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Transformação de aplicativos de mainframe

AWS O Transform acelera a transformação de seus aplicativos de modernização de mainframe. Este tópico descreve os recursos disponíveis.

Pré-requisito: preparar as entradas do projeto no S3

AWS O Transform é capaz de lidar com bases de código complexas de mainframe. Para usar a base de código, verifique se você tem todos os ativos em sua localização do S3.

Principais insumos do projeto:

Outros insumos do projeto

Detalhes sobre as contribuições do projeto podem ser encontrados aqui.

Sign-in e criar um emprego

Para entrar na experiência web do AWS Transform, siga todas as instruções na Conceitos básicos de AWS Transformação seção da documentação.

Para criar e iniciar um trabalho: siga as etapas em Iniciar seu projeto.

Crie um espaço de trabalho: nomeie e descreva seu espaço de trabalho onde trabalhos, colaboradores e artefatos associados serão armazenados.

Criar trabalho: crie um trabalho selecionando planos de trabalho pré-configurados ou personalize o plano de trabalho com base em seu objetivo selecionando na lista de recursos suportados.

Ao criar seu trabalho, você pode selecionar entre os recursos abaixo, mas a etapa inicial é sempre necessária, pois é onde está localizada a localização do código-fonte do projeto. No primeiro trabalho configurado em um espaço de trabalho, você deve configurar um conector para seu bucket Amazon S3.

Acompanhando o progresso da transformação

Você pode acompanhar o progresso da transformação em todo o processo de duas maneiras:

Configurar um conector

AWS O Transform usa um conector para acessar os recursos em sua conta necessários para as funções de modernização do mainframe. Seu conector é configurado automaticamente com a primeira tarefa que você executa no espaço de trabalho. Dependendo do plano de trabalho escolhido, o AWS Transform orienta você na criação do seu conector.

Conector de reimaginação de mainframe

O conector de reimaginação do mainframe é para trabalhos que executam os fluxos de trabalho de avaliação e reimaginação. Ele usa um bucket S3 para acessar e armazenar recursos de transformação, bem como um cluster Amazon Neptune para armazenar artefatos extraídos. O cluster Neptune serve como o gráfico de conhecimento unificado que armazena todos os artefatos extraídos sobre seu trabalho, e o gráfico de conhecimento responde a todas as perguntas na interface de bate-papo do Transform. AWS

Implante o cluster Amazon Neptune em uma VPC em AWS que o Transform possa criar interfaces de rede elásticas (ENIs). Essas são as conexões de rede que permitem que o AWS Transform se comunique com segurança com o Neptune em sua VPC para carregar dados e consultar seu gráfico de conhecimento.

AWS CloudFormation

Recomendamos usar o CloudFormation modelo a seguir para criar os recursos necessários para seu mainframe reimagine o conector. Use o mesmo bucket do S3 que você planeja usar para o conector ao executar o CloudFormation modelo. Para obter mais informações sobre o uso CloudFormation de modelos, consulte Como trabalhar com modelos.

Para baixar o CloudFormation modelo, escolha neptune-kg-setup.yaml.

O modelo aceita os seguintes parâmetros:

Forneça os seguintes detalhes ao configurar seu conector:

Configuração personalizada

Se você preferir usar uma VPC existente ou outras ferramentas para criar a infraestrutura necessária, seu ambiente deve atender aos seguintes requisitos:

Aglomerado de Netuno

Redes

Grupos de segurança

Os grupos de segurança são anexados às ENIs, não às sub-redes. Mesmo quando o AWS Transform ENIs e o Neptune residem na mesma sub-rede, grupos de segurança separados controlam o acesso entre eles.

IAM

O diagrama a seguir mostra a arquitetura recomendada.

Conector S3

Para trabalhos com um plano personalizado, o AWS Transform pode usar um conector S3. O conector S3 usa um bucket S3 para acessar e armazenar recursos de transformação e um bucket vetorial S3 para saída indexada.

Configuração opcional do bucket vetorial S3.

