Google samler AI-værktøjer til cloudmigrering i Cloud Modernize
Google Cloud Modernize samler nye AI-understøttede værktøjer til omkostningsestimater, kodeanalyse og migration fra EKS til GKE. Her er forskellen på det, der er generelt tilgængeligt, og det, der stadig er preview.
Den 6. oktober 2026 annoncerede Google Google Cloud Modernize, som samler en række værktøjer til vurdering og modernisering af infrastruktur og applikationer. Nyheden er især relevant for enterprise-teams, der vil bruge AI til at analysere eksisterende miljøer, beregne et muligt Google Cloud-mål og forberede konkrete migreringer.
De tre centrale dele har ikke samme modenhed. Agentic Quick Estimator er generelt tilgængelig, mens den agentbaserede migrering fra Amazon EKS til Google Kubernetes Engine fortsat er i public preview. Modernization Hub er lanceret som en oplevelse i Google Cloud-konsollen, men adgang til de underliggende funktioner afhænger af de relevante projekter, API’er og rettigheder.
Tre værktøjer med forskellige opgaver
Modernization Hub samler værktøjer til applikationsmodernisering i Google Cloud-konsollen. Her kan udviklere og arkitekter blandt andet analysere kildekode og afhængigheder for Java-, .NET- og mainframe-applikationer. Hubben integrerer også App Modernization CLI, kaldet CodMod, som bruger Gemini til at analysere kode og udarbejde anbefalinger.
CodMod er ikke en gratis analyse uden forudsætninger. Googles dokumentation om App Modernization Assessment kræver et Google Cloud-projekt med Vertex AI API aktiveret og de nødvendige roller. Koden sendes til Vertex AI under analysen, og omkostningen afhænger blandt andet af kodemængde og den valgte model. Det bør derfor afklares med sikkerheds-, data- og økonomiansvarlige, før et stort eller følsomt repository analyseres.
Agentic Quick Estimator i Migration Center er ifølge Google generelt tilgængelig. Værktøjet kan bruge VMware-inventardata, eksempelvis en RVTools-eksport, og andre infrastrukturoplysninger til at beregne et muligt totalomkostningsbillede for Compute Engine. En chatfunktion lader teamet ændre antagelser som regioner og licensmodel.
Et estimat er dog ikke et migreringstilbud. Teams bør kontrollere datagrundlag, rabataftaler, licenser, netværkstrafik, drift, support og valuta, før resultatet bruges i en business case. Googles påstand om hurtigere modellering er en leverandørpåstand, ikke et uafhængigt dokumenteret resultat for danske organisationer.
EKS til GKE er stadig preview
GKE Agentic Migration, som Google beskrev i en baggrundsartikel den 24. september 2026, er et open source-værktøj, som Google beskriver som public preview. Det analyserer infrastrukturkode og Kubernetes-manifester fra Amazon EKS og foreslår en målopsætning til GKE. Resultatet leveres som pull requests og runbooks, og værktøjet kører ikke selv terraform apply mod produktionsmiljøet.
Værktøjet kombinerer sprogmodeller med faste valideringer, blandt andet terraform validate og kontrol af manifeststrukturer. Menneskelig godkendelse i pull requests er stadig nødvendig. Se også vores guide til AI-kodegennemgang før en pull request, når forslagene skal vurderes af udviklere. Det fjerner ikke behovet for egne tests af netværk, identitet, storage, sikkerhedspolitikker og rollback.
Preview-statussen er vigtig. Det offentlige repository angiver blandt andet krav om et understøttet agent-harness, Google Cloud SDK, Python, Git og relevante Kubernetes- og Terraform-værktøjer. Det kræver også adgang til en Gemini-endpoint, og migreringstilstand gemmes i en Google Cloud Storage-ledger. Den nuværende bootstrap opretter ifølge dokumentationen denne ledger i den amerikanske multi-region uden et regionsvalg. Det kan være afgørende for organisationer med krav til dataplacering.
Værktøjet flytter heller ikke stateful data automatisk. For blandt andet administrerede databaser og lagertjenester opretter det i stedet runbooks, så selve dataflytningen skal planlægges og udføres med andre værktøjer.
Det bør arkitekter afklare før et pilotprojekt
Google Cloud Modernize gør vurdering, kodeanalyse og konfigurationsoversættelse mere sammenhængende, men en pilot bør begynde med fire konkrete afklaringer:
- Hvilke repositories, inventardata og cloudoplysninger må sendes til de anvendte tjenester?
- Hvilke funktioner er GA, og hvilke er preview med større risiko for ændringer?
- Hvilke dele af migreringen kræver fortsat manuelle valg, datatransport og egne accepttests?
- Hvad bliver den samlede pris, når modeller, API-kald, cloudressourcer, netværk, licenser og arbejdstid regnes med?
Der er ikke fundet en særskilt dansk tilgængelighedsmeddelelse. Teams bør derfor kontrollere den konkrete konsoladgang, projektrettigheder, servicevilkår og relevante regioner i deres egen Google Cloud-konto, før løsningen indgår i en tidsplan.
