このページでは、 Google Cloudでレガシー メインフレーム ワークロードをモダナイズするためのツール、戦略、構造化されたワークフローについて説明します。
エンタープライズ クラウド アーキテクト、メインフレーム エンジニア、移行スペシャリストは、このページの情報を使用して、メインフレーム評価ツールの評価、メインフレーム データのモダナイズ、AI 支援ツールを使用したクラウドネイティブ サービスの生成、カットオーバー前の機能同等性の検証を行います。
このページを読む前に、メインフレーム アプリケーション（COBOL、PL/I、JCL、DB2/VSAM データセットなど）のインベントリを作成し、ターゲット クラウド アーキテクチャの目標を理解しておく必要があります。
メインフレームのモダナイゼーション パスを選択する
次の表を参照して、ソース ワークロードとモダナイゼーションの目標に基づいて、モダナイゼーション戦略と推奨される Google Cloud ツールを選択します。
| モダナイゼーション手法 | ソース ワークロード | 推奨ツール | ターゲット サービス | シナリオガイド |
|---|---|---|---|---|
| AI を活用したアプリケーションのリファクタリング | モノリシックな COBOL、PL/I、CICS アプリケーション | Google Cloud Modernization Hub、Mainframe Assessment Tool、Antigravity CLI | Google Kubernetes Engine（GKE）、Cloud Run、Spanner、AlloyDB for PostgreSQL | メインフレーム アプリケーションのリファクタリング |
| 自動コード変換と検証 | 抽出されたビジネスルールとレガシーな手続き型コードベース | Antigravity CLI、Dual Run | Cloud Run または GKE | メインフレーム コードの自動変換 |
| メインフレームのリフト＆シフト（エミュレーション） | コードの変更を最小限に抑える必要がある IBM z/OS または IBM i ワークロード | パートナー エミュレーション ランタイム、Mainframe Connector | Compute Engine、Cloud SQL | メインフレーム ワークロードのリフト＆シフト |
| データのオフロードと分析 | EBCDIC バッチ データセット、VSAM ファイル、DB2 テーブル | Mainframe Connector | BigQuery、Cloud Storage | Mainframe Connector の構成 |
主な機能
Google Cloud には、メインフレームのモダナイゼーションの各フェーズに対応する次のツールとサービスが用意されています。
- アプリケーションの自動評価: Mainframe Assessment Tool（MAT）は、ソースコード（COBOL、PL/I、JCL）をリバース エンジニアリングし、プログラムとデータの依存関係をマッピングして、埋め込まれたビジネスルールを抽出します。
- AI を活用したフォワード エンジニアリング: Antigravity CLI と Antigravity は、抽出されたビジネスルールを、GKE または Cloud Run で実行されるターゲット言語（Java や Go など）の最新のクラウドネイティブ サービスに変換するデベロッパーを支援します。
- データのモダナイゼーション: Mainframe Connector は、メインフレーム データセット（EBCDIC）をコード変換して、BigQuery や Cloud Storage などのGoogle Cloud サービスに移動します。
- 機能検証: Dual Run は、メインフレームとGoogle Cloud で本番環境ワークロードを同時に実行し、カットオーバー前にデータの整合性と機能の同等性を検証します。
リバース エンジニアリングとフォワード エンジニアリング
メインフレームのモダナイゼーションでは、次の 2 つのアプローチを使用してロジックを抽出し、アプリケーションを安全に再構築します。
- リバース エンジニアリング: 既存のメインフレーム アプリケーションを分析して、モダナイゼーションを開始する前にコードベースを把握します。Mainframe Assessment Tool（MAT）を使用すると、アプリケーションの依存関係をマッピングし、レガシーコード（COBOL、PL/I）からビジネスルールを抽出できます。MAT は、生成 AI を使用して技術仕様とカタログ データ構造を生成します。
- フォワード エンジニアリング: 高レベルのビジネス要件と抽出されたルールを最新のアプリケーション コードに変換します。メインフレームのモダナイゼーションでは、フォワード エンジニアリングで自動化ツールと Antigravity CLI を使用して、ビジネスルールを機能仕様、製品要件ドキュメント（PRD）、ユーザー ストーリー、 Google Cloudのクラウド サービスに変換します。
モダナイゼーション ワークフロー
次の図は、メインフレームのモダナイゼーション プロセスの 5 つのフェーズを示しています。