Nas regiões em que os compartimentos vetoriais do S3 estão disponíveis, o AWS Transform armazenará codificações vetoriais pesquisáveis da saída do trabalho nesse intervalo vetorial do S3 em sua conta para fornecer uma experiência de pesquisa e bate-papo com inteligência artificial. Os dados não são usados fora desse trabalho e não são usados para treinar modelos. Para habilitar isso, você deve criar e fornecer um bucket vetorial S3. AWS O Transform cria e anexa automaticamente uma função com as permissões necessárias para gravar nesse bucket.

Permissões CORS do bucket S3

Depois que seu conector estiver configurado, adicione a seguinte política de CORS ao seu bucket do S3 para que você possa visualizar e comparar artefatos diretamente no console do AWS Transform. Se essa política não estiver configurada corretamente, talvez você não consiga usar as funcionalidades de visualização em linha ou comparação de arquivos do AWS Transform.

[
    {
        "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
    }
]

Avalie e reinvente o plano de trabalho

O plano de trabalho Avaliar e reimaginar é um fluxo de trabalho predefinido para modernizar aplicativos de mainframe. Ele orienta você em duas fases: avaliar sua base de código para identificar funções de negócios e reimaginar as funções que você seleciona. Para escolher capacidades individuais em vez disso, use o plano de trabalho personalizado.

Avaliar

As jornadas de modernização do mainframe geralmente começam com a avaliação da base de código para identificar conteúdos e entender relacionamentos e dependências. Após essa avaliação, você pode começar a decompor e selecionar partes do código-fonte para modernizar. Os limites da decomposição são determinados com base nas funções de negócios.

O catálogo de funções de negócios decompõe sua base de código em funções comerciais distintas, que são construídas sobre uma base de caminhos de dados determinísticos que mapeiam cada função comercial do início ao fim. Um caminho de dados é a rota que os dados seguem, começando com um gatilho de negócios até a gravação final no código do mainframe. Em vez de limitar a análise a um único ponto de entrada, o sistema abrange trabalhos em lote, transações do CICS e seus armazenamentos de dados compartilhados para identificar unidades coerentes de trabalho comercial.

Uma função comercial é um conjunto de trabalho que começa com um gatilho comercial e termina com um resultado comercial mensurável. AWS O Transform fornece um catálogo de funções de negócios nas quais uma linha de negócios pode atuar, permitindo decisões informadas sobre o que modernizar primeiro.

Benefícios de avaliar sua base de código para se modernizar usando funções de negócios:

Resultados da avaliação fornecidos por meio do chat

Os resultados da avaliação fornecidos pelo chat incluem uma lista de funções de negócios, incluindo o número de caminhos de dados, o que cada função abrange em termos de transações em lote e do CICS e uma descrição da empresa. Você recebe um link para os artefatos gerados no bucket do Amazon S3 e também pode acessá-los por meio do chat. Dois artefatos são fornecidos: detalhes da função comercial e resumo da função comercial.

Para interagir com o gráfico, selecione um elemento para mostrar detalhes adicionais sobre ele ou abra um elemento para interrogar seus detalhes. Em cada página, há um resumo de todos os elementos desse nível e uma interface gráfica para interagir e aprender mais sobre cada componente, incluindo o seguinte:

Por meio do bate-papo, você pode interrogar os resultados para entender os elementos contidos em cada função comercial e explorar os limites por meio do gráfico da função comercial.

Depois de identificar os limites de sua modernização, o chat solicita que você selecione as funções de negócios que você deseja reimaginar. Você pode selecionar uma única função comercial ou várias funções comerciais. AWS O Transform envia os limites selecionados e os resultados de avaliação necessários para o fluxo reimaginado para continuar a jornada de modernização.

Depois de concluir sua primeira modernização, você pode usar o chat para selecionar um conjunto adicional de funções de negócios para modernizar.

Reimagine

Na fase de reimaginação, você pode selecionar uma ou todas as funções de negócios que a avaliação identificou e prepará-las para a modernização. Isso aciona a extração da lógica de negócios seguida pela geração de requisitos para as funções comerciais selecionadas. Os requisitos gerados são a principal entrada para a engenharia avançada, traduzindo a compreensão do sistema legado em uma especificação precisa do que o aplicativo modernizado deve oferecer.

