Modernización de mainframes en el mundo real con IA: Un camino seguro y escalable del mainfram al cloud.

Para demasiado tiempo, las empresas con sistemas mainframe heredados se enfrentan a un dilema de alto riesgo: continuar manteniendo sus mainframes, esencialmente posponiendo la modernización, o realizar una migración masiva y peligrosa con muchas incógnitas y riesgos. En Google Cloud, proponemos una alternativa: una estrategia de modernización que aprovecha el poder de la IA, la agilidad de la nube y permite una modernización iterativa y continua. Este enfoque reconoce una verdad fundamental: la modernización de mainframes no es un problema de conversión de código a código. Por supuesto, modernizar una sola aplicación, aislada y pequeña, es relativamente fácil, especialmente con los últimos avances en IA y modelos de lenguaje. El verdadero desafío radica en modernizar a escala, sin romper la intrincada red de dependencias y formatos de datos heredados que se encuentran en una gran empresa global, al mismo tiempo que se garantiza la equivalencia funcional. Por ejemplo, algunos de estos “desafíos del mundo real” incluyen: la lógica de la aplicación está fuertemente fusionada directamente con las bases de datos y esquemas de registros heredados. Formatos no relacionales que son inaccesibles para los agentes de IA, como VSAM, archivos planos, estructuras jerárquicas de IMS. Los monitores de transacción como CICS y IMS TM proporcionan una gestión de transacción altamente integrada. Un escenario de transacción puede consistir en millones de líneas de código. Flujos de trabajo secuenciales complejos con lógica condicional y dependencias complejas. Límites internos/externos utilizando protocolos propietarios como CTG, IMS Connect, MQ, Sockets LU 6.2. Profunda dependencia operativa con suites de utilidades mainframe propietarias. En otras palabras, la modernización real de las aplicaciones mainframe es mucho más que convertir COBOL a Java. También debe modernizar los modelos de datos subyacentes, manejar décadas de dependencias y interfaces de aplicaciones ocultas y modernizar los almacenes de datos subyacentes. Lo más importante, debe validar y reducir los riesgos del código moderno con el tráfico de producción antes de ponerlo en funcionamiento. Nuestro enfoque combina la razón avanzada y la escala de nuestros modelos Gemini para la comprensión del código, con productos de modernización específicos para mainframes para abordar la complejidad y los desafíos del mundo real. Nuestras soluciones abarcan cuatro pilares principales: evaluación, modernización, reducción de riesgos y migración de datos. Veamos cada uno de ellos. 1. Evaluación: ingeniería inversa del código heredado Nuestra herramienta de evaluación de mainframes (MAT) ingeniera a gran escala los códigos heredados para proporcionar tanto la explicabilidad de las aplicaciones heredadas actuales, así como establecer la base necesaria para la modernización. MAT proporciona información profunda sobre su entorno mainframe en cuatro áreas clave: visualización de dependencias: mapear las relaciones e interconectividad entre las diferentes aplicaciones y almacenes de datos, como las bases de datos DB2 o los archivos VSAM. Extracción automatizada de reglas de negocio (BRE): traducir la lógica de la aplicación mainframe compleja en requisitos de lenguaje sencillo y árboles de decisión visuales. Documentación automatizada: generar documentación técnica completa y actualizada directamente desde su código fuente mainframe de producción. Descubrimiento de dominio y función de negocio: identificar automáticamente los límites de la aplicación, agrupar aplicaciones en dominios de negocio de alto nivel y visualizar la arquitectura para estos dominios, incluidas las entradas, las salidas, las interfaces y dónde se produce el procesamiento. MAT le proporciona los requisitos lógicos limpios y verificados necesarios para comprender sus aplicaciones y procesos empresariales existentes y para diseñar un futuro nativo en la nube. Al integrar estos resultados directamente en flujos de trabajo de modernización basados en agentes a través de MCP, está equipando a sus agentes de IA con el contexto específico de la aplicación que necesitan para garantizar la transformación de código de alta precisión, la ejecución a escala y la optimización para su propio código. Google Mainframe Assessment Tool: Extracción de reglas de negocio (BRE) de una aplicación heredada de mainframe Google Mainframe Assessment Tool: mostrando la ingeniería inversa de una aplicación para generar un infografía que visualiza las entradas, salidas, procesamiento y interfaces de usuario 2. Modernización: transformación de código La modernización requiere elecciones estratégicas adaptadas a los resultados empresariales deseados. Rara vez hay un único camino que se ajuste a todos los casos. Nuestro enfoque adaptable le permite seleccionar la profundidad de modernización que su negocio necesita, lo que le permite aplicar diferentes estrategias a diferentes cargas de trabajo de mainframe. Para cerrar la brecha entre la teoría y la ejecución (aka IA a Aplicada IA), nos hemos asociado con nuestro equipo de servicios profesionales de modernización de mainframes para construir agentes de IA especializados. Estos agentes codifican directamente sus metodologías probadas y experiencia práctica en flujos de trabajo de modernización basados en agentes estructurados. Con la solución de modernización de mainframe de Google, tiene dos formas de modernizar: Escribir / Reimaginarse Elija este camino para las aplicaciones heredadas donde la innovación de la lógica empresarial impulsa el mayor Retorno de la Inversión Estratégica. Este