現代化及驗證

本頁說明如何使用 Antigravity 和 Mainframe Assessment Tool 的輸出內容，翻新大型主機應用程式，然後使用 Dual Run 驗證部署的應用程式。 Google Cloud

使用 Mainframe Assessment Tool 評估大型主機應用程式並擷取業務規則後，即可使用 Antigravity 將舊版程式碼轉換為高品質的雲端原生程式碼。這個程序會使用技術中繼資料和業務需求，確保目標應用程式在架構和功能上與原始應用程式相同。

將翻新後的應用程式部署至 Google Cloud後，Dual Run 可協助降低轉移風險。這項服務可讓您在現有大型主機和 Google Cloud上同時執行工作負載，並比較每日報表和線上交易等輸出內容。這項即時測試有助於收集功能等效性、效能和穩定性方面的資料，確保降低轉移風險。

按照本頁面的操作說明，您將瞭解如何：

  • 使用 Antigravity 執行現代化作業，並運用 Mainframe Assessment Tool 建立的 AGENTS.md 檔案。
  • 啟用 Antigravity 和評估資料之間的通訊。
  • 使用 Dual Run 驗證已部署的應用程式。

本頁面適用於參與大型主機現代化專案的 IT 專業人員、架構師和工程師。

事前準備

如要準備程式碼現代化環境，請完成下列步驟。

角色和權限

需求條件

使用 Antigravity 改造應用程式程式碼前，請確認您具備下列條件：

  • 本機工作區：在電腦上建立專用目錄，儲存匯出的設定檔、代理程式技能和產生的程式碼。
  • 運作中的 MCP 伺服器：確認 Mainframe Assessment Tool MCP 伺服器已啟用，且可從本機環境存取。
  • MCP 連線和代理程式技能：在 Mainframe Assessment Tool 的「Assessments」(評估) 頁面中，按一下工具列中的「Use with Antigravity」(搭配 Antigravity 使用)，設定 Antigravity：
  • 匯出的代理設定 (AGENTS.md)：從已完成的業務規則擷取工作中匯出 AGENTS.md 檔案。這個檔案會提供 Antigravity 評估作業的背景資訊。

設定 AGENTS.md 檔案

Antigravity 會使用您從 Mainframe Assessment Tool 匯出的 AGENTS.md 檔案，與評估作業進行通訊。AGENTS.md 檔案包含評估作業和特定業務規則擷取工作的專屬 ID。

如要設定 Antigravity 來翻新程式碼，請按照下列步驟操作：

  1. 前往工作區的根目錄。

  2. 檢查是否已有 AGENTS.md 檔案。

    視檔案是否存在，執行下列其中一項操作：

    • 如果沒有 AGENTS.md 檔案，請將從 Mainframe Assessment Tool 下載的 AGENTS.md 檔案放入這個目錄。

    • 如果 AGENTS.md 檔案已存在，請開啟現有檔案，並在檔案結尾附加下列內容。

          ## Mainframe Assessment Tool MCP Configuration

    assessmentID: ASSESSMENT_ID
    jobID: JOB_ID

      更改下列內容：

      • ASSESSMENT_ID：您的特定評估 ID。
      • JOB_ID：從 Mainframe Assessment Tool 擷取業務規則的工作 ID。

使用 Antigravity 翻新大型主機應用程式程式碼

設定 Antigravity 翻新程式碼後，系統會自動使用 AGENTS.md 檔案中的 assessmentID 和 jobID，根據情境瞭解應用程式。

Antigravity 會使用 Mainframe Assessment Tool MCP 伺服器工具， 並結合評估和設計階段的多個資料來源，執行分析並產生下列項目：

  • 經過驗證的業務規則：從舊版程式碼擷取並由利害關係人驗證的核心商業邏輯。
  • 目標資料模型：專為目標環境 (例如 Cloud Spanner 或 Cloud SQL) 設計的最佳化資料結構。Google Cloud
  • 產品需求文件 (PRD)：人類可讀的規格，做為現代化應用程式的藍圖。
  • 翻新後的應用程式程式碼：以您選擇的語言編寫的雲端原生程式碼，可實作業務規則。

如要使用評估期間收集的資訊，瞭解並翻新大型主機應用程式，可以在 Antigravity 中使用下列提示：

  • 如要擷取業務規則、規劃目標資料模型，以及生成 PRD，請按照下列步驟操作：

    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.

    將 JOB_NAME 替換為 Mainframe Assessment Tool 的業務規則擷取工作名稱。

  • 如要生成現代化程式碼，請按照下列步驟操作：

    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.

    將 JOB_NAME 替換為 Mainframe Assessment Tool 業務規則擷取工作的名稱。

查看生成的程式碼

生成程式碼後，請驗證輸出內容，確保準確度並符合架構。

查看檢查清單
邏輯準確度 將產生的方法與商家規則擷取作業中經過驗證的商家規則進行比較。請確認每項規則都對應至程式碼區塊。
架構對齊 確認程式碼正確導入建議的資料結構，並使用適當的 Google Cloud 用戶端程式庫。
安全性與效能 掃描硬式編碼憑證或效率不彰的迴圈。使用 Antigravity 微調特定程式碼區段，提升效能。

使用 Dual Run 驗證翻新的程式碼

有了 Dual Run，就能在現有大型主機和 Google Cloud中同時處理工作負載，以便執行即時測試、快速收集效能和穩定性資料。

詳情請參閱「Dual Run 總覽」。

後續步驟