Extraia a lógica de negócios

Depois de selecionar uma ou mais funções comerciais, o AWS Transform começa a gerar a lógica de negócios para as funções comerciais selecionadas. Após a conclusão da extração, o AWS Transform armazena os resultados em um bucket do Amazon S3 no formato JSON para uso posterior. Você pode monitorar o progresso da extração e analisar quaisquer problemas diretamente no console do AWS Transform.

Se algum arquivo tiver problemas durante a extração, os seguintes detalhes serão exibidos para cada arquivo afetado:

Gere requisitos

Após a conclusão da extração da lógica de negócios, o agente Generate Requirements consome os artefatos extraídos (análise de código, análise de dados, regras de negócios) e produz requisitos de modernização. Esses requisitos são especificações funcionais formais que são independentes de tecnologia e incluem critérios de aceitação testáveis. AWS O Transform produz um requirements.md arquivo para cada função comercial que você seleciona e armazena a saída em um bucket do Amazon S3. Para visualizar a localização da saída no Amazon S3, escolha a etapa Gerar requisitos.

Cada requirements.md arquivo é organizado nas seguintes partes:

Rastreabilidade entre artefatos de transformação

AWS O Transform mantém a rastreabilidade entre os artefatos que gera em todo o fluxo de trabalho de avaliação e reimaginação. A rastreabilidade permite rastrear cada requisito de acordo com as regras de negócios extraídas ou diretamente com o código-fonte original que produziu o requisito.

Você pode visualizar todos os detalhes de rastreabilidade de cada função comercial usando o traceability.yaml arquivo. Ela descreve como cada regra de negócios se relaciona com um requisito.

Para rastreabilidade interativa, você pode usar o plug-in IDE nos editores compatíveis com VS Code e Open VSX. Para obter mais informações, consulte Ferramentas para desenvolvedores.

Reinvente o plano de trabalho

Para aplicativos que você tem como escopo a modernização e está pronto para reimaginar, você pode executar um trabalho de reimaginação independente. O trabalho analisa seu código e dados, extrai a lógica de negócios, identifica domínios de negócios e gera requisitos de modernização para cada domínio comercial.

Plano de trabalho personalizado

Um plano de trabalho personalizado permite que você crie seu próprio fluxo de trabalho de modernização selecionando os recursos que você deseja executar. Ele oferece controle total sobre quais recursos estão incluídos. Escolha entre os seguintes recursos com base em seu objetivo de modernização. Alguns recursos dependem de outros serem executados primeiro. Por exemplo, a análise de código é necessária para a maioria dos outros recursos.

Analise o código

Depois de compartilhar o caminho do bucket do Amazon S3 com o AWS Transform, ele analisará o código de cada arquivo com detalhes como nome do arquivo, tipo de arquivo, linhas de código e seus caminhos.

No plano de trabalho, selecione Analisar código no painel de navegação esquerdo para ver seus resultados. Você pode visualizar os resultados da análise de código de várias maneiras:

Nos resultados do arquivo, o AWS Transform fornece as seguintes informações, dependendo da visualização de arquivo escolhida:

Arquivos ausentes — Arquivos ausentes da análise do código de modernização do mainframe. Idealmente, esses arquivos devem ser adicionados como parte da entrada de origem no bucket do Amazon S3, e a etapa de análise deve ser executada novamente para obter resultados melhores e coesos.

Nome idêntico — AWS Transform fornece uma lista de arquivos que compartilham o mesmo nome e, possivelmente, as mesmas características (por exemplo, número de linhas de código). Ele não poderá comparar a diferença entre o conteúdo de dois arquivos ao mesmo tempo.

IDs duplicados — Com o programa Cobol, o campo ID do programa serve como o identificador exclusivo do arquivo. Esse ID deve ser exclusivo porque é usado para chamar o programa em todo o projeto. No entanto, alguns projetos podem ter arquivos COBOL com nomes diferentes, mas com o mesmo ID do programa. Obter a lista desses arquivos durante a avaliação pode ajudar a entender as dependências entre todos os programas.

Quando você tem programas com IDs duplicados, é recomendável alterar os IDs de programa desses arquivos para ter um identificador exclusivo para cada um deles no código COBOL. Em seguida, você pode executar novamente seu trabalho para obter resultados de análise de código mais precisos e abrangentes.

