이 페이지에서는 메인프레임 애플리케이션을 현대화하고 Google Cloud로 마이그레이션하는 경로를 선택하는 데 도움이 되는 Google Cloud 에서 사용할 수 있는 메인프레임 현대화 제품에 대해 설명합니다.
여기에 설명된 도구와 프로세스를 사용하여 프로덕션에 배포하기 전에 에서 메인프레임 애플리케이션을 평가, 보강, 재작성하고 마이그레이션 위험을 줄이며 테스트할 수 있습니다. Google Cloud 이 페이지의 정보는 다음 작업을 수행하는 데 도움이 됩니다.
- Mainframe Assessment Tool Gemini CLI, Mainframe Connector, and Dual Run을 비롯한 메인프레임 현대화를 지원하는 Google Cloud 제품 및 도구를 이해합니다.
- 평가, 현대화, 검증과 같은 메인프레임 현대화 여정의 일반적인 단계를 알아봅니다.
- 이러한 도구가 메인프레임 현대화 프로세스를 가속화하고 위험을 줄이는 방법을 파악합니다.
이 페이지는 로 마이그레이션하여 메인프레임 애플리케이션을 현대화할 계획이 있거나 현대화 프로세스를 진행 중인 IT 전문가, 설계자, 의사결정권자를 대상으로 합니다 Google Cloud.
이 페이지를 읽기 전에 다음 내용을 숙지해야 합니다.
이러한 도구를 사용하면 애플리케이션을 로 마이그레이션할 때 위험을 줄이고 가속화할 수 있습니다 Google Cloud.
메인프레임 현대화 전략 수립
Google Cloud 는 메인프레임 현대화 여정을 안내하는 단계별 접근 방식과 도구를 제공합니다. 메인프레임 현대화에 사용되는 제품은 다음과 같습니다.
- Mainframe Assessment Tool: 기존 메인프레임 환경을 분석합니다.
- Gemini CLI: 코드 변환 및 생성을 지원합니다.
- Mainframe Connector: 데이터 변환 및 마이그레이션을 지원합니다.
- 듀얼 실행: 검증을 위한 동시 테스트를 지원합니다.
다음 다이어그램은 메인프레임 현대화 프로세스의 대략적인 개요를 보여줍니다.
주요 현대화 활동
성공적인 메인프레임 현대화에는 도구에서 지원하는 Google Cloud 몇 가지 주요 활동이 포함됩니다. 다음 다이어그램은 이러한 활동을 보여줍니다.
메인프레임 애플리케이션 평가: Mainframe Assessment Tool을 사용하여 메인프레임 애플리케이션을 평가합니다. Mainframe Assessment Tool은 기존 코드베이스, 애플리케이션 및 데이터 종속 항목을 이해하고 비즈니스 규칙을 추출하는 데 도움이 됩니다. 이 자동화된 평가 및 추출된 비즈니스 규칙은 로의 마이그레이션을 계획하는 데 도움이 됩니다 Google Cloud. 현대화 워크플로에서 이 프로세스를 리버스 엔지니어링이라고 합니다.
Gemini CLI로 코드 생성 및 변환: Gemini CLI를 사용하여 메인프레임 애플리케이션을 로 마이그레이션할 수 있는 현대화된 애플리케이션 코드로 변환합니다 Google Cloud. Mainframe Assessment Tool에서 추출된 비즈니스 규칙은 유효한 비즈니스 규칙만 마이그레이션하는 데 도움이 됩니다. Gemini CLI는 자연어 프롬프트와 자동화된 워크플로를 통해 클라우드 네이티브 코드를 생성하고 기존 코드를 변환하는 데 도움이 됩니다. 현대화 워크플로에서 이 프로세스를 포워드 엔지니어링이라고 합니다.
메인프레임 데이터 현대화 및 마이그레이션: Mainframe Connector 를 사용하여
EBCDIC과 같은 메인프레임 전용 형식의 데이터를 Google Cloud 서비스와 호환되는 형식으로 마이그레이션하고 변환합니다. 이 프로세스를 통해 Cloud Storage 및 BigQuery와 같은 클라우드 서비스에서 메인프레임 데이터를 사용할 수 있습니다.동시 테스트로 마이그레이션 위험 감소: Dual Run을 사용하여 메인프레임과 Google Cloud 에서 동시에 워크로드를 실행합니다. 이 동시 실행을 통해 일관성과 기능 검증을 확인하여 현대화된 코드가 메인프레임 애플리케이션 시스템과 기능적으로 동일하고 프로덕션에 배포할 준비가 되었는지 확인할 수 있습니다.
현대화 단계
현대화 프로세스에는 초기 디스커버리부터 최종 프로덕션 배포 및 컷오버까지 안내하는 세 단계가 있습니다.
다음 다이어그램은 메인프레임 현대화 여정의 세 가지 주요 단계를 보여줍니다.
1단계: 메인프레임 애플리케이션 평가 (리버스 엔지니어링)
기존 메인프레임 애플리케이션을 분석하고, 종속 항목을 파악하고, 비즈니스 로직을 추출하고, 메인프레임 현대화 프로젝트의 범위를 정의합니다.
이 단계에서는 Mainframe Assessment Tool 을 사용하여 기존 메인프레임 애플리케이션을 분석하고 현대화 프로젝트의 범위를 정의합니다. Mainframe Assessment Tool Gemini를 사용하여 메인프레임 애플리케이션 소스 코드에서 자연어 요약, 기술 사양, 비즈니스 규칙을 생성합니다. 추출된 비즈니스 규칙을 검증하고 유효한 비즈니스 규칙만 내보내 애플리케이션 현대화에 사용할 수 있습니다.
Mainframe Assessment Tool을 사용하여 다음 작업을 수행합니다.
