Apa itu modernisasi COBOL?

Modernisasi COBOL mengacu pada proses memperbarui atau mengubah aplikasi COBOL, yang biasanya dianggap sebagai sistem lama tetapi tetap penting untuk operasi perusahaan. Proses modernisasi aplikasi termasuk mengadopsi praktik pengembangan perangkat lunak terbaru, menyusun ulang struktur kode COBOL ke bahasa pemrograman yang lebih modern atau bermigrasi ke platform yang lebih baru.

Memodernisasi sistem COBOL dapat membantu mempertahankan logika dan fungsionalitas bisnis yang sangat penting sekaligus meningkatkan pemeliharaan, meningkatkan interoperabilitas dengan lingkungan hibrida yang kompleks saat ini, meningkatkan skalabilitas, dan mengurangi biaya operasional.

Modernisasi COBOL melibatkan lebih dari sekadar menerjemahkan kode COBOL ke dalam bahasa pemrograman yang lebih baru. Sistem mainframe atau platform terdistribusi tempat kode itu berada dan berjalan, dan tumpukan teknologi yang berinteraksi dengannya, harus dipertimbangkan dengan cermat. Modernisasi ini adalah pekerjaan rekayasa tingkat sistem yang menggabungkan tidak hanya penerjemahan kode tetapi juga faktor-faktor lain seperti integrasi aplikasi, desain ulang arsitektur data, penggantian waktu proses, integritas dan keamanan pemrosesan transaksi.

Bahasa berorientasi bisnis umum atau COBOL adalah salah satu bahasa yang paling banyak digunakan untuk pemrograman mainframe. Bahasa ini dibangun khusus untuk kebutuhan pemrosesan data bisnis.

Versi pertama COBOL diluncurkan pada tahun 1960. Beberapa dekade kemudian, bahasa ini tetap digunakan dalam sekitar 250 miliar baris kode yang dibuat di berbagai sektor seperti layanan keuangan, pemerintahan, logistik, manufaktur, dan retail.¹ Dan dengan sistem mainframe yang terus berlanjut sebagai andalan bagi perusahaan di seluruh dunia, COBOL tetap relevan.

Aplikasi berbasis COBOL dikenal karena kemampuan penanganan data dan pemrosesan file yang luar biasa serta kinerjanya yang andal dan stabil. Namun, perusahaan mungkin perlu memodernisasi aplikasi untuk membantu meningkatkan interoperabilitas antara sistem dan sumber data, mempertahankan standar untuk persyaratan peraturan atau kepatuhan, dan memastikan keberhasilan jangka panjang dengan sumber daya yang ada. Ketika dikelola dengan pandangan strategis, proses modernisasi dapat menawarkan kesempatan untuk meninjau kode dan sistem, memberikan penjelasan untuk kode yang ada, memvalidasi persyaratan, dan menentukan alur kerja yang efisien untuk masa depan.

• Kepatuhan dan keamanan

• Interoperabilitas

• Pemeliharaan

Kode lama COBOL mungkin tidak mematuhi kontrol dan kebijakan privasi data saat ini atau tidak secara teratur mendapatkan patch keamanan terbaru. Hal ini membuatnya rentan terhadap serangan siber dan pelanggaran data. Sebagai sistem yang lebih tua, sistem ini mungkin tidak dapat mengikuti persyaratan ketat di balik peraturan yang terus berubah.

Mengintegrasikan aplikasi COBOL yang ketinggalan zaman dengan infrastruktur kontemporer dapat menjadi upaya yang rumit. Kurangnya interoperabilitas ini dapat memperlambat inovasi dan pertumbuhan bisnis, yang menyebabkan perusahaan tertinggal dalam persaingan.

Basis kode COBOL bisa bertele-tele dan sulit digunakan, dengan dokumentasi kode yang tidak mencukupi atau ketinggalan zaman. Komponen-komponennya yang saling terkait erat membuat debugging menjadi sulit, sementara menambahkan fitur baru atau meningkatkan fungsionalitas yang ada bisa menjadi tantangan. Dengan demikian, bahasa ini sering menghambat efisiensi dan produktivitas tim yang bekerja dengan dan memelihara sistem ini.

