이 페이지에서는 Google Cloud에서 기존 메인프레임 워크로드를 현대화하기 위한 도구, 전략, 구조화된 워크플로를 설명합니다.
엔터프라이즈 클라우드 설계자, 메인프레임 엔지니어 또는 마이그레이션 전문가인 경우 이 페이지의 정보를 사용하여 메인프레임 평가 도구를 평가하고, 메인프레임 데이터를 현대화하고, AI 지원 도구를 사용하여 클라우드 네이티브 서비스를 생성하고, 전환 전에 기능 패리티를 검증하세요.
이 페이지를 읽기 전에 메인프레임 애플리케이션 (예: COBOL, PL/I, JCL, DB2/VSAM 데이터 세트)의 인벤토리를 보유하고 대상 클라우드 아키텍처 목표를 이해해야 합니다.
메인프레임 현대화 경로 선택
다음 표를 사용하여 소스 워크로드 및 현대화 목표에 따라 현대화 전략과 권장되는 Google Cloud 도구를 선택합니다.
| 현대화 경로 | 소스 워크로드 | 추천 도구 | 대상 서비스 | 시나리오 가이드 |
|---|---|---|---|---|
| AI 지원 애플리케이션 리팩터링 | 모놀리식 COBOL, PL/I, CICS 애플리케이션 | Google Cloud Modernization Hub, Mainframe Assessment Tool, Antigravity CLI | Google Kubernetes Engine (GKE), Cloud Run, Spanner 또는 PostgreSQL용 AlloyDB | 메인프레임 애플리케이션 리팩터링 |
| 자동화된 코드 변환 및 검증 | 추출된 비즈니스 규칙 및 기존 절차 코드베이스 | Antigravity CLI, Dual Run | Cloud Run 또는 GKE | 자동화된 메인프레임 코드 변환 |
| 메인프레임 리프트 앤 시프트 (에뮬레이션) | 최소한의 코드 변경이 필요한 IBM z/OS 또는 IBM i 워크로드 | 파트너 에뮬레이션 런타임, Mainframe Connector | Compute Engine, Cloud SQL | 메인프레임 워크로드 리프트 앤 시프트 |
| 데이터 오프로드 및 분석 | EBCDIC 일괄 데이터 세트, VSAM 파일, DB2 테이블 | Mainframe Connector | BigQuery, Cloud Storage | Mainframe Connector 구성 |
주요 기능
Google Cloud 는 메인프레임 현대화의 각 단계에 대해 다음 도구와 서비스를 제공합니다.
- 자동화된 애플리케이션 평가: Mainframe Assessment Tool (MAT)은 소스 코드 (COBOL, PL/I, JCL)를 리버스 엔지니어링하고, 프로그램 및 데이터 종속 항목을 매핑하고, 삽입된 비즈니스 규칙을 추출합니다.
- AI 지원 포워드 엔지니어링: Antigravity CLI 및 Antigravity는 개발자가 추출된 비즈니스 규칙을 GKE 또는 Cloud Run에서 실행되는 Java 또는 Go와 같은 대상 언어로 현대적인 클라우드 네이티브 서비스로 변환하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 현대화: Mainframe Connector는 메인프레임 데이터 세트 (EBCDIC)를 트랜스코딩하고 BigQuery 및 Cloud Storage와 같은Google Cloud 서비스로 이동합니다.
- 기능 검증: Dual Run은 메인프레임과Google Cloud 에서 프로덕션 워크로드를 동시에 실행하여 전환 전에 데이터 일관성과 기능 동등성을 검증합니다.
리버스 엔지니어링 및 포워드 엔지니어링
메인프레임 현대화는 다음과 같은 이중 분야 접근 방식을 사용하여 로직을 추출하고 애플리케이션을 안전하게 다시 빌드합니다.
- 리버스 엔지니어링: 현대화가 시작되기 전에 기존 메인프레임 애플리케이션을 분석하여 코드베이스를 이해합니다. Mainframe Assessment Tool (MAT)을 사용하여 애플리케이션 종속 항목을 매핑하고 기존 코드 (COBOL, PL/I)에서 비즈니스 규칙을 추출합니다. MAT는 생성형 AI를 사용하여 기술 사양과 카탈로그 데이터 구조를 생성합니다.
- 순방향 엔지니어링: 고급 비즈니스 요구사항과 추출된 규칙을 최신 애플리케이션 코드로 변환합니다. 메인프레임 현대화에서 포워드 엔지니어링은 자동화된 도구와 Antigravity CLI를 사용하여 비즈니스 규칙을 기능 사양, 제품 요구사항 문서 (PRD), 사용자 스토리, Google Cloud의 클라우드 서비스로 변환합니다.
현대화 워크플로
다음 다이어그램은 메인프레임 현대화 프로세스의 5단계를 보여줍니다.
1단계: 소스 코드 수집 및 리버스 엔지니어링
1단계에서는 Mainframe Assessment Tool (MAT)을 사용하여 다음 기능에서 기존 메인프레임 애플리케이션을 분석합니다.
