מודרניזציה של מיינפריים מורשת
70-80% מפרויקטי המודרניזציה של מיינפריים נכשלים. לא כי הטכנולוגיה שגויה, אלא כי הכלים מתייחסים לקוד כטקסט במקום כטופולוגיה. אנו בונים את מפת בסיס הקוד שלכם לפני שאנו נוגעים ולו בשורה אחת, כך שההגירה שלכם תצליח במקום שבו אחרים שרפו מיליונים ולא סיפקו דבר.
1.52 טריליון $
חוב טכני בארה"ב
Pragmatic Coders, 2025
10% בשנה
נשירת כוח אדם של COBOL
IEEE Spectrum, 2025
70-80%
שיעור כישלון של מודרניזציה
מטא-אנליזה תעשייתית, 2025
הכלים שמבטיחים "הדביקו COBOL, קבלו Java" מייצרים קוד שמתקמפל. זה החלק הקל. החלק הקשה הוא הקוד שהם לא יכולים לראות.
שקלו תוכנית לעיבוד העברות בנקאיות. היא מכילה הצהרת COMPUTE המשתמשת במשתנה בשם TRN-LIMIT. עוזר קידוד מבוסס AI מתרגם את ההצהרה לפעולת BigDecimal ב-Java. הקוד מתקמפל. בדיקות יחידה עוברות.
ב-UAT, העסקה הראשונה מקריסה את בדיקת עקביות מסד הנתונים.
הנתיחה שלאחר המוות: TRN-LIMIT לא הוגדר בקובץ המקור ש-ה-AI תרגם. הוא הוגדר ב-copybook שנכלל אלפי שורות מוקדם יותר בשרשרת הביצוע. אותו copybook הכיל סעיף REDEFINES , מבנה COBOL שמאפשר לפרש את אותה כתובת זיכרון כשני סוגי נתונים שונים בהתאם לדגל שנקבע במודול שונה לחלוטין.
ה-AI ראה את TRN-LIMIT כשדה מספרי פשוט והניח סוג מספר שלם סטנדרטי. במיינפריים, אותה כתובת זיכרון החזיקה עשרוני ארוז (COMP-3). אפליקציית ה-Java כתבה נתונים בינאריים פגומים לעמודת מסד הנתונים, מה שהפעיל כשל בשלמות הפניית-הנתונים.
הקוד היה מושלם מבחינה תחבירית. הכישלון היה עיוורון הקשרי. ה-AI החמיץ תלות שהתקיימה מחוץ לשדה הראייה שלו.
תוכנית COBOL אחת עשויה להפנות ל-40+ copybooks. כל copybook עשוי לבצע COPY ל-copybooks אחרים. הגדרות משתנים יכולות להיות עמוק 5 רמות בתוך שרשרת ההכללה. כלי AI מבוססי טקסט לא רואים דבר מכל זה.
ה-COBOL שלכם לא רץ באופן עצמאי. CA-7 או TWS מתזמנים 2,000-5,000 עבודות JCL עם שרשראות תלות. עבודה A כותבת מערך נתונים שעבודה B קוראת ב-2 לפנות בוקר. הגרו את ה-COBOL אך החמיצו את ה-JCL, והייצור נשבר בחצות.
ל-COMP-3 העשרוני הארוז של COBOL אין מקבילה ב-Java. סוג double ב-Java מכניס שגיאות עיגול של נקודה צפה. אפילו BigDecimal דורש הגדרת מצב עיגול מפורש (HALF_EVEN) כדי להתאים לסעיף ROUNDED של COBOL. אגורה שגויה אחת מצטברת על פני מיליוני עסקאות.
