Modernizzazione delle applicazioni mainframe oltre il settore bancario

Questa è la prima parte di una serie di cinque parti sulla modernizzazione dei mainframe. Quando si pensa alle più grandi sfide mondiali della modernizzazione, viene subito in mente il banking, e a ragione. Le banche furono tra le prime a lanciare app mobili avanzate circa 15 anni fa, e avevano già iniziato a offrire servizi online a metà degli anni '90. Ben prima di allora, le banche interagivano tramite enormi gateway di pagamento elettronici e gestivano servizi mainframe, molti dei quali rimangono ancora oggi fondamentali per il loro business, anche se le piattaforme stesse si sono evolute significativamente da allora. Anche se i sistemi transazionali che si collegano a una banca costituiscono gran parte del panorama dei mainframe, fanno parte di un'ondata più ampia di trasformazione che non riguarda solo le banche. I mainframe sono ancora una parte essenziale della spina dorsale digitale di molti altri settori, e ci sono ancora molte altre storie di trasformazione digitale da raccontare che non sono esclusivamente motivate dal punto di vista finanziario. Esploriamo alcuni punti salienti della modernizzazione dei mainframe in altri settori, tra cui assicurazioni, automotive e retail.

Se esiste un modello comune per la modernizzazione dei mainframe condiviso in tutti i settori, è che le aziende stanno cercando di migliorare la propria esperienza digitale per i clienti senza il rischio di interrompere i sistemi di base critici. Il cliente può essere un utente finale su un'app o un sito web, oppure un dipendente/partner in ufficio o sul campo. I clienti valutano l'azienda in base a quanto la logica aziendale e i dati dell'azienda siano al servizio della loro esperienza. Ai clienti non interessa se il back-end è un mainframe che parla con un fornitore SaaS che offre un'interfaccia utente per app mobile: vogliono solo che l'intero sistema risponda alle loro esigenze aziendali in modo efficiente e preciso. Anche in uno scenario di machine learning, dove i dati del mainframe possono informare un modello di intelligenza artificiale (AI) piuttosto che una persona, c'è comunque un cliente che vorrà che il modello di AI risultante supporti un processo aziendale.

Non c'è motivo per cui le pratiche DevOps dovrebbero essere riservate solo alle applicazioni distribuite e al cloud. La storia di trasformazione di State Farm, una delle maggiori compagnie di mutua assicurazione al mondo, offre un ottimo esempio di agilità. Per un settore maturo, il futuro degli assicuratori è ancora molto incerto. Ogni giorno compaiono nuove startup, che spingono i clienti a richiedere funzionalità come preventivi online e app mobili per l'elaborazione dei reclami. Il team di sviluppo di State Farm era nel bel mezzo della propria trasformazione DevOps, avendo stabilito una combinazione di strumenti di automazione e test sviluppati internamente con Jenkins CI/CD e Git per la distribuzione/implementazione di nuove app. Questi sfruttano dati provenienti da server mainframe IBM® Z di grande successo, alcuni dei quali sono in funzione continua per fino a 50 anni. Quando le modifiche alle app rivolte ai clienti e ai servizi abilitati tramite API hanno iniziato ad essere introdotte con maggiore rapidità, è emerso un collo di bottiglia. I servizi di back-end non potevano essere modificati con sufficiente agilità per stare al passo; inoltre, mancavano sviluppatori di mainframe esperti per apportare le modifiche. Utilizzando l'ambiente di sviluppo e debug di IBM® Developer for z/OS, che si integra direttamente con Git per il controllo delle versioni e i check-in, anche le nuove aggiunte al team di sviluppo sono riuscite a utilizzare vantaggio e aggiornare le applicazioni mainframe su IBM Z con un workflow intuitivo e familiare. "I nostri IBM z Systems offrono una base solida, sicura e affidabile per la crescita. "Volevamo supportare gli sviluppatori Z nel raggiungere una maggiore efficienza e velocità, ma anche aiutare i nuovi assunti a sentirsi a proprio agio sulla piattaforma, affinché possiamo lavorare tutti insieme su più piattaforme per fornire un'innovazione rapida", ha dichiarato Krupal Swami, Technology and Architecture Director per State Farm.

Un'azienda automobilistica leader si affida ai sistemi core per popolare nuove applicazioni e servizi a bordo con dati aggiornati. Il loro sistema interno di gestione del codice sorgente esistente stava iniziando a influenzare la stabilità delle applicazioni mainframe mission-critical, e gli sviluppatori più recenti avevano difficoltà a ottenere visibilità sulle dipendenze che ogni modifica poteva influenzare. L'azienda ha spostato i team mainframe allo sviluppo su IBM® IDZ (IBM Developer for z/OS) con IBM® DBB (che migliora la visibilità delle build basate sulle dipendenze), e poi ha utilizzato IBM® UrbanCode Deploy per fornire aggiornamenti agili ai sistemi target altamente distribuiti.

Una grande azienda retail accumulerà naturalmente numerose applicazioni mainframe nel tentativo di creare nuove funzionalità pronte per il cliente. Dopo alcuni anni, la razionalizzazione di questo esteso patrimonio di applicazioni diventa un lavoro a tempo pieno per troppe persone qualificate, poiché le interdipendenze tra app e mainframe sono difficili da scoprire. A complicare ulteriormente le cose, i nuovi dipendenti di sviluppo hanno pochissima trasparenza sulle decisioni architettoniche e software prese dalle generazioni precedenti di sviluppatori e leader IT, creando un lavoro ancora più improduttivo. Utilizzando IBM® ADDI (Application Discovery and Delivery Intelligence), sia gli sviluppatori senior che quelli junior possono analizzare tutte le applicazioni mainframe insieme alle app e ai servizi più recenti. La rapida scoperta e documentazione delle interdipendenze ora aiuta i team combinati ITOP e di distribuzione del software a comprendere l'impatto di qualsiasi modifica introdotta.

Curiosamente, sebbene queste storie trasformative siano avvenute al di fuori dei settori finanziari, quasi tutte si basano su uno o più processi di transazione critici che probabilmente avvengono sui mainframe, riportando in un certo senso la storia della modernizzazione alle banche. Stanno emergendo nuovi casi d'uso di cloud ibrido, offrendo prestazioni superiori e migliore protezione dei dati attraverso la co-localizzazione selettiva di alcuni workload di inferenza, elaborazione dati e sicurezza sui mainframe, permettendo ai team di avere l'elasticità del cloud con la potenza sempre attiva del mainframe. In tutti questi casi, sbloccare la prossima frontiera della produttività richiederà di modernizzare l'esperienza dello sviluppatore umano nel lavorare con il mainframe, così che sia gli sviluppatori esperti sia i nuovi talenti possano unirsi allo sforzo di modernizzazione. Per maggiori informazioni, consulta gli altri post di questa serie:

• Parte 2: "Usare la collaborazione (non la migrazione) per modernizzare le applicazioni mainframe con il cloud"
• Parte 3: "Puntare sulla trasformazione digitale basata su mainframe per i servizi finanziari"
• Parte 4: "Mainframe e cloud? È facile con l'open source"

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