Setelah memulai perjalanan modernisasi COBOL mereka, perusahaan dapat melakukan satu atau beberapa tindakan ini:

• Enkapsulasi

• Menerapkan praktik DevOps

• Migrasi

• Pemfaktoran ulang kode

Pendekatan modernisasi ini mengubah program COBOL monolitik menjadi layanan mikro modular. Fungsi bisnis dikemas sebagai layanan mikro kemudian disediakan sebagai antarmuka pemrograman aplikasi (API).

Enkapsulasi memungkinkan modernisasi cepat karena tidak memerlukan perubahan sistem COBOL yang mendasarinya. Dengan demikian, enkapsulasi mengurangi gangguan saat melakukan integrasi dengan arsitektur dan alur kerja cloud native.

Organisasi dapat menyiapkan pipeline integrasi berkelanjutan/pengiriman berkelanjutan (CI/CD) untuk program COBOL. Pipeline CI/CD mencakup pengujian dan penerapan otomatis serta repositori pusat yang dikelola oleh sistem kontrol versi. Hal ini juga berjalan seiring dengan enkapsulasi, yaitu menerapkan layanan mikro dalam lingkungan yang menggunakan kontainer .

Alur kerja DevOps ini merampingkan penerapan dan pengiriman aplikasi COBOL. Bisnis dapat mempersingkat siklus produksi dan mempercepat rilis fitur baru kepada pelanggan.

Migrasi adalah strategi lain untuk memodernisasi sistem COBOL lama. Strategi ini umumnya melibatkan pengalihan beban kerja mainframe tertentu ke platform komputasi cloud seperti Amazon AWS atau Microsoft Azure.

Proses modernisasi mainframe ini biasanya memerlukan beberapa perubahan, seperti mengubah akses ke data, menginstal middleware atau mengompilasi ulang aplikasi COBOL untuk berjalan di lingkungan baru mereka. Penyedia mungkin juga menawarkan layanan modernisasi untuk mendukung beban kerja rehosting atau replatforming dan menyediakan alat untuk kinerja real time dan pemantauan keamanan.

Penyusunan ulang kode merestrukturisasi program COBOL pada tingkat kode sumber. Tindakan ini bertujuan untuk mengurangi utang teknis yang sering menyertai kode lama, yang perlu “dilunasi” dari waktu ke waktu melalui pemeliharaan berkelanjutan. Organisasi dapat memilih untuk mengoptimalkan kode COBOL yang ada atau mengubahnya ke bahasa pengodean yang lebih baru seperti C#, Java, atau .NET.

Optimasi dimulai dengan analisis kode dan rencana terperinci untuk mengatasi inefisiensi, mengurangi dependensi, dan menghapus redundansi. Rencana tersebut dapat mencakup standardisasi struktur data yang didefinisikan dalam copybook, mengembangkan desain yang lebih modular, dan menyederhanakan logika bisnis yang kompleks.

Mengubah basis kode COBOL yang luas ke bahasa pemrograman lain dapat memakan waktu. Alih-alih menulis ulang penuh secara manual, tim pengembangan dapat menggunakan otomatisasi—termasuk konversi kode yang didukung AI atau alat terjemahan kode—untuk membantu menghemat waktu dan meminimalkan upaya modernisasi yang diperlukan.

Proyek modernisasi cenderung menjadi usaha besar dan menakutkan. Berikut adalah beberapa tips untuk mempermudah prosesnya:

• Evaluasi dan rencanakan

• Mulai dari yang kecil

• Skalakan secara bertahap

• Uji dan dokumentasikan

Menilai basis kode COBOL adalah langkah pertama utama untuk memeriksa keadaan kode dan kompleksitasnya, menentukan area di mana modernisasi dapat membuat dampak yang berarti dan menentukan pendekatan terbaik yang perlu diambil. Tim kemudian harus membuat rencana yang menguraikan proses modernisasi, termasuk ruang lingkup dan lini masa.