כל ספק טכנולוגיה מרכזי מוכר כעת מודרניזציה של מיינפריים. הנה מה שכל אחד באמת מספק, והיכן הפערים נותרים.
| ספק / גישה | מה זה עושה | עלות טיפוסית | מה זה מחמיץ |
|---|---|---|---|
| IBM Watsonx Code Assistant for Z | תרגום אגנטי של COBOL ל-Java עם ניתוח תלות של ADDI. ארכיטקטורת ריבוי-סוכנים (סוכני Orchestrate, Architect, Code). תומך ב-PL/I ו-IMS. | 2M$+ (רישוי ארגוני + דרישת z/OS) | ADDI רץ על z/OS, מה שיוצר נעילת ספק במהלך ההגירה. המפענח מתקשה עם מבני COBOL טרום-85 (הצהרות ALTER). אין בדיקת שקילות התנהגותית. אין מיפוי תלות של JCL. |
| Anthropic Claude Code | ניתוח קוד מבוסס AI, תיעוד, מיפוי תלות. חזק בשלבי הגילוי והחקירה. תומך בהגירה מצטברת ועטיפת API. | תמחור API מבוסס שימוש | AI לשימוש כללי. אין גרף ידע מובנה לפתרון תלות טרנזיטיבית. לא מטפל בתזמון JCL, בבדיקת שקילות התנהגותית, או בנתיבי ביקורת רגולטוריים. |
| Microsoft Azure Migration Factory | סוכנים אגנטיים מודולריים באמצעות Semantic Kernel. סוכני COBOL Expert + Java Expert. מכוון ל-Java Quarkus. סוכן הגירה Azure Copilot בתצוגה מקדימה. | צריכת Azure + ייעוץ | נעילת Azure לפלטפורמת היעד. סוכני קוד פתוח הם מימושי ייחוס, לא מוכנים לייצור לסביבות מפוקחות. תמיכת CICS/IMS מוגבלת. |
| DXC Technology | המרת קוד אוטומטית מוגנת בפטנט (COBOL/RPG/JCL ל-Java). עשרות שנים של מומחיות מיינפריים. מודלים של ענן היברידי + מיינפריים-כשירות. | 1M$-10M$+ | כלים קנייניים, שקיפות מוגבלת בלוגיקת ההמרה. מיקוד בארגונים גדולים. לוחות זמני התקשרות של 18-36 חודשים נפוצים. |
| TCS / Infosys / Accenture | פרקטיקות של אינטגרטורי מערכות גדולים עם מסגרות קנייניות (MasterCraft, Cobalt). צוותי אספקה ענקיים. ניהול תוכנית מקצה לקצה. | 500K$-5M$+ | גישה מוכוונת-פלטפורמה. הם מיישמים כלי ספקים, לא בונים אינטליגנציה מותאמת אישית. תקורה של מודל התקשרות SI גדול. SI אחד הוביל הגירת בנק בשווי 1B$ AUD שנמשכה 5 שנים והכפילה את התקציב שלה. |
| Micro Focus (OpenText) Visual COBOL | הריצו COBOL באופן מקורי על .NET/JVM. נקודת התחלה פרגמטית של "strangler fig". מובילת שוק קומפיילרי COBOL. | 200K$-500K$ רישוי | זו לא מודרניזציה, זו אכלוס מחדש (rehosting). לוגיקת ה-COBOL נשארת COBOL. החוב הטכני נמשך. לא פותר את בעיית כוח האדם. |
| עשה-זאת-בעצמך עם AI קוד פתוח | XMainframe LLM (7B/10.5B פרמטרים, 30% טוב יותר מ-DeepSeek ב-COBOL). פענוח Tree-sitter. צינורות מותאמים אישית. | זמן הנדסי + תשתית | דורש מומחיות עמוקה ב-COBOL + הנדסת גרפים. אף מפענח COBOL ברמת ייצור לא מכסה את כל מבני IBM Enterprise COBOL v6.x. סיכון גבוה לבניית פערי מפענח לתוך היסוד. |
חמש יכולות, כל אחת מטפלת בפער ספציפי בשרשרת הכלים של המודרניזציה. אנו ניטרליים-ספק: גרף הידע עובד ללא קשר אם היעד שלכם הוא AWS, Azure, GCP, או Java מקומי (on-premises).
