本頁面說明Google Cloud 中提供的大型主機現代化產品，協助您選擇將大型主機應用程式現代化及遷移至 Google Cloud的路徑。
您可以使用本文所述的工具和程序，評估、擴增、重寫、降低遷移風險，以及在Google Cloud 中測試大型主機應用程式，然後再將其部署到正式環境。本頁資訊可協助您：
- 瞭解有助於大型主機現代化的 Google Cloud 產品和工具，包括 Mainframe Assessment Tool、Gemini CLI、Mainframe Connector 和 Dual Run。
- 瞭解大型主機現代化歷程的典型階段：評估、現代化和驗證。
- 瞭解這些工具如何加快大型主機現代化程序，並降低風險。
本頁內容適用於 IT 專業人員、架構師和決策者，他們正計畫或已開始將大型主機應用程式遷移至 Google Cloud，以進行現代化。
閱讀本頁面之前，請先熟悉下列項目：
使用這些工具，可加快應用程式遷移至 Google Cloud的速度，並降低風險。
制定大型主機現代化策略
Google Cloud 提供分階段做法和工具，引導您完成大型主機現代化歷程。以下是大型主機現代化使用的產品：
- Mainframe Assessment Tool：分析現有大型主機環境。
- Gemini CLI：協助轉換及生成程式碼。
- Mainframe Connector： 可簡化資料轉換和遷移作業。
- Dual Run：可啟用平行測試進行驗證。
下圖顯示大型主機現代化程序的概要總覽：
主要現代化活動
成功完成大型主機現代化需要多項重要活動，並搭配工具輔助。 Google Cloud 下圖說明這些活動：
評估大型主機應用程式：使用 Mainframe Assessment Tool 評估大型主機應用程式。Mainframe Assessment Tool 可協助您瞭解現有程式碼集、應用程式和資料依附元件，並擷取業務規則。這項自動評估和擷取的業務規則可協助您規劃遷移至 Google Cloud的作業。在現代化工作流程中，這個程序稱為「逆向工程」。
使用 Gemini CLI 生成及轉換程式碼：使用 Gemini CLI 將大型主機應用程式轉換為可遷移至 Google Cloud的現代化應用程式程式碼。從 Mainframe Assessment Tool 擷取的業務規則，可協助您只遷移有效的業務規則。Gemini CLI 可透過自然語言提示和自動化工作流程，協助您生成雲端原生程式碼，並轉換現有程式碼。在現代化工作流程中，這項程序稱為「正向工程」。
將大型主機資料現代化及遷移：使用 Mainframe Connector 遷移及轉換資料，將大型主機專屬格式 (例如
EBCDIC) 轉換為與 Google Cloud 服務相容的格式。完成這項程序後，您就能搭配使用大型主機資料與 Cloud Storage 和 BigQuery 等雲端服務。透過平行測試降低遷移風險：使用 Dual Run 在大型主機和 Google Cloud上同時執行工作負載。這項平行執行作業可讓您檢查一致性及驗證功能，確保翻新後的程式碼在功能上與大型主機應用程式系統等效，並準備好部署至正式環境。
現代化階段
現代化程序分為三個階段，引導您從初步探索到最終的正式環境部署和轉換。
下圖顯示大型主機現代化歷程的三個主要階段：
階段 1：評估大型主機應用程式 (逆向工程)
分析現有大型主機應用程式、瞭解依附元件、擷取商業邏輯，並定義大型主機翻新專案的範圍。
在這個階段，您會使用Mainframe Assessment Tool分析現有的大型主機應用程式，並定義現代化專案的範圍。Mainframe Assessment Tool 會使用 Gemini，從大型主機應用程式原始碼生成自然語言摘要、技術規格和業務規則。您可以驗證擷取的業務規則，並只匯出有效的業務規則，用於應用程式現代化。
使用 Mainframe Assessment Tool 執行下列工作：
- 建立大型主機應用程式評估：建立評估，分析大型主機應用程式，包括支援語言的原始碼、資料庫結構定義、交易監控和排程器設定。
- 上傳大型主機應用程式檔案並定義業務領域： 建立評估時定義領域，將大型主機應用程式分解並對應至邏輯業務領域和較小的可遷移單元，以便優先處理遷移策略。
- 查看並解讀評估結果：
查看報表，瞭解依附元件、資料庫和呼叫樹狀結構。如要進一步瞭解可用的報表類型，請參閱「探索及分析原始碼」。
- 查看可遷移的單位，準備遷移計畫：可遷移的單位報表會將資產劃分為遷移單位，以產生初步的遷移計畫。
- 擷取業務規則：從大型主機應用程式程式碼中分離並驗證核心商業邏輯。確保在現代化過程中只保留有效且重要的規則。您可以在這個程序中查看及驗證商家規則。
第 2 階段：現代化 (正向工程)
在這個階段，您會將評估階段的洞察資料轉換為現代化的雲端原生應用程式和元件。使用 Mainframe 評估工具的輸出內容 (例如擷取的業務規則)，引導現代化程序。
您也可以使用匯出的評估結果進行進一步分析：
- 匯出評估 HTML 或 JSON 報表：匯出 HTML 或 JSON 報表，以供審查及分享。
- 從資產關係匯出 Neo4j 評估資料：將資料匯出至 Neo4j 資料庫，以便在大型主機應用程式中，以視覺化方式呈現及分析複雜關係。
- Mainframe Assessment Tool MCP 伺服器：使用自然語言提示搭配 Mainframe Assessment Tool MCP 伺服器，進一步瞭解大型主機評估結果。
使用 Gemini CLI 執行下列工作：
- 定義目標架構和資料模型：使用 Gemini CLI 提示詞分析擷取的業務規則，產生目標架構的提案。設計最佳化資料模型 (檔案、關聯式資料)、選取適當的資料服務 (BigQuery、Spanner、AlloyDB for PostgreSQL)，以及選擇理想的Google Cloud 運算服務 (Spanner、Cloud SQL、Compute Engine、Cloud Run 或 Google Kubernetes Engine (GKE))。
- 建立 AI 最佳化導入計畫：將複雜的架構需求分解為循序「前向工程」計畫。這項計畫可確保工作大小適中，並針對 Gemini CLI 輔助程式碼生成功能進行最佳化。
自動生成程式碼：生成符合目標資料模型的新式雲端就緒高效能程式碼，並實作擷取的業務規則。
詳情請參閱「使用 Gemini CLI 改造大型主機應用程式程式碼」。
使用 Mainframe Connector 執行下列工作：
遷移及翻新大型主機資料：使用 Mainframe Connector，將舊版大型主機資料轉換及遷移至 Google Cloud 。這個程序可確保測試和正式環境的資料可用性高且一致。
詳情請參閱「選擇資料遷移方式」。
階段 3：驗證
部署翻新後的應用程式後，請驗證其功能是否與舊版大型主機應用程式相同，並確保能以較低的風險轉移至正式環境。
這個階段的重點是執行功能等效測試，確保現代化環境符合舊版系統的商業邏輯。
- 使用 Dual Run 測試功能同位：使用 Dual Run 驗證翻新後的應用程式。您可以並行比較實際的大型主機交易和資料與 Google Cloud環境，確保功能對等、認證現代化應用程式，並在部署前降低迴歸風險。這項活動是減少遷移專案風險的重要步驟。
- 部署及監控：放心將翻新工作負載部署至正式環境。使用 Google Cloud 可觀測性產品，持續監控及管理效能。
詳情請參閱開始使用雙重執行。
後續步驟
- 瞭解如何更新及驗證。
- 進一步瞭解 Mainframe Connector。
- 進一步瞭解 Dual Run。