Memulai dari yang kecil dapat membantu mengelola risiko upaya modernisasi. Misalnya, perusahaan pada awalnya dapat menangani tugas pengoptimalan atau penyusunan ulang sederhana atau mulai merangkum atau memigrasi fungsi bisnis kecil. Langkah ini membuat komponen penting tetap berjalan sekaligus meminimalkan waktu henti dan membatasi efek dari masalah apa pun yang muncul.

Organisasi kemudian dapat memperluas proses ke modul yang lebih penting dari sistem COBOL, menerapkan pengalaman yang diperoleh dari iterasi sebelumnya. Hal ini memungkinkan mereka untuk memodernisasi aplikasi lama dengan kecepatan yang stabil dan berkelanjutan serta memberi mereka pengalaman yang diperlukan untuk menangani transformasi yang lebih kompleks.

Pengujian menyeluruh harus dilakukan untuk memvalidasi fitur dan fungsionalitas dan memastikan sistem modern masih berfungsi seperti yang diharapkan. Selain itu, setiap perubahan harus didokumentasikan, baik terkait kode atau konfigurasi baru, definisi API, maupun alur kerja DevOps.

Kecerdasan buatan dapat meningkatkan proses modernisasi COBOL. Alat AI generatif khususnya didorong oleh model bahasa besar (LLM) yang telah dilatih atau disesuaikan menggunakan bahasa pemrograman seperti COBOL, memungkinkan mereka untuk menganalisis kode mainframe.

Namun, AI tidak menghilangkan kebutuhan akan sistem mainframe, melainkan makin meningkatkannya. Meskipun AI mempercepat modernisasi COBOL dan menjembatani kesenjangan keterampilan saat pengembang COBOL pensiun, mainframe tetap penting sebagai platform yang menunjukkan keandalan, skalabilitas, dan ketahanan transaksional di tengah semua peningkatan yang dibawa AI. Pilihan strategis yang dibuat ketika menerapkan pendekatan modernisasi dapat menentukan seberapa lancar proses dan seberapa sukses program nantinya.

Berikut adalah beberapa tugas modernisasi yang dapat dibantu oleh AI:

• Pemahaman dan penjelasan kode

• Pembuatan dan penyusunan ulang kode

• Konversi dan pengoptimalan kode

• Pembuatan tes dan dokumentasi kode

Misalnya, platform pemahaman aplikasi Swimm menggabungkan analisis statis dengan LLM untuk mengekstrak aturan bisnis serta mengidentifikasi dependensi dan aliran variabel untuk setiap elemen di layar pengguna COBOL. Sementara itu, IBM® watsonx Code Assistant for Z menggunakan agen AI untuk memahami dan membuat penjelasan bahasa alami dari kode mainframe dan dokumentasi teknis.

Beberapa aplikasi yang didukung AI memiliki antarmuka chatbot untuk menghasilkan kode baru berdasarkan prompt bahasa alami. Aplikasi lainnya tergabung dalam IDE (lingkungan pengembangan terintegrasi) untuk menghasilkan saran kode yang langsung muncul secara real-time. IBM watsonx Code Assistant for Z melangkah lebih jauh, secara otomatis menyusun ulang aplikasi COBOL menjadi layanan bisnis modular.

Sistem multi-agen, seperti yang dikembangkan oleh Persistent Systems, menggunakan beberapa agen AI untuk mengubah kode COBOL menjadi bahasa pemrograman modern seperti Java. Agen pemroses kode melakukan terjemahan, sementara agen peninjau memeriksa kode yang dikonversi untuk menemukan kesalahan atau peluang untuk pengoptimalan dan penyempurnaan.

Alat yang didukung AI dapat secara otomatis menghasilkan tes untuk membandingkan kesetaraan semantik kode baru dengan kode COBOL asli. Alat tersebut juga dapat menghasilkan komentar yang langsung muncul untuk mendokumentasikan apa yang dilakukan fragmen kode tertentu. 

Seperti halnya aplikasi AI lainnya, tim harus tetap berhati-hati, memverifikasi akurasi output dan menguji kode yang dihasilkan atau perbaikan atau perubahan yang disarankan.