于.NET 的 AWS Transform 在加速代码转型方面经证明成效显著。在近期为一家医疗健康客户开展的现代化项目中，我们将 .NET Framework 4.8 库迁移至 .NET 8，发现其执行效率比手动方法快 50% 以上。这一成功经验让我们更有信心高效扩展 .NET 现代化工作，以更快的速度和更高的一致性应对大规模转型需求。” 

Vladimir Agres，EPAM 云业务副总裁

“大型机现代化一直是个复杂难题。AWS Transform 为解决这一复杂问题提供了革命性的方案。它在代码分析、分解、文档生成和迭代转型等关键生产力领域实现了自动化覆盖。我们观察到，该方案有可能使工程工作量提高 10-15%，并将周期时间缩短约 15%。同时，对遗留系统领域专家时间的依赖显著降低了约 30%。随着该解决方案进一步发挥代理式人工智能技术的内在潜力，并结合人工监督模式，我们预计生产力将进一步提升。这极大增强了我们为客户数字化转型交付更优投资回报（ROI）的信心。”

Sandeep Rajpathak，HCLTech 高级副总裁兼数字业务服务部定制应用全球负责人

“在 Hexaware，我们最近在一次内部评估中，使用 AWS Transform 将一个遗留的 .NET Framework 4.7 应用程序现代化升级至 .NET 8。整个过程（包括执行和验证）仅用 6 小时就完成了，而手动操作预计需要 32 小时，时间节省超过 80%。转型后代码准确率超过 90%，仅需少量手动调整，同时降低了对 Windows Server 的依赖，实现约 45% 的成本节约。”

Kunwar Singh Taneja，Hexaware Technologies 全球 AWS 云实践转型架构师

“遗留系统现代化是企业保持竞争力的关键。更新陈旧复杂的大型机系统至关重要，但因其复杂性高、文档缺失、专家短缺等问题，往往面临重重挑战。适用于大型机的 AWS Transform 通过人工智能驱动的工具简化了这一过程，覆盖分析、文档生成、分解和重构等全流程，降低了转型复杂度和对大型机专业技能的依赖。结合我们在大型机现代化方面的深厚专业知识，以及 Infosys Cobalt 和 Infosys Topaz 平台中的 Infosys Live Enterprise Application Development 平台，我们帮助企业在其转型之旅中实现更高的敏捷性和效率。”

Balakrishna D. R.（巴厘岛），Infosys 执行副总裁兼人工智能和垂直行业全球服务主管

“大型机应用现代化项目往往复杂、耗时且风险很高。作为 AWS 的联盟合作伙伴，Kyndryl 亲身体验到 AWS Transform 解决方案如何支持并加速客户的大型机现代化之旅，无论客户是希望在大型机上实现现代化、与之集成，还是将应用迁移出大型机。

AWS Transform 借助生成式人工智能翻译复杂代码术语的能力，有助于提升对应用文档的理解和使用效率。根据我们与 AWS Transform 的合作经验，原本通常需要 12 个月的项目有望在约 8 个月内完成，时间节省约 33%。Kyndryl 深厚的大型机专业知识与 AWS Transform 提供的生成式人工智能能力相结合，能够帮助各行业客户简化大型机转型计划、提高生产力，进而创造更多业务价值。”

Richard Baird，Kyndryl 核心企业与 zCloud 首席技术官

“AWS Transform 与 Pega 以人工智能为核心的遗留系统转型工具的集成，显著加速了客户在发现、设计和开发流程中的价值实现。借助 AWS Transform 的人工智能能力，我们将历史上需要数年的项目压缩为加速的云现代化计划，使组织能在 90 天内实现业务价值…AWS Transform 与 Pega Blueprint 的技术能力相结合，为客户提供了无与伦比的快速分析遗留应用的能力… 并利用人工智能消化这些洞察，开发出功能完善且具备云就绪能力的应用模型。这种方法让客户能够自信地应对复杂的遗留应用现代化项目，从运营预算管理和业务模式变革两方面释放显著的经济价值。”

