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メインフレームアプリケーションの変換

AWS トランスフォームは、メインフレームのモダナイゼーションアプリケーションのトランスフォーメーションを加速します。このトピックでは、使用可能な機能について説明します。

前提条件: S3 でプロジェクト入力を準備する

AWS 変換は、複雑なメインフレームコードベースを処理できます。コードベースを使用するには、S3 ロケーションにすべてのアセットがあることを確認してください。

主要なプロジェクト入力:

その他のプロジェクト入力

プロジェクト入力の詳細については、こちらを参照してください。

サインインしてジョブを作成する

AWS Transform ウェブエクスペリエンスにサインインするには、ドキュメントの AWS 変換の開始方法セクションのすべての手順に従ってください。

ジョブを作成して開始するには、「プロジェクトを開始する」のステップに従います。

ワークスペースの作成: ジョブ、共同作業者、および関連するアーティファクトが保存されるワークスペースに名前を付け、記述します。

ジョブの作成: 事前設定されたジョブプランから選択してジョブを作成するか、サポートされている機能のリストから選択して目標に基づいてジョブプランをカスタマイズします。

ジョブを作成するときは、以下の機能から選択できますが、プロジェクトのソースコードの場所であるため、キックオフステップは常に必要です。ワークスペースの最初のジョブ設定では、Amazon S3 バケットへのコネクタを設定する必要があります。

変換の進行状況の追跡

プロセス全体の変換の進行状況は、次の 2 つの方法で追跡できます。

コネクタのセットアップ

AWS Transform はコネクタを使用して、メインフレームのモダナイゼーション関数に必要なアカウントのリソースにアクセスします。コネクタは、ワークスペースで最初に実行するジョブで自動的に設定されます。選択したジョブプランに応じて、 AWS Transform はコネクタを作成するようにガイドします。

メインフレームの再考コネクタ

メインフレーム再設計コネクタは、評価ワークフローと再設計ワークフローを実行するジョブ用です。S3 バケットを使用して変換リソースにアクセスして保存し、Amazon Neptune クラスターを使用して抽出されたアーティファクトを保存します。Neptune クラスターは、ジョブに関する抽出されたすべてのアーティファクトを保存する統合ナレッジグラフとして機能し、ナレッジグラフは AWS 変換チャットインターフェイスのすべての質問に回答します。

AWS Transform が Elastic Network Interface (ENI) を作成できる VPC に Amazon Neptune クラスターをデプロイします。 ENIs これらは、 AWS Transform が VPC 内の Neptune と安全に通信してデータをロードし、ナレッジグラフをクエリできるようにするネットワーク接続です。

AWS CloudFormation

メインフレームの再設計コネクタに必要なリソースを作成するには、次の CloudFormation テンプレートを使用することをお勧めします。 CloudFormation テンプレートの実行時にコネクタに使用する予定のものと同じ S3 バケットを使用します。 CloudFormation テンプレートの使用の詳細については、「 テンプレートの使用」を参照してください。

CloudFormation テンプレートをダウンロードするには、neptune-kg-setup.yaml を選択します。

テンプレートは次のパラメータを受け入れます。

コネクタを設定するときは、次の詳細を指定します。

カスタム設定

既存の VPC または他のツールを使用して必要なインフラストラクチャを作成する場合は、環境が次の要件を満たしている必要があります。

Neptune クラスター

ネットワーク

セキュリティグループ

セキュリティグループは、サブネットではなく ENIs にアタッチされます。 AWS Transform ENIs と Neptune が同じサブネットに存在する場合でも、別々のセキュリティグループがそれらの間のアクセスを制御します。

IAM

次の図は、推奨されるアーキテクチャを示しています。

S3 コネクタ

カスタムプランのジョブの場合、 AWS Transform は S3 コネクタを使用できます。S3 コネクタは、変換リソースにアクセスして保存する S3 バケットと、インデックス付き出力用の S3 ベクトルバケットを使用します。

