AWS Transform for Mainframe Apresenta Recursos Reimagine e Funcionalidade de Teste Automatizado

AWS Transform for Mainframe Apresenta Capacidades de Reimagine e Funcionalidade de Testes Automatizados

Em maio de 2025, lançamos o AWS Transform for mainframe, o primeiro serviço de IA agêntica para modernizar workloads de mainframe em escala. O agente de mainframe alimentado por IA acelera a modernização de mainframes ao automatizar tarefas complexas e intensivas em recursos em todas as fases da modernização — desde a avaliação inicial até o deployment final. É possível otimizar a migração de aplicações legacy de mainframe, incluindo COBOL, CICS, DB2 e VSAM, para ambientes cloud modernos, reduzindo os cronogramas de modernização de anos para meses.

Hoje, estamos anunciando capacidades aprimoradas no AWS Transform for mainframe que incluem recursos de análise baseados em IA, suporte ao padrão de modernização Reimagine e automação de testes. Esses aprimoramentos resolvem dois desafios críticos na modernização de mainframes: a necessidade de transformar completamente as aplicações, em vez de apenas movê-las para a cloud, e o extenso tempo e expertise necessários para testes.

Reimaginando a Modernização de Mainframe – Esta é uma nova abordagem orientada por IA que reimagina completamente a arquitetura de aplicação do cliente usando padrões modernos ou migrando de processos batch para funções em tempo real. Ao combinar a extração aprimorada de lógica de negócios com novas análises de data lineage e geração automatizada de data dictionary a partir do código-fonte legacy através do AWS Transform, os clientes transformam aplicações monolíticas de mainframe escritas em linguagens como COBOL em estilos arquitetônicos mais modernos, como microservices.

Testes Automatizados – Os clientes podem usar a nova geração automatizada de planos de teste, scripts de coleta de dados de teste e scripts de automação de test cases. O AWS Transform for mainframe também fornece ferramentas de functional testing para migração de dados, validação de resultados e conectividade de terminal. Essas capacidades baseadas em IA trabalham em conjunto para acelerar os cronogramas de teste e melhorar a precisão através da automação.

Vamos aprender mais sobre como reimaginar a modernização de mainframe e as capacidades de testes automatizados.

Como Reimaginamos a Modernização de Mainframe

Reconhecemos que a modernização de mainframe não é uma proposta de tamanho único (one-size-fits-all). Enquanto abordagens táticas se concentram no aumento e na manutenção de sistemas existentes, a modernização estratégica oferece caminhos distintos: Replatform, Refactor, Replace, ou o novo Reimagine.

No padrão Reimagine, a análise baseada em IA do AWS Transform combina a análise do sistema mainframe com o conhecimento organizacional para criar documentação técnica e de negócios detalhada, além de recomendações de arquitetura. Isso ajuda a preservar a lógica de negócios crítica, ao mesmo tempo que permite capacidades modernas cloud-native.

O AWS Transform fornece novas capacidades avançadas de análise de dados que são essenciais para o sucesso da modernização de mainframe, incluindo análise de data lineage e geração automatizada de data dictionary. Esses recursos trabalham juntos para definir a estrutura e o significado para acompanhar o uso e os relacionamentos dos dados do mainframe. Os clientes obtêm visibilidade completa de seu panorama de dados, permitindo a tomada de decisões informadas para a modernização. Suas equipes técnicas podem redesenhar com confiança as arquiteturas de dados, preservando a lógica e os relacionamentos de negócios críticos.

A estratégia Reimagining segue o princípio da validação human in the loop, o que significa que as especificações de aplicação e o código gerados por IA, como AWS Transform e Kiro, são continuamente validados por especialistas do domínio. Essa abordagem colaborativa entre as capacidades de IA e o julgamento humano reduz significativamente o risco de transformação, mantendo as vantagens de velocidade da modernização impulsionada por IA.

O caminho possui uma metodologia de três fases para transformar aplicações legacy de mainframe em microservices cloud-native:

1. Reverse engineering: Para extrair lógica e regras de negócios do código COBOL ou Job Control Language (JCL) existente usando o AWS Transform for mainframe.
2. Forward engineering: Para gerar especificação de microservice, código-fonte modernizado, Infrastructure as Code (IaC) e database modernizado.
3. Deploy e teste: Para implantar os microservices gerados no Amazon Web Services (AWS) usando IaC e testar a funcionalidade da aplicação modernizada.

Embora a arquitetura de microservices ofereça benefícios significativos para a modernização de mainframe, é crucial entender que ela não é a melhor solução para todos os cenários. A escolha dos padrões arquitetônicos deve ser impulsionada pelos requisitos e restrições específicos do sistema. A chave é selecionar uma arquitetura que se alinhe tanto com as necessidades atuais quanto com as aspirações futuras, reconhecendo que as decisões arquitetônicas podem evoluir ao longo do tempo à medida que as organizações amadurecem suas capacidades cloud-native.