- 메인프레임 애플리케이션 평가 만들기: 지원되는 언어의 소스 코드, 데이터베이스 스키마, 트랜잭션 모니터, 및 스케줄러 구성을 비롯한 메인프레임 애플리케이션을 분석하는 평가를 만듭니다.
- 메인프레임 애플리케이션 파일 업로드 및 비즈니스 도메인 정의: 평가를 만들 때 도메인을 정의하여 메인프레임 애플리케이션을 논리적 비즈니스 도메인과 더 작은 마이그레이션 가능한 단위로 분류하고 매핑하여 마이그레이션 전략의 우선순위를 지정합니다.
- 평가 결과 검토 및 이해:
보고서를 검토하여 종속 항목, 데이터베이스, 호출 트리를 파악합니다. 사용 가능한 보고서 유형에 대한 자세한 내용은
소스 코드 검색 및 분석을 참고하세요.
- 마이그레이션 계획을 준비하기 위해 마이그레이션 가능한 단위 검토: 마이그레이션 가능한 단위 보고서는 애셋을 마이그레이션 단위로 분할하여 예비 마이그레이션 계획을 생성합니다.
- 비즈니스 규칙 추출: 격리 하고 메인프레임 애플리케이션 코드 내에서 핵심 비즈니스 로직을 검증합니다. 이렇게 하면 현대화 프로세스 중에 유효하고 중요한 규칙만 유지됩니다. 이 프로세스를 통해 비즈니스 규칙을 검토하고 검증할 수 있습니다.
2단계: 현대화 (포워드 엔지니어링)
이 단계에서는 평가 단계의 통계를 최신 클라우드 네이티브 애플리케이션 및 구성요소로 변환합니다. 추출된 비즈니스 규칙과 같은 Mainframe Assessment Tool의 출력을 사용하여 현대화 프로세스를 안내합니다.
내보낸 평가 결과를 추가 분석에 사용할 수도 있습니다.
- 평가 HTML 또는 JSON 보고서 내보내기: 검토 및 공유를 위해 HTML 또는 JSON 보고서를 내보냅니다.
- 애셋 관계에서 Neo4j 평가 데이터 내보내기: 데이터를 Neo4j 데이터베이스로 내보내 메인프레임 애플리케이션 내의 복잡한 관계를 시각화하고 분석합니다.
- Mainframe Assessment Tool MCP 서버: Mainframe Assessment Tool MCP 서버에서 자연어 프롬프트를 사용하여 메인프레임 평가에 대한 추가 통계를 얻습니다.
Gemini CLI를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.
- 타겟 아키텍처 및 데이터 모델 정의: Gemini CLI 프롬프트로 추출된 비즈니스 규칙을 분석하여 타겟 아키텍처 제안을 생성합니다. 최적화된 데이터 모델 (파일, 관계형 데이터)을 설계하고 적절한 데이터 서비스 (BigQuery, PostgreSQL용 AlloyDB, Spanner)를 선택하고 이상적인Google Cloud 컴퓨팅 서비스 (Spanner, Cloud SQL, Compute Engine, Cloud Run 또는 Google Kubernetes Engine (GKE))를 선택합니다.
- AI 최적화 구현 계획 만들기: 복잡한 아키텍처 요구사항을 순차적인 "포워드 엔지니어링" 계획으로 분류합니다. 이 계획은 Gemini CLI 지원 코드 생성에 맞게 작업의 크기를 적절하게 조정하고 최적화합니다.
코드 생성 자동화: 추출된 비즈니스 규칙을 구현하고 타겟 데이터 모델에 부합하는 새로운 최신 클라우드 지원 고성능 코드를 생성합니다.
자세한 내용은 Gemini CLI로 메인프레임 애플리케이션 코드 현대화를 참고하세요.
Mainframe Connector 를 사용하여 다음 작업을 수행합니다.
메인프레임 데이터 마이그레이션 및 현대화: Mainframe Connector를 사용하여 기존 메인프레임 데이터를 Google Cloud 로 변환하고 마이그레이션합니다. 이 프로세스는 테스트 환경과 프로덕션 환경 모두에서 높은 데이터 가용성과 일관성을 보장합니다.
자세한 내용은 데이터 마이그레이션 여정 선택을 참고하세요.
3단계: 검증
현대화된 애플리케이션을 배포한 후 기존 메인프레임 애플리케이션과 기능적으로 동일한지 검증하고 프로덕션으로의 위험 감소 전환을 보장합니다.
이 단계에서는 현대화된 환경이 기존 시스템의 비즈니스 로직과 일치하는지 확인하기 위해 기능적 동등성 테스트를 수행하는 데 중점을 둡니다.
Dual Run을 사용하여 다음 작업을 수행합니다.
- Dual Run을 사용하여 기능 패리티 테스트: Dual Run을 사용하여 현대화된 애플리케이션을 검증합니다. 실제 메인프레임 트랜잭션과 데이터를 Google Cloud 환경과 병렬로 비교하여 기능 패리티를 보장하고, 최신 애플리케이션을 인증하고, 배포 전에 회귀 위험을 줄일 수 있습니다. 이 활동은 마이그레이션 프로젝트의 위험을 줄이는 데 중요한 단계입니다.
- 배포 및 모니터링: 현대화된 워크로드를 프로덕션에 자신 있게 배포합니다. 관측 가능성 제품을 사용하여 지속적인 모니터링 및 성능 관리를 수행합니다. Google Cloud
자세한 내용은 Dual Run 시작하기를 참고하세요.
다음 단계
- 현대화 및 검증 방법을 알아봅니다.
- Mainframe Connector에 대해 자세히 알아봅니다.
- Dual Run에 대해 자세히 알아봅니다.