S3 ベクトルバケットのオプション設定。

S3 ベクトルバケットが利用可能なリージョンでは、 AWS Transform はジョブ出力の検索可能なベクトルエンコードをアカウントのこの S3 ベクトルバケットに保存し、AI を活用した検索とチャットエクスペリエンスを提供します。データはこのジョブの外部では使用されず、モデルのトレーニングにも使用されません。これを有効にするには、S3 ベクトルバケットを作成して提供する必要があります。 AWS Transform は、このバケットへの書き込みに必要なアクセス許可を持つロールを自動的に作成してアタッチします。

S3 バケット CORS アクセス許可

コネクタを設定したら、次の CORS ポリシーを S3 バケットに追加して、 AWS 変換コンソールでアーティファクトを直接表示および比較できるようにします。このポリシーが正しく設定されていない場合、 AWS 変換のインライン表示またはファイル比較機能を使用できなくなる可能性があります。

[
    {
        "AllowedHeaders": [],
        "AllowedMethods": [
            "GET"
        ],
        "AllowedOrigins": [
              "https://*.transform.eu-central-1.on.aws",
              "https://*.transform.ap-south-1.on.aws",
              "https://*.transform.ap-northeast-1.on.aws",
              "https://*.transform.ap-northeast-2.on.aws",
              "https://*.transform.ap-southeast-2.on.aws",
              "https://*.transform.ca-central-1.on.aws",
              "https://*.transform.eu-west-2.on.aws",
              "https://*.transform.us-east-1.on.aws",
              "https://*.transform.sa-east-1.on.aws"
        ],
        "ExposeHeaders": [],
        "MaxAgeSeconds": 0
    }
]

ジョブプランの評価と再考

評価と再考のジョブプランは、メインフレームアプリケーションをモダナイズするための事前定義されたワークフローです。コードベースを評価してビジネス機能を特定し、選択した機能を再考するという 2 つのフェーズをガイドします。代わりに個々の機能を選択するには、カスタムジョブプランを使用します。

評価

メインフレームのモダナイゼーションジャーニーは、通常、コンテンツを特定し、関係と依存関係を理解するためのコードベースの評価から始まります。この評価の後、モダナイズするソースコードの一部の分解と選択を開始できます。分解の境界は、ビジネス機能に基づいて決定されます。

ビジネス関数カタログは、コードベースを個別のビジネス関数に分解します。これは、各ビジネス関数を最初から最後までマッピングする決定論的なデータパスの基礎の上に構築されます。データパスは、ビジネストリガーからメインフレームコード内の最終書き込みまで、データが取るルートです。分析を 1 つのエントリポイントに制限するのではなく、システムはバッチジョブ、CICS トランザクション、およびそれらの共有データストアにまたがって、一貫した業務単位を特定します。

ビジネス機能とは、ビジネストリガーから始まり、測定可能なビジネス成果で終わる一連の作業です。 AWS Transform は、事業部門が行動できるビジネス機能のカタログを提供し、最初にモダナイズする内容について情報に基づいた意思決定を可能にします。

ビジネス機能を使用してコードベースを評価してモダナイズするメリット:

チャットを通じて提供された評価の結果

チャットを通じて提供される評価の結果には、データパスの数、バッチトランザクションと CICS トランザクションに関して各関数が何にまたがるか、ビジネスの説明など、ビジネス関数のリストが含まれます。Amazon S3 バケットで生成されたアーティファクトへのリンクが提供され、チャットからアクセスすることもできます。2 つのアーティファクトが提供されます。ビジネス機能の詳細とビジネス機能の概要です。

グラフを操作するには、要素を選択してその詳細を表示するか、要素を開いてその詳細を調べます。各ページには、そのレベルのすべての要素の概要と、以下を含む各コンポーネントを操作して詳細を学ぶためのグラフィカルインターフェイスがあります。

チャットを通じて、出力を調べて各ビジネス関数に含まれる要素を理解し、ビジネス関数グラフを通じて境界を調べることができます。

モダナイゼーションの境界を特定すると、チャットは再考するビジネス機能を選択するように求めます。1 つのビジネス機能または複数のビジネス機能を選択できます。 AWS Transform は、モダナイゼーションジャーニーを続行するために、選択した境界と必要な評価出力を再考フローに送信します。

