KI-verstärkte Code-Modernisierung für den Großrechner

Verstehen Sie, welche Anwendungen modernisiert werden müssen, wie sie funktionieren und was erhalten bleiben muss, bevor Sie die Architektur verbessern und Code selektiv konvertieren.

Wie funktioniert die Modernisierung von KI-verstärktem Code?

Die KI-verstärkte Code-Modernisierung kombiniert spezialisierte KI, generative KI und deterministische Analyse, um bestehende Anwendungen zu verstehen, umzustrukturieren und selektiv zu transformieren. BMC AMI DevX wendet diesen Ansatz auf die Mainframe-Modernisierung durch Analyze, Build, Convert an. Die Analyse legt fest, welche Anwendungen modernisiert werden sollen, wie Programme funktionieren, worauf sie angewiesen sind und was sie weiterhin tun müssen. Teams können dann die Architektur verbessern, bevor Code selektiv konvertiert wird, wobei die Modernisierungsmaßnahmen dort fokussiert werden, wo sie den größten Mehrwert bieten, während andere Anwendungen und Komponenten in ihrer bestehenden Sprache bleiben können.

Welche COBOL-Programme sollten Sie modernisieren?

KI kann COBOL in Java umwandeln, aber nicht jedes Programm muss konvertiert werden. Der erste Schritt besteht darin , herauszufinden , welche Anwendungen und Programme sich für die Modernisierung lohnen. 

BMC AMI zAdviser Enterprise  nutzt operative Telemetrie, die Ihre Teams bereits erzeugen, um Modernisierungskandidaten zu identifizieren . Application Analysis korreliert die Quellcode-Bewertung mit Produktions-Abend-Historie und Entwicklungsaktivitäten, um Anwendungszweck und Geschäftslogik, Produktionsstabilität und Abend-Verteilung, Programm-Risiko sowie den konzentrierten Entwickler-Wissen aufzuzeigen.

Die Analyse bietet außerdem Modernisierungsleitlinien von kurzfristiger COBOL-zu-COBOL-Refactoring und mittelfristiger Modernisierung und hilft den Teams, zu erkennen, wo der Modernisierungsaufwand fokussiert werden sollte. 
 
Rollenbasierte Analyse erweitert dieselbe Anwendungsanalyse für verschiedene Rollen, darunter Entwicklungsmanager, Architekten, Leitende Entwickler, neue und bestehende Entwickler sowie QA-Ingenieure. Jede Rolle erhält Informationen, die für ihre Arbeit relevant sind, was Teams hilft, unbekannte Anwendungen zu verstehen und Anwendungswissen zu übertragen.

Was macht dieses Programm und was berührt es?

Sobald Modernisierungskandidaten identifiziert sind, wird die Arbeit auf Programmebene übertragen. BMC AMI DevX Code Insights hilft Entwicklern zu verstehen, was ein Programm tut, wie es strukturiert ist, worauf es angebunden ist, wie Daten durch es hindurchlaufen und was passiert, wenn es läuft.

Erkläre unbekannten Code

BMC AMI Assistant bietet in natürlicher Sprache Zusammenfassungen von Geschäftslogik und Logikfluss über COBOL, PL/I, JCL und Assembler direkt in Eclipse oder VS Code.

Kartenabhängigkeiten und Auswirkungen

BMC AMI DevX Code Insights verwendet Impact Analysis, um Verbindungen zu anderen Programmen, JCL, Copybooks, Datensätzen, Db2-Tabellen und IMS-Datenbanken abzubilden... Es basiert auf Metadaten, sodass Entwickler sehen können, was ein Programm umgibt, ohne die Anwendung ausführen zu müssen.

Visualisieren Sie Struktur und Trace-Datenfluss

Codestruktur und Logikdiagramme zeigen, wie das Programm strukturiert ist und wie seine Logik fließt. Die Datenflussanalyse verfolgt einzelne Felder von der Eingabe bis zur Ausgabe durch die Prozeduren und bedingten Anweisungen, die sie beeinflussen.

Sehen Sie, was zur Laufzeit passiert

Runtime Visualizer zeichnet die Anwendung während des Ausführens auf und zeichnet jedes Programm und jeden I/O-Aufruf in der Reihenfolge auf, in der sie stattgefunden hat. Ausführungsdaten zeigen, welche Pfade die Arbeitslast nimmt, wie oft ein Aufruf ausgelöst wird und wo sich I/O konzentriert. Der Trace kann gespeichert und ohne Quellcode-Abhängigkeit erneut abgespielt werden.

Was muss dieses Programm weiterhin tun?

Zu verstehen, wie ein Programm heute funktioniert, ist nicht dasselbe wie zu wissen, was es nach der Modernisierung erreichen muss.

