Mainframe-Modernisierung – Übersicht

Auf dieser Seite werden die in Google Cloud verfügbaren Produkte zur Mainframe-Modernisierung beschrieben, damit Sie einen Pfad für die Modernisierung und Migration Ihrer Mainframe-Anwendungen zu Google Cloudauswählen können.

Mit den hier beschriebenen Tools und Prozessen können Sie Ihre Mainframe-Anwendungen in bewerten, erweitern, neu schreiben, Migrationsrisiken reduzieren und testen, bevor Sie sie in Google Cloud der Produktion bereitstellen. Die Informationen auf dieser Seite können Ihnen dabei helfen, Folgendes zu tun:

  • Die Google Cloud Produkte und Tools verstehen, die die Mainframe-Modernisierung erleichtern, einschließlich Mainframe Assessment Tool Gemini CLI, Mainframe Connector und Dual Run.
  • Informationen zu den typischen Phasen einer Mainframe-Modernisierung: Bewertung, Modernisierung und Validierung.
  • Erkennen, wie diese Tools den Mainframe-Modernisierungsprozess beschleunigen und Risiken reduzieren können.

Diese Seite richtet sich an IT-Experten, Architekten und Entscheidungsträger, die die Modernisierung ihrer Mainframe-Anwendungen durch Migration zu Google Cloudplanen oder bereits durchführen.

Bevor Sie diese Seite lesen, sollten Sie mit den folgenden Themen vertraut sein:

Mit diesen Tools können Sie die Migration Ihrer Anwendungen zu Google Cloudbeschleunigen und Risiken reduzieren, wenn Sie diese Tools verwenden.

Strategie zur Mainframe-Modernisierung entwickeln

Google Cloud bietet einen phasenweisen Ansatz und Tools, die Sie bei der Mainframe-Modernisierung unterstützen. Die folgenden Produkte werden bei der Mainframe-Modernisierung verwendet:

Das folgende Diagramm bietet eine allgemeine Übersicht über den Mainframe-Modernisierungsprozess:

Diagramm mit den drei Phasen der Mainframe-Modernisierung: Bewerten, Modernisieren und Validieren. In jeder Phase werden die Google Cloud -Tools verwendet.

Wichtige Modernisierungsaktivitäten

Eine erfolgreiche Mainframe-Modernisierung umfasst mehrere wichtige Aktivitäten, die durch by Google Cloud Tools unterstützt werden. Das folgende Diagramm veranschaulicht diese Aktivitäten:

Diagramm mit den wichtigsten Aktivitäten bei der Mainframe-Modernisierung: Bewerten, Generieren und Transformieren, Daten modernisieren und Risiken reduzieren. Jede Aktivität ist mit bestimmten Google Cloud -Tools verknüpft.

  1. Mainframe-Anwendungen bewerten:Verwenden Sie das Mainframe Assessment Tool, um Ihre Mainframe-Anwendungen zu bewerten. Mit dem Mainframe Assessment Tool können Sie die vorhandene Codebasis, Anwendungs- und Datenabhängigkeiten verstehen und Geschäftsregeln extrahieren. Diese automatisierte Bewertung und die extrahierten Geschäftsregeln helfen Ihnen bei der Planung der Migration zu Google Cloud. Im Modernisierungs-Workflow wird dieser Prozess als Reverse Engineering bezeichnet.

  2. Code mit der Gemini CLI generieren und umwandeln: Verwenden Sie die Gemini CLI, um Ihre Mainframe-Anwendung in modernisierten Anwendungscode umzuwandeln, der zu migriert werden kann Google Cloud. Mit den aus dem Mainframe Assessment Tool extrahierten Geschäftsregeln können Sie nur die gültigen Geschäftsregeln migrieren. Mit der Gemini CLI können Sie Ihren cloudnativen Code generieren und vorhandenen Code mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache und automatisierten Workflows umwandeln. Im Modernisierungs-Workflow wird dieser Prozess als Forward Engineering bezeichnet.

  3. Mainframe-Daten modernisieren und migrieren: Verwenden Sie den Mainframe Connector um Daten aus Mainframe-spezifischen Formaten wie EBCDIC in Formate zu migrieren und zu konvertieren, die mit Google Cloud Diensten kompatibel sind. So können Sie Ihre Mainframe-Daten mit Clouddiensten wie Cloud Storage und BigQuery verwenden.

  4. Migrationsrisiken durch parallele Tests reduzieren: Verwenden Sie Dual Run, um Ihre Arbeitslasten sowohl auf Ihrem Mainframe als auch Google Cloud gleichzeitig in auszuführen. Durch diese parallele Ausführung können Sie die Konsistenz und funktionale Validierung prüfen und so sicherstellen, dass der modernisierte Code funktional mit Ihrem Mainframe-Anwendungssystem identisch ist und in der Produktion bereitgestellt werden kann.