אנו קולטים את מקור ה-COBOL, ה-copybooks, ספריות ה-JCL, ייצוא קטלוג DB2, הגדרות עסקאות CICS, והיררכיות מקטעי IMS שלכם לתוך מסד נתוני גרף מאוחד. כל משתנה, כל שרשרת PERFORM, כל סעיף REDEFINES, כל תלות אצווה הופכים לקשת גרף מפורשת. אנו פונים ל-Neo4j כאשר שאילתות סגירה טרנזיטיבית מורכבות שולטות במקרה השימוש, ל-Memgraph כאשר מהירות מעבר בזמן אמת חשובה לחקירה אינטראקטיבית.
הגרף מעבד בערך 200K-300K שורות ביום במהלך הקליטה. עבור בסיס קוד של 2M LOC, צפו ל-8-12 שבועות מהקליטה הראשונה ועד לגרף מאומת וניתן לשאילתות. הפלט הוא נכס קבוע: בסיס הקוד שלכם כטופולוגיה הניתנת לחיפוש, לא קבצי טקסט אטומים.
לפני שמתחיל תרגום קוד כלשהו, אנו מריצים ניתוח גרף על פני ארבעה ממדים: ציון צימוד (כמה מודולים אחרים תלויים בזה), צפיפות REDEFINES/COMP-3 (כמה מלכודות סוגי נתונים קיימות), אחוז קוד מת (בדרך כלל 20-30% מבסיס הקוד), וקריטיות תזמון אצווה (אילו עבודות JCL נוגעות במודול זה ומתי).
הפלט הוא רצף חילוץ מדורג עבור הגירת strangler fig. מודולים עם הצימוד הנמוך ביותר וסוגי הנתונים הפשוטים ביותר מחולצים תחילה. "תוכניות-אל" שנקראות על ידי 50+ מודולים אחרים מחולצות אחרונות. רצף זה הוא ההבדל בין השקה מבוקרת לכשל מתגלגל.
סוכני התרגום שלנו שואלים את גרף הידע לפני יצירת כל מודול Java, שולפים את הסגירה הטרנזיטיבית המלאה של התלויות. הסוכן רואה את סעיף ה-REDEFINES ב-copybook שלוש תיקיות משם. הוא רואה את הגדרת העשרוני הארוז שקובעת את התנהגות העיגול. הוא מייצר Java עם העברת פרמטרים מפורשת (הזרקת תלות) במקום מצב גלובלי מובלע של COBOL. לאחר מכן הוא מתקמפל ב-sandbox, מריץ בדיקות שקילות התנהגותית, ומתקן את עצמו.
אנו משתמשים בכל מודל יסוד שמתאים למורכבות המודול. עבור המרות PERFORM-למתודה פשוטות, מודל קטן יותר עובד בסדר. עבור מודולים עם REDEFINES מקוננים, ספגטי GOTO הדורש שיטוח של זרימת בקרה, או לוגיקת עסקאות EXEC CICS מוטמעת, אנו מביאים את המודל המתקדם ביותר הזמין ומעצימים אותו עם הקשר הגרף המלא.
החלק שרוב הספקים מדלגים עליו ושרוב ההגירות נכשלות בו. אנו בונים מערכת אימות תלת-שכבתית: בדיקות יחידה סימבוליות שנוצרות מנתיבי זרימת בקרה הנגזרים מהגרף, שחזור מערך נתונים זהב באמצעות עסקאות ייצור שנלכדו שמושוות שדה-אחר-שדה בדיוק מושלם-עד-אגורה, והרצות ייצור מקבילות שבהן שתי המערכות מעבדות עסקאות חיות במשך 30-90 ימים לפני שמודול המיינפריים מוצא משירות.
חישובים פיננסיים דורשים BigDecimal עם מצב עיגול HALF_EVEN כדי להתאים לסעיף ROUNDED של COBOL. חישובי תאריך דורשים טיפול בפורמט תאריך בן 6 ספרות של COBOL (YYMMDD) עם לוגיקת חלון מאות-שנים. אנו בונים כללי המרה אלה לתוך מערך הבדיקות, ולא לתוך תיקוני אד-הוק שמתגלים במהלך QA.
