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메인프레임 애플리케이션의 변환

AWS 변환은 메인프레임 현대화 애플리케이션의 변환을 가속화합니다. 이 주제에서는 사용 가능한 기능에 대해 설명합니다.

사전 조건: S3에서 프로젝트 입력 준비

AWS 변환은 복잡한 메인프레임 코드베이스를 처리할 수 있습니다. 코드베이스를 사용하려면 S3 위치에 모든 자산이 있어야 합니다.

주요 프로젝트 입력:

기타 프로젝트 입력

프로젝트 입력에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다.

로그인 및 작업 생성

AWS 변환 웹 환경에 로그인하려면 설명서의 AWS 변환 시작하기 섹션에 있는 모든 지침을 따르세요.

작업을 생성하고 시작하려면: 프로젝트 시작의 단계를 따릅니다.

워크스페이스 생성: 작업, 공동 작업자 및 관련 아티팩트가 저장될 워크스페이스의 이름을 지정하고 설명합니다.

작업 생성: 미리 구성된 작업 계획 중에서 선택하여 작업을 생성하거나 지원되는 기능 목록에서 선택하여 목표에 따라 작업 계획을 사용자 지정합니다.

작업을 생성할 때 아래 기능 중에서 선택할 수 있지만 프로젝트의 소스 코드 위치가 위치하므로 항상 Kickoff 단계가 필요합니다. 워크스페이스에 설정된 첫 번째 작업에서는 Amazon S3 버킷에 대한 커넥터를 설정해야 합니다.

변환 진행 상황 추적

다음 두 가지 방법으로 프로세스 전반의 변환 진행 상황을 추적할 수 있습니다.

커넥터 설정

AWS 변환은 커넥터를 사용하여 메인프레임 현대화 함수에 필요한 계정의 리소스에 액세스합니다. 커넥터는 워크스페이스에서 실행하는 첫 번째 작업으로 자동으로 구성됩니다. 선택한 작업 계획에 따라 AWS 변환은 커넥터를 생성하도록 안내합니다.

메인프레임 재구성 커넥터

메인프레임 재구성 커넥터는 평가 및 재구성 워크플로를 실행하는 작업을 위한 것입니다. S3 버킷을 사용하여 변환 리소스에 액세스하고 저장할 뿐만 아니라 Amazon Neptune 클러스터를 사용하여 추출된 아티팩트를 저장합니다. Neptune 클러스터는 작업에 대해 추출된 모든 아티팩트를 저장하는 통합 지식 그래프 역할을 하며, 지식 그래프는 AWS 변환 채팅 인터페이스의 모든 질문에 대한 답변을 제공합니다.

AWS 변환이 탄력적 네트워크 인터페이스(ENI)를 생성할 수 있는 VPC에 Amazon Neptune 클러스터를 배포합니다.ENIs 이는 AWS 변환이 VPC의 Neptune과 안전하게 통신하여 데이터를 로드하고 지식 그래프를 쿼리할 수 있도록 하는 네트워크 연결입니다.

AWS CloudFormation

다음 CloudFormation 템플릿을 사용하여 메인프레임 재구성 커넥터에 필요한 리소스를 생성하는 것이 좋습니다. CloudFormation 템플릿을 실행할 때 커넥터에 사용할 것과 동일한 S3 버킷을 사용합니다. CloudFormation 템플릿 사용에 대한 자세한 내용은 템플릿 작업을 참조하세요.

CloudFormation 템플릿을 다운로드하려면 neptune-kg-setup.yaml을 선택합니다.

템플릿은 다음 파라미터를 허용합니다.

커넥터를 구성할 때 다음 세부 정보를 제공합니다.

사용자 지정 구성

기존 VPC 또는 기타 도구를 사용하여 필요한 인프라를 생성하려면 환경이 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.

Neptune 클러스터

네트워킹

보안 그룹

보안 그룹은 서브넷이 아닌 ENIs에 연결됩니다. AWS 변환 ENIs와 Neptune이 동일한 서브넷에 상주하는 경우에도 별도의 보안 그룹은 ENI와 Neptune 간의 액세스를 제어합니다.

IAM

다음 다이어그램은 권장 아키텍처를 보여줍니다.