Ao resolver IDs de programa duplicados, você pode:

Problemas na base de código — Possíveis problemas detectados na base de código que você deve resolver antes de continuar com o projeto de modernização. Esses problemas podem incluir referências ausentes com declarações associadas ou links sem suporte no código.

Classificação de atualização — Com a reclassificação manual, você pode reclassificar arquivos usando o recurso de atualização em massa fazendo o upload do arquivo JSON com a nova classificação.

Após a reclassificação, AWS o Transform irá:

Visualizador embutido e comparação de arquivos

O visualizador embutido é um recurso do AWS Transform for mainframe que fornece dois recursos principais de visualização:

Visualização do arquivo de entrada

Comparação de arquivos

Análise de dados

AWS O Transform fornece análise de dados para ajudar a entender o impacto das relações e dos elementos de dados no projeto de modernização do mainframe. As duas saídas fornecidas são:

Após a conclusão da análise, haverá duas guias presentes para cada saída e, em seguida, várias visualizações disponíveis descritas abaixo para a linhagem de dados e o dicionário.

Linhagem de dados

AWS O Transform fornece várias visualizações com base nas relações de dados que precisam ser entendidas em toda a base de código que está sendo modernizada. As quatro visualizações de tabela disponíveis na linhagem de dados incluem:

O resumo fornece uma visão geral das fontes de dados e suas relações com programas e JCLs, bem como informações resumidas sobre como as fontes de dados são aproveitadas e o total de operações encontradas na base de código.

Dicionário de dados

Compreender os elementos de dados nas fontes de dados presentes na base de código é a próxima etapa para perceber como as várias fontes de dados são dependentes. O dicionário de dados é um catálogo de dados que fornece metadados em nível de campo com descrições de linguagem comercial para um mapeamento preciso da transformação.

A relação entre a linhagem de dados e o dicionário está disponível selecionando a fonte de dados e, em seguida, utilizando o botão de linhagem de dados ou dicionário de dados para aprofundar a relação entre a fonte de dados e os elementos de dados. A navegação entre a linhagem de dados e o dicionário fornece visibilidade de dados integrada com a linhagem de dados fornecendo o “quê” - estrutura e significado, juntamente com o “onde” - uso e relacionamento.

Análise de métricas de atividade

A análise de métricas de atividade permite analisar registros do System Management Facility (SMF) do tipo 14, 15, 30, 64, 102 e 110. A análise fornece informações sobre como os elementos são usados em seu aplicativo de mainframe. Ele pode ajudar na remoção de código não utilizado ou na tomada de decisões sobre a arquitetura de destino do aplicativo modernizado. Se você incluir a análise de métricas de atividade em seu trabalho, concluir primeiro a etapa de análise de código fornecerá resultados SMF mais ricos, embora isso não seja obrigatório.

Registros SMF integrados para análise

Você deve fornecer a localização do registro SMF em seu bucket do Amazon S3 como a etapa inicial para a análise SMF. Forneça um mínimo de 13 meses de registros para capturar ocorrências anuais que prazos mais curtos possam perder. Embora 13 meses sejam recomendados, qualquer período de tempo com registros SMF detectáveis produz resultados de análise.

Sua extração SMF deve atender aos seguintes requisitos de formato:

Forneça um link para os registros SMF em seu bucket do Amazon S3, garantindo que os registros estejam em uma pasta separada do seu código-fonte. As opções de formato incluem .zip (até 600 MB) ou .tar.gz (até 5 GB) compactado. Se você fornecer um link para uma pasta na qual os registros SMF não foram detectados, você receberá uma mensagem de erro e nenhuma análise será concluída.

Saída de análise

A saída da análise contém dois componentes, dependendo do tipo de registro: uma visualização tabular e uma saída.csv (disponível em seu bucket do Amazon S3). Em AWS Transform, as saídas são exibidas para os tipos 30 e 110. Por meio dos artefatos em seu bucket do Amazon S3, você pode explorar a análise em outros tipos de registros. Na interface do usuário, o cabeçalho exibe o intervalo de tempo dos registros fornecidos para que você possa identificar as datas-chave ausentes. Por exemplo, se seus registros abrangem 1º de maio a 31 de outubro, mas excluem o dia movimentado após o Dia de Ação de Graças, você pode ver que faltam os principais registros. Os carimbos de data/hora no aplicativo web refletem o fuso horário do seu sistema e os registros SMF.

