AWS Transform大型机现代化：AI驱动重构与自动化测试实战

大型机现代化的核心挑战与AWS Transform定位

大型机现代化项目长期面临两大痛点：一是如何彻底重构应用架构而非简单平移至云端；二是测试环节消耗的大量时间与专业资源。传统迁移方式往往保留了遗留架构的技术债务，而测试工作则需要深厚的大型机专业知识。

AWS Transform for Mainframe作为代理式AI服务，通过自动化评测、转换到部署的全生命周期任务，将现代化周期从数年压缩至数月。本次更新的Reimagine模式与自动化测试功能，正是针对上述痛点的精准回应。

Reimagine模式：从迁移到重构的范式转变

四种现代化路径的选择逻辑

在实际项目中，我建议根据业务目标和技术约束选择合适的现代化策略：

• 更换平台（Replatform）：适合快速上云、风险敏感的场景
• 重构（Refactor）：针对特定模块的渐进式改造
• 替换（Replace）：业务逻辑可用现成SaaS替代时的首选
• 重新构想（Reimagine）：需要彻底现代化架构、释放云原生能力的战略性选择

Reimagine模式的核心价值在于：它不仅迁移代码，更重新设计应用架构，支持从批处理转向实时处理、从单体转向微服务。

三阶段转换方法论

Reimagine路径采用结构化的三阶段方法：

第一阶段：逆向工程 – AWS Transform从COBOL或JCL代码中自动提取业务逻辑和规则，生成可理解的业务文档。

第二阶段：正向工程 – 基于提取的逻辑生成微服务规范、现代化源代码、Infrastructure as Code (IaC)模板及现代化数据库设计。

第三阶段：部署与测试 – 使用IaC将微服务部署至AWS，并执行功能验证测试。

数据分析能力的关键作用

大型机系统的数据结构往往缺乏完整文档，这是现代化的重大障碍。新增的高级数据分析功能包括：

• 数据血统分析（Data Lineage）：追踪数据在系统中的流转路径和依赖关系
• 自动数据字典生成：从遗留代码中提取数据结构定义、含义和用途

这两项功能协同工作，帮助技术团队在重新设计数据架构时保留关键业务逻辑和数据关系，避免因理解偏差导致的功能缺失。

人机协同验证原则

值得强调的是，AWS Transform采用Human-in-the-Loop验证机制。AI生成的应用规范和代码需由领域专家持续审核，这种设计在保持AI驱动效率的同时，显著降低了转换风险。在实际项目中，我建议将业务分析师和资深开发人员纳入验证环节。

自动化测试功能详解

支持范围与功能概览

当前自动化测试功能支持IBM z/OS大型机批处理应用程序栈，提供三项核心能力：

• 测试计划生成：基于大型机代码、业务逻辑和调度器计划自动创建测试用例
• 测试数据收集脚本生成：创建JCL脚本从VSAM、DB2等数据源提取测试数据
• 测试自动化脚本生成：生成在AWS目标环境中执行现代化应用测试的脚本

测试工作流实操步骤

以下是配置自动化测试的关键步骤：

步骤一：配置测试计划输入

将测试计划关联至其他作业文件，包括提取的业务逻辑、技术文档、分解结果和调度器计划。这些输入越完整，生成的测试计划越精准。

步骤二：定义测试计划范围

指定入口点（Entry Point），即应用执行流的起始程序。对于批处理作业，入口点通常是JCL文件。每个功能测试用例都从特定入口点开始执行。

步骤三：优化测试计划

测试计划由连续测试用例组成，支持以下操作：

• 重新排序测试用例执行顺序
• 添加新测试用例或合并多个用例
• 将复杂用例拆分为多个独立用例

测试数据收集脚本的价值

功能等效性测试需要真实的大型机数据。AWS Transform自动生成的JCL脚本能够：

• 从VSAM数据集提取测试数据
• 查询DB2表获取样本数据
• 收集顺序数据集
• 生成完整的数据收集工作流

这大幅减少了手工编写数据提取脚本的工作量，同时确保测试数据的完整性。

实施建议与最佳实践

架构选择的务实考量

微服务架构并非所有场景的最优解。在选择现代化路径时，应评估以下因素：

• 系统的业务关键性和变更频率
• 团队的云原生技术成熟度
• 现有系统的耦合程度和数据依赖复杂度
• 预算和时间约束

架构决策应支持渐进演进，随着组织云原生能力的成熟逐步优化。

工作区配置要点

启动自动化测试前，需完成以下准备工作：

1. 在AWS Transform控制台创建工作区
2. 为团队成员分配适当角色并发送邀请
3. 创建大型机现代化作业
4. 配置Amazon S3存储桶中的代码库和文档资源位置

可用性与定价

新功能已在所有提供AWS Transform for Mainframe的AWS区域正式可用。核心功能（包括评测和转换）目前免费提供给AWS客户使用，这为评估和试点项目提供了低成本入口。