S3 커넥터

사용자 지정 계획이 있는 작업의 경우 AWS 변환은 S3 커넥터를 사용할 수 있습니다. S3 커넥터는 S3 버킷을 사용하여 변환 리소스에 액세스하고 저장하며 인덱싱된 출력을 위한 S3 벡터 버킷을 사용합니다.

S3 벡터 버킷의 선택적 구성입니다.

S3 벡터 버킷을 사용할 수 있는 리전에서 AWS 변환은 AI 기반 검색 및 채팅 경험을 제공하기 위해 계정의이 S3 벡터 버킷에 작업 출력의 검색 가능한 벡터 인코딩을 저장합니다. 데이터는이 작업 외부에서 사용되지 않으며 모델 훈련에 사용되지 않습니다. 이를 활성화하려면 S3 벡터 버킷을 생성하고 제공해야 합니다. AWS 변환은이 버킷에 쓰는 데 필요한 권한이 있는 역할을 자동으로 생성하고 연결합니다.

S3 버킷 CORS 권한

커넥터를 구성한 후 AWS 변환 콘솔에서 직접 아티팩트를 보고 비교할 수 있도록 다음 CORS 정책을 S3 버킷에 추가합니다. 이 정책이 올바르게 설정되지 않은 경우 AWS 변환의 인라인 보기 또는 파일 비교 기능을 사용하지 못할 수 있습니다.

[
    {
        "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
    }
]

작업 계획 평가 및 재구상

평가 및 재구상 작업 계획은 메인프레임 애플리케이션을 현대화하기 위한 사전 정의된 워크플로입니다. 코드베이스를 평가하여 비즈니스 기능을 식별하고 선택한 기능을 재구상하는 두 단계를 안내합니다. 대신 개별 기능을 선택하려면 사용자 지정 작업 계획을 사용합니다.

평가

메인프레임 현대화 여정은 일반적으로 코드베이스를 평가하여 콘텐츠를 식별하고 관계 및 종속성을 이해하는 것으로 시작됩니다. 이 평가 후 현대화할 소스 코드의 일부를 분해하고 선택할 수 있습니다. 분해 경계는 비즈니스 기능에 따라 결정됩니다.

비즈니스 함수 카탈로그는 코드베이스를 개별 비즈니스 함수로 분해합니다.이 기능은 각 비즈니스 함수를 처음부터 끝까지 매핑하는 결정론적 데이터 경로의 토대를 기반으로 구축됩니다. 데이터 경로는 비즈니스 트리거부터 메인프레임 코드 내의 최종 쓰기까지 데이터가 취하는 경로입니다. 시스템은 분석을 단일 진입점으로 제한하는 대신 배치 작업, CICS 트랜잭션 및 공유 데이터 스토어를 포괄하여 일관된 비즈니스 작업 단위를 식별합니다.

비즈니스 함수는 비즈니스 트리거에서 시작하여 측정 가능한 비즈니스 성과로 끝나는 일련의 작업입니다. AWS 혁신은 사업부가 조치를 취할 수 있는 비즈니스 함수의 카탈로그를 제공하여 먼저 현대화할 대상에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

비즈니스 기능을 사용하여 현대화하기 위한 코드베이스 평가의 이점:

채팅을 통해 제공된 평가 결과

채팅을 통해 제공되는 평가 결과에는 데이터 경로 수, 배치 및 CICS 트랜잭션 측면에서 각 함수의 범위, 비즈니스 설명을 포함한 비즈니스 함수 목록이 포함됩니다. Amazon S3 버킷에서 생성된 아티팩트에 대한 링크가 제공되며 채팅을 통해 액세스할 수도 있습니다. 비즈니스 함수 세부 정보 및 비즈니스 함수 요약이라는 두 가지 아티팩트가 제공됩니다.

그래프와 상호 작용하려면 요소를 선택하여 그래프에 대한 추가 세부 정보를 표시하거나 요소를 열어 세부 정보를 조사합니다. 각 페이지 내에는 해당 수준의 모든 요소에 대한 요약과 다음을 포함하여 각 구성 요소와 상호 작용하고 이에 대해 자세히 알아볼 수 있는 그래픽 인터페이스가 있습니다.

채팅을 통해 출력을 조사하여 각 비즈니스 기능에 포함된 요소를 이해하고 비즈니스 함수 그래프를 통해 경계를 탐색할 수 있습니다.

