Moderniser et valider

Cette page explique comment moderniser vos applications mainframe à l'aide de la CLI Gemini avec les résultats de Mainframe Assessment Tool, puis comment valider les applications déployées sur Google Cloud à l'aide de Dual Run.

Après avoir évalué votre application mainframe et extrait les règles métier avec Mainframe Assessment Tool, vous pouvez utiliser la CLI Gemini pour transformer votre code hérité en code cloud natif de haute qualité. Ce processus utilise des métadonnées techniques et des exigences métier pour s'assurer que l'application cible est équivalente à l'originale sur le plan architectural et fonctionnel.

Une fois votre application modernisée déployée sur Google Cloud, Dual Run vous aide à réduire le risque de transition. Il vous permet d'exécuter des charges de travail simultanément sur votre mainframe existant et sur Google Cloud, en comparant les résultats tels que les rapports quotidiens et les transactions en ligne. Ces tests en temps réel vous aident à collecter des données sur l'équivalence fonctionnelle, les performances et la stabilité, ce qui garantit une transition à risque réduit.

En suivant les instructions de cette page, vous apprendrez à :

  • utiliser la CLI Gemini pour les tâches de modernisation, en exploitant le fichier AGENTS.md créé par Mainframe Assessment Tool ;
  • activer la communication entre la CLI Gemini et les données d'évaluation ;
  • utiliser Dual Run pour valider votre application déployée.

Cette page s'adresse aux professionnels de l'informatique, aux architectes et aux ingénieurs impliqués dans des projets de modernisation de mainframe.

Avant de commencer

Pour préparer votre environnement à la modernisation du code, procédez comme suit.

Rôles et autorisations

  • Assurez-vous de disposer des rôles IAM nécessaires pour accéder au serveur MCP de Mainframe Assessment Tool. Pour en savoir plus, consultez la section Serveur MCP de Mainframe Assessment Tool.
  • Vérifiez que vous disposez des autorisations nécessaires pour exécuter les commandes de la Gemini CLI dans votre environnement de terminal. Pour en savoir plus, consultez la section Configuration de la CLI Gemini.

Conditions requises

Configurer le fichier AGENTS.md

La CLI Gemini utilise le fichier AGENTS.md que vous avez exporté à partir de Mainframe Assessment Tool pour communiquer avec votre évaluation. Le fichier AGENTS.md contient les identifiants uniques de l'évaluation et de la tâche spécifique d'extraction des règles métier.

Pour configurer la CLI Gemini afin de moderniser le code, procédez comme suit :

  1. Accédez au répertoire racine de votre espace de travail.

  2. Vérifiez si un fichier AGENTS.md existe déjà.

    Selon que le fichier existe ou non, effectuez l'une des opérations suivantes :

    • Si aucun fichier AGENTS.md n'existe, placez le fichier AGENTS.md que vous avez téléchargé à partir de Mainframe Assessment Tool dans ce répertoire.

    • Si le fichier AGENTS.md existe déjà, ouvrez-le et ajoutez le contenu suivant à la fin du fichier.

          ## Mainframe Assessment Tool MCP Configuration

    assessmentID: ASSESSMENT_ID
    jobID: JOB_ID

      Remplacez les éléments suivants :

      • ASSESSMENT_ID : ID spécifique de votre évaluation.
      • JOB_ID: ID de la tâche d'extraction des règles métier à partir de Mainframe Assessment Tool.

Moderniser le code de votre application mainframe avec la CLI Gemini

Une fois que vous avez configuré la CLI Gemini pour moderniser le code, elle utilise automatiquement les éléments assessmentID et jobID de votre fichier AGENTS.md pour comprendre votre application de manière contextuelle.

La CLI Gemini utilise les outils du serveur MCP de Mainframe Assessment Tool et combine plusieurs sources de données issues de vos phases d’évaluation et de conception pour effectuer une analyse et générer les éléments suivants :

  • Règles métier validées : logique métier de base extraite du code hérité et validée par les parties prenantes.
  • Modèle de données cible : structures de données optimisées conçues pour votre environnement cible Google Cloud , tel que Cloud Spanner ou Cloud SQL.
  • Document de spécification des exigences du produit (PRD) : spécification lisible par l'homme qui sert de plan pour l'application modernisée.
  • Code d'application modernisé : code cloud natif dans le langage de votre choix qui implémente les règles métier.

Pour utiliser les informations collectées lors de votre évaluation afin de comprendre et de moderniser votre application mainframe, vous pouvez utiliser des prompts tels que les suivants dans la CLI Gemini :

  • Pour récupérer les règles métier, planifier le modèle de données cible et générer un 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.

    Remplacez JOB_NAME par le nom de la tâche d'extraction des règles métier à partir de Mainframe Assessment Tool.

  • Pour générer le code modernisé :

    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.

    Remplacez JOB_NAME par le nom de la tâche d'extraction des règles métier à partir de Mainframe Assessment Tool.

Examiner le code généré

Après avoir généré le code, vérifiez la sortie pour vous assurer de sa précision et de son alignement architectural.

Consulter la checklist
Précision logique Comparez les méthodes générées aux règles métier validées dans votre tâche d'extraction des règles métier. Assurez-vous que chaque règle est mappée à un bloc de code.
Alignement architectural Vérifiez que le code implémente correctement les structures de données suggérées et utilise les bibliothèques clientes appropriées Google Cloud .
Sécurité et performances Recherchez les identifiants codés en dur ou les boucles inefficaces. Utilisez la CLI Gemini pour affiner des sections de code spécifiques afin d'améliorer les performances.

Valider le code modernisé avec Dual Run

Dual Run vous permet d'exécuter simultanément des charges de travail sur vos mainframes existants et sur Google Cloud, ce qui vous permet d'effectuer des tests en temps réel et de collecter rapidement des données sur les performances et la stabilité.

Pour en savoir plus, consultez la présentation de Dual Run.

Étape suivante