Mainframe-Modernisierung – Übersicht

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

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, darunter das Mainframe Assessment Tool, Antigravity, Mainframe Connector und Dual Run.
  • Die typischen Phasen eines Mainframe-Modernisierungsprozesses kennenlernen: Bewertung, Modernisierung und Validierung.
  • Verstehen, 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 die 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 für die Mainframe-Modernisierung entwickeln

Google Cloud bietet einen schrittweisen Ansatz und Tools, die Sie bei der Mainframe-Modernisierung unterstützen. Die folgenden Produkte werden für die 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 generieren und transformieren: Mit Antigravity können Sie Ihre Mainframe-Anwendung in modernisierten Anwendungscode konvertieren, der zu migriert werden kann Google Cloud. Mit den aus dem Mainframe Assessment Tool extrahierten Geschäftsregeln können Sie nur die gültigen Geschäftsregeln migrieren. Mit Antigravity können Sie cloudnativen Code generieren und vorhandenen Code mithilfe von Prompts in natürlicher Sprache und automatisierten Workflows transformieren. Im Modernisierungs-Workflow wird dieser Prozess als Forward Engineering bezeichnet.

  3. Mainframe-Daten modernisieren und migrieren: Mit Mainframe Connector können Sie Daten aus Mainframe-spezifischen Formaten wie EBCDIC in Formate migrieren und 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: Mit Dual Run können Sie Ihre Arbeitslasten sowohl auf Ihrem Mainframe als auch Google Cloud gleichzeitig in ausführen. 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 des Mainframe-Modernisierungsprozesses:

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 Antigravity können Sie die folgenden Aufgaben ausführen:

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

Mit 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 Mainframe Connector. Dieser Prozess sorgt für eine hohe Datenverfügbarkeit und ‑konsistenz sowohl für Test- als auch für 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 geringem Risiko sicherstellen.

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

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 Risikoreduzierung 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.

Nächste Schritte