현대화의 경계를 식별하면 채팅에서 재구상하려는 비즈니스 기능을 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 단일 비즈니스 함수 또는 여러 비즈니스 함수를 선택할 수 있습니다. AWS 변환은 선택한 경계와 필요한 평가 출력을 재구상 흐름으로 전송하여 현대화 여정을 계속합니다.

첫 번째 현대화를 완료한 후 채팅을 사용하여 현대화할 추가 비즈니스 기능 세트를 선택할 수 있습니다.

재구상

재구상 단계에서는 평가에서 식별한 비즈니스 기능 중 하나 또는 전부를 선택하고 현대화를 준비할 수 있습니다. 이렇게 하면 비즈니스 로직 추출이 트리거되고 선택한 비즈니스 기능에 대한 요구 사항이 생성됩니다. 생성된 요구 사항은 미래 엔지니어링을 위한 기본 입력으로, 레거시 시스템 이해를 현대화된 애플리케이션이 제공해야 하는 대상의 정확한 사양으로 변환합니다.

비즈니스 로직 추출

하나 이상의 비즈니스 기능을 선택한 후 AWS 변환은 선택한 비즈니스 기능에 대한 비즈니스 로직 생성을 시작합니다. 추출이 완료되면 AWS 변환은 다운스트림 사용을 위해 결과를 Amazon S3 버킷에 JSON 형식으로 저장합니다. 추출 진행 상황을 모니터링하고 AWS 변환 콘솔 내에서 직접 문제를 검토할 수 있습니다.

추출 중에 문제가 발생한 파일이 있는 경우 영향을 받는 각 파일에 대해 다음 세부 정보가 표시됩니다.

요구 사항 생성

비즈니스 로직 추출이 완료되면 Generate Requirements 에이전트는 추출된 아티팩트(코드 분석, 데이터 분석, 비즈니스 규칙)를 사용하고 현대화 요구 사항을 생성합니다. 이러한 요구 사항은 기술에 구애받지 않고 테스트 가능한 수락 기준을 포함하는 공식 기능 사양입니다. AWS 변환은 선택한 각 비즈니스 기능에 대해 하나의 requirements.md 파일을 생성하고 출력을 Amazon S3 버킷에 저장합니다. 출력의 Amazon S3 위치를 보려면 요구 사항 생성 단계를 선택합니다.

각 requirements.md 파일은 다음과 같은 부분으로 구성됩니다.

변환 아티팩트 간 추적성

AWS 변환은 평가 및 재구상 워크플로 전반에 걸쳐 생성되는 아티팩트 간의 추적성을 유지합니다. 추적성을 사용하면 각 요구 사항을 추출된 비즈니스 규칙 또는 요구 사항을 생성한 원래 소스 코드로 직접 추적할 수 있습니다.

traceability.yaml 파일을 사용하여 각 비즈니스 기능에 대한 모든 추적성 세부 정보를 볼 수 있습니다. 각 비즈니스 규칙이 요구 사항에 매핑되는 방법을 설명합니다.

대화형 추적성을 위해 VS Code 및 Open VSX 호환 편집기에서 IDE 플러그인을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 개발자 도구를 참조하세요.

작업 계획 재구상

현대화 범위가 지정되어 재구상할 준비가 된 애플리케이션의 경우 독립 실행형 재구상 작업을 실행할 수 있습니다. 작업은 코드와 데이터를 분석하고, 비즈니스 로직을 추출하고, 비즈니스 도메인을 식별하고, 각 비즈니스 도메인에 대한 현대화 요구 사항을 생성합니다.

사용자 지정 작업 계획

사용자 지정 작업 계획을 사용하면 실행하려는 기능을 선택하여 자체 현대화 워크플로를 구축할 수 있습니다. 포함된 기능을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 현대화 목표에 따라 다음 기능 중에서 선택합니다. 일부 기능은 먼저 실행되는 기능에 따라 달라집니다. 예를 들어 코드 분석은 대부분의 다른 기능에 필요합니다.

코드 분석

Amazon S3 버킷 경로를 AWS 변환과 공유하면 파일 이름, 파일 유형, 코드 줄 및 경로와 같은 세부 정보와 함께 각 파일의 코드를 분석합니다.

