생성형 AI를 사용한 Google Cloud 메인프레임 현대화

메인프레임 자산, 애플리케이션, 데이터를 평가 및 분석하여 현대화를 위한 최선의 경로를 결정합니다. Gemini 모델로 강화된 Google Cloud Mainframe Assessment Tool(MAT)은 포괄적인 코드 분석, 코드 설명, 애플리케이션 로직, 사양 요약, 애플리케이션 문서 자동 생성, 애플리케이션 종속 항목 식별, 테스트 사례 생성 기능을 제공합니다.

MAT는 메인프레임별 컨텍스트로 맞춤설정된 Gemini 모델을 활용합니다.

클라우드 시대에 맞게 메인프레임 애플리케이션을 재구상하고 현대화하세요. Google Cloud의 메인프레임 현대화 코드 재작성은 Gemini Code Assist와 통합되어 고급 생성형 AI를 활용하여 기존의 메인프레임 코드를 분석하고 재구상하여 개발자가 쉽고 자연스럽게 사용할 수 있는 IDE 내에서 Java와 같은 최신 언어로 변환합니다.

민첩성, 확장성, 보안을 강화하고 유지보수 비용과 복잡성을 줄인 완전히 현대화된 애플리케이션과 애플리케이션 아키텍처의 이점을 누릴 수 있습니다.

자동화된 코드 리팩터링을 사용하여 메인프레임 애플리케이션을 Google Cloud로 현대화하고 Google Kubernetes Engine(GKE) 또는 Cloud Run에 배포합니다. Google Cloud Mainframe Refactor를 사용하면 메인프레임 애플리케이션을 Java로 리팩터링할 수 있으므로 메인프레임 애플리케이션의 원래 기능을 유지하면서 현대화할 수 있어 민첩성이 크게 향상되고 기존 기술에 대한 모든 종속을 제거할 수 있습니다.

Google의 공인 기술 파트너가 제공하는 자동화 솔루션을 통해 메인프레임 애플리케이션을 Google Cloud로 리플랫폼하세요. 리플랫폼을 사용하면 메인프레임 애플리케이션을 Google Cloud의 Google Compute Engine (GCE)에서 '있는 그대로' 실행하여 기존 애플리케이션 기능을 유지하고, 메인프레임에서 마이그레이션하는 비용을 대폭 절감하고, 최신 IDE��� 액세스하여 개발자 생산성을 높일 수 있습니다.

Rocket Enterprise Server 및 Google Cloud로 메인프레임 현대화 백서에서 권장사항 자세히 알아보기

Google Cloud Dual Run을 사용하면 Google Cloud로 현대화 중인 메인프레임 애플리케이션을 테스트하고 인증하며 위험을 제거할 수 있습니다. Dual Run을 사용하면 마이그레이션 중과 라이브로 전환하기 전에 현대화된 애플리케이션의 정확성, 완전성, 성능을 확인할 수 있습니다.

Dual Run은 프로덕션 메인프레임 시스템의 라이브 이벤트를 현대화된 클라우드 애플리케이션에 재생하고 두 시스템 간의 출력을 비교하여 현대화된 애플리케이션 내에서 업데이트된 비즈니스 로직의 정확성을 보장합니다. 

Google Cloud Mainframe Connector를 사용하여 데이터베이스, VSAM, 데이터 파일의 메인프레임 데이터를 Cloud Storage 및 BigQuery로 복사하세요. 메인프레임 애플리케이션을 유지하면서 이전에 고립되어 있던 메인프레임 데이터를 활용할 수 있습니다. 이제 Google Mainframe Connector를 사용하면 Google Cloud의 AI/ML 및 분석 솔루션에 메인프레임 데이터를 활용하면서 메인프레임에서 분석에 사용되는 MIPS 소비를 줄일 수 있습니다.

Mainframe Connector 실제 사례 보기