- 소스 코드 수집: COBOL, PL/I, Assembler, JCL 일괄 작업, 카피북, 데이터베이스 스키마를 인벤토리화하고 파싱합니다.
- 데이터 종속 항목 매핑: DB2 테이블, VSAM 파일, IMS 데이터베이스, 플랫 파일 간의 관계를 식별합니다.
- 호출 트리 생성: 일괄 시퀀스와 온라인 고객 정보 제어 시스템 (CICS) 트랜잭션 흐름을 보여주는 시각적 프로그램 호출 그래프를 생성하여 마이그레이션 웨이브를 설정합니다.
자세한 내용은 Modernization Hub에서 Mainframe Assessment Tool 설정, 평가 만들기, 평가 결과 검토를 참조하세요.
2단계: 삽입된 비즈니스 규칙 추출
최신 애플리케이션을 생성하기 전에 복잡한 레거시 COBOL 또는 PL/I 코드 블록에서 중요한 비즈니스 로직을 격리하고 확인합니다.
- AI 지원 규칙 추출: Mainframe Assessment Tool은 Gemini를 사용하여 소스 코드를 한 줄씩 분석하고 복잡한 조건부 로직을 일반 영어 비즈니스 규칙으로 변환합니다.
- 규칙 격리: 절차 코드에서 도메인별 검증, 이자 계산 또는 트랜잭션 로직을 추출합니다.
- 휴먼인더루프 검토: 분야 전문가와 비즈니스 분석가가 추출된 비즈니스 규칙을 검토, 미세 조정, 인증합니다.
- 문서 생성: 기존 프로그램의 최신 기술 사양을 자동으로 컴파일합니다.
자세한 내용은 비즈니스 규칙 추출을 참조하세요.
3단계: 모놀리식을 비즈니스 도메인으로 분해
마이크로서비스를 배포하기 전에 모놀리식 메인프레임 코드베이스를 경계 컨텍스트와 분리되고 마이그레이션 가능한 비즈니스 도메인으로 파티셔닝합니다.
- 도메인 매핑: 코드 애셋을 논리적 비즈니스 도메인 (예: 계정, 청구, 결제)으로 세분화합니다.
- 공유 데이터 세트 분리: 서비스별 데이터베이스로 분할해야 하는 공유 VSAM 또는 DB2 데이터 구조를 식별합니다.
- 인터페이스 정의: 추출된 서비스의 REST 또는 gRPC API 경계를 정의합니다.
자세한 내용은 비즈니스 도메인에 대한 AI 생성 인사이트 검토를 참조하세요.
4단계: PRD, 데이터 모델, 최신 코드 작성
Antigravity CLI를 사용하여 추출된 평가 출력을 Google Cloud에서 구조화된 사양, 대상 아키텍처, 최신 애플리케이션 코드로 변환합니다.
- PRD 및 사용자 스토리 생성: 평가 데이터를 기능 사양, 중요한 사용자 여정 (CUJ) 및 운영 SLA를 자세히 설명하는 제품 요구사항 문서 (PRD), 애자일 엔지니어링 작업으로 합성합니다.
- 대상 클라우드 아키텍처: 대상 컴퓨팅 런타임(Cloud Run, GKE 또는 Compute Engine)을 선택합니다.
- 대상 데이터 모델링: 데이터 구조 (관계형, 파일, 키-값)를 설계하고 워크로드에 따라 최신 클라우드 데이터베이스 스키마를 선택합니다.
- 자동화된 코드 생성: 구현 청사진을 시퀀싱하고 추출된 비즈니스 규칙과 타겟 데이터 모델을 구현하는 타겟 언어(예: Java 또는 Go)로 애플리케이션 코드를 생성합니다.
내보낸 AGENTS.md 파일을 구성하고, Mainframe Assessment Tool MCP 서버를 사용 설정하고, 생성된 코드를 확인하는 방법은 현대화 및 검증을 참조하세요.
5단계: 마이그레이션 단계 순서 지정 및 동등성 검증
프로덕션 전환 전에 구조화된 단계로 데이터 세트를 마이그레이션하고 기능 패리티를 검증합니다.
- 메인프레임 데이터 현대화: 기존 EBCDIC 데이터 세트를 Cloud Storage 및 BigQuery로 대량 트랜스코딩하도록 Mainframe Connector를 구성합니다.
- 증분 웨이브 전환: 전체 시스템 전환을 실행하는 대신 비즈니스 도메인별로 현대화 웨이브를 예약합니다.
- 기능 패리티 테스트: Dual Run을 사용하여 Google Cloud에 대해 실시간 메인프레임 트랜잭션을 동시에 재생하여 현대화된 애플리케이션을 검증하고 기존 코드를 사용 중지하기 전에 기능 패리티를 확인합니다.
- 배포 및 운영: 현대화된 워크로드를 프로덕션에 배포하고 Google Cloud Observability를 사용하여 성능을 모니터링합니다.
자세한 내용은 데이터 트랜스코딩 및 마이그레이션 및 기능 패리티 검증을 참조하세요.