작업 계획의 왼쪽 탐색 창에서 코드 분석을 선택하여 결과를 봅니다. 코드 분석 결과는 여러 가지 방법으로 볼 수 있습니다.

파일 결과 내에서 AWS 변환은 선택한 파일 보기에 따라 다음 정보를 제공합니다.

누락된 파일 - 메인프레임 현대화 코드 분석에서 누락된 파일입니다. 이러한 파일은 Amazon S3 버킷의 소스 입력의 일부로 추가해야 하며, 더 나은 결과를 얻으려면 분석 단계를 다시 실행해야 합니다.

동일한 이름 - AWS 변환은 동일한 이름과 가능한 동일한 특성(예: 코드 줄 수)을 공유하는 파일 목록을 제공합니다. 한 번에 두 파일의 내용 차이를 비교할 수 없습니다.

중복 IDs- Cobol 프로그램을 사용하면 프로그램 ID 필드가 파일의 고유 식별자 역할을 합니다. 이 ID는 프로젝트 전체에서 프로그램을 호출하는 데 사용되므로 고유해야 합니다. 그러나 일부 프로젝트에는 이름이 다르지만 프로그램 ID가 동일한 COBOL 파일이 있을 수 있습니다. 평가 중에 이러한 파일 목록을 가져오면 모든 프로그램의 종속성을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IDs가 중복된 프로그램이 있는 경우 COBOL 코드에서 각 파일에 대한 고유 식별자를 갖도록 이러한 파일의 프로그램 IDs를 변경하는 것이 좋습니다. 그런 다음 작업을 다시 실행하여 더 정확하고 포괄적인 코드 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

중복된 프로그램 IDs 확인하면 다음을 수행할 수 있습니다.

코드베이스 문제 - 현대화 프로젝트를 계속하기 전에 해결해야 하는 코드베이스 내에서 탐지된 잠재적 문제입니다. 이러한 문제에는 관련 문에 대한 참조 누락 또는 코드에서 지원되지 않는 링크가 포함될 수 있습니다.

업데이트 분류 - 수동 재분류를 사용하면 새 분류로 JSON 파일을 업로드하여 대량 업데이트 기능을 사용하여 파일을 재분류할 수 있습니다.

재분류 후 AWS 변환은 다음을 수행합니다.

인라인 뷰어 및 파일 비교

인라인 뷰어는 메인프레임 기능 AWS 변환의 기능으로, 두 가지 주요 시각화 기능을 제공합니다.

입력 파일 보기

파일 비교

데이터 분석

AWS 변환은 데이터 관계 및 요소가 메인프레임 현대화 프로젝트에 미치는 영향을 이해하는 데 도움이 되는 데이터 분석을 제공합니다. 제공되는 두 가지 출력은 다음과 같습니다.

분석이 완료되면 각 출력에 대해 두 개의 탭이 있으며, 데이터 계보와 사전 모두에 대해 아래에 설명된 여러 보기를 사용할 수 있습니다.

데이터 계보

AWS 변환은 현대화 중인 코드 베이스에서 이해해야 하는 데이터 관계를 기반으로 여러 보기를 제공합니다. 데이터 계보에서 사용할 수 있는 네 가지 테이블 보기는 다음과 같습니다.

요약은 데이터 소스의 개요, 프로그램 및 JCLs과의 관계, 데이터 소스의 활용 방식 및 코드베이스에서 발견된 총 작업에 대한 요약 정보를 제공합니다.

데이터 사전

코드베이스에 있는 데이터 소스 내의 데이터 요소를 이해하는 것은 다양한 데이터 소스가 어떻게 종속되는지를 실현하는 다음 단계입니다. 데이터 사전은 정확한 변환 매핑을 위한 비즈니스 언어 설명과 함께 필드 수준 메타데이터를 제공하는 데이터 카탈로그입니다.

데이터 계보와 사전 간의 관계는 데이터 소스를 선택한 다음 데이터 계보 또는 데이터 사전 버튼을 활용하여 데이터 소스와 데이터 요소 간의 관계를 자세히 살펴볼 수 있습니다. 데이터 계보와 사전 간의 탐색은 데이터 계보와 통합된 데이터 가시성을 제공하여 "대상" - 사용 및 관계와 함께 "대상" - 구조와 의미를 제공합니다.

