最新化と検証

このページでは、Mainframe Assessment Tool の出力で Gemini CLI を使用してメインフレームアプリケーションをモダナイズし、デュアル実行を使用して Google Cloud にデプロイされたアプリケーションを検証する方法について説明します。

Mainframe Assessment Tool を使用してメインフレームアプリケーションを評価し、ビジネスルールを抽出したら、Gemini CLI を使用して、レガシーコードを高品質のクラウドネイティブコードに変換できます。このプロセスでは、技術メタデータとビジネス要件を使用して、移行先のアプリケーションがアーキテクチャと機能の両面で移行元と同等であることを確認します。

モダナイズされたアプリケーションが Google Cloudにデプロイされると、Dual Run は移行のリスクを軽減します。既存のメインフレームと Google Cloudでワークロードを同時に実行し、日次レポートやオンライントランザクションなどの出力を比較できます。このリアルタイムテストにより、機能の同等性、パフォーマンス、安定性に関するデータを収集し、リスクを軽減した移行を実現できます。

このページの手順に沿って操作すると、次の方法を学習できます。

Gemini CLI を使用して、Mainframe Assessment Tool で作成された AGENTS.md ファイルを活用してモダナイゼーションタスクを実行します。
Gemini CLI と評価データ間の通信を有効にします。
Dual Run を使用して、デプロイしたアプリケーションを検証します。

このページは、メインフレームのモダナイゼーションプロジェクトに関与する IT プロフェッショナル、アーキテクト、エンジニアを対象としています。

始める前に

コードのモダナイゼーション用に環境を準備する手順は次のとおりです。

ロールと権限

Mainframe Assessment Tool MCP サーバーにアクセスするために必要な IAM ロールが付与されていることを確認します。詳細については、メインフレーム評価ツールの MCP サーバーをご覧ください。
ターミナル環境で Gemini CLI コマンドを実行する権限があることを確認します。詳細については、Gemini CLI の構成をご覧ください。

要件

エージェント構成をエクスポートする: Mainframe Assessment Tool で、エージェント構成（AGENTS.md）ファイルをエクスポートします。このファイルは、評価に関するコンテキストを Gemini CLI に提供します。
Gemini CLI をインストールする: まだインストールしていない場合は、Gemini CLI スタートガイドに沿って操作します。
ワークスペースを設定する: 移行プロジェクト用にローカルディレクトリを作成し、エクスポートされた構成ファイルと生成されたコードを保存します。
Mainframe Assessment Tool MCP サーバーを有効にする: Mainframe Assessment Tool MCP サーバーを構成して、Gemini CLI と評価データ間の通信を有効にします。

`AGENTS.md` ファイルを構成する

Gemini CLI は、Mainframe Assessment Tool からエクスポートした AGENTS.md ファイルを使用して、評価と通信します。AGENTS.md ファイルには、評価と特定のビジネスルールの抽出ジョブの一意の識別子が含まれています。

コードをモダナイズするように Gemini CLI を構成する手順は次のとおりです。

ワークスペースのルートディレクトリに移動します。
AGENTS.md ファイルがすでに存在するかどうかを確認します。

ファイルが存在するかどうかに応じて、次のいずれかを行います。
- AGENTS.md ファイルが存在しない場合は、Mainframe Assessment Tool からダウンロードした AGENTS.md ファイルをこのディレクトリに配置します。
- AGENTS.md ファイルがすでに存在する場合は、既存のファイルを開き、次の内容をファイルの末尾に追加します。
```
    ## Mainframe Assessment Tool MCP Configuration

    assessmentID: ASSESSMENT_ID
    jobID: JOB_ID
```
  次のように置き換えます。
  - ASSESSMENT_ID: 特定の評価 ID。
  - JOB_ID: Mainframe Assessment Tool のビジネスルール抽出ジョブのジョブ ID。

Gemini CLI でメインフレームアプリケーションコードをモダナイズする

コードをモダナイズするように Gemini CLI を構成すると、AGENTS.md ファイルの assessmentID と jobID が自動的に使用され、アプリケーションのコンテキストが理解されます。

Gemini CLI は、Mainframe Assessment Tool MCP サーバーツールを使用し、評価フェーズと設計フェーズの複数のデータソースを組み合わせて分析を行い、次のものを生成します。

検証済みのビジネスルール: レガシーコードから抽出され、関係者によって検証されたコアビジネスロジック。
ターゲットデータモデル: Cloud Spanner や Cloud SQL などのターゲットGoogle Cloud 環境用に設計された最適化されたデータ構造。
プロダクト要件ドキュメント（PRD）: 人が読める形式の仕様。最新のアプリケーションのブループリントとして機能します。
最新のアプリケーションコード: ビジネスルールを実装する、任意の言語のクラウドネイティブコード。

評価中に収集した情報を使用してメインフレームアプリケーションを理解し、最新化するには、Gemini CLI で次のようなプロンプトを使用します。

ビジネスルールの取得、ターゲットデータモデルの計画、PRD の生成を行うには:
```
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.
```
JOB_NAME は、Mainframe Assessment Tool のビジネスルール抽出ジョブのジョブ名に置き換えます。

最新のコードを生成するには:

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.

JOB_NAME は、Mainframe Assessment Tool のビジネスルール抽出ジョブのジョブ名に置き換えます。

生成されたコードを確認する

コードを生成したら、出力を検証して、正確性とアーキテクチャの整合性を確認します。

確認チェックリスト
ロジックの精度	生成されたメソッドを、ビジネスルール抽出ジョブで検証されたビジネスルールと比較します。すべてのルールがコードブロックにマッピングされていることを確認します。
アーキテクチャの調整	コードが推奨されるデータ構造を正しく実装し、適切な Google Cloud クライアントライブラリを使用していることを確認します。
セキュリティとパフォーマンス	ハードコードされた認証情報や非効率的なループをスキャンします。Gemini CLI を使用して、パフォーマンスのために特定のコードセクションをファインチューニングします。

Dual Run でモダナイズされたコードを検証する

Dual Run を使用すると、既存のメインフレームと Google Cloudで同時にワークロードを実行できます。これにより、リアルタイムテストを実施して、パフォーマンスと安定性に関するデータを迅速に収集できます。

詳細については、デュアル実行の概要をご覧ください。

次のステップ

Gemini CLI の詳細を確認する。

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