Os artefatos disponíveis no Amazon S3 fornecem análises para qualquer tipo de registro encontrado nos registros fornecidos.

Visualização tabular

A exibição tabular, disponível somente para SMF 30 e 110, contém até três componentes principais para trabalhos em lotes e transações do CICS:

O resumo da descoberta fornece três grupos de trabalhos e transações que ajudam você a identificar rapidamente os itens para uma análise mais profunda.

A análise de tarefas em lotes e transações do CICS fornece análises agregadas entre trabalhos e transações. Algumas colunas nos resultados da análise estão ocultas por padrão. Escolha o ícone de engrenagem para exibir campos adicionais.

A chave de transação gera uma agregação de dados exclusiva para transações do CICS, combinando quatro campos em um único valor de chave:

Você pode pesquisar pela chave completa ou por qualquer componente da chave na saída da análise.

A comparação da análise de código destaca as tarefas encontradas nos registros SMF ou na etapa de análise do código, mas não estão presentes em ambas. Isso mostra trabalhos que não foram executados durante o período de registro do SMF ou que não estavam presentes na etapa de análise do código. Essa saída está disponível somente quando você executa a etapa de análise de código antes da análise SMF em seu trabalho.

Práticas recomendadas

Para obter resultados abrangentes para trabalhos em lote (tipo 30), certifique-se de que o nome do arquivo JCL corresponda ao nome do trabalho para obter resultados significativos na comparação da análise de código.

Gere documentação técnica

Você pode gerar documentação técnica para seus aplicativos de mainframe que estão passando por modernização. Ao analisar seu código, o AWS Transform pode criar automaticamente uma documentação detalhada de seus programas de aplicativos, incluindo descrições da lógica, fluxos, integrações e dependências do programa presentes em seus sistemas legados. Esse recurso de documentação ajuda a preencher a lacuna de conhecimento, permitindo que você tome decisões informadas ao fazer a transição de seus aplicativos para arquiteturas de nuvem modernas.

Adicione informações do usuário à documentação

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

Arquivos opcionais podem ser adicionados ao arquivo zip para ajudar a melhorar a qualidade da documentação gerada e fornecer uma capa personalizada em PDF. Alguns deles podem ser:

Gere um visualizador embutido de documentação

Você pode visualizar os arquivos PDF na etapa de geração da documentação técnica.

O PDF é aberto no AWS Transform, com a opção de expandir a tela no canto superior direito.

Extraia a lógica de negócios

Você pode extrair a lógica comercial essencial de seus aplicativos de mainframe que estão passando por modernização. AWS O Transform analisa automaticamente seu código para identificar e documentar elementos comerciais essenciais, incluindo fluxos de processo detalhados e lógica de negócios incorporada em seus aplicativos. Esse recurso atende a várias partes interessadas em sua jornada de modernização. Os analistas de negócios podem aproveitar a lógica extraída para criar requisitos comerciais precisos e identificar lacunas ou inconsistências nas implementações atuais. Os desenvolvedores ganham a capacidade de compreender rapidamente a funcionalidade complexa do sistema legado sem ampla experiência em mainframe.

Veja a documentação comercial extraída em linha

Você pode visualizar a lógica de negócios na etapa Extrair regra de negócios. Para fazer isso,

A página de documentação comercial é aberta em uma nova guia do navegador.

Decomposição

Você pode decompor seu código em domínios que contabilizam as dependências entre programas e componentes. Isso ajuda os arquivos e programas relacionados a serem agrupados adequadamente no mesmo domínio. Também ajuda a manter a integridade da lógica do aplicativo durante o processo de decomposição.

Para começar a decompor seu aplicativo:

Sementes

As sementes são as entradas fundamentais para a fase de decomposição do código. Cada componente ou arquivo (por exemplo, JCL, COBOL, tabelas Db2, CSD e arquivos do agendador) pode ser atribuído como semente a apenas um domínio, garantindo limites e alinhamento claros durante o processo de decomposição.

