生成 AI を使用した Google Cloud メインフレームのモダナイゼーション

メインフレームの資産、アプリケーション、データを評価、分析して、モダナイゼーションに伴う最適な方法を決定します。Google Cloud の Mainframe Assessment Tool（MAT）は、Gemini モデルによって強化されており、包括的なコード分析、コード説明、アプリケーション ロジック、仕様要約、アプリケーション ドキュメントの自動作成、アプリケーション依存関係の特定、テストケースの生成を提供します。

MAT が利用する Gemini モデルは、メインフレーム固有のコンテキストでカスタマイズされています。

メインフレーム アプリケーションをクラウド時代に合わせて再構築し、モダナイズします。Google Cloud の Mainframe Modernization Code Rewrite は Gemini Code Assist と統合されており、高度な生成 AI を活用して、レガシー メインフレーム コードを分析し、IDE 内で Java などの最新言語に再構築します。デベロッパーにとって使いやすく、自然なツールです。

アジリティ、スケーラビリティ、セキュリティを向上させながら、メンテナンス費用と複雑さを軽減する、完全にモダナイズされたアプリケーションとアプリケーション アーキテクチャのメリットを享受できます。

自動化されたコード リファクタリングを使用してメインフレーム アプリケーションを Google Cloud にモダナイズし、Google Kubernetes Engine（GKE）や Cloud Run にデプロイします。Google Cloud Mainframe Refactor では、メインフレーム アプリケーションを Java にリファクタリングできます。メインフレーム アプリケーションの元の機能を維持したままモダナイズできるため、アジリティが大幅に向上し、古い技術やスキルへの依存を排除できます。

認定技術パートナーの自動化ソリューションを使用して、メインフレーム アプリケーションを Google Cloud にリプラットフォームしましょう。リプラットフォームにより、既存のメインフレーム アプリケーションを Google Cloud の Google Compute Engine （GCE）でそのまま実行できます。既存のアプリケーションの機能を維持しつつ、メインフレームから移行する費用を大幅に削減でき、最新の IDE を利用してデベロッパーの生産性を向上させることができます。

ベスト プラクティスの詳細については、Rocket Enterprise Server と Google Cloud によるメインフレームのモダナイゼーションに関するホワイトペーパーをご覧ください。

Google Cloud Dual Run は、Google Cloud でモダナイズされているメインフレーム アプリケーションのテスト、認証、リスク軽減を可能にします。Dual Run を使用すると、移行中および本番環境に移行する前に、モダナイズされたアプリケーションの正確性、完全性、パフォーマンスを検証できます。

Dual Run は、本番環境のメインフレーム システムからモダナイズされたクラウド アプリケーションにライブイベントをリプレイし、2 つのシステムの出力を比較することで、モダナイズされたアプリケーション内の更新されたビジネス ロジックの正確性を確認します。

Google Cloud Mainframe Connector を使用して、メインフレーム データをデータベース、VSAM、データファイルから Cloud Storage や BigQuery にコピーします。メインフレーム アプリケーションを維持しながら、これまでサイロ化されていたメインフレーム データの活用を可能にします。Google Mainframe Connector を使用すると、メインフレーム データを Google Cloud の AI/ML ソリューションや分析ソリューションに活用しながら、メインフレームでの分析に使用される MIPS の消費量を削減できます。

Mainframe Connector のデモをご覧ください。