最初のモダナイゼーションが完了したら、チャットを使用してモダナイズする追加のビジネス関数のセットを選択できます。

再考

再考フェーズでは、評価によって特定されたビジネス機能を 1 つまたはすべて選択し、モダナイゼーションに備えることができます。これにより、ビジネスロジックの抽出がトリガーされ、選択したビジネス機能の要件が生成されます。生成された要件は、フォワードエンジニアリングの主な入力であり、レガシーシステムの理解を、モダナイズされたアプリケーションが提供する必要があるものの正確な仕様に変換します。

ビジネスロジックを抽出する

1 つ以上のビジネス関数を選択すると、 AWS Transform は選択したビジネス関数のビジネスロジックの生成を開始します。抽出が完了すると、 AWS Transform はダウンストリーム用に結果を JSON 形式で Amazon S3 バケットに保存します。抽出の進行状況をモニタリングし、 AWS 変換コンソール内で直接問題を確認できます。

抽出中にファイルで問題が発生した場合、影響を受けるファイルごとに次の詳細が表示されます。

要件の生成

ビジネスロジックの抽出が完了すると、Generate Requirements エージェントは抽出されたアーティファクト (コード分析、データ分析、ビジネスルール) を消費し、モダナイゼーション要件を生成します。これらの要件は、テクノロジーに依存しず、テスト可能な許容基準を含む正式な機能仕様です。 AWS Transform は、選択したビジネス機能ごとに 1 つのrequirements.mdファイルを生成し、出力を Amazon S3 バケットに保存します。出力の Amazon S3 の場所を表示するには、「要件の生成」ステップを選択します。

各requirements.mdファイルは、次の部分に分かれています。

変換アーティファクト間のトレーサビリティ

AWS 変換は、評価および再考ワークフロー全体で生成するアーティファクト間のトレーサビリティを維持します。トレーサビリティにより、抽出したビジネスルール、または要件を生成した元のソースコードに直接、各要件を追跡できます。

traceability.yaml ファイルを使用して、各ビジネス関数のすべてのトレーサビリティの詳細を表示できます。各ビジネスルールが要件にどのようにマッピングされるかについて説明します。

インタラクティブなトレーサビリティのために、VS Code および Open VSX 互換エディタで IDE プラグインを使用できます。詳細については、「 デベロッパーツール」を参照してください。

ジョブプランを再考する

モダナイゼーションの対象となり、再考する準備ができているアプリケーションの場合、スタンドアロンの再考ジョブを実行できます。このジョブは、コードとデータの分析、ビジネスロジックの抽出、ビジネスドメインの識別、各ビジネスドメインのモダナイゼーション要件の生成を行います。

カスタムジョブプラン

カスタムジョブプランでは、実行する機能を選択して、独自のモダナイゼーションワークフローを構築できます。これにより、含まれる機能を完全に制御できます。モダナイゼーションの目標に基づいて、次の機能から選択します。一部の機能は、最初に実行される他の機能によって異なります。たとえば、他のほとんどの機能にはコード分析が必要です。

コードを分析する

Amazon S3 バケットパスを AWS Transform と共有すると、ファイル名、ファイルタイプ、コード行、パスなどの詳細を含む各ファイルのコードが分析されます。

ジョブプランで、左側のナビゲーションペインでコードの分析を選択して結果を表示します。コード分析の結果は、いくつかの方法で表示できます。

ファイルの結果内で、 AWS Transform は選択したファイルビューに応じて次の情報を提供します。

欠落ファイル – メインフレームモダナイゼーションコード分析の欠落ファイル。これらのファイルは、Amazon S3 バケットのソース入力の一部として追加し、より適切でまとまりのある結果を得るために分析ステップを再実行することをお勧めします。

同一名 – AWS 変換では、同じ名前、場合によっては同じ特性 (コード行数など) を共有するファイルのリストが提供されます。一度に 2 つのファイルの内容の違いを比較することはできません。

重複 IDs – Cobol プログラムでは、プログラム ID フィールドはファイルの一意の識別子として機能します。この ID は、プロジェクト全体でプログラムを呼び出すために使用されるため、一意である必要があります。ただし、名前は異なるがプログラム ID が同じ COBOL ファイルを持つプロジェクトもあります。評価中にこれらのファイルのリストを取得すると、すべてのプログラム間の依存関係を理解するのに役立ちます。

