DevOps von AWS Mainframe Modernization

Mainframe-Systeme stehen vor einzigartigen, aber gemeinsamen Herausforderungen. So können Sie das DevOps Framework erweitern, um diesen einzigartigen Merkmalen Rechnung zu tragen:

• Legacy-Technologie-Stack — Mainframes verwenden in der Regel ältere Technologie-Stacks und proprietäre Software, die sich erheblich von den modernen, cloudnativen Technologien unterscheiden können, die in verwendet werden. DevOps Die Integration dieser Altsysteme in eine DevOps Pipeline erfordert spezielle Tools und Fachwissen.

• Hohe Komplexität — Mainframe-Anwendungen sind in der Regel hochkomplex und monolithisch und weisen umfangreiche Interdependenzen auf. Diese Anwendungen aufzuschlüsseln und zu modernisieren kann schwieriger sein als die Arbeit mit modernen, modularen Codebasen. Zum Beispiel müssen Mainframe-COBOL-Anwendungen jedes Mal neu kompiliert werden, auch wenn keine Änderung am Programm vorgenommen wurde. Das liegt an ihrem Interdependenzverhalten mit Copybooks und zugehörigen Unterprogrammen.

• Legacy-Tools — Mainframes verlassen sich häufig auf spezielle Tools und Prozesse, die nicht von Haus aus mit modernen Tools kompatibel sind. DevOps Integration und Automatisierung können komplizierter sein und erfordern benutzerdefinierte Skripte und Konnektoren.

• Lange Release-Zyklen — Mainframes sind für ihre langen Release-Zyklen bekannt, die in einem bestimmten Kontext zu Engpässen führen können. DevOps DevOpsfor Mainframes zielt darauf ab, diese Zyklen zu verkürzen und gleichzeitig Stabilität und Konformität zu gewährleisten. Mainframe-Anwendungen hätten einen Release-Zyklus von 2—3 Monaten, wohingegen Monolith-Anwendungen, die keine Mainframe-Anwendungen sind, ihren Release-Zyklus in 3—4 Wochen abschließen könnten. Der Grund dafür ist der erhebliche Testaufwand, der erforderlich ist, um die unveränderten, voneinander abhängigen Komponenten der Änderungsanforderung zu bewerten.

• Compliance- und Sicherheitsanforderungen — Da Mainframes in Märkten wie Versicherungen, Finanzen und Gesundheitswesen weit verbreitet sind, verarbeiten ihre Anwendungen häufig sensible Daten und müssen strenge Compliance- und Sicherheitsstandards einhalten. Das in diesem Leitfaden vorgestellte DevOps Framework berücksichtigt diese Anforderungen in jeder Phase der Pipeline.

• Qualifikationslücke — In Unternehmen, die von der Entwicklung und dem Betrieb auf Mainframes hin zu modernen Verfahren übergehen, besteht ein Qualifikationsdefizit. DevOps Teammitglieder müssen möglicherweise geschult werden, um in dieser neuen Umgebung effektiv arbeiten zu können.

• Herausforderungen beim Testen — Da die Mainframe-Umgebung genau emuliert werden muss, können automatisierte Tests DevOps für Mainframes komplex sein. Spezialisierte Testtools und Frameworks sind erforderlich. Wenn ein auf der Z/OS-Plattform geschriebenes COBOL-Programm auf der x86-Plattform (Linux oder Windows) ausgeführt wird, werden Kompatibilitätsfehler zurückgegeben. Dies erfordert die Verwendung geeigneter Toolsets wie Micro Focus Enterprise Server.

• Kulturelle Unterschiede — Der Übergang von einer traditionellen Mainframe-Kultur zu einer DevOps Kultur kann für Unternehmen einen bedeutenden kulturellen Wandel bedeuten. DevOps fördert Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung, die sich von den bestehenden Praktiken des Mainframe-Softwareentwicklungszyklus (SDLC) unterscheiden können.

• Hybride Umgebungen — Viele Unternehmen verwenden eine Mischung aus Mainframes und modernen Systemen. DevOps denn Mainframes müssen sich nahtlos in diese unterschiedlichen Umgebungen integrieren lassen.

DevOps in AWS Mainframe Modernization ist in drei Phasen unterteilt: Bewertung, Aufbau und Optimierung. Die folgende Tabelle zeigt, wie diese Phasen einen strukturierten Ansatz darstellen, der DevOps während der Mainframe-Modernisierung effizient ermöglicht wird AWS Cloud.

Phase	Komponenten
Bewerten	Analyse des aktuellen Stands Definition des Zielstaats
Entwicklung	Toolset-Konfiguration Kontinuierliche Integration Fortlaufende Lieferung Orchestrierung der Pipeline
Optimieren	Verbesserungen der Überwachung und Beobachtbarkeit Warnung und Benachrichtigung Selbstheilendes System