Ravesh Lala，Pega Systems 传统转型实践负责人

“适用于 VMware 的 AWS Transform 通过自动化虚拟机发现和工作负载评估，大幅加速了迁移规划。这款代理式人工智能服务实现了 100% 的发现准确率，并提供了关于资源利用率、依赖关系映射和基础设施合理配置的关键洞察。其与 AWS Application Discovery Service 和 Migration Hub 的集成，对我们复杂的迁移需求尤为重要，帮助我们更好地理解客户环境中的应用依赖关系。我们将发现时间缩短了 50%，仅评估阶段就实现了 2-3 倍的效率提升。我们期待将 AWS Transform 作为基础设施现代化服务的核心，持续加速客户的云之旅。”

Stefan Buchman，Slalom 解决方案负责人

“将旧版 .NET 框架现代化升级至 .NET Core 版本后，性能显著提升：与 .NET Framework 4.8 相比，.NET 8.0 的性能最高可提升 15 倍（基于 BenchmarkDotNet 测试数据）。在 Linux 上运行 .NET 还能节省至少 50% 的成本（包括省去 Windows 许可费用），并显著提升安全性。借助适用于.NET 的 AWS Transform，代码库现代化变得比以往更轻松、更快速，现代化效率提升 70-90%。此外，我们还实现了 x86 与 ARM 架构的兼容性，提升了可持续性和成本效益，并更好地与现代技术集成。.NET 现代化与 SoftServe 的应用现代化平台（SAMP）相结合，形成了端到端的完美解决方案，帮助客户采用云原生服务、优化开发生命周期，进一步加速现代化进程。”

Jarek Grzabel，SoftServe AWS 云卓越中心负责人

“借助适用于.NET 的 AWS Transform，主要代码转型可在数天/数周内完成，而非数月。这使得更多客户对现代化产生兴趣，因为他们能更快看到投资回报（ROI），并降低转型和运营成本。通过现代化，我们的客户可以看到现代化的好处，例如最多可节省 40% 的成本，将新功能的上市时间缩短 40% 等。而使用 AWS Transform 后，客户的现代化速度最多可提升 55%。”

Ananth Deodhar，Sourcefuse 现代化部门业务主管

“在 SourceFuse，我们对适用于 VMware 的 AWS Transform 到 AWS 迁移中的变革潜力感到兴奋。通过自动化依赖关系映射、网络转换和迁移波次规划等关键步骤，我们发现执行时间提升高达 90%，手动工作量减少 80%。这种能力使我们能够提供更快、更低风险的迁移服务，帮助客户更快实现云就绪，并在 AWS 上构建可扩展、面向未来的基础架构。迁移波次规划和网络设置时间从 2 周缩短至仅几小时。综合整个流程中不同步骤的平均情况，自动化发现、规划、网络转换和执行等任务，以及显著的时间缩短，适用于 VMware 的 AWS Transform 合理地将人工工作量减少了 80%。 

Rajiv Lokare，SourceFuse DevOps 负责人

 

“适用于.NET 的 AWS Transform 展现出显著加速客户现代化进程并交付高质量代码转型的能力。在近期的一次客户实施中，所有转型后的代码均无错误编译，并满足验收标准，无需手动干预。该服务能有效处理复杂更新（包括依赖注入配置），减少了手动审核需求。这种默认正确的体验让我们有信心扩大.NET 现代化工作规模，并使客户实现价值的时间缩短了 80%。这与 TEKsystems Global Services 的‘人工智能优先’战略一致，使我们能够以更快的速度提供服务。” 

Jay Mozo，TEKsystems 执行董事

“适用于 VMware 的 AWS Transform 通过自动化虚拟机发现和工作负载评估，加速了迁移规划。这款代理式人工智能体验实现了 100% 的发现准确率，并提供了关于资源利用率和依赖关系映射的关键洞察。另外，它还将我们的发现时间缩短了 80%。其与 AWS Application Discovery Service 和 Migration Hub 的集成，对我们复杂的环境尤为重要，帮助我们更好地理解客户环境中的应用依赖关系。AWS Transform 的能力将被集成到 TEKsystems Global Services 的生成式人工智能卓越中心（Gen AI CCoE），并成为我们基础设施现代化服务的核心组件，助力我们持续加速客户的云之旅。”

Jay Mozo，TEKsystems 执行董事

 

“AWS Transform 通过代理式人工智能简化了发现流程、自动化了迁移波次规划，并将 VPC 配置时间缩短高达 70%，显著提升了 Virtusa 的 VMware 迁移能力。它是实现快速、灵活且贴合客户需求的 AWS 迁移的游戏规则改变者。” 

Venkataramanan Nagarajan，Virtusa 云解决方案负责人