אנו מפענחים את רשתות עבודות ה-JCL, שרשראות התלות של CA-7/TWS/Control-M, ורצפי עיבוד האצווה שלכם לתוך גרף הידע. כל עבודת JCL הופכת לצומת עם קשתות לתוכניות ה-COBOL שהיא מבצעת, מערכי הנתונים שהיא קוראת וכותבת, ותנאי התזמון שהיא תלויה בהם (טריגרים מבוססי-זמן, זמינות מערך נתונים, השלמת קודם).
כאשר מודול COBOL מוגר ל-Java, אנו בונים בו-זמנית את התזמון המקביל בפלטפורמת התזמור היעד שלכם (Apache Airflow, AWS Step Functions, Azure Data Factory, או Control-M מבוזר). שרשרת התלות נשמרת ומאומתת מול הגדרת ה-CA-7/TWS המקורית. בנק בדרגת-ביניים טיפוסי יש לו 2,000-5,000 עבודות JCL. ראינו את כולן.
סקירה צעד-אחר-צעד של האופן שבו פתרון תלות מבוסס-גרף מונע את דפוס כישלון ההגירה הנפוץ ביותר.
המפענח מעבד את PROG-WIRE-01.cbl, נתקל ב- COPY CB-ACCT-LIMITS, ועוקב אחר שרשרת ההכללה. הוא בונה צמתי AST עבור כל הצהרת משתנה, כולל אלה ב-copybooks המקוננים עמוק 3 רמות.
מנוע הגרף יוצר קשתות: PROG-WIRE-01 → IMPORTS → CB-ACCT-LIMITS. TRN-LIMIT → REDEFINES → TRN-LIMIT-ALPHA. LIMIT-TYPE-FLAG → CONTROLS_TYPE_OF → TRN-LIMIT. זה לוכד את העובדה שסוג הנתונים של TRN-LIMIT תלוי בדגל זמן-ריצה בשדה שונה.
הגרף עובר החוצה: אילו תוכניות אחרות גם מבצעות COPY ל- CB-ACCT-LIMITS? אילו תוכניות מגדירות את LIMIT-TYPE-FLAG? אילו עבודות JCL מבצעות את אותן תוכניות, ובאיזה רצף? התוצאה היא שרשרת השפעה מלאה. שינוי האופן שבו TRN-LIMIT מתורגם משפיע על כל תוכנית בשרשרת זו.
כאשר סוכן התרגום מעבד את PROG-WIRE-01, GraphRAG מאחזר לא רק את קובץ המקור אלא גם את הגדרת ה-copybook, יחס ה-REDEFINES, שדה הדגל, וכל התוכניות שמגדירות את הדגל. הסוכן מייצר מחלקת Java עם דפוס איחוד בטוח-סוג: אובייקט TransactionLimit שבודק את הדגל לפני שהוא מפרש את הבתים הבסיסיים כ- BigDecimal (מצב עשרוני ארוז) או כ- String (מצב אלפא).
ללא הגרף: ה-AI מניח ש- TRN-LIMIT הוא שדה מספרי פשוט, מייצר long ב-Java, וההעברה הבנקאית הראשונה מקלקלת את מסד הנתונים. עם הגרף: ה-AI רואה את שרשרת התלות המלאה ומייצר קוד בטוח-סוג שמטפל בשני הפירושים נכון. זהו ההבדל בין הגירה שעובדת ב-UAT לבין כזו שעובדת בייצור.
ארבעה שלבים, כל אחד עם תוצרים ברורים. אנו לא מצטטים לוח זמנים של 3 שנים ונעלמים. כל שלב מייצר תוצרים שבבעלותכם וניתנים לשימוש באופן עצמאי.