A identificação das sementes depende da estrutura da aplicação ou do portfólio. No caso de um aplicativo legado típico de mainframe, as sementes geralmente podem ser determinadas aderindo às convenções de nomenclatura estabelecidas, ao agrupamento em nível de lote no agendador e ao agrupamento em nível de transação definido no sistema CICS. Além disso, as tabelas do banco de dados também podem servir como sementes, fornecendo outra camada de estrutura para decomposição.

Importar arquivos de dependências de and/or atualização

Durante a decomposição, você pode carregar um arquivo JSON para as dependências que substitui os arquivos existentes gerados pela análise de dependências que o Transform executa. AWS

A função de exportação de dependências permite que você baixe o arquivo json de dependências gerado na etapa de decomposição. Após o download, você pode modificar o arquivo de acordo com sua necessidade. Em seguida, você pode importar dependências usando a funcionalidade de upload do AWS Transform, que permite carregar o novo arquivo JSON das dependências que substitui o arquivo gerado pela análise de dependências. Depois disso, o gráfico na etapa de decomposição será atualizado.

AWS O Transform importará o arquivo de dependências e criará um novo gráfico de dependências com base na sua entrada.

Importar domínios de and/or atualização

Para clientes que têm domínios, sementes e relacionamentos de and/or arquivos mapeados antes da etapa de decomposição, você pode carregar essa definição de domínio por meio da função Importar arquivo de domínios, disponível no menu Ações. Alguns exemplos de quando essa função pode ser utilizada:

Depois que o arquivo do domínio for importado, o usuário poderá executar a decomposição na definição do domínio ou, se estiver satisfeito, pode salvar e enviar a definição do domínio.

Parent/child/neighbor arquivos

Em um gráfico de dependências, os programas se relacionam entre si por meio de diferentes tipos de conexões. A compreensão dessas relações ajuda você a analisar as dependências do programa durante a transformação de seus aplicativos de mainframe. Também ajuda a entender os limites de um domínio. Por exemplo, se você selecionar um domínio e, em seguida, selecionar um nível principal, ele mostrará os nós conectados.

Relacionamentos com os pais — Um arquivo principal chama ou controla outros programas. Os pais estão acima dos programas dependentes na hierarquia. Você pode selecionar o pai em um nível ou em todos os níveis.

Relacionamentos com filhos — Um arquivo secundário é chamado ou controlado pelo programa principal. Os filhos estão abaixo dos pais na hierarquia de arquivos.

Relações entre vizinhos — Vizinhos são arquivos no mesmo nível hierárquico. Eles compartilham o mesmo programa principal e podem interagir diretamente uns com os outros.

Reforge o código

O Reforge usa modelos de linguagem grande (LLMs) para melhorar a qualidade do código refatorado. A COBOL-to-Java transformação inicial preserva a equivalência funcional enquanto retém estruturas de COBOL-influenced dados e nomes de variáveis do sistema legado. O Reforge reestrutura esse código para seguir práticas e expressões modernas de Java, substituindo COBOL-style construções por coleções Java nativas e convenções de nomenclatura. Isso torna o código mais legível e fácil de manter para desenvolvedores Java.

Reforje seu código após a refatoração seguindo estas etapas:

Depois que o AWS Transform recebe essa entrada de você, ele fornece um arquivo para download com os resultados do Reforge.

Esta é a estrutura zip resultante de uma reforma bem-sucedida:

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

Planeje seus testes de aplicativos modernizados

Você pode criar e gerenciar planos de teste para seus aplicativos modernizados de mainframe com base nos atributos de código extraídos, na complexidade do trabalho e nos caminhos do agendador. AWS O Transform ajuda a priorizar quais trabalhos testar e identifica os artefatos específicos necessários para cada caso de teste. O processo de planejamento do teste é dividido em três fases principais: configuração, escopo e revisão.

