加速大型机革新 - 使用 AWS Transform 在数月内实现遗留 COBOL 的现代化
解说基于 AWS Transform for mainframe 的大型机现代化。介绍 COBOL 代码的自动分析、向 Java 的转换以及分阶段的迁移策略。
大型机现代化的挑战
许多金融机构、保险公司和政府机关数十年来一直在 IBM z/OS 大型机上运行核心业务。以 COBOL 编写的数百万行代码库、CICS 事务处理、IMS 和 DB2 数据库、基于 JCL 的批处理作业错综复杂地交织在一起，能够掌握全貌的工程师正随着退休而减少。传统的现代化在代码的手动分析上需要数月，在转换上需要数年，项目的长期化和成本超支已成为常态。AWS Transform for mainframe 是利用代理式 AI 正面应对这一挑战的服务。它于 2025 年 5 月 GA，专用于大型机现代化的 AI 代理将从代码分析到转换、测试生成的过程自动化。
代码分析与依赖关系的可视化
AWS Transform 自动扫描大型机的代码库，对 COBOL 程序、Copybook、JCL、BMS Map、CICS 事务定义等组件进行分类。它以图的形式可视化各程序之间的调用关系、数据流以及共享 Copybook 的依赖关系，明确转换的影响范围。通过圈复杂度分析，可以事先识别难以转换的高复杂度程序，缩小需要人工介入的位置。它还具备检测同名组件和重复程序 ID 的功能，可以在迁移前解决大规模代码库中容易发生的命名冲突。通过文件分类的导入 / 导出功能，还可以在团队之间共享分析结果以及与外部工具联动。
从 COBOL 到 Java 的自动转换与 Reimagine
代码分析完成后，AI 代理将 COBOL 程序自动转换为 Java。这不是单纯的语法转换，而是将 COBOL 特有的数据类型（COMP-3、PIC 子句）、文件 I/O、CICS 命令、DB2 SQL 在语义上转换为 Java 中对应的结构。系统会针对转换后的代码生成自动测试，验证与原 COBOL 程序的行为等价性。Reimagine 功能会提出将单体式大型机应用程序分解为微服务的设计。它基于业务领域定义服务边界，并给出向基于 API 的松耦合架构迁移的路径。它推荐的不是一次性转换，而是从业务风险低的模块开始分阶段推进的波次方式，在每个波次中循环执行转换 / 测试 / 部署。
Transform 的定价
AWS Transform for Mainframe 的定价基于转换范围内的代码行数。具体单价由 AWS 账户团队单独报价，转换数百万行的 COBOL 代码库时，一般是数千万日元规模的投资。不过，与大型机每年的许可费用（数亿日元规模）相比，在多数情况下可以在 1 到 2 年内收回投资。转换后的 AWS 基础设施费用预计将比大型机的运营费用降低 50% 到 70%。
自动转换的效果与局限
大型机的革新要处理长年积累的庞大代码，因此利用自动转换工具会带来巨大的效果。通过分析 COBOL 等遗留代码并机械地转换为现代语言，与人工重写相比可以大幅缩短迁移周期。不过，自动转换并不是万能的。需要彻底验证转换后的代码返回与原系统相同的结果。复杂的业务逻辑和未形成文档的规格离不开人工确认。在通过自动化提高效率的同时认真进行验证，这种态度是革新取得成功的前提。
迁移后的可维护性与技能
大型机现代化带来的重要效果之一是可维护性的提升。能够处理 COBOL 等遗留语言的技术人员逐年减少，获得能够维护系统的人才已成为经营上的风险。如果迁移到广泛使用的现代语言，能够处理该系统的技术人员群体会扩大，招聘和交接也会变得容易。此外，还能够利用现代的开发工具和云服务，功能添加和运维的效率也会提高。革新的本质目标不仅是消除陈旧，而是使系统处于能够在未来持续维护 / 发展的状态。
总结 - 大型机革新的指南
AWS Transform for mainframe 通过代理式 AI 的代码分析 / 自动转换 / 测试生成，将大型机现代化从数年缩短到数月。首先通过代码分析掌握全貌，再从复杂度低的模块开始分阶段推进转换，这种方法是成功的关键。如果利用 Reimagine 功能，不只是单纯的重新托管，重构为云原生架构也会进入视野。
参考资料（AWS 官方）
本页的第一手信息来源是 AWS 官方网站及官方文档。最新的规格与价格请以下列官方页面为准。
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