תוצר: דוח הערכה + אב-טיפוס ראשוני של גרף ידע
תוצר: גרף ידע הניתן לשאילתות + רצף חילוץ מדורג + כלי ניתוח השפעה
תוצר: מודולי Java מוגרים בייצור + גרף ידע מעודכן + מקבילות תזמון
תוצר: פריסת ייצור מאומתת + חבילת תיעוד רגולטורי + גרף מעודכן
ענו על שבע שאלות לגבי הסביבה שלכם. ההערכה מזהה את רמת המוכנות שלכם וחוסמים ספציפיים שיש לטפל בהם לפני תחילת התקשרות הגירה, עם או בלי Veriprajna.
עבור בסיס קוד של 2M LOC עם מורכבות טיפוסית (IBM Enterprise COBOL v6.x, SQL מוטמע של DB2, 500+ copybooks), בניית הגרף לוקחת 8 עד 12 שבועות. 3 השבועות הראשונים הם הגדרת ואימות המפענח. ניבי COBOL משתנים מספיק כך שאנו צריכים לוודא שהמפענח מטפל בשימוש הספציפי שלכם ב-REDEFINES, OCCURS DEPENDING ON, ובלוקי EXEC CICS/SQL לפני קליטת בסיס הקוד המלא.
שבועות 4 עד 8 הם קליטה אוטומטית, חילוץ ישויות, ומיפוי יחסים. המפענח מעבד בערך 200K-300K שורות ביום, אך צוואר הבקבוק הוא פתרון ישויות, ובמיוחד קביעה ש- ACCT-NUM בתוכנית A ו- ACCT-NUM ב-Copybook CB-ACCT-01 הם אותו משתנה.
שבועות 9 עד 12 הם חישוב סגירה טרנזיטיבית ואימות. אנו מריצים בדיקות שלמות גרף: כל יעד PERFORM חייב להיפתר לפסקה, כל הצהרת COPY חייבת להיפתר ל-copybook, כל הפניה לטבלת DB2 חייבת להתמפות להגדרת סכמה. פערים מסומנים לבדיקה ידנית. הפלט הוא גרף ידע הניתן לשאילתות שבו אתם יכולים לשאול שאלות כמו "מה קורה אם אשנה את INTEREST-RATE ב-CB-GLOBAL-01?" ולקבל שרשרת השפעה מלאה על פני כל תוכנית שמפנה אליו, ישירות או טרנזיטיבית.
כן, ואנו ממליצים על כך בחום. דפוס ה-strangler fig הוא הגישה היחידה עם רקורד מוכח להגירת מיינפריים. כתיבות-מחדש מלאות נכשלות 70-80% מהזמן כי הן מנסות להחליף הכל בו-זמנית, מה שיוצר נקודת כשל בודדת ועצומה.
עם גישת ה-strangler fig, גרף הידע מזהה אילו מודולים בעלי ציוני הצימוד הנמוכים ביותר, כלומר הכי מעט תלויות נכנסות ממודולים אחרים. אלה הם מועמדי החילוץ שלכם. אנו בדרך כלל מתחילים עם מודולי דיווח אצווה או שגרות חישוב עצמאיות שקוראות מ-DB2 אך לא מעדכנות מצב משותף. שירות ה-Java החדש רץ לצד המיינפריים. תעבורת ייצור מנותבת לשירות החדש עבור אותה פונקציה ספציפית בעוד המיינפריים ממשיך לטפל בכל השאר. אתם מאמתים שקילות התנהגותית על נתוני ייצור אמיתיים לפני הוצאת מודול ה-COBOL משירות.
רוב הארגונים מחלצים 15 עד 20 מודולים בשנה הראשונה, מפחיתים את צריכת ה-MIPS ב-20-30% ומייצרים מספיק חיסכון בעלויות כדי לממן את השלב הבא. גרף הידע הופך זאת לבטוח כי הוא מראה לכם את רדיוס הפיצוץ של כל חילוץ. אם מודול A נקרא על ידי 47 תוכניות אחרות, זה לא מועמד החילוץ הראשון שלכם. אם מודול B נקרא על ידי 2 תוכניות וקורא מטבלת DB2 אחת, התחילו שם.