フェーズ 1: ソースコードの取り込みとリバース エンジニアリング
フェーズ 1 では、Mainframe Assessment Tool（MAT）を使用して、次の機能にわたって既存のメインフレーム アプリケーションを分析します。
- ソースコードの取り込み: COBOL、PL/I、アセンブラ、JCL バッチジョブ、コピーブック、データベース スキーマのインベントリと解析。
- データ依存関係のマッピング: DB2 テーブル、VSAM ファイル、IMS データベース、フラット ファイル間の関係を特定します。
- コールツリーの作成: バッチ シーケンスとオンラインの顧客情報管理システム（CICS）トランザクション フローを示すビジュアル プログラム コールグラフを生成して、移行ウェーブを確立します。
詳細については、Modernization Hub で Mainframe Assessment Tool を設定する、評価を作成する、評価結果を確認するをご覧ください。
フェーズ 2: 埋め込まれたビジネスルールを抽出する
最新のアプリケーションを生成する前に、複雑なレガシー COBOL または PL/I コードブロックから重要なビジネス ロジックを分離して検証します。
- AI を活用したルール抽出: Mainframe Assessment Tool は、Gemini を使用してソースコードを 1 行ずつ分析し、複雑な条件ロジックを平易な英語のビジネスルールに変換します。
- ルールの分離: ドメイン固有の検証、利息計算、トランザクション ロジックを手続き型コードから抽出します。
- 人間参加型のレビュー: ドメイン エキスパートとビジネス アナリストが、抽出されたビジネスルールをレビュー、改良、認定します。
- ドキュメントの生成: レガシー プログラムの最新の技術仕様を自動的にコンパイルします。
詳細については、ビジネスルールを抽出するをご覧ください。
フェーズ 3: モノリスをビジネス ドメインに分解する
マイクロサービスをデプロイする前に、モノリシック メインフレーム コードベースを境界コンテキストと、分離された移行可能なビジネス ドメインに分割します。
- ドメイン マッピング: コードアセットを論理ビジネス ドメイン（アカウント、請求、支払いなど）に分割します。
- 共有データセットのデカップリング: サービス固有のデータベースに分割する必要がある共有 VSAM または DB2 データ構造を特定します。
- インターフェース定義: 抽出されたサービスの REST または gRPC API の境界を定義します。
詳細については、ビジネス ドメインの AI 生成インサイトを確認するをご覧ください。
フェーズ 4: PRD、データモデル、最新のコードを作成する
Antigravity CLI を使用して、抽出された評価出力を Google Cloudの構造化された仕様、ターゲット アーキテクチャ、最新のアプリケーション コードに変換します。
- PRD とユーザー ストーリーの生成: 評価データを機能仕様、クリティカル ユーザー ジャーニー（CUJ）と運用 SLA を詳述したプロダクト要件ドキュメント（PRD）、アジャイル エンジニアリング タスクに統合します。
- ターゲット クラウド アーキテクチャ: ターゲット コンピューティング ランタイム（Cloud Run、GKE、Compute Engine）を選択します。
- ターゲット データ モデリング: データ構造（リレーショナル、ファイル、Key-Value）を設計し、ワークロードに基づいて最新のクラウド データベース スキーマを選択します。
- 自動コード生成: 実装ブループリントをシーケンス化し、抽出されたビジネスルールとターゲット データモデルを実装するターゲット言語（Java や Go など）でアプリケーション コードを生成します。
エクスポートされた AGENTS.md ファイルの構成、Mainframe Assessment Tool MCP サーバーの有効化、生成されたコードの検証の手順については、モダナイズと検証をご覧ください。
フェーズ 5: 移行ウェーブを順序付けして同等性を検証する
本番環境の切り替え前に、構造化されたウェーブでデータセットを移行し、機能の同等性を検証します。
- メインフレーム データのモダナイゼーション: 従来の EBCDIC データセットを Cloud Storage と BigQuery に大量にコード変換するように Mainframe Connector を構成します。
- 増分ウェーブ カットオーバー: システム全体のカットオーバーを実行するのではなく、ビジネス ドメインごとにモダナイゼーション ウェーブをスケジュールします。
- 機能同等性テスト: Dual Run を使用して、 Google Cloudに対してライブ メインフレーム トランザクションを並行してリプレイし、モダナイズされたアプリケーションを検証して、レガシーコードを廃止する前に機能同等性を確認します。
- デプロイと運用: モダナイズされたワークロードを本番環境にデプロイし、Google Cloud Observability を使用してパフォーマンスをモニタリングします。
詳細については、データのコード変換と移行と機能の同等性を検証するをご覧ください。