Google Antigravity zum Transcodieren und Migrieren von Daten verwenden

Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie agentische Funktionen in Mainframe Connector verwenden können, um Ihre Mainframe-Daten automatisch zu transcodieren und zu migrieren.

Wichtigste Vorteile der agentischen Integration

Mainframe Connector unterstützt eine agentische Oberfläche, die Sie für die Datenmodernisierung verwenden können. Sie können Agenten in Kombination mit Mainframe Connector verwenden, um Ihre vorhandenen Mainframe-Daten in Cloud Storage und lokal zu modernisieren. Sie können auch agentische Umgebungen wie Google Antigravity verwenden, um die Mainframe Connector-Konfigurationen zu erstellen, die zum Transcodieren und Migrieren Ihrer Mainframe-Daten erforderlich sind.

Transcodierung und Datenmigration automatisieren

Das manuelle Schreiben von Transcodierungskonfigurationen kann aufgrund der Diskrepanz zwischen älteren COBOL-Strukturen (z. B. REDEFINES, COMP-3 und PIC X) und modernen Cloud-Datenbanken (z. B. BigQuery) fehleranfällig und komplex sein. Diese Komplexität führt häufig zu Fehlern bei der Datentypzuordnung, der Byteausrichtung und der gepackten Dezimalübersetzung.

Um diesen Prozess zu vereinfachen, unterstützt Mainframe Connector agentische Funktionen– eine Reihe gezielter Tools (API- und CLI-Endpunkte) und eine spezielle Skills-Datei– die für die Verwendung durch LLM-basierte Agenten wie Google Antigravity entwickelt wurden. Durch diese Integration kann ein Agent Transcodierungskonfigurationsdateien autonom entwerfen, streng validieren, selbst korrigieren und testen. Der Agent kann dann Ihre vorhandenen Daten aus Cloud Storage oder einem lokalen Speicher mit den generierten Konfigurationen zu BigQuery oder anderen Datenbanken migrieren.

Die Verwendung agentischer Funktionen in Mainframe Connector bietet folgende Vorteile:

  • Automatisierter Entwurf:Google Antigravity kann die anfängliche Konfiguration basierend auf einem COBOL-Copybook und benutzerdefinierten Geschäftsregeln generieren.
  • Schnelle Feedbackschleifen:Mit den integrierten Validierungstools kann der Agent Konfigurationen schnell testen und Fehler selbst korrigieren, bevor Daten verarbeitet werden.
  • Prüfung auf Byte-Ebene:Der Agent kann binäre Rohdaten prüfen, um Ausrichtungs- und Codierungsprobleme zu diagnostizieren.
  • Deterministische Tests:Einfache Single-Thread-Befehle bieten eine zuverlässige Testumgebung für den Denkprozess des Agenten.

Hinweis

  • Wenn Sie die agentischen Funktionen verwenden möchten, müssen Sie die neueste Version von Mainframe Connector installieren. Agentische Funktionen sind ab Version 5.20 verfügbar.
  • Um die Agent-Skills auszuführen, müssen Sie eine agentische CLI oder Umgebung wie Google Antigravity auf demselben Computer installieren, auf dem Sie Mainframe Connector installiert haben.

  • Extrahieren Sie die Datei mit den Agent-Skills mit dem folgenden Befehl in den Skills-Ordner Ihrer Umgebung:

    java -jar mainframe-connector.jar agent skill-file --output-dir SKILLS_FOLDER_PATH

Funktionsweise der agentischen Integration

Die Skills-Datei von Mainframe Connector enthält alle Informationen, die ein Agent benötigt, um Transcodierungskonfigurationsdateien für Mainframe-Copybooks und ‑Datendateien zu erstellen, zu validieren und zu testen. Sie abstrahiert die zugrunde liegenden Mainframe Connector-CLI-Befehle und bietet eine vereinfachte Schnittstelle für die Interaktion des Agenten mit dem Produkt.

Wenn Sie den Agenten mit der Skills-Datei auffordern, können Sie AI-optimierte Versionen der Mainframe Connector-Befehle ausführen. Wenn Sie das Copybook und Beispieldaten angeben, kann der Agent die Transcodierungskonfigurationsdatei erstellen und mit echten Daten validieren. Geben Sie in Ihrer Aufforderung den Kontext und die speziellen Regeln an, die bei der Transcodierung angewendet werden sollen.

Agentischer Workflow

Der agentische Workflow besteht aus fünf Phasen, in denen der Agent von der ersten Nutzeranfrage zu einer funktionierenden, validierten Konfiguration gelangt. Nach der Aufforderung des Nutzers kann der Agent die folgenden Schritte autonom ausführen.