זו השכבה שבה רוב פרויקטי המודרניזציה נתקלים בכשלים בלתי-צפויים 6 עד 12 חודשים לתוך הדרך. תוכניות ה-COBOL שלכם לא רצות בבידוד. הן מתוזמרות על ידי זרמי עבודות JCL המנוהלים על ידי CA-7, TWS (Tivoli Workload Scheduler), או Control-M. בנק בדרגת-ביניים טיפוסי יש לו 2,000 עד 5,000 עבודות JCL עם שרשראות תלות מורכבות: עבודה A חייבת להסתיים לפני שעבודה B מתחילה, עבודה C רצה רק ביום העסקים האחרון של החודש, עבודה D מפעילה עסקת CICS שמעדכנת קובץ VSAM שעבודה E קוראת.
אנו מפענחים JCL לצד COBOL לתוך אותו גרף ידע. כל עבודת JCL הופכת לצומת עם קשתות לתוכניות ה-COBOL שהיא מבצעת, מערכי הנתונים שהיא קוראת וכותבת, ותנאי התזמון שהיא תלויה בהם. כאשר אנו מגרים מודול COBOL ל-Java, אנו בונים בו-זמנית את התזמון המקביל בפלטפורמת היעד שלכם, בין אם זה Apache Airflow, AWS Step Functions, או Azure Data Factory. שרשרת התלות נשמרת ומאומתת מול המקור.
ראינו פרויקטים שבהם הגירת הקוד הצליחה בצורה מושלמת אך הייצור נשבר כי איש לא מיפה את עבודת ה-CA-7 שהריצה שלב עיבוד-מקדים בכל לילה ב-2 לפנות בוקר.
IBM Watsonx Code Assistant for Z (כיום v2.8.20, עם Project Bob שמגיע מאוחר יותר ב-2026) הוא מוצר חזק עם אינטגרציית מיינפריים עמוקה. הוא דורש את IBM ADDI (Application Discovery and Delivery Intelligence) כדי לבנות את ניתוח התלות שלו, ו-ADDI רץ על z/OS. משמעות הדבר היא שכלי ניתוח התלות שלכם חי על אותו מיינפריים שאתם מנסים להגר ממנו. זה גם אומר ש-IBM שולטת בשכבת הניתוח, מה שיוצר נעילת ספק במהלך השלב הקריטי ביותר של ההגירה.
גרף הידע שלנו רץ מחוץ-למיינפריים. אנו קולטים ייצוא קוד מקור, ספריות JCL, ייצוא קטלוג DB2, ומאגרי copybook. הגרף חי בסביבת הענן שלכם או בתשתית מקומית, בלתי תלוי ברישוי IBM. שנית, Watsonx מתמקד בתרגום COBOL ל-Java. אנחנו מתמקדים בהבנה תחילה, תרגום שני. גרף הידע הוא נכס קבוע המשרת ניתוח השפעה, יצירת תיעוד, וממשל ארכיטקטוני זמן רב לאחר השלמת ההגירה.
שלישית, למפענח ה-COBOL של ADDI יש מגבלות מתועדות עם מבני COBOL טרום-85, במיוחד הצהרות ALTER ודפוסי REDEFINES מקוננים מסוימים. אנו בונים הרחבות מפענח מותאמות אישית לכל ניב של לקוח.
לבסוף, התמחור של IBM מכוון לארגונים גדולים. מודל ההתקשרות שלנו עובד עבור מוסדות בדרגת-ביניים שבהם התקשרות IBM בשווי 2M$+ אינה בתקציב.
שקילות התנהגותית היא המקום שבו רוב ההגירות בסיוע-AI מתפרקות. קוד שמתקמפל ועובר בדיקות יחידה עדיין יכול לייצר תוצאות שגויות בגלל הבדלי עיגול של עשרוני ארוז, אי-התאמות קידוד EBCDIC-ל-ASCII, או סמנטיקת שכבת-זיכרון של REDEFINES שאינה מתורגמת לאובייקטי Java.