IDs が重複しているプログラムがある場合は、これらのファイルのプログラム IDs を変更して、COBOL コード内のそれぞれの一意の識別子を持つことをお勧めします。その後、ジョブを再実行して、より正確で包括的なコード分析結果を得ることができます。

重複IDs を解決することで、次のことが可能になります。

コードベースの問題 – モダナイゼーションプロジェクトを続行する前に解決する必要がある、コードベース内で検出された潜在的な問題。これらの問題には、関連するステートメントを含む参照の欠落や、コード内のサポートされていないリンクが含まれる可能性があります。

分類の更新 – 手動再分類では、新しい分類で JSON ファイルをアップロードすることで、一括更新機能を使用してファイルを再分類できます。

再分類後、 AWS Transform は次の操作を行います。

インラインビューワーとファイルの比較

インラインビューワーは、メインフレームの AWS 変換機能の機能であり、2 つの主要な視覚化機能を提供します。

入力ファイルの表示

ファイルの比較

データ分析

AWS Transform は、データの関係と要素がメインフレームのモダナイゼーションプロジェクトに与える影響を理解するのに役立つデータ分析を提供します。提供される 2 つの出力は次のとおりです。

分析が完了すると、出力ごとに 2 つのタブが存在し、次にデータリネージとディクショナリの両方について以下で説明する複数のビューが表示されます。

データリネージュ

AWS 変換は、モダナイズされるコードベース全体で理解する必要があるデータ関係に基づいて複数のビューを提供します。データリネージュで使用できる 4 つのテーブルビューは次のとおりです。

概要には、データソースの概要、プログラムや JCLs との関係、データソースの活用方法、コードベースで見つかったオペレーションの合計に関する概要情報が記載されています。

データディクショナリ

コードベースに存在するデータソース内のデータ要素を理解することは、さまざまなデータソースがどのように依存しているかを理解する次のステップです。データディクショナリは、正確な変換マッピングのためのビジネス言語の説明を含むフィールドレベルのメタデータを提供するデータカタログです。

データリネージュとディクショナリの関係は、データソースを選択し、データソースまたはデータディクショナリボタンを使用して、データソースとデータ要素の関係をより深く掘り下げることで利用できます。データリネージュとディクショナリ間のナビゲーションは、「what」-構造と意味、「where」-使用状況と関係を提供するデータリネージュと統合されたデータ可視性を提供します。

アクティビティメトリクス分析

アクティビティメトリクス分析では、タイプ 14、15、30、64、102、110 の System Management Facility (SMF) レコードを分析できます。この分析は、メインフレームアプリケーション内で要素がどのように使用されるかに関するインサイトを提供します。これは、未使用のコードを廃止したり、モダナイズされたアプリケーションのターゲットアーキテクチャに関する決定に役立ちます。ジョブにアクティビティメトリクス分析を含める場合、まずコード分析ステップを完了すると、SMF 出力がより豊富になりますが、必須ではありません。

分析用に SMF レコードをオンボードする

SMF 分析の最初のステップとして、Amazon S3 バケット内の SMF レコードの場所を指定する必要があります。最低 13 か月のレコードを指定して、より短い時間枠で見逃す可能性のある年間発生をキャプチャします。13 か月が推奨されますが、検出可能な SMF レコードを持つ時間枠は分析結果を生成します。

SMF 抽出は、次の形式要件を満たしている必要があります。

Amazon S3 バケット内の SMF レコードへのリンクを提供し、レコードがソースコードとは別のフォルダにあることを確認します。形式オプションには、圧縮された .zip (最大 600 MB) または .tar.gz (最大 5 GB) が含まれます。SMF レコードが検出されないフォルダへのリンクを指定すると、エラーメッセージが表示され、分析は完了しません。

分析出力

分析出力には、レコードのタイプに応じて、表形式ビューと .csv 出力 (Amazon S3 バケットで使用可能) の 2 つのコンポーネントが含まれます。 AWS Transform では、タイプ 30 と 110 の出力が表示されます。Amazon S3 バケットのアーティファクトを通じて、他のタイプのレコードの分析を調べることができます。ユーザーインターフェイスでは、ヘッダーに指定されたレコードの時間範囲が表示され、欠落しているキーの日付を特定できます。例えば、レコードが 5 月 1 日から 10 月 31 日の間にあり、感謝祭後の繁忙期を除外すると、キーレコードがないことを確認できます。ウェブアプリケーションのタイムスタンプには、システムのタイムゾーンと SMF レコードが反映されます。