Opções de personalização do plano de teste

Seu plano de teste pode ser personalizado para atender a necessidades específicas. Por exemplo, você pode:

Informações detalhadas do caso de teste

Cada caso de teste fornece detalhes que descrevem seu conteúdo e o conjunto de dados ou arquivos de dados relacionados:

Recursos de gerenciamento de dados

Esses detalhes ajudam você a entender os dados relacionados ao caso de teste. Você pode:

Regras de negócios e orientação de casos de teste

O plano de teste AWS Transform fornece recomendações para seu plano de caso de teste com base na extração de regras de negócios:

O plano de teste final é armazenado no local especificado do S3 e inclui todas as informações necessárias para executar sua estratégia de teste com eficiência. Você pode exportar o plano de teste para integração com outras ferramentas de teste ou sistemas de documentação.

Regras de criação de casos de teste - Resumo

Regras gerais

Regras padrão de criação de casos de teste

Regras de operações do usuário

Gere scripts de coleta de dados de teste

Você pode gerar scripts JCL para coletar dados de teste de seus sistemas de mainframe com base no plano de teste criado na etapa anterior. AWS O Transform cria automaticamente scripts de coleta de dados para conjuntos de dados, tabelas de banco de dados e arquivos sequenciais necessários para testes abrangentes. O processo de coleta de dados é dividido em quatro fases principais: configuração de entrada, seleção de casos de teste, configuração de scripts e geração de scripts.

Recursos de geração de scripts

Os scripts gerados são personalizados automaticamente com base em seus modelos e configuração:

Estratégia de coleta de dados

Os scripts gerados oferecem suporte a estratégias abrangentes de coleta de dados:

Personalização de modelos e melhores práticas

A coleta de dados de teste ATX fornece recursos flexíveis de personalização de modelos:

Estrutura de saída gerada

Os scripts gerados são organizados em seu bucket do S3 com a seguinte estrutura:

A coleção final de scripts é armazenada no local especificado do S3 e inclui todo o JCL necessário para executar sua estratégia de coleta de dados com eficiência. Você pode baixar os scripts para transferir para seu ambiente de mainframe ou integrá-los aos processos de implantação automatizados.

Geração de scripts de automação de testes

Você pode gerar scripts de automação de teste para executar casos de teste em seu aplicativo modernizado com base no plano de teste criado na etapa anterior. AWS O Transform cria automaticamente scripts de teste abrangentes que utilizam os dados coletados do processo de coleta de dados de teste. O processo de geração de scripts de automação de testes consiste em três fases principais: configuração de entrada, seleção de casos de teste e resultados de geração de scripts.

Recursos do script de automação de testes

Os scripts de automação gerados fornecem recursos de teste abrangentes:

Estrutura de saída gerada

Os scripts de automação de teste gerados são organizados em seu bucket do S3 com a seguinte estrutura:

Estratégia de execução de testes

Os scripts gerados oferecem suporte a fluxos de trabalho abrangentes de execução de testes:

Melhores práticas para automação de testes

A coleção final de scripts de automação de testes fornece uma estrutura de teste completa para validar a funcionalidade modernizada do seu aplicativo. Os scripts podem ser integrados aos seus processos de teste contínuos ou executados como parte do fluxo de trabalho de validação do aplicativo.

Capacidades de implantação em AWS Transformação

AWS O Transform ajuda você a configurar ambientes de nuvem para aplicativos de mainframe modernizados, fornecendo modelos de infraestrutura como código (IaC) prontos para uso. Por meio da interface de bate-papo do AWS Transform, você pode acessar modelos pré-criados que criam componentes essenciais, como recursos computacionais, bancos de dados, armazenamento e controles de segurança. Os modelos estão disponíveis em formatos populares, incluindo CloudFormation (CFN) e Terraform, oferecendo flexibilidade para implantar sua infraestrutura. AWS Cloud Development Kit (AWS CDK)

Esses modelos servem como elementos básicos que reduzem o tempo e a experiência necessários para configurar ambientes para seus aplicativos de mainframe modernizados. Você pode personalizar esses modelos para atender às suas necessidades, fornecendo uma base para criar seu ambiente de implantação.

Para recuperar os modelos de IaC, peça no bate-papo do AWS Transform os Infrastructure-as-Code modelos que esclarecem seu padrão de modernização preferido (como o AWS Transform for mainframe refactor), sua topologia preferida (independente versus alta disponibilidade) e seu formato preferido (versus Cloud Development CloudFormation Kit versus Terraform).