אנו בונים מערך אימות תלת-שכבתי. שכבה 1 היא שקילות סימבולית: אנו מייצרים בדיקות יחידה מגרף הידע שמכסות כל ענף בזרימת הבקרה המקורית של COBOL, כולל מקרי קצה כמו סכומים שליליים, מגנים מפני חלוקה-באפס, וחישובי תאריך של שנה מעוברת. שכבה 2 היא שחזור מערך נתונים זהב: אנו לוכדים מערך מייצג של עסקאות ייצור מהמיינפריים (רשומות קלט, קריאות DB2, אינטראקציות CICS) ומשחזרים אותן דרך שירות ה-Java החדש. הפלטים מושווים שדה-אחר-שדה. עבור חישובים פיננסיים, אנו מאמתים דיוק מושלם-עד-אגורה באמצעות BigDecimal עם עיגול HALF_EVEN כדי להתאים להתנהגות סעיף ROUNDED של COBOL.
שכבה 3 היא הרצת ייצור מקבילה: שתי המערכות מעבדות את אותן עסקאות חיות בו-זמנית במשך 30 עד 90 ימים. אי-התאמות נרשמות, נחקרות, ומתוקנות לפני שמודול המיינפריים מוצא משירות. זהו השלב הארוך ביותר, אך זהו גם השלב שתופס את מקרי הקצה שהצטברו על פני 30 שנות ייצור שאף חבילת בדיקות לא יכולה לצפות במלואם.
DORA (Digital Operational Resilience Act) נכנס לתוקף מלא מאז 17 בינואר 2025, והוא משפיע ישירות על כל ישות פיננסית מפוקחת-EU שמריצה מערכות מיינפריים. סעיף 11 דורש מסגרות ניהול סיכוני ICT הכוללות בדיקות עמידות סדירות ובדיקות חדירה מונחות-איומים המבוססות על תרחישי תקיפה מהעולם האמיתי. רוב סביבות המיינפריים לא תוכננו לסוג זה של בדיקות. אינכם יכולים להקים בקלות סביבת z/OS משוכפלת כדי להריץ בדיקות חדירה ללא עלויות רישוי ותשתית משמעותיות.
DORA גם דורש מצאי נכסי ICT מפורט, דיווח אירועים בתוך מסגרות-זמן ספציפיות, וניהול סיכוני צד-שלישי עבור ספקי שירותי ICT קריטיים, מה שכולל את ספק המיינפריים שלכם. מודרניזציה עוזרת בשתי דרכים. ראשית, גרף הידע עצמו משמש כמצאי נכסי ה-ICT ש-DORA דורש. הוא ממפה כל תוכנית, כל זרימת נתונים, כל תלות חיצונית. רגולטורים יכולים לשאול אותו ישירות.
שנית, רכיבים מוגרים שרצים על תשתית ענן הם מטבעם קלים יותר לבדיקת-עמידות. אתם יכולים להקים סביבות בדיקה לפי דרישה, להריץ תרחישי הנדסת כאוס, ולאמת נהלי התאוששות מבלי להשפיע על הייצור. ראינו מוסדות שמשתמשים בגרף הידע כראיה בבדיקות רגולטוריות כדי להוכיח שהם מבינים את נכסי הטכנולוגיה שלהם, אפילו לפני שההגירה הושלמה.
המתודולוגיה שמאחורי דף פתרון זה מבוססת על המחקר שפרסמנו אודות מודרניזציה של מערכות מורשת וארכיטקטורות גרף ידע.
כיצד גרפי ידע מודעי-מאגר ו-GraphRAG מתגברים על תסמונת "Lost in the Middle" שגורמת לתרגום קוד מבוסס-AI להיכשל במערכות COBOL ארגוניות.
הפחתת MIPS של 20-30% בשנה הראשונה חוסכת בדרך כלל 500K$-2M$ בשנה למוסד בדרגת-ביניים.
הערכת גרף הידע לוקחת 4-6 שבועות. אתם מקבלים מפת תלות מלאה של בסיס הקוד שלכם, דוח קוד מת, ורצף חילוץ מדורג, בין אם תמשיכו עם ההגירה ובין אם לא. ההערכה עצמה היא נכס קבוע.