Amazon S3 で利用可能なアーティファクトは、提供されたレコードで見つかったレコードタイプの分析を提供します。

表形式ビュー

SMF 30 および 110 でのみ使用できる表形式ビューには、バッチジョブと CICS トランザクション用の最大 3 つの主要コンポーネントが含まれています。

検出の概要には、より詳細な分析のために項目をすばやく特定するのに役立つ 3 つのジョブとトランザクションのグループが用意されています。

バッチジョブと CICS トランザクション分析は、ジョブとトランザクションを集約した分析を提供します。分析結果の一部の列はデフォルトで非表示になっています。歯車アイコンを選択すると、追加のフィールドが表示されます。

トランザクションキーは CICS トランザクションの一意のデータ集約を生成し、4 つのフィールドを 1 つのキー値に結合します。

分析出力では、完全なキーまたはキーの任意のコンポーネントで検索できます。

コード分析比較では、SMF レコードまたは分析コードステップのいずれかで見つかったジョブが強調表示されますが、両方には存在しません。これは、SMF レコードの時間枠内に実行されなかったジョブ、またはコード分析ステップに存在しなかったジョブを示します。この出力は、ジョブで SMF 分析の前にコード分析ステップを実行する場合にのみ使用できます。

ベストプラクティス

バッチジョブ (タイプ 30) の包括的な出力を取得するには、JCL ファイル名がジョブ名と一致していることを確認し、コード分析比較で意味のある出力を取得します。

技術ドキュメントの生成

モダナイゼーション中のメインフレームアプリケーションの技術ドキュメントを生成できます。コードを分析することで、 AWS Transform は、レガシーシステムに存在するプログラムロジック、フロー、統合、依存関係の説明など、アプリケーションプログラムの詳細なドキュメントを自動的に作成できます。このドキュメント機能は、知識のギャップを埋めるのに役立ちます。これにより、アプリケーションを最新のクラウドアーキテクチャに移行する際に、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

ユーザー情報をドキュメントに追加する

ARTIFACT_ID.zip
└── app/
    ├── File1.CBL
    ├── File2.JCL
    ├── subFolder/
    │   └ File3.CBL
└── glossary.csv
└── pdf_config.json     
├── header-logo.png
├── footer-logo.png    
└ ...

オプションのファイルを zip ファイルに追加して、生成されたドキュメントの品質を向上させ、カスタマイズされた PDF カバーページを提供できます。これらには、次のようなものがあります。

ドキュメントインラインビューワーを生成する

PDF ファイルは、技術ドキュメントの生成ステップで確認できます。

PDF が AWS Transform で開き、右上の画面を展開するオプションが表示されます。

ビジネスロジックを抽出する

モダナイゼーション中のメインフレームアプリケーションから重要なビジネスロジックを抽出できます。 AWS Transform はコードを自動的に分析し、詳細なプロセスフローやアプリケーションに埋め込まれたビジネスロジックなど、重要なビジネス要素を特定して文書化します。この機能は、モダナイゼーションジャーニーで複数の利害関係者にサービスを提供しています。ビジネスアナリストは抽出されたロジックを活用して、正確なビジネス要件を作成し、現在の実装のギャップや不整合を特定できます。デベロッパーは、メインフレームに関する広範な専門知識がなくても、複雑なレガシーシステム機能をすばやく理解できます。

抽出されたビジネスドキュメントをインラインで表示する

ビジネスロジックは、ビジネスルールの抽出ステップで表示できます。以下の手順に従ってください。

ビジネスドキュメントページが新しいブラウザタブで開きます。

分解

プログラムとコンポーネント間の依存関係を考慮したドメインにコードを分解できます。これにより、関連するファイルとプログラムを同じドメイン内で適切にグループ化できます。また、分解プロセス中にアプリケーションロジックの整合性を維持するのにも役立ちます。

アプリケーションの分解を開始するには:

シード

シードは、分解コードフェーズの基本的な入力です。各コンポーネントまたはファイル (JCL、COBOL、Db2 テーブル、CSD、スケジューラファイルなど) は、1 つのドメインにのみシードとして割り当てることができるため、分解プロセス中に明確な境界とアライメントを確保できます。

シードの識別は、アプリケーションまたはポートフォリオの構造によって異なります。一般的なメインフレームのレガシーアプリケーションの場合、シードは、確立された命名規則、スケジューラでのバッチレベルのグループ化、および CICS システムで定義されたトランザクションレベルのグループ化に従って決定できます。さらに、データベーステーブルはシードとして機能し、分解用の別の構造レイヤーを提供することもできます。

依存関係ファイルのインポートおよび/または更新

分解中に、Transform が実行する依存関係分析によって生成された既存のファイルを置き換える依存関係の AWS JSON ファイルをアップロードできます。

依存関係のエクスポート関数を使用すると、分解ステップで生成された依存関係 JSON ファイルをダウンロードすることができます。ダウンロード後、要件に応じてファイルを変更できます。その後、 AWS 変換のアップロード機能を使用して依存関係をインポートできます。これにより、依存関係分析によって生成されたファイルを置き換える依存関係の新しい JSON ファイルをアップロードできます。その後、分解ステップのグラフが更新されます。

AWS Transform は依存関係ファイルをインポートし、入力に基づいて新しい依存関係グラフを作成します。

ドメインのインポートおよび/または更新

分解ステップの前にドメイン、シード、および/またはファイル関係がマッピングされているお客様は、アクションメニューで利用可能なドメインのインポートファイル関数を使用してこのドメイン定義をアップロードできます。この関数がいつ使用されるかの例を以下に示します。

ドメインファイルがインポートされると、ユーザーはドメイン定義に対して分解を実行するか、問題がなければドメイン定義を保存して送信できます。

Parent/child/neighborファイル

依存関係グラフでは、プログラムはさまざまなタイプの接続を通じて相互に関連しています。これらの関係を理解することで、メインフレームアプリケーションの変換中にプログラムの依存関係を分析することができます。また、ドメインの境界を理解するのに役立ちます。たとえば、ドメインを選択し、親レベルを 1 つ選択すると、接続されたノードが表示されます。

親関係 – 親ファイルが他のプログラムを呼び出したり制御したりします。親は、階層内の依存プログラムの上に座っています。親は、1 つのレベルまたはすべてのレベルで選択できます。

子関係 – 子ファイルは親プログラムによって呼び出されるか、制御されます。子はファイル階層の親の下に座ります。

近傍関係 – 近傍は同じ階層レベルのファイルです。同じ親プログラムを共有し、相互に直接やり取りする場合があります。

リフォージコード

Reforge は、大規模言語モデル (LLMs) を使用してリファクタリングされたコードの品質を向上させます。最初の COBOL-to-Java 変換は、COBOL の影響を受けたデータ構造と変数名をレガシーシステムから保持しながら、機能的同等性を維持します。Reforge は、最新の Java プラクティスとイディオムに従うようにこのコードを再構築し、COBOL スタイルのコンストラクトをネイティブ Java コレクションと命名規則に置き換えます。これにより、Java 開発者はコードをより読みやすく維持できます。

以下の手順に従って、リファクタリング後にコードをリフォージします。

AWS Transform がこの入力を取得すると、再編成の結果を含むダウンロード可能なファイルが提供されます。

これは、リフォージが成功した結果の zip 構造です。

reforge.zip
└── maven_project
├── reforge.log
└──tokenizer_map.json

モダナイズされたアプリケーションのテストを計画する

抽出されたコード属性、ジョブの複雑さ、スケジューラパスに基づいて、メインフレームをモダナイズしたアプリケーションのテストプランを作成および管理できます。 AWS Transform は、テストするジョブの優先順位を決定し、各テストケースに必要な特定のアーティファクトを特定するのに役立ちます。テスト計画プロセスは、設定、範囲設定、レビューの 3 つの主要なフェーズに分かれています。

テストプランのカスタマイズオプション

テストプランは、特定のニーズに合わせてカスタマイズできます。例えば、以下のことが可能です:

詳細なテストケース情報

各テストケースには、その内容と関連するデータセットまたはデータファイルの詳細が表示されます。

データ管理機能

これらの詳細は、テストケースに関連するデータを理解するのに役立ちます。以下の操作を実行できます。

ビジネスルールとテストケースガイダンス

AWS 変換テストプランは、ビジネスルールの抽出に基づいてテストケースプランの推奨事項を提供します。

最終的なテストプランは、指定された S3 の場所に保存され、テスト戦略を効果的に実行するために必要なすべての情報が含まれています。テストプランをエクスポートして、他のテストツールやドキュメントシステムと統合できます。

テストケース作成ルール - 概要

一般的なルール

デフォルトのテストケース作成ルール

ユーザーオペレーションルール

テストデータ収集スクリプトを生成する

JCL スクリプトを生成して、前のステップで作成したテストプランに基づいてメインフレームシステムからテストデータを収集できます。 AWS Transform は、包括的なテストに必要なデータセット、データベーステーブル、シーケンシャルファイルのデータ収集スクリプトを自動的に作成します。データ収集プロセスは、入力設定、テストケースの選択、スクリプト設定、スクリプト生成の 4 つの主要なフェーズに分かれています。

スクリプト生成機能

生成されたスクリプトは、テンプレートと設定に基づいて自動的にカスタマイズされます。

データ収集戦略

生成されたスクリプトは、包括的なデータ収集戦略をサポートします。

テンプレートのカスタマイズとベストプラクティス

ATX テストデータ収集は、柔軟なテンプレートカスタマイズ機能を提供します。

生成された出力構造

生成されたスクリプトは、次の構造で S3 バケットに整理されます。

最終的なスクリプトコレクションは、指定された S3 の場所に保存され、データ収集戦略を効果的に実行するために必要なすべての JCL が含まれます。スクリプトをダウンロードしてメインフレーム環境に転送したり、自動デプロイプロセスと統合したりできます。

自動化スクリプトの生成をテストする

テスト自動化スクリプトを生成して、前のステップで作成したテストプランに基づいて、モダナイズされたアプリケーションでテストケースを実行できます。 AWS Transform は、テストデータ収集プロセスから収集されたデータを利用する包括的なテストスクリプトを自動的に作成します。テスト自動化スクリプト生成プロセスは、入力設定、テストケースの選択、スクリプト生成結果の 3 つの主要なフェーズで構成されます。

自動化スクリプト機能のテスト

生成された自動化スクリプトは、包括的なテスト機能を提供します。

生成された出力構造

生成されたテストオートメーションスクリプトは、次の構造で S3 バケットに整理されます。

テスト実行戦略

生成されたスクリプトは、包括的なテスト実行ワークフローをサポートします。

テスト自動化のベストプラクティス

テスト自動化スクリプトの最終コレクションは、モダナイズされたアプリケーション機能を検証するための完全なテストフレームワークを提供します。スクリプトは、継続的なテストプロセスに統合することも、アプリケーション検証ワークフローの一部として実行することもできます。

AWS Transform のデプロイ機能

AWS Transform は、ready-to-use Infrastructure as Code (IaC) テンプレートを提供することで、モダナイズされたメインフレームアプリケーションのクラウド環境をセットアップするのに役立ちます。 AWS Transform チャットインターフェイスを使用すると、コンピューティングリソース、データベース、ストレージ、セキュリティコントロールなどの重要なコンポーネントを作成する構築済みのテンプレートにアクセスできます。テンプレートは、 CloudFormation (CFN) AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)、Terraform などの一般的な形式で利用できるため、インフラストラクチャを柔軟にデプロイできます。

これらのテンプレートは、モダナイズされたメインフレームアプリケーションの環境を設定するために必要な時間と専門知識を削減する構成要素として機能します。これらのテンプレートはニーズに合わせてカスタマイズでき、デプロイ環境を構築するための基盤となります。

IaC テンプレートを取得するには、 AWS Transform チャットのInfrastructure-as-Code」テンプレートに、希望するモダナイゼーションパターン (メインフレームリファクタリングの AWS 変換など）、希望するトポロジー (スタンドアロンか高可用性か）、希望する形式 (CloudFormation か Cloud Development Kit か Terraform か) を明確にするよう依頼します。