大型机应用现代化不止于银行业

制造业人员手持平板电脑操作汽车生产

着眼于保险、汽车和零售等行业的大型机现代化。

这是关于大型机现代化系列文章的五篇之一。 当谈及全球最重大的现代化挑战时,银行业总会立即浮现在人们脑海中,这有其充分理由。约 15 年前,银行率先推出了先进的移动应用程序,而早在 20 世纪 90 年代中期,它们就已开始提供在线服务。更早之前,银行便通过庞大的电子支付网关进行交互操作,并运行大型机服务——尽管相关平台自那时起已发生巨大演进,其中许多系统至今仍是其业务的核心。即使与银行相连的交易系统构成了大型机应用的主要部分,它们也只是更广泛的转型浪潮中的一环,且这场变革不仅关乎银行业。大型机仍是许多其他行业数字骨干的重要组成部分,而非仅出于财务动机的数字化转型故事,仍有更多值得述说。让我们深入了解其他行业(包括保险、汽车和零售)中大型机现代化的部分亮点。

一切始于客户

若说所有行业在大型机现代化中存在一个共同模式,那便是企业力求提升客户的数字体验,同时避免中断关键核心系统的风险。客户可能是使用应用程序或网站的终端用户,也可能是在办公室或现场工作的员工/合作伙伴。客户依据企业业务逻辑与数据对其体验的支持程度来评估企业。客户并不关心后端是大型机与提供移动应用界面的 SaaS 服务商交互——他们只希望整个系统能高效、精准地满足其业务需求。即使在 机器学习 场景中,当大型机数据用于训练 人工智能 (AI)  模型而非直接服务于人时,仍然存在客户期待最终的 AI 模型能够支持业务流程。

AI 学院

在大型机和 AI 之后会出现什么?

在本期 AI Academy 中,Christian Jacobi 解释了大型机对于企业 IT 的重要性,以及它们如何通过新的整合和增强来巩固自身在现代 IT 中的重要作用。

保险业:State Farm的开发运维实践

 开发运维 实践没有理由仅局限于分布式应用和云端。全球最大的互助保险公司之一  State Farm 的转型故事,为敏捷性提供了一个出色的先导案例。对于这个成熟行业而言,保险公司仍面临诸多未来的不确定性。新兴初创企业每日涌现,推动着客户对在线报价、移动理赔处理应用等功能的需求。 State Farm 的开发团队正处于自身的开发运维转型进程中,他们结合了自主开发的自动化工具、测试工具以及 Jenkins CI/CD 和 Git,用于新应用的交付与部署。这些工具利用了  IBM® Z 大型机服务器的数据——其中部分服务器已持续运行长达 50 年。当面向客户的应用和基于API的服务开始以更快的速度更新时,一个瓶颈凸显出来。后端服务无法以足够的敏捷性进行修改以跟上节奏;此外,经验丰富的大型机开发人员也面临短缺。通过使用  IBM® Developer for z/OS 的开发与调试环境(该环境直接集成 Git 进行版本控制与代码检入),即使是开发团队的新成员也能凭借直观熟悉的工作流程,有效利用并更新 IBM Z 上的大型机应用。“我们的 IBM Z 系统为业务增长提供了坚实、安全且可靠的基础。我们既希望支持Z平台开发人员实现更高的效率与速度,也帮助新入职员工快速适应该平台,以便我们能够跨平台协作,共同推动快速创新。”State Farm 技术与架构总监 Krupal Swami 表示。

汽车业:软件交付现代化

一家领先的汽车企业依赖核心系统为新的车载应用与服务提供实时数据支持。其现有的内部源代码管理系统开始影响关键任务型大型机应用的稳定性,且新进开发人员难以清晰把握每次变更可能涉及的依赖关系。该公司将大型机团队转向使用 IBM® IDZ (IBM Developer for z/OS) 进行开发,并结合 IBM® DBB(用于提升基于依赖关系的构建可见性),随后采用  IBM® UrbanCode Deploy  向高度分布式的目标系统交付敏捷更新。

零售业:通过规划避免重复工作

一家大型零售企业在创建面向客户的新功能过程中,自然会积累大量大型机应用。数年之后,由于应用与大型机之间的相互依赖关系难以厘清,对这类扩展应用组合进行合理化梳理,往往需要过多专业人员投入全部精力。更复杂的是,新入职的开发人员很难了解前几代开发者和IT负责人做出的架构与软件决策,这进一步催生了低效工作。通过采用  IBM® Application Discovery and Delivery Intelligence (ADDI),资深与初级开发者均可同步分析所有大型机应用及新型应用与服务。快速发现并记录相互依赖关系,现在能帮助其  ITOps  与软件交付团队共同理解任何变更可能产生的影响。

Intellyx 的看法

值得注意的是,虽然这些转型案例发生在金融行业之外,但几乎每个案例都依赖于一个或多个可能在大型机上运行的关键交易流程——这在某种意义上将现代化叙事再次引回银行业。新的混合云用例正在涌现:通过选择将部分推理、数据处理及安全负载部署于大型机,既能获得更高性能与更强数据保护,也使团队得以兼具 云的弹性 与大型机持续运行的能力。在所有­­这些案例中,要开拓生产率的下一前沿,必须优化开发者使用大型机的工作体验,从而让经验丰富的业务开发者和新晋人才都能共同投入现代化进程。了解更多信息,请参阅本系列其他文章:

©2023 Intellyx LLC.本文内容由 Intellyx 编辑负责。未使用任何 AI 机器人生成本内容任何部分。截至撰稿时,IBM 为 Intellyx 客户。

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