Phase Beschreibung
Initiierung Der Nutzer fordert den Agenten auf, eine Transcodierungskonfigurationsdatei zu erstellen. Optional kann der Nutzer ein COBOL-Copybook, benutzerdefinierte Geschäfts regeln (z. B. „Alle FILLER-Felder entfernen“) und optionale EBCDIC-Beispiel daten angeben.
Entwurf Der Agent liest die configuration-doc Referenz, um die Formatierungsregeln zu verstehen, und generiert dann die Konfigurations datei im Entwurf.
Validierung Der Agent validiert die Syntax und Struktur des Entwurfs, indem er validate-configuration, Fehler korrigiert und den strukturellen Entwurf überprüft.
Test Wenn Beispieldaten angegeben werden, testet der Agent die Konfiguration, indem er simple-encode oder simple-decode ausführt, und verwendet inspect-data, um zu prüfen, ob die Ausgabe den Er101} wartungen entspricht.
Abschließen Der Agent generiert die Ziel-DDL mit generate-target-ddl, und präsentiert dem Nutzer die funktionierende Konfiguration und DDL.

Anwendungsfälle

Die folgenden Beispiele veranschaulichen, wie Sie die agentischen Funktionen zum Transcodieren und Migrieren Ihrer Daten verwenden können.

Beispiel 1: Datenschemas für BigQuery mit einem Copybook generieren

Die folgende Beispielaufforderung zeigt, wie Sie die agentischen Funktionen verwenden, um die Daten aus einem Mainframe-Copybook zu transcodieren und eine BigQuery-Tabelle zu generieren.

Beispielaufforderung

Your task is to produce a transcode configuration file and target DDL for a
mainframe dataset using the Mainframe Connector skill.

You are migrating a master file from a European subsidiary's mainframe into
BigQuery. Each record holds a customer name, a city, and a price.
The source is an EBCDIC extract from a German z/OS system; the system metadata
gives its CCSID as 1140.

The data is staged here in this directory:

- `copybook.cpy`: the COBOL layout.
- `input.dat`: the binary extract itself (CCSID 1140 - the German Euro-enabled
  EBCDIC code page).

Produce two artifacts here:

1. `config.json`: the transcode configuration that correctly decodes this file.
2. `schema.sql`: the BigQuery `CREATE TABLE` DDL for the destination.

Beispiel 2: Daten nach der Transcodierung in BigQuery hochladen

Die folgende Aufforderung zeigt, wie Sie die agentischen Funktionen verwenden, um die transcodierten Daten aus dem vorherigen Beispiel in BigQuery hochzuladen.

Beispielaufforderung

Using the Mainframe Connector skill and the config.json and schema.sql files
you created before, migrate the data to BigQuery at
`table_name.dataset_name.project_id`.

Beispiel 3: Mit Datenschutzkontrollen in einer PostgreSQL-Datenbank bereitstellen

Die folgende Aufforderung zeigt, wie Sie die agentischen Funktionen verwenden, um die transcodierten Daten aus dem vorherigen Beispiel in PostgreSQL bereitzustellen und gleichzeitig personenbezogene Daten zu entfernen.

Beispielaufforderung

Using the Mainframe Connector skill, migrate the data to Cloud SQL for
PostgreSQL at `table_name.schema_name.host_name`.

Compliance constraint: `CUST-NAME` and `CITY` are classified as
personally identifying or residency restricted information. They must NOT
appear in the PostgreSQL CSV staging file, must NOT decode into a JSM
string at any point, and must NOT appear in the Postgres table DDL.
Only `PRICE-TEXT` should appear.

Deliverables in the current working directory:

1. `config-postgres.json`: a NEW transcode configuration (do not overwrite
the BigQuery config.json).
2. `schema-postgres.sql`: the PostgreSQL `CREATE TABLE` DDL for the
   destination.
3. `copy-postgres.sql`: the PostgreSQL `COPY FROM` command to load the
   data into the table.

Agentische Befehlssuite

Die folgenden Befehle sind für LLM-Agenten konzipiert.

agent configuration-doc

Gibt das Konfigurationsdokument für LLM-Agenten in „stdout“ aus.

Synopsis

agent configuration-doc [-h]

Flags und Argumente

Der Befehl agent configuration-doc verwendet die folgenden Flags und Argumente:

--help oder -h
(Optional) Diese Hilfemeldung anzeigen.

agent inspect-data

Liest einen einzelnen logischen Datensatz ab einem bestimmten Byte-Offset und gibt dann den Hex-Dump und die Textdarstellung aus.