활동 지표 분석

활동 지표 분석을 사용하면 유형 14, 15, 30, 64, 102 및 110의 시스템 관리 시설(SMF) 레코드를 분석할 수 있습니다. 분석은 메인프레임 애플리케이션 내에서 요소가 사용되는 방식에 대한 인사이트를 제공합니다. 사용되지 않는 코드를 사용 중지하거나 현대화된 애플리케이션의 대상 아키텍처에 대한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 작업에 활동 지표 분석을 포함하는 경우 코드 분석 단계를 완료하면 먼저 더 풍부한 SMF 출력이 제공되지만 필수는 아닙니다.

분석을 위한 SMF 레코드 온보딩

SMF 분석을 위한 초기 단계로 Amazon S3 버킷 내의 SMF 레코드 위치를 제공해야 합니다. 최소 13개월의 레코드를 제공하여 짧은 기간 동안 놓칠 수 있는 연간 발생 횟수를 캡처합니다. 13개월이 권장되지만 감지 가능한 SMF 레코드가 있는 모든 기간은 분석 결과를 생성합니다.

SMF 추출은 다음 형식 요구 사항을 충족해야 합니다.

Amazon S3 버킷 내의 SMF 레코드에 대한 링크를 제공하여 레코드가 소스 코드와 별도의 폴더에 있는지 확인합니다. 형식 옵션에는 압축된 .zip(최대 600MB) 또는 .tar.gz(최대 5GB)가 포함됩니다. SMF 레코드가 감지되지 않는 폴더에 대한 링크를 제공하면 오류 메시지가 표시되고 분석이 완료되지 않습니다.

분석 출력

분석 출력에는 레코드 유형에 따라 테이블 형식 보기와 .csv 출력(Amazon S3 버킷에서 사용 가능)이라는 두 가지 구성 요소가 포함됩니다. AWS 변환 내에서 출력은 유형 30 및 110에 대해 표시됩니다. Amazon S3 버킷의 아티팩트를 통해 다른 유형의 레코드에 대한 분석을 탐색할 수 있습니다. 사용자 인터페이스에서 헤더는 제공된 레코드의 시간 범위를 표시하므로 누락된 키 날짜를 식별할 수 있습니다. 예를 들어 레코드가 5월 1일부터 10월 31일까지 지속되지만 추수 감사절 이후 바쁜 날을 제외하면 키 레코드가 누락된 것을 확인할 수 있습니다. 웹 애플리케이션의 타임스탬프는 시스템의 시간대와 SMF 레코드를 반영합니다.

Amazon S3에서 사용할 수 있는 아티팩트는 제공된 레코드에 있는 모든 레코드 유형에 대한 분석을 제공합니다.

테이블 형식 보기

SMF 30 및 110에만 사용할 수 있는 테이블 형식 보기에는 배치 작업 및 CICS 트랜잭션을 위한 최대 3개의 주요 구성 요소가 포함되어 있습니다.

검색 요약은 심층 분석을 위한 항목을 빠르게 식별하는 데 도움이 되는 세 가지 작업 및 트랜잭션 그룹을 제공합니다.

배치 작업 및 CICS 트랜잭션 분석은 작업 및 트랜잭션 전반에 걸쳐 집계된 분석을 제공합니다. 분석 결과의 일부 열은 기본적으로 숨겨집니다. 기어 아이콘을 선택하면 추가 필드가 표시됩니다.

트랜잭션 키는 CICS 트랜잭션에 대한 고유한 데이터 집계를 생성하여 네 개의 필드를 단일 키 값으로 결합합니다.

전체 키 또는 분석 출력의 키 구성 요소별로 검색할 수 있습니다.

코드 분석 비교는 SMF 레코드 또는 코드 분석 단계에서 찾았지만 둘 다에는 없는 작업을 강조 표시합니다. 이는 SMF 레코드 기간 동안 실행되지 않았거나 코드 분석 단계에 없는 작업을 보여줍니다. 이 출력은 작업에서 SMF 분석 전에 코드 분석 단계를 실행하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

모범 사례

배치 작업에 대한 포괄적인 출력(유형 30)을 가져오려면 JCL 파일 이름이 작업 이름과 일치하는지 확인하여 코드 분석 비교에서 의미 있는 출력을 얻어야 합니다.