A abordagem flexível suporta tanto o desenvolvimento do-it-yourself quanto o desenvolvimento liderado por parceiros, para que você possa usar suas ferramentas preferidas, mantendo a integridade de seus processos de negócios. Você obtém os benefícios da arquitetura cloud moderna, preservando décadas de lógica de negócios e reduzindo o risco do projeto.

Testes Automatizados em Ação

O novo recurso de testes automatizados suporta a stack de aplicações batch do IBM z/OS mainframe no lançamento, o que ajuda as organizações a abordar uma gama mais ampla de cenários de modernização, mantendo processos e ferramentas consistentes.

Aqui estão as novas capacidades de mainframe:

• Plan test cases: Cria planos de teste a partir do código mainframe, lógica de negócios e planos de agendamento (scheduler plans).
• Generate test data collection scripts: Cria scripts JCL para coleta de dados do seu mainframe para o seu plano de teste.
• Generate test automation scripts: Gera scripts de execução para automatizar o teste de aplicações modernizadas rodando no ambiente AWS de destino.

Para começar com testes automatizados, você deve configurar um workspace, atribuir uma função específica a cada usuário e convidá-los a integrar seu workspace. Para saber mais, visite Getting started with AWS Transform no AWS Transform User Guide.

Escolha Create job em seu workspace. Você pode ver todos os tipos de transformation jobs suportados. Para este exemplo, eu seleciono o Mainframe Modernization job para modernizar aplicações mainframe.

Depois que um novo job é criado, você pode iniciar a modernização para a geração de testes. Este workflow é sequencial e é um local para você responder às perguntas do agente de IA, fornecendo a entrada necessária. Você pode adicionar seus colaboradores e especificar a localização do recurso onde o codebase ou a documentação está localizada em seu bucket do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Eu uso uma aplicação de amostra para um sistema de gerenciamento de cartão de crédito como o caso bancário de mainframe com a apresentação (BMS screens), lógica de negócios (COBOL) e dados (VSAM/DB2), incluindo processamento de transações online e batch jobs.

Após concluir as etapas de análise de código, extração de lógica de negócios, decomposição de código e planejamento da onda de migração (migration wave), você pode experimentar novas capacidades de testes automatizados, como planejamento de test cases, geração de scripts de coleta de dados de teste e scripts de automação de teste.

O novo workflow de teste cria um plano de teste para o seu projeto de modernização e gera scripts de coleta de dados de teste. Você terá três etapas de planejamento:

1. Configure test plan inputs: Você pode vincular seu plano de teste aos seus outros arquivos de job. O plano de teste é gerado com base na análise do código da aplicação mainframe e pode fornecer mais detalhes opcionalmente usando a lógica de negócios extraída, a documentação técnica, a decomposição e o uso de um scheduler plan.
2. Define test plan scope: Você pode definir o ponto de entrada (entry point), o programa específico onde o fluxo de execução da aplicação começa. Por exemplo, o JCL para um batch job. No plano de teste, cada functional test case é projetado para iniciar a execução a partir de um ponto de entrada específico.
3. Refine test plan: Um plano de teste é composto por test cases sequenciais. Você pode reordená-los, adicionar novos, mesclar múltiplos casos ou dividir um em dois na página de detalhes do test case. Os batch test cases são compostos por uma sequência de JCLs seguindo o scheduler plan.

A geração de scripts de coleta de dados de teste coleta dados de teste de aplicações mainframe para testes de equivalência funcional. Esta etapa gera ativamente scripts JCL que o ajudarão a coletar dados de teste das várias fontes de dados da aplicação de amostra (como arquivos VSAM ou databases DB2) para uso no teste da aplicação modernizada. A etapa é projetada para criar scripts automatizados que podem extrair dados de teste de datasets VSAM, consultar tabelas DB2 para dados de amostra, coletar sequential data sets e gerar workflows de coleta de dados. Após a conclusão desta etapa, você terá scripts abrangentes de coleta de dados de teste prontos para uso. Para saber mais sobre testes automatizados, visite Modernization of mainframe applications no AWS Transform User Guide.

Já Disponível

As novas capacidades do AWS Transform for mainframe estão disponíveis hoje em todas as Regiões AWS onde o AWS Transform for mainframe é oferecido. Para disponibilidade regional, visite o AWS Services by Region.

Atualmente, oferecemos nossos recursos principais — incluindo avaliação e transformação — sem custo para clientes AWS. Para saber mais, visite a página AWS Transform Pricing.

Experimente no console do AWS Transform. Para saber mais, visite a página do produto AWS Transform for mainframe e envie feedback para o AWS re:Post para AWS Transform for mainframe ou através de seus contatos habituais de Suporte AWS.

— Channy