Synopsis

agent inspect-data [-h] [--byte-offset=BYTEOFFSET]
                          --input=INPUTPATH

Flags und Argumente

Der Befehl agent inspect-data verwendet die folgenden Flags und Argumente:

--byte-offset=BYTEOFFSET
(Optional) Geben Sie den absoluten Byte-Offset in der Datei an, ab dem gelesen werden soll. Der Standardwert ist 0.
--help oder -h
(Optional) Diese Hilfemeldung anzeigen.
--input=INPUTPATH : DataPath
Geben Sie den Eingabedatenpfad an.

agent simple-decode

Decodiert einige Zeilen einer Mainframe-Datei in „stdout“ für das Agent-Debugging.

Synopsis

agent simple-decode [-h] [--byte-offset=BYTEOFFSET]
                           --copybook=COPYBOOKPATH
                           --input=INPUTPATH
                           [--limit=LIMIT]
                           [--output=OUTPUTPATH]
                           --transcode-configuration=CONFIGPATH

Flags und Argumente

Der Befehl agent simple-decode verwendet die folgenden Flags und Argumente:

--byte-offset=BYTEOFFSET
(Optional) Geben Sie den absoluten Byte-Offset in der Eingabedatei an, ab dem gelesen werden soll. Der Standardwert ist 0.
--copybook=COPYBOOKPATH : DataPath
Geben Sie den Datenpfad des Copybooks an.
--help oder -h
(Optional) Diese Hilfemeldung anzeigen.
--input=INPUTPATH : DataPath
Geben Sie den Eingabedatenpfad an.
--limit=LIMIT
(Optional) Geben Sie die maximale Anzahl der Datensätze an, die decodiert werden sollen. Datensätze, die von record_filter_condition verworfen wurden, werden trotzdem auf dieses Limit angerechnet. Der Standardwert ist 5.
--output=OUTPUTPATH : DataPath
(Optional) Geben Sie das Ziel für die decodierte JSON-Ausgabe an. Wenn nichts angegeben ist, wird standardmäßig stdout verwendet.
--transcode-configuration=CONFIGPATH : DataPath
Geben Sie den Datenpfad der Transcodierungskonfiguration an. Weitere Informationen zum Format der Transcodierungskonfiguration finden Sie unter Transcodierungskonfiguration.

agent simple-encode

Codiert eine JSON-Datei wieder in binäre EBCDIC-Mainframe-Daten.

Synopsis

agent simple-encode [-h] --copybook=COPYBOOKPATH
                           --input=INPUTPATH
                           --output=OUTPUTPATH
                           --transcode-configuration=CONFIGPATH

Flags und Argumente

Der Befehl agent simple-encode verwendet die folgenden Flags und Argumente:

--copybook=COPYBOOKPATH : DataPath
Geben Sie den Datenpfad des Copybooks an.
--help oder -h
(Optional) Diese Hilfemeldung anzeigen.
--input=INPUTPATH : DataPath
Geben Sie den Eingabedatenpfad für JSON an.
--output=OUTPUTPATH : DataPath
Geben Sie den Ausgabedatenpfad für binäre Daten an.
--transcode-configuration=CONFIGPATH : DataPath
Geben Sie den Datenpfad der Transcodierungskonfiguration an. Weitere Informationen zum Format der Transcodierungskonfiguration finden Sie unter Transcodierungskonfiguration.

agent validate-configuration

Validiert eine Transcodierungskonfiguration anhand eines Copybooks und von Datenbankregeln.

Synopsis

agent validate-configuration [-h] --copybook=COPYBOOKPATH
                                    --database=DATABASE
                                    --transcode-configuration=CONFIGPATH

Flags und Argumente

Der Befehl agent validate-configuration verwendet die folgenden Flags und Argumente:

--copybook=COPYBOOKPATH : DataPath
Geben Sie den Datenpfad des Copybooks an.
--database=DATABASE
Geben Sie die Zieldatenbank an (z.B. BIGQUERY, POSTGRES, MYSQL).
--help oder -h
(Optional) Diese Hilfemeldung anzeigen.
--transcode-configuration=CONFIGPATH : DataPath
Geben Sie den Datenpfad an, der die Transcodierungskonfiguration im Entwurf enthält. Weitere Informationen zum Format der Transcodierungskonfiguration finden Sie unter Transcodierungskonfiguration.