Modernisierungsphasen

Der Modernisierungsprozess umfasst drei Phasen, die Sie von der ersten Erkundung bis zur endgültigen Bereitstellung in der Produktion und Umstellung begleiten.

Das folgende Diagramm zeigt die drei Hauptphasen der Mainframe-Modernisierung:

Phasen der Mainframe-Modernisierung.

Phase 1: Mainframe-Anwendung bewerten (Reverse Engineering)

Analysieren Sie Ihre vorhandenen Mainframe-Anwendungen, verstehen Sie Abhängigkeiten, extrahieren Sie Geschäftslogik und definieren Sie den Umfang Ihres Mainframe-Modernisierungsprojekts.

In dieser Phase verwenden Sie das Mainframe Assessment Tool um Ihre vorhandenen Mainframe-Anwendungen zu analysieren und den Umfang Ihres Modernisierungsprojekts zu definieren. Das Mainframe Assessment Tool verwendet Gemini, um Zusammenfassungen in natürlicher Sprache, technische Spezifikationen und Geschäftsregeln aus dem Quellcode Ihrer Mainframe-Anwendung zu generieren. Sie können die extrahierten Geschäftsregeln validieren und nur die gültigen Geschäftsregeln für die Anwendungsmodernisierung exportieren.

Mit dem Mainframe Assessment Tool können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

Phase 2: Modernisieren (Forward Engineering)

In dieser Phase wandeln Sie die Erkenntnisse aus der Bewertungsphase in moderne, cloudnative Anwendungen und Komponenten um. Verwenden Sie die Ausgaben des Mainframe Assessment Tool, z. B. extrahierte Geschäftsregeln, um den Modernisierungsprozess zu steuern.

Sie können die exportierten Bewertungsergebnisse auch für weitere Analysen verwenden:

Mit der Gemini CLI können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Zielarchitektur und Datenmodelle definieren: Analysieren Sie Ihre extrahierten Geschäftsregeln mit Gemini CLI-Prompts, um Vorschläge für Ihre Zielarchitektur zu generieren. Entwerfen Sie optimierte Datenmodelle (Dateien, relationale Daten), wählen Sie geeignete Datendienste (BigQuery, Spanner, AlloyDB for PostgreSQL) und die idealen Google Cloud Compute-Dienste (Spanner, Cloud SQL, Compute Engine, Cloud Run oder Google Kubernetes Engine (GKE)) aus.
  • KI-optimierte Implementierungspläne erstellen: Teilen Sie komplexe Architekturanforderungen in einen sequenziellen Forward-Engineering-Plan auf. Dieser Plan sorgt dafür, dass die Aufgaben angemessen dimensioniert und für die mit der Gemini CLI unterstützte Codegenerierung optimiert sind.

  • Codegenerierung automatisieren: Generieren Sie neuen, modernen, cloudbereiten und leistungsstarken Code, der die extrahierten Geschäftsregeln implementiert und mit den Zieldatenmodellen übereinstimmt.

    Weitere Informationen finden Sie unter Mainframe-Anwendungscode mit der Gemini CLI modernisieren.

Mit dem Mainframe Connector können Sie die folgende Aufgabe ausführen:

  • Mainframe-Daten migrieren und modernisieren: Konvertieren und migrieren Sie Ihre Legacy- Mainframe-Daten zu Google Cloud mit dem Mainframe Connector. Dieser Prozess sorgt für hohe Datenverfügbarkeit und ‑konsistenz sowohl in Test- als auch in Produktionsumgebungen.

    Weitere Informationen finden Sie unter Migrationsprozess für GKE, GKE Enterprise und Cloud Run.

Phase 3: Validieren

Nach der Bereitstellung der modernisierten Anwendung müssen Sie validieren, dass sie funktional mit Ihrer Legacy-Mainframe-Anwendung identisch ist, und einen Übergang zur Produktion mit reduziertem Risiko sicherstellen.

In dieser Phase werden Tests zur funktionalen Äquivalenz durchgeführt, um sicherzustellen, dass die modernisierte Umgebung mit der Geschäftslogik des Legacy-Systems übereinstimmt.

Mit Dual Run können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

  • Funktionale Parität mit Dual Run testen:Validieren Sie die modernisierte Anwendung mit Dual Run. Durch den parallelen Vergleich von Mainframe-Transaktionen und ‑Daten aus der Praxis mit der Google Cloud Umgebung können Sie die funktionale Parität sicherstellen, die moderne Anwendung zertifizieren und Regressionsrisiken vor der Bereitstellung reduzieren. Diese Aktivität ist ein wichtiger Schritt zur Reduzierung von Risiken in Ihrem Migrationsprojekt.
  • Bereitstellen und überwachen: Stellen Sie die modernisierte Arbeitslast mit Zuversicht in der Produktion bereit. Verwenden Sie Google Cloud Produkte zur Beobachtbarkeit für die laufende Überwachung und Leistungsverwaltung.

Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit Dual Run.

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