Modernisieren und validieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Ihre Mainframe-Anwendungen mit der Gemini CLI und den Ausgaben des Mainframe Assessment Tool modernisieren und die bereitgestellten Anwendungen dann mit Google Cloud Dual Run validieren.

Nachdem Sie Ihre Mainframe-Anwendung bewertet und Geschäftsregeln mit dem Mainframe Assessment Tool extrahiert haben, können Sie mit der Gemini CLI Legacy-Code in hochwertigen, cloudnativen Code umwandeln. Bei diesem Prozess werden technische Metadaten und geschäftliche Anforderungen verwendet, um sicherzustellen, dass die Zielanwendung architektonisch und funktional mit der ursprünglichen Anwendung identisch ist.

Nachdem Ihre modernisierte Anwendung in Google Cloudbereitgestellt wurde, können Sie mit Dual Run das Risiko der Umstellung verringern. So können Sie Arbeitslasten gleichzeitig auf Ihrem vorhandenen Mainframe und in Google Cloudausführen und Ausgaben wie Tagesberichte und Online-Transaktionen vergleichen. Mit diesen Echtzeittests können Sie Daten zur funktionalen Äquivalenz, Leistung und Stabilität erfassen und so das Risiko der Umstellung verringern.

Wenn Sie der Anleitung auf dieser Seite folgen, erfahren Sie, wie Sie Folgendes tun:

  • Gemini CLI für Modernisierungsaufgaben verwenden und dabei die AGENTS.md-Datei nutzen, die vom Mainframe Assessment Tool erstellt wurde.
  • Kommunikation zwischen der Gemini CLI und den Bewertungsdaten aktivieren.
  • Dual Run verwenden, um Ihre bereitgestellte Anwendung zu validieren.

Diese Seite richtet sich an IT-Experten, Architekten und Entwickler, die an Mainframe-Modernisierungsprojekten beteiligt sind.

Hinweis

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihre Umgebung für die Code-Modernisierung vorzubereiten.

Rollen und Berechtigungen

  • Achten Sie darauf, dass Sie die erforderlichen IAM-Rollen haben, um auf den MCP-Server des Mainframe Assessment Tool zuzugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Mainframe Assessment Tool MCP-Server.
  • Prüfen Sie, ob Sie die Berechtigung haben, Gemini CLI-Befehle in Ihrer Terminalumgebung auszuführen. Weitere Informationen finden Sie unter Gemini CLI Konfiguration.

Voraussetzungen

AGENTS.md-Datei konfigurieren

Die Gemini CLI verwendet die AGENTS.md-Datei, die Sie aus dem Mainframe Assessment Tool exportiert haben, um mit Ihrer Bewertung zu kommunizieren. Die AGENTS.md-Datei enthält die eindeutigen IDs für die Bewertung und den spezifischen Job zur Extraktion von Geschäftsregeln.

So konfigurieren Sie die Gemini CLI für die Modernisierung von Code:

  1. Wechseln Sie zum Stammverzeichnis Ihres Arbeitsbereichs.

  2. Prüfen Sie, ob bereits eine AGENTS.md-Datei vorhanden ist.

    Führen Sie je nachdem, ob die Datei vorhanden ist, einen der folgenden Schritte aus:

    • Wenn keine AGENTS.md-Datei vorhanden ist, platzieren Sie die AGENTS.md-Datei, die Sie aus dem Mainframe Assessment Tool heruntergeladen haben, in diesem Verzeichnis.

    • Wenn die AGENTS.md-Datei bereits vorhanden ist, öffnen Sie sie und fügen Sie am Ende der Datei den folgenden Inhalt an.

          ## Mainframe Assessment Tool MCP Configuration

    assessmentID: ASSESSMENT_ID
    jobID: JOB_ID

      Ersetzen Sie Folgendes:

      • ASSESSMENT_ID: Ihre spezifische Bewertungs-ID.
      • JOB_ID: Die Job-ID des Jobs zur Extraktion von Geschäftsregeln aus dem Mainframe Assessment Tool.

Mainframe-Anwendungscode mit der Gemini CLI modernisieren

Nachdem Sie die Gemini CLI für die Modernisierung von Code konfiguriert haben, werden die assessmentID und jobID aus Ihrer AGENTS.md-Datei automatisch verwendet, um Ihre Anwendung kontextuell zu verstehen.

Die Gemini CLI verwendet die Tools des MCP-Servers des Mainframe Assessment Tool und kombiniert mehrere Datenquellen aus Ihren Bewertungs- und Design phasen, um Analysen durchzuführen und Folgendes zu generieren:

  • Validierte Geschäftsregeln: Kern-Geschäftslogik, die aus Legacy-Code extrahiert und von Stakeholdern überprüft wurde.
  • Zieldatenmodell: Optimierte Datenstrukturen, die für Ihre Ziel Google Cloud umgebung entwickelt wurden, z. B. Cloud Spanner oder Cloud SQL.
  • Dokument zu Produktanforderungen (Product Requirements Document, PRD): Eine für Menschen lesbare Spezifikation, die als Blaupause für die modernisierte Anwendung dient.
  • Modernisierter Anwendungscode: Cloudnativer Code in der Sprache Ihrer Wahl, der die Geschäftsregeln implementiert.

Wenn Sie die während der Bewertung erfassten Informationen verwenden möchten, um Ihre Mainframe-Anwendung zu verstehen und zu modernisieren, können Sie in der Gemini CLI Prompts wie die folgenden verwenden:

  • So rufen Sie Geschäftsregeln ab, planen das Zieldatenmodell und generieren ein PRD:

    Get business rules for business rules extraction job JOB_NAME.
Based on these rules, suggest a target data model for Spanner  and
generate a Product Requirements Document.

    Ersetzen Sie JOB_NAME durch den Jobnamen des Jobs zur Extraktion von Geschäftsregeln aus dem Mainframe Assessment Tool.

  • So generieren Sie den modernisierten Code:

    Generate the Java code to implement the business rules from the business rules
extraction job ID:JOB_NAME by using the suggested Spanner 
data model.

    Ersetzen Sie JOB_NAME durch den Jobnamen des Jobs zur Extraktion von Geschäftsregeln aus dem Mainframe Assessment Tool.

Generierten Code überprüfen

Nachdem Sie den Code generiert haben, prüfen Sie die Ausgabe auf Richtigkeit und architektonische Übereinstimmung.

Checkliste für die Überprüfung
Logische Richtigkeit Vergleichen Sie die generierten Methoden mit den validierten Geschäftsregeln in Ihrem Job zur Extraktion von Geschäftsregeln. Achten Sie darauf, dass jede Regel einem Codeblock zugeordnet ist.
Architektonische Übereinstimmung Prüfen Sie, ob der Code die vorgeschlagenen Daten strukturen korrekt implementiert und die richtigen Google Cloud Clientbibliotheken verwendet.
Sicherheit und Leistung Suchen Sie nach fest codierten Anmeldedaten oder ineffizienten Schleifen. Verwenden Sie Gemini CLI, um bestimmte Codeabschnitte für die Leistung zu optimieren.

Modernisierten Code mit Dual Run validieren

Mit Dual Run können Sie Arbeitslasten gleichzeitig auf Ihren vorhandenen Mainframes und in Google Cloudausführen. So können Sie Echtzeittests durchführen und schnell Daten zu Leistung und Stabilität erfassen.

Weitere Informationen finden Sie unter Dual Run – Übersicht.

Nächste Schritte