Panoramica della modernizzazione dei mainframe

Questa pagina descrive gli strumenti, le strategie e i flussi di lavoro strutturati per modernizzare i workload mainframe legacy su Google Cloud.

Se sei un cloud architect aziendale, un ingegnere di mainframe o uno specialista delle migrazioni, utilizza le informazioni in questa pagina per valutare gli strumenti di valutazione dei mainframe, modernizzare i dati dei mainframe, generare servizi cloud-native utilizzando strumenti affiancati dall'AI e convalidare la parità funzionale prima del cutover.

Prima di leggere questa pagina, devi avere un inventario delle tue applicazioni mainframe (come i set di dati COBOL, PL/I, JCL e DB2/VSAM) e una comprensione degli obiettivi dell'architettura cloud di destinazione.

Scegli un percorso di modernizzazione del mainframe

Utilizza la tabella seguente per scegliere una strategia di modernizzazione e gli strumenti Google Cloud consigliati in base al workload di origine e agli obiettivi di modernizzazione:

Percorso di modernizzazione Workload di origine Strumenti consigliati Servizi di destinazione Guida agli scenari
Rifattorizzazione delle applicazioni assistita dall'AI Applicazioni monolitiche COBOL, PL/I e CICS Google Cloud Modernization Hub, Mainframe Assessment Tool, Antigravity CLI Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Run, Spanner o AlloyDB per PostgreSQL Rifattorizzazione delle applicazioni mainframe
Conversione e convalida automatiche del codice Regole aziendali estratte e codebase procedurali legacy Antigravity CLI, Dual Run Cloud Run o GKE Conversione automatica del codice mainframe
Lift and shift dei mainframe (emulazione) Workload IBM z/OS o IBM i che richiedono modifiche minime al codice Runtime di emulazione dei partner, Mainframe Connector Compute Engine, Cloud SQL Migrazione lift and shift dei workload mainframe
Offload e analisi dei dati Set di dati batch EBCDIC, file VSAM e tabelle DB2 Mainframe Connector BigQuery, Cloud Storage Configurazioni di Mainframe Connector

Funzionalità chiave

Google Cloud fornisce i seguenti strumenti e servizi per ogni fase della modernizzazione del mainframe:

  • Valutazione automatizzata delle applicazioni: Mainframe Assessment Tool (MAT) esegue il reverse engineering del codice sorgente (COBOL, PL/I, JCL), mappa le dipendenze dei programmi e dei dati ed estrae le regole aziendali incorporate.
  • Forward engineering assistito dall'AI: Antigravity CLI e Antigravity aiutano gli sviluppatori a convertire le regole aziendali estratte in servizi moderni e cloud-native nei linguaggi di destinazione, come Java o Go, in esecuzione su GKE o Cloud Run.
  • Modernizzazione dei dati: Mainframe Connector transcodifica e sposta i set di dati del mainframe (EBCDIC) in serviziGoogle Cloud come BigQuery e Cloud Storage.
  • Convalida funzionale: Dual Run esegue i workload di produzione contemporaneamente sul mainframe e suGoogle Cloud per verificare la coerenza dei dati e la parità funzionale prima del cutover.

Reverse engineering e forward engineering

La modernizzazione del mainframe si basa sul seguente approccio a doppia disciplina per estrarre la logica e ricostruire le applicazioni in modo sicuro:

  1. Reverse engineering: analizza le applicazioni mainframe esistenti per comprendere il codebase prima dell'inizio della modernizzazione. Utilizzando Mainframe Assessment Tool (MAT), mappi le dipendenze delle applicazioni ed estrai le regole aziendali dal codice legacy (COBOL, PL/I). MAT utilizza l'AI generativa per produrre specifiche tecniche e catalogare le strutture dei dati.
  2. Forward engineering: trasforma i requisiti aziendali di alto livello e le regole estratte in codice dell'applicazione moderno. Nella modernizzazione dei mainframe, il forward engineering utilizza strumenti automatizzati e Antigravity CLI per convertire le regole aziendali in specifiche funzionali, documenti dei requisiti di prodotto (PRD), storie degli utenti e servizi cloud su Google Cloud.

Workflow di modernizzazione

Il seguente diagramma illustra le cinque fasi del processo di modernizzazione del mainframe:

Diagramma del flusso di lavoro che mostra le cinque fasi del flusso di lavoro di pianificazione del mainframe: Fase 1 Importazione e reverse engineering, Fase 2 Estrazione delle regole aziendali, Fase 3 Scomposizione del monolite, Fase 4 Creazione del PRD e modello dei dati e Fase 5 Sequenziamento e convalida delle ondate.