기술 설명서 생성

현대화 중인 메인프레임 애플리케이션에 대한 기술 설명서를 생성할 수 있습니다. 코드를 분석하여 AWS 변환은 레거시 시스템에 있는 프로그램 로직, 흐름, 통합 및 종속성에 대한 설명을 포함하여 애플리케이션 프로그램에 대한 자세한 설명서를 자동으로 생성할 수 있습니다. 이 설명서 기능은 지식 격차를 해소하는 데 도움이 되므로 애플리케이션을 최신 클라우드 아키텍처로 전환할 때 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.

설명서에 사용자 정보 추가

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

zip 파일에 선택적 파일을 추가하여 생성된 설명서 품질을 개선하고 사용자 지정 PDF 커버 페이지를 제공할 수 있습니다. 이 중 일부는 다음과 같습니다.

설명서 인라인 뷰어 생성

기술 문서 생성 단계에서 PDF 파일을 볼 수 있습니다.

오른쪽 상단의 화면을 확장하는 옵션과 함께 PDF가 AWS 변환에서 열립니다.

비즈니스 로직 추출

현대화 중인 메인프레임 애플리케이션에서 필수 비즈니스 로직을 추출할 수 있습니다. AWS Transform은 코드를 자동으로 분석하여 세부 프로세스 흐름 및 애플리케이션에 포함된 비즈니스 로직을 비롯한 중요한 비즈니스 요소를 식별하고 문서화합니다. 이 기능은 현대화 여정에서 여러 이해관계자에게 도움이 됩니다. 비즈니스 분석가는 추출된 로직을 활용하여 정확한 비즈니스 요구 사항을 생성하고 현재 구현의 격차 또는 불일치를 식별할 수 있습니다. 개발자는 광범위한 메인프레임 전문 지식 없이 복잡한 레거시 시스템 기능을 빠르게 이해할 수 있습니다.

추출된 비즈니스 설명서 인라인 보기

비즈니스 규칙 추출 단계에서 비즈니스 로직을 볼 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다.

비즈니스 설명서 페이지가 새 브라우저 탭에서 열립니다.

분해

프로그램과 구성 요소 간의 종속성을 설명하는 도메인으로 코드를 분해할 수 있습니다. 이렇게 하면 관련 파일과 프로그램을 동일한 도메인 내에서 적절하게 그룹화할 수 있습니다. 또한 분해 프로세스 중에 애플리케이션 로직의 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

애플리케이션 분해를 시작하려면:

시드

시드는 분해 코드 단계의 기본 입력입니다. 각 구성 요소 또는 파일(예: JCL, COBOL, Db2 테이블, CSD 및 스케줄러 파일)을 하나의 도메인에만 시드로 할당하여 분해 프로세스 중에 명확한 경계와 정렬을 보장할 수 있습니다.

시드 식별은 애플리케이션 또는 포트폴리오의 구조에 따라 달라집니다. 일반적인 메인프레임 레거시 애플리케이션의 경우 설정된 명명 규칙, 스케줄러의 배치 수준 그룹화, CICS 시스템에 정의된 트랜잭션 수준 그룹화를 준수하여 시드를 결정할 수 있습니다. 또한 데이터베이스 테이블은 시드 역할을 하여 분해를 위한 또 다른 구조 계층을 제공할 수도 있습니다.

종속성 파일 가져오기 및/또는 업데이트

분해 중에 AWS Transform이 수행하는 종속성 분석에서 생성된 기존 파일을 대체하는 종속성에 대한 JSON 파일을 업로드할 수 있습니다.

종속성 내보내기 함수를 사용하면 분해 단계에서 생성된 종속성 json 파일을 다운로드할 수 있습니다. 다운로드 후 요구 사항에 따라 파일을 수정할 수 있습니다. 그런 다음 종속성 분석에서 생성된 파일을 대체하는 종속성의 새 JSON 파일을 업로드할 수 있는 변환의 업로드 기능을 사용하여 종속성을 가져올 수 있습니다. AWS 그런 다음 분해 단계의 그래프가 업데이트됩니다.

AWS 변환은 종속성 파일을 가져오고 입력을 기반으로 새 종속성 그래프를 생성합니다.

