Moderniza y valida

En esta página, se describe cómo modernizar tus aplicaciones para mainframe con la CLI de Gemini y los resultados de la Mainframe Assessment Tool, y, luego, validar las aplicaciones implementadas en Google Cloud con la ejecución dual.

Después de evaluar tu aplicación para mainframe y extraer las reglas de negocio con Mainframe Assessment Tool, puedes usar Gemini CLI para transformar tu código heredado en código nativo de la nube de alta calidad. Este proceso utiliza metadatos técnicos y requisitos comerciales para garantizar que la aplicación de destino sea arquitectónica y funcionalmente equivalente a la original.

Una vez que tu aplicación modernizada se implementa en Google Cloud, Dual Run ayuda a reducir el riesgo de la transición. Te permite ejecutar cargas de trabajo de manera simultánea en tu mainframe existente y en Google Cloud, y comparar resultados, como informes diarios y transacciones en línea. Estas pruebas en tiempo real te ayudan a recopilar datos sobre la equivalencia funcional, el rendimiento y la estabilidad, lo que garantiza una transición con menos riesgos.

Si sigues las instrucciones de esta página, aprenderás a hacer lo siguiente:

  • Usa Gemini CLI para tareas de modernización, aprovechando el archivo AGENTS.md creado por Mainframe Assessment Tool.
  • Habilita la comunicación entre Gemini CLI y los datos de evaluación.
  • Usa Dual Run para validar tu aplicación implementada.

Esta página está dirigida a profesionales de TI, arquitectos e ingenieros que participan en proyectos de modernización de sistemas centrales.

Antes de comenzar

Para preparar tu entorno para la modernización del código, completa los siguientes pasos.

Roles y permisos

Requisitos

Configura el archivo AGENTS.md

Gemini CLI usa el archivo AGENTS.md que exportaste desde Mainframe Assessment Tool para comunicarse con tu evaluación. El archivo AGENTS.md contiene los identificadores únicos de la evaluación y el trabajo específico de extracción de reglas de negocio.

Para configurar Gemini CLI para modernizar el código, sigue estos pasos:

  1. Ve al directorio raíz de tu espacio de trabajo.

  2. Comprueba si ya existe un archivo AGENTS.md.

    Según si el archivo existe o no, realiza una de las siguientes acciones:

    • Si no existe un archivo AGENTS.md, coloca el archivo AGENTS.md que descargaste de la herramienta de evaluación de Mainframe en este directorio.

    • Si el archivo AGENTS.md ya existe, ábrelo y agrega el siguiente contenido al final del archivo.

          ## Mainframe Assessment Tool MCP Configuration

    assessmentID: ASSESSMENT_ID
    jobID: JOB_ID

      Reemplaza lo siguiente:

      • ASSESSMENT_ID: Es el ID de tu evaluación específica.
      • JOB_ID: Es el ID de tarea de extracción de reglas de negocios de Mainframe Assessment Tool.

Moderniza el código de tu aplicación para mainframe con Gemini CLI

Después de configurar Gemini CLI para modernizar el código, usa automáticamente assessmentID y jobID de tu archivo AGENTS.md para comprender tu aplicación de forma contextual.

La CLI de Gemini usa las herramientas del servidor de MCP de Mainframe Assessment Tool y combina varias fuentes de datos de tus fases de evaluación y diseño para realizar análisis y generar lo siguiente:

  • Reglas comerciales validadas: Lógica empresarial principal extraída del código heredado y verificada por las partes interesadas.
  • Modelo de datos de destino: Estructuras de datos optimizadas diseñadas para tu entorno deGoogle Cloud destino, como Cloud Spanner o Cloud SQL.
  • Documento de requisitos del producto (PRD): Es una especificación legible que sirve como plano de la aplicación modernizada.
  • Código de la aplicación modernizado: código nativo de la nube en el lenguaje que elijas que implementa las reglas de negocio.

Para usar la información recopilada durante la evaluación para comprender y modernizar tu aplicación para mainframe, puedes usar instrucciones como las siguientes en Gemini CLI:

  • Para recuperar las reglas de negocios, planificar el modelo de datos objetivo y generar un PRD, haz lo siguiente:

    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.

    Reemplaza JOB_NAME por el nombre del trabajo de extracción de reglas de negocios de la herramienta Mainframe Assessment Tool.

  • Para generar el código modernizado, haz lo siguiente:

    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.

    Reemplaza JOB_NAME por el nombre del trabajo de extracción de reglas de negocios de Mainframe Assessment Tool.

Revisa el código generado

Después de generar el código, verifica el resultado para garantizar la precisión y la alineación arquitectónica.

Revisar la lista de tareas
Precisión lógica Compara los métodos generados con las reglas de negocio validadas en tu trabajo de extracción de reglas de negocio. Asegúrate de que cada regla esté asignada a un bloque de código.
Alineamiento arquitectónico Verifica que el código implemente correctamente las estructuras de datos sugeridas y use las bibliotecas cliente Google Cloud adecuadas.
Seguridad y rendimiento Analiza el código en busca de credenciales codificadas o bucles ineficientes. Usar Gemini CLI para ajustar secciones de código específicas y mejorar el rendimiento

Valida el código modernizado con Dual Run

Dual Run te permite ejecutar cargas de trabajo de manera simultánea en tus unidades centrales existentes y en Google Cloud, lo que te permite realizar pruebas en tiempo real y recopilar datos con rapidez sobre el rendimiento y la estabilidad.

Para obtener más información, consulta la descripción general de Dual Run.

¿Qué sigue?