Fase 1: importazione ed esecuzione del reverse engineering del codice sorgente

Nella Fase 1, utilizzi Mainframe Assessment Tool (MAT) per analizzare le applicazioni mainframe esistenti in base alle seguenti funzionalità:

  • Importazione del codice sorgente: inventaria e analizza i job batch COBOL, PL/I, Assembler, JCL, i copybook e gli schemi di database.
  • Mappatura delle dipendenze dei dati: identifica le relazioni tra tabelle DB2, file VSAM, database IMS e file flat.
  • Creazione di alberi delle chiamate: genera grafici delle chiamate dei programmi visivi che mostrano le sequenze batch e i flussi di transazioni del Customer Information Control System (CICS) online per stabilire le ondate di migrazione.

Per saperne di più, consulta Configura Mainframe Assessment Tool in Modernization Hub, Crea una valutazione ed Esamina i risultati della valutazione.

Fase 2: estrai le regole aziendali incorporate

Prima di generare applicazioni moderne, isola e verifica la logica di business critica da blocchi di codice COBOL o PL/I legacy complessi:

  • Estrazione delle regole assistita dall'AI: Mainframe Assessment Tool utilizza Gemini per analizzare il codice sorgente riga per riga e tradurre la logica condizionale complessa in regole aziendali in un linguaggio semplice.
  • Isolamento delle regole: estrai la convalida specifica del dominio, il calcolo degli interessi o la logica delle transazioni dal codice procedurale.
  • Revisione human-in-the-loop: esperti di dominio e analisti aziendali esaminano, perfezionano e certificano le regole aziendali estratte.
  • Generazione di documentazione: compila automaticamente specifiche tecniche aggiornate per i programmi legacy.

Per saperne di più, consulta Estrai regole aziendali.

Fase 3: scomposizione dei monoliti in domini aziendali

Prima di eseguire il deployment dei microservizi, suddividi i codebase monolitici del mainframe in contesti delimitati e domini aziendali disaccoppiati e di cui è possibile eseguire la migrazione:

  • Mappatura dei domini: segmenta gli asset di codice in domini aziendali logici (come account, fatturazione e pagamenti).
  • Disaccoppiamento dei set di dati condivisi: identifica le strutture di dati VSAM o DB2 condivise che devono essere suddivise in database specifici per il servizio.
  • Definizione dell'interfaccia: definisci i limiti delle API REST o gRPC per i servizi estratti.

Per saperne di più, consulta Esamina gli insight generati dall'AI per i domini della tua attività.

Fase 4: creazione di PRD, modelli di dati e codice moderno

Utilizza l'Antigravity CLI per trasformare gli output di valutazione estratti in specifiche strutturate, architetture target e codice dell'applicazione moderno su Google Cloud:

  • Generazione di PRD e storie dell'utente: sintetizza i dati di valutazione in specifiche funzionali, documenti sui requisiti del prodotto (PRD) che descrivono in dettaglio i Critical User Journey (CUJ) e gli SLA operativi, nonché le attività di progettazione agile.
  • Architettura cloud di destinazione: scegli i runtime di computing di destinazione (Cloud Run, GKE o Compute Engine).
  • Modellazione dei dati di destinazione: progetta strutture di dati (relazionali, file, coppia chiave-valore) e scegli schemi di database cloud moderni in base al tuo workload:
  • Generazione automatica del codice: progetti di implementazione delle sequenze e generazione del codice dell'applicazione nei linguaggi di destinazione, come Java o Go, che implementano le regole di business estratte e i modelli di dati di destinazione.

Per istruzioni su come configurare i file AGENTS.md esportati, attivare il server MCP di Mainframe Assessment Tool e verificare il codice generato, consulta Modernizza e convalida.

Fase 5: sequenzia le ondate di migrazione e convalida la parità

Prima del passaggio alla produzione, esegui la migrazione dei set di dati in ondate strutturate e convalida la parità funzionale:

  • Modernizzazione dei dati del mainframe: configura Mainframe Connector per la transcodifica di volumi elevati di set di dati EBCDIC legacy in Cloud Storage e BigQuery.
  • Cutover incrementale a ondate: pianifica le ondate di modernizzazione per dominio aziendale anziché eseguire un cutover completo del sistema.
  • Test di parità funzionale: utilizza Dual Run per riprodurre le transazioni mainframe attive in parallelo con Google Cloudper convalidare le applicazioni modernizzate e verificare la parità funzionale prima di ritirare il codice legacy.
  • Deployment e operazioni: esegui il deployment dei workload modernizzati in produzione e monitora le prestazioni utilizzando Google Cloud Observability.

Per saperne di più, consulta Transcodifica ed esegui la migrazione dei dati e Convalida la parità funzionale.

Passaggi successivi