도메인 가져오기 및/또는 업데이트

분해 단계 전에 도메인, 시드 및/또는 파일 관계가 매핑된 고객의 경우 작업 메뉴를 통해 사용할 수 있는 도메인 파일 가져오기 함수를 통해이 도메인 정의를 업로드할 수 있습니다. 이 함수를 사용할 수 있는 몇 가지 예:

도메인 파일을 가져오면 사용자는 도메인 정의에 대해 분해를 실행하거나 만족하면 도메인 정의를 저장한 다음 제출할 수 있습니다.

Parent/child/neighbor 파일

종속성 그래프에서 프로그램은 서로 다른 유형의 연결을 통해 서로 관련이 있습니다. 이러한 관계를 이해하면 메인프레임 애플리케이션을 변환하는 동안 프로그램 종속성을 분석할 수 있습니다. 또한 도메인의 경계를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 도메인을 선택한 다음 상위 수준을 한 수준 선택하면 연결된 노드가 표시됩니다.

상위 관계 - 상위 파일이 다른 프로그램을 호출하거나 제어합니다. 상위 항목은 계층 구조에서 종속 프로그램 위에 있습니다. 한 수준 또는 모든 수준에서 상위를 선택할 수 있습니다.

하위 관계 - 상위 프로그램에서 하위 파일을 호출하거나 제어합니다. 하위 항목은 파일 계층 구조에서 상위 항목 아래에 있습니다.

이웃 관계 - 이웃은 동일한 계층 수준의 파일입니다. 동일한 상위 프로그램을 공유하며 서로 직접 상호 작용할 수 있습니다.

코드 재포지토리

Reforge는 대형 언어 모델(LLMs)을 사용하여 리팩터링된 코드의 품질을 개선합니다. 초기 COBOL-to-Java 변환은 COBOL 영향을 받는 데이터 구조와 레거시 시스템의 변수 이름을 유지하면서 기능적 동등성을 유지합니다. 리포지토리에서는 최신 Java 관행과 관용구를 따르도록이 코드를 재구성하여 COBOL 스타일 구문을 네이티브 Java 컬렉션 및 명명 규칙으로 대체합니다. 이렇게 하면 Java 개발자가 코드를 더 읽기 쉽고 유지 관리할 수 있습니다.

다음 단계에 따라 리팩터링 후 코드를 리포지토리합니다.

AWS 변환이이 입력을 가져오면 Reforge 결과가 포함된 다운로드 가능한 파일이 제공됩니다.

이는 성공적인 재포지션으로 인한 zip 구조입니다.

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

현대화된 애플리케이션 테스트 계획

추출된 코드 속성, 작업 복잡성 및 스케줄러 경로를 기반으로 메인프레임 현대화된 애플리케이션에 대한 테스트 계획을 생성하고 관리할 수 있습니다. AWS 변환은 각 테스트 사례에 필요한 특정 아티팩트를 테스트하고 식별할 작업의 우선순위를 지정하는 데 도움이 됩니다. 테스트 계획 프로세스는 구성, 범위 지정 및 검토의 세 가지 주요 단계로 나뉩니다.

테스트 계획 사용자 지정 옵션

특정 요구 사항을 충족하도록 테스트 계획을 사용자 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 다음을 수행할 수 있습니다.

자세한 테스트 사례 정보

각 테스트 사례는 콘텐츠와 관련 데이터 세트 또는 데이터 파일을 설명하는 세부 정보를 제공합니다.

데이터 관리 기능

이러한 세부 정보는 테스트 사례와 관련된 데이터를 이해하는 데 도움이 됩니다. 다음을 수행할 수 있습니다.

비즈니스 규칙 및 테스트 사례 지침

AWS 변환 테스트 계획은 비즈니스 규칙 추출을 기반으로 테스트 사례 계획에 대한 권장 사항을 제공합니다.

최종 테스트 계획은 지정된 S3 위치에 저장되며 테스트 전략을 효과적으로 실행하는 데 필요한 모든 정보를 포함합니다. 다른 테스트 도구 또는 설명서 시스템과의 통합을 위해 테스트 계획을 내보낼 수 있습니다.

