Présentation de la modernisation du mainframe

Cette page décrit les produits de modernisation de mainframe disponibles dans Google Cloud pour vous aider à choisir une méthode de modernisation et de migration de vos applications mainframe vers Google Cloud.

Vous pouvez utiliser les outils et les processus décrits ici pour évaluer, augmenter, réécrire, réduire les risques de migration et tester vos applications mainframe dans Google Cloud avant de les déployer en production. Les informations de cette page peuvent vous aider à effectuer les opérations suivantes :

  • Comprendre les Google Cloud produits et les outils qui facilitent la modernisation du mainframe, y compris Mainframe Assessment Tool, Antigravity, Mainframe Connector et Dual Run.
  • Découvrir les phases types d'un parcours de modernisation de mainframe : évaluation, modernisation et validation.
  • Identifier comment ces outils peuvent accélérer votre processus de modernisation de mainframe et réduire les risques.

Cette page s'adresse aux professionnels de l'informatique, aux architectes et aux décideurs qui prévoient de moderniser leurs applications mainframe en migrant vers ou qui sont en train de le faire Google Cloud.

Avant de lire cette page, assurez-vous de connaître les éléments suivants :

En utilisant ces outils, vous pouvez accélérer la migration de vos applications vers Google Cloudet réduire les risques lorsque.

Élaborer une stratégie de modernisation de mainframe

Google Cloud propose une approche et des outils par étapes pour vous guider dans votre parcours de modernisation de mainframe. Voici les produits utilisés pour la modernisation de mainframe :

Le schéma suivant offre une vue d'ensemble du processus de modernisation de mainframe :

Diagramme montrant les trois phases de la modernisation du mainframe : évaluer, moderniser et valider, avec les outils Google Cloud utilisés dans chaque phase.

Principales activités de modernisation

La modernisation réussie du mainframe implique plusieurs activités clés, prises en charge par Google Cloud des outils. Le schéma suivant illustre ces activités :

Diagramme illustrant les activités clés de la modernisation du mainframe : évaluer, générer et transformer, moderniser les données et réduire les risques, chacune associée à des outils Google Cloud spécifiques.

  1. Évaluer les applications mainframe : utilisez Mainframe Assessment Tool pour évaluer vos applications mainframe. Mainframe Assessment Tool vous aide à comprendre la base de code existante, les dépendances des applications et des données, et à extraire les règles métier. Cette évaluation automatisée et les règles métier extraites vous aident à planifier votre migration vers Google Cloud. Dans le workflow de modernisation, ce processus est appelé rétro-ingénierie.

  2. Générer et transformer du code : utilisez Antigravity pour convertir votre application mainframe en code d'application modernisé qui peut être migré vers Google Cloud. Les règles métier extraites de Mainframe Assessment Tool vous aident à ne migrer que celles qui sont valides. Antigravity vous aide à générer votre code cloud native et à transformer le code existant à l'aide de prompts en langage naturel et de workflows automatisés. Dans le workflow de modernisation, ce processus est appelé ingénierie directe.

  3. Moderniser et migrer les données mainframe : utilisez Mainframe Connector pour migrer et convertir les données de formats spécifiques au mainframe, tels que EBCDIC en formats compatibles avec les Google Cloud services. Ce processus vous permet d'utiliser vos données mainframe avec des services cloud tels que Cloud Storage et BigQuery.

  4. Réduire les risques de migration grâce à des tests parallèles : utilisez Dual Run pour exécuter vos charges de travail à la fois sur votre mainframe et Google Cloud simultanément. Cette exécution parallèle vous permet de vérifier la cohérence et la validation fonctionnelle, en vous assurant que le code modernisé est fonctionnellement équivalent à votre système d'applications mainframe et prêt à être déployé en production.

Phases de modernisation

Le processus de modernisation comporte trois phases pour vous guider de la découverte initiale au déploiement final en production et à la bascule.

Le schéma suivant montre les trois phases clés du parcours de modernisation de mainframe :

Phases de modernisation du mainframe.

Phase 1 : Évaluer votre application mainframe (rétro-ingénierie)

Analysez vos applications mainframe existantes, comprenez les dépendances, extrayez la logique métier et définissez le champ d'application de votre projet de modernisation de mainframe.

Au cours de cette phase, vous utilisez Mainframe Assessment Tool pour analyser vos applications mainframe existantes et définir le champ d'application de votre projet de modernisation. Mainframe Assessment Tool utilise Gemini pour générer des résumés en langage naturel , des spécifications techniques et des règles métier à partir du code source de votre application mainframe. Vous pouvez valider les règles métier extraites et n'exporter que celles qui sont valides pour la modernisation des applications.

Utilisez Mainframe Assessment Tool pour effectuer les tâches suivantes :

Phase 2 : Moderniser (ingénierie directe)

Au cours de cette phase, vous transformerez les insights de la phase d'évaluation en applications et composants modernes et cloud natifs. Utilisez les résultats de Mainframe Assessment Tool, tels que les règles métier extraites, pour guider le processus de modernisation.

Vous pouvez également utiliser les résultats d'évaluation exportés pour une analyse plus approfondie :

Utilisez Antigravity pour effectuer les tâches suivantes :

  • Définir l'architecture cible et les modèles de données : analysez vos règles métier extraites à l'aide de prompts Antigravity pour générer des propositions pour votre architecture cible. Concevez des modèles de données optimisés (fichiers, données relationnelles), sélectionnez les services de données appropriés (BigQuery, Spanner, AlloyDB pour PostgreSQL) et choisissez les services Google Cloud de calcul idéaux (Spanner, Cloud SQL, Compute Engine, Cloud Run ou Google Kubernetes Engine (GKE)).
  • Créer des plans d'implémentation optimisés par l'IA : décomposez les exigences architecturales complexes en un plan d'ingénierie directe séquencé. Ce plan garantit que les tâches sont correctement dimensionnées et optimisées pour la génération de code assistée par Antigravity.
  • Automatiser la génération de code : générez du code nouveau, moderne, prêt pour le cloud et hautes performances qui implémente les règles métier extraites et s'aligne sur les modèles de données cibles.

    Pour en savoir plus, consultez Moderniser le code de votre application mainframe avec Antigravity.

Utilisez Mainframe Connector pour effectuer la tâche suivante :

  • Migrer et moderniser les données mainframe : convertissez et migrez vos anciennes données mainframe vers Google Cloud à l'aide de Mainframe Connector. Ce processus garantit une disponibilité et une cohérence élevées des données pour les environnements de test et de production.

    Pour en savoir plus, consultez Choisir votre parcours de migration de données.

Phase 3 : Valider

Après avoir déployé l'application modernisée, vérifiez qu'elle est fonctionnellement équivalente à votre ancienne application mainframe et assurez une transition à faible risque vers la production.

Cette phase est axée sur les tests d'équivalence fonctionnelle pour s'assurer que l'environnement modernisé correspond à la logique métier de l'ancien système.

Utilisez Dual Run pour effectuer les tâches suivantes :

  • Tester la parité fonctionnelle à l'aide de Dual Run : validez l'application modernisée à l'aide de Dual Run. En comparant les transactions et les données mainframe réelles avec l' Google Cloud environnement en parallèle, vous pouvez garantir la parité fonctionnelle, certifier l' application moderne et réduire les risques de régression avant le déploiement. Cette activité est une étape importante pour réduire les risques dans votre projet de migration.
  • Déployer et surveiller : déployez la charge de travail modernisée en production en toute confiance. Utilisez des Google Cloud produits d'observabilité pour la surveillance continue et la gestion des performances.

Pour en savoir plus, consultez Premiers pas avec Dual Run.

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