patrón se basa en la herramienta de evaluación de mainframes (MAT) para extraer las reglas empresariales junto con los agentes de modernización de mainframe para manejar el pre-ingeniería. Este flujo de trabajo basado en agentes analiza y extrae los procesos empresariales complejos para traducir el código heredado en especificaciones empresariales claras. Combinado con Antigravity como un andamio, esta solución proporciona un pipeline de desarrollo acelerado con IA opcional con gobernanza humana en cada paso: extracción de reglas empresariales del mainframe -> creación de especificaciones de aplicaciones objetivo -> creación de diseño de arquitectura objetivo -> generar historias de usuario y fondo -> crear un plan de implementación de código basado en agente y más. Esto permite a los equipos de ingeniería desacoplar la lógica compleja de los detalles de implementación y reemplazar la caja negra del mainframe heredado con aplicaciones nativas en la nube, fáciles de mantener y altamente evolutivas. Soluciones de modernización de mainframe de Google trabajando juntas para establecer un flujo de trabajo basado en agentes Modernización determinista (como para como) Este patrón está diseñado para casos de uso que requieren una modernización estructural al tiempo que preserva el comportamiento de la aplicación heredada exacta. Utilizamos la IA para la modernización directa de código a código de las estructuras de la aplicación interna, utilizando la fidelidad del contrato como nuestro principal gobernante. El sistema modernizado debe producir la misma salida comercial que el sistema heredado para cualquier entrada, eliminando la deuda técnica sin alterar las interfaces externas de la aplicación. Adaptar el patrón al conjunto de cargas ¿Cómo se ve la modernización con estos dos patrones en el mundo real? Imagine un cliente en la industria de servicios financieros que aplica un enfoque mixto en su estate. Podrían modernizar los trabajos de lote de alto volumen y estables de procesamiento de informes nocturnos (como el procesamiento de informes) con el patrón como para como para reducir el MIPS con menor riesgo y tiempos de implementación más rápidos. Podrían elegir una modernización basada en IA para su general ledger principal, modernizando la estructura de datos a Google Cloud SQL para obtener mejores capacidades de análisis, preservando al mismo tiempo la lógica de cumplimiento. Finalmente, para las aplicaciones que son diferenciadores competitivos, como una plataforma de origen de préstamos para clientes, podrían implementar una estrategia de reescritura con IA, utilizando Gemini para reescribir la aplicación para aprobaciones en tiempo real, creando una verdadera diferenciación para el negocio. 3. La red de seguridad: reducir los riesgos antes de ponerlo en funcionamiento Para eliminar los riesgos de puesta en marcha, realiza procesos de ejecución dual de cargas en el mundo real simultáneamente en su mainframe y en su nuevo entorno de Google Cloud. Captura automáticamente las transacciones mainframe en vivo, las ejecuta contra sus aplicaciones modernas y las compara lado a lado (protocolos, mensajes y cambios en los datos). Esta validación continua se ejecuta hasta que se logra la equivalencia completa de lógica y datos, asegurando la seguridad y ningún impacto operativo antes de desmantelar las aplicaciones mainframe en el mainframe. Las grandes empresas ya utilizan Dual Run para eliminar el riesgo de migración e incluso para obtener las aprobaciones regulatorias estrictas necesarias para la modernización en ciertas industrias. Piense en Dual Run como su póliza de seguro de ejecución para el éxito de la modernización del mainframe. 4. Migración de datos: modernizar los datos del mainframe aislados Finalmente, con el Google Mainframe Connector, puede copiar datos del mainframe a varios servicios de Google Cloud como BigQuery, Spanner, Cloud SQL, Cloud Storage y otros. El conector de mainframe maneja las conversiones de código y datos, y puede integrarse fácilmente en los procesos ETL existentes para copiar datos del mainframe al Google Cloud. El conector de mainframe le permite tanto descargar el procesamiento del mainframe para apoyar los patrones de modernización como de análisis/almacenamiento de datos. Ahora puede desbloquear los datos del mainframe aislados para crear nuevas funciones en la nube, al mismo tiempo que reduce el uso de MIPS. Combinados, estos cuatro enfoques demuestran cómo puede ayudar la IA aplicada dirigida a resolver los desafíos de modernización para los clientes de mainframe: comprender los procesos empresariales existentes, modernizar las aplicaciones, reducir los riesgos antes de ponerlo en funcionamiento y modernizar los datos aislados. Pónganos a prueba La modernización del mainframe no debería requerir un salto de fe. Pónganos a prueba a través de un programa piloto dirigido diseñado para llevar a tu empresa desde la incertidumbre hasta la ejecución. Aquí está cómo comenzamos: Evaluación automatizada del código: ejecutar una evaluación de la herramienta de evaluación de mainframes en una aplicación objetivo para mapear las dependencias ocultas, visualizar la arquitectura del dominio y extraer las reglas empresariales directamente del código heredado. Taller y piloto de modernización basado en agentes: colabora con expertos y socios de Google Cloud para demostrar las capacidades de cómo pueden aplicarse los flujos de trabajo basados en agentes en el mundo real para resolver el problema de la modernización del mainframe. Juntos podemos elegir una aplicación para modernizar y construir el caso de negocio para la modernización. ¿Está listo para comenzar? Contáctenos en mainframe@google.com