BMC AMI DevX Code Insights verwendet Programmanforderungen, um Geschäftsregeln aus bestehenden COBOL zu extrahieren und sie als formale Spezifikationen im EARS-Format zu schreiben.

Die Spezifikationen erfassen, was das Programm erreichen muss, nicht wie es derzeit vorgeht. Ein Java-Entwickler kann lesen, was das Programm tun muss, ohne COBOL zu lesen. Ein Analyst kann von einer Spezifikation statt von der rohen Quellquelle arbeiten.

Die Spezifikation wird ebenfalls zum Test. Die Validierung von konvertiertem Java gegen die Zeilen-für-Zeile-Äquivalenz prüft, ob der neue Code den alten Code wiederholt. Die Validierung gegen eine Anforderung prüft, dass sie die Aufgabe erfüllt.

Wie die drei Analyseebenen zusammenarbeiten

Portfolio-Intelligenz identifiziert die Modernisierungsziele. Programmintelligenz zeigt, wie diese Programme funktionieren und sich verhalten. Spezifikationsintelligenz erfasst, was sie tun müssen. Gemeinsam legen diese drei Ebenen fest, was modernisiert werden soll, wie die Anwendung funktioniert und was erhalten bleiben muss, bevor Architektur- oder Sprachänderungen beginnen. Diese KI-unterstützten Fähigkeiten tragen auch zur breiteren agentischen Mainframe-Vision bei, indem sie das Wissen über Großrechneranwendungen zugänglicher machen und fundierte Modernisierungsentscheidungen unterstützen.

Dann bauen, dann konvertieren

Die Analyse legt fest, welche Anwendungen modernisiert werden sollen, wie Programme funktionieren und verhalten und was sie weiterhin tun müssen. BMC verbessert dann die Architektur, bevor Code selektiv konvertiert wird.

Verbessern Sie die Architektur, bevor Sie konvertieren

Die direkte Konvertierung von COBOL in Java ohne architektonische Verbesserung kann dieselben strukturellen Probleme in den neuen Code übertragen. Die Branche nennt das Ergebnis JOBOL. Code Extract refaktorisiert monolithische Programme in aufrufbare Unterprogramme, die eigenständig kompilieren, mit sauberen Schnittstellen, und entfernt dabei toten Code und ungenutzte Copybooks. Die Architektur verbessert sich, bevor sich die Sprache ändert.

Selektiv konvertieren

Die Konvertierung kommt zuletzt und bleibt selektiv. Fokussiere auf die Module, die sie durch Frequenzänderungen, zIIP-Offload oder den Bedarf an moderner API-Integration erhalten. Das generierte Java ist modular und gut ausgestattet, dokumentiert, mit korrekter Fehlerbehandlung und objektorientierten Designmustern, und konvertierte Module bleiben vom vorhandenen COBOL aufrufbar. Alles andere bleibt in COBOL.

Wie das zu den Tools passt, die du bereits nutzt

Sie haben bereits etablierte Mainframe-DevOps-Workflows , unterstützt durch bestehende Mainframe-DevOps-Tools, Sicherheitskontrollen, Governance-Prozesse, Compliance-Prüfungen und CI/CD-Pipelines. Die Einführung einer separaten KI-Plattform kann neue Workflows, Berechtigungen, Aufsichtsanforderungen, Zugriffsprüfungen, Audit-Trails, Compliance-Überlegungen und Entwicklerschulungen hinzufügen.
Zwei Designentscheidungen halten KI innerhalb dieses Rahmens.

Behalte den Quellcode in deiner Umgebung

BMC AMI DevX Code Insights hostet den Erklärungsdienst vor Ort über die BMC AMI Platform, sodass der Quellcode in Ihrem Netzwerk bleibt.

Wählen Sie das Modell

Sie können ein Modell aus einer kuratierten Bibliothek auswählen, die BMC mit Mainframe-Sprachen getestet hat, oder Ihr eigenes über Bring Your Own LLM verwenden. Auf der BMC AMI zAdviser Enterprise-Seite erreichen keine Daten BMC, es sei denn, Sie senden sie ein. Security Review umfasst eine Funktionalität innerhalb eines genehmigten Tools und nicht auf einer neuen Plattform.

Vertrauensradius

BMC AMI DevX verliehen von TrustRadius

BMC AMI DevX hat aufeinanderfolgende Top Rated Auszeichnungen und einen Buyer's Choice Award von TrustRadius erhalten, was eine anhaltende Kundenzufriedenheit widerspiegelt. Nutzer erkannten die Lösung zur Modernisierung der Mainframe-Entwicklung, zur Verbesserung der Codequalität und zur schnelleren und sichereren Auslieferung in Unternehmensumgebungen.

FAQs zur Modernisierung von KI-Augmentiertem Code