테스트 사례 생성 규칙 - 요약

일반 규칙

기본 테스트 사례 생성 규칙

사용자 작업 규칙

테스트 데이터 수집 스크립트 생성

JCL 스크립트를 생성하여 이전 단계에서 생성된 테스트 계획을 기반으로 메인프레임 시스템에서 테스트 데이터를 수집할 수 있습니다. AWS 변환은 포괄적인 테스트에 필요한 데이터 세트, 데이터베이스 테이블 및 순차 파일에 대한 데이터 수집 스크립트를 자동으로 생성합니다. 데이터 수집 프로세스는 입력 구성, 테스트 사례 선택, 스크립트 구성, 스크립트 생성의 네 가지 주요 단계로 나뉩니다.

스크립트 생성 기능

생성된 스크립트는 템플릿 및 구성에 따라 자동으로 사용자 지정됩니다.

데이터 수집 전략

생성된 스크립트는 포괄적인 데이터 수집 전략을 지원합니다.

템플릿 사용자 지정 및 모범 사례

ATX 테스트 데이터 수집은 유연한 템플릿 사용자 지정 기능을 제공합니다.

생성된 출력 구조

생성된 스크립트는 S3 버킷에 다음과 같은 구조로 구성됩니다.

최종 스크립트 컬렉션은 지정된 S3 위치에 저장되며 데이터 수집 전략을 효과적으로 실행하는 데 필요한 모든 JCL을 포함합니다. 스크립트를 다운로드하여 메인프레임 환경으로 전송하거나 자동 배포 프로세스와 통합할 수 있습니다.

자동화 스크립트 생성 테스트

테스트 자동화 스크립트를 생성하여 이전 단계에서 생성한 테스트 계획을 기반으로 현대화된 애플리케이션에서 테스트 사례를 실행할 수 있습니다. AWS 변환은 테스트 데이터 수집 프로세스에서 수집된 데이터를 활용하는 포괄적인 테스트 스크립트를 자동으로 생성합니다. 테스트 자동화 스크립트 생성 프로세스는 입력 구성, 테스트 사례 선택, 스크립트 생성 결과의 세 가지 주요 단계로 구성됩니다.

자동화 스크립트 기능 테스트

생성된 자동화 스크립트는 포괄적인 테스트 기능을 제공합니다.

생성된 출력 구조

생성된 테스트 자동화 스크립트는 S3 버킷에 다음과 같은 구조로 구성되어 있습니다.

테스트 실행 전략

생성된 스크립트는 포괄적인 테스트 실행 워크플로를 지원합니다.

테스트 자동화 모범 사례

테스트 자동화 스크립트의 최종 모음은 현대화된 애플리케이션 기능을 검증하기 위한 완전한 테스트 프레임워크를 제공합니다. 스크립트는 지속적 테스트 프로세스에 통합하거나 애플리케이션 검증 워크플로의 일부로 실행할 수 있습니다.

AWS 변환의 배포 기능

AWS 변환은 ready-to-use 수 있는 코드형 인프라(IaC) 템플릿을 제공하여 현대화된 메인프레임 애플리케이션을 위한 클라우드 환경을 설정하는 데 도움이 됩니다. 채팅 인터페이스 AWS 변환을 통해 컴퓨팅 리소스, 데이터베이스, 스토리지 및 보안 제어와 같은 필수 구성 요소를 생성하는 사전 구축된 템플릿에 액세스할 수 있습니다. 템플릿은 CloudFormation (CFN) AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)및 Terraform을 비롯한 인기 있는 형식으로 제공되므로 인프라를 유연하게 배포할 수 있습니다.

이러한 템플릿은 현대화된 메인프레임 애플리케이션에 대한 환경을 구성하는 데 필요한 시간과 전문 지식을 줄이는 구성 요소 역할을 합니다. 필요에 맞게 이러한 템플릿을 사용자 지정하여 배포 환경을 구축할 수 있는 기반을 제공할 수 있습니다.

IaC 템플릿을 검색하려면 AWS 선호하는 현대화 패턴(예: 메인프레임 리팩터링을 위한 AWS 변환), 선호하는 토폴로지(독립 실행형 대 고가용성) 및 선호하는 형식(CloudFormation 대 클라우드 개발 키트 대 Terraform)을 명확히 설명하는 Infrastructure-as-Code 템플릿을 변환 채팅에서 요청하세요.