デベロッパーのライフサイクルの概要

デベロッパーのライフサイクルの概要

null

コンピュウェアのメインフレームアプリケーション開発ツールが以下の項目を改善することで、チームがメインフレームのアジリティ(俊敏性)を実現し、DevOpsライフサイクル全体を通したアプリケーションの納品スピードを高めます。

  • 開発者の生産性
  • コードの品質
  • 継続的インテグレーション
  • ソースコード管理
  • リリース自動化
  • データ管理
  • アプリケーション・パフォーマンス

コンピュウェアの最新のメインフレームソリューションが、相互に、またはクロスプラットフォームパートナーツールと統合し、DevOpsライフサイクルの各フェーズの完了に必要なプロセスを実行・改善しながら、さらなる俊敏性、効率性、コラボレーションを追求し、あらゆるタイプの開発者を強力に支援する方法についてはこちらからご参照ください。

Analyze

俊敏なソースコード管理(SCM)、並行開発、および影響分析にISPWを活用。

  • Impact Analysisは、コードの変更がメインフレーム環境にどのような影響を与えるかを示します
  • Life Cycleチャートは、DevOpsとのさらなるコラボレーションを実現するためにインフライトコードを複数のバージョンで表示します
  • Containersは、コード、文書、JCLなどの主なプロジェクトコンポーネントをl論理ユニットとして追跡することで、ライフサイクルを通して進歩します。
1_Lifecycle_Analyze_ISPW_Overview

Topaz for Program Analysisを使用して、複雑で、なじみがない、または文書化が進んでいないプログラムを素早く理解して変更することができます。

  • オンデマンドの実行時視覚化により、ファイルとデータベースI/Oだけでなく、プログラムコールの順序も表示されます。
  • 視覚化の保存、再生、比較
  • ソースコードは不要
Analyze-runtimevisualizer-Screen-Shot
  • プログラムを編集するときは、ディープダイブ分析情報にアクセス
  • 動的に生成されたプログラム構造チャートは、COBOLプログラムまたはPL/1 PROC内でロジックを視覚化します
  • データフロー図は、プログラム内の変数を通じて情報の流れを示し、データの質が改善できるようにします

Edit Data and Code

Topaz for Enterprise Dataのエディタを使用して、データタイプよりもデータの質に焦点を当てます。

  • DB2、IMS、MVS、SQL Server、Oracle、およびSybaseデータに適用する共通のエディタ
  • ファイルやデータをシンプルなドラッグアンドドロップだけで迅速にコピー
compare
    • Topaz Workbenchの洗練されたGUIを使って、

    • データファイルを比較
    • 数値インジケータと棒グラフをクリックすることで、比較詳細

の表示を確認し制御が可能

edit1

コードの品質を改善・検証しながら、なじみ深いEclipse環境でTopaz Workbenchを使って、コードを編集します。

  • Eclipseベースのインターフェースは、開発者の学習を支援し、メインフレームアプリケーション開発をサポートします。
  • 自動完了構文拡張機能がメインフレームの俊敏性を改善
  • SonarLint との統合がコード品質と規準への順守を強化
  • 迅速な品質チェックにより、早期に問題が解消され、さらなる問題と費用の発生を防ぎます
  • コードの複雑化を最小限に抑えて、長期的なメンテナンスとトラブルシューティングを容易にします

Build

ISPWの使い慣れた Eclipseベースのインターフェースと機能を使って、テストや本番への導入に向けてアプリケーションの準備をします。

  • 生成機能により、正しいコピー句の取り出し、プログラムのコンパイル、および正しいライブラリとのリンクを実現
  • 標準JCLをISPW内で使用して、コンパイルとリンクを開始し、より高度な可視化とコントロール維持のため、すべての開発活動を一つの環境に統一
  • DevOpsライフサイクルを通じて同期、可視化、および制御を改善

COPE

を使って、IMSアプリケーション用の仮想化された開発環境とテスト環境を構築

  • アプリケーションの開発とテスト段階における物理リソースを、仮想化された拡張可能な表現の同じ物理リソースのセットに変換
  • 開発者が独立して固有の作業を中断することなく行える環境を実現

Test

Topazの使用。パートナーとの統合と他のコンピュウェアソリューションとの連携により、データ品質を検証して、効率的で効果的で安全なデータを使ってテストを行うことができます。

Topaz for Enterprise Dataによりテストデータのニーズを分析し、データの質を改善:

  • データリレーションの可視化が、アプリケーションのテストに必要なデータの発見を支援
  • データリレーションの可視化を使って、どのデータをテストデータに組み込むかを理解

Test Data Privacyで機密データを特定し保護

  • プライバシー規則の定義、適用ルールを使って抽出仕様を実行し、保護されたテストデータを作成
  • プライバシー規則をz/OSファイルやDB2のテーブル、IMSセグメント、配信されたデータベースやファイルのデータに適用します

品質管理と継続的インテグレーションの統合:

SonarQubeと統合します

  • 品質基準を満たしながら、迅速なアプリケーションを納品
  • コンピュウェアISPW、PDSおよびEndevor®からJenkins経由でプロジェクトソースを自動的にリフレッシュして、静的分析を拡張
    PDSおよびEndevor®
  • コードベースがどのように進化しているかを全体的に把握し、品質のトレンドや時間経過に合わせた進捗を理解
  • 問題点を明らかにし、統合されたコードを検証
SonarQube-3
  • SonarQubeのダッシュボードは個人、チーム、およびプロジェクトメトリクスを可視化
  • 異なる部署や技術全体に渡り、問題点やホットスポットのサマリーを表示

自動COBOL単体テスト:

  • Topaz for Total Testは、Xpediterから集めたデータを使って、単体テストを自動的に作成します
  • (VSAMおよびQSAMデータファイルだけでなく、DB2データベースにも利用可能な)テストを簡易的に行うため、自動的にデータスタブを作成
  • 実際のサブプログラムをコールする代わりに、プログラム・スタブを使って、大型COBOLプログラム・テストを加速
  • 主要COBOLプログラムをコールすることなく、個々のCOBOLサブプログラムをテスト
  • テストのアサーションを設定して、単体テストの予想結果と実際の結果を比較

単体テストプロセスでJenkins およびSonarQubeを強化:

  • Topaz for Total Testは、異なるプラットフォーム間のDevOpsツールチェーンの一貫として、JenkinsおよびSonarQubeと統合
  • Topaz for Total Testの合格/不合格のテスト結果は、Jenkinsおよび/または SonarQube内で公開できるため、ITチームは異なるプラットフォームの品質トレンドおよびメトリクスと共に、テスト結果を見ることができます。
  • テスト・メトリクスをSonarQube Quality Gates内で使って、ワークフローとともに進めていくか、続ける前に停止してコードを修正するかを決定することができます。

COPEを使ってIMSアプリケーションのために仮想化されたテスト環境を生成:

  • スタンドアロンのサンドボックスまたはユニークな統合テスト環境で、IMSアプリケーションをテスト
  • 必要なパラメーターを変更し、その後、COPEでコピーとコンパイルを行い、開発とテスト段階用に仮想IMS環境を作成します。
  • 統合テスト用の複数のバージョンのアプリケーションを使って、1つのIMSサブシステムを仮想化
  • 多額の費用をかけずに、通常のテスト方法を維持し、追加の独立したテスト環境にアクセス

Debug

Topaz Workbench を通じて、強力でEclipse 仕様のXpediterメインフレームデバッガを使用し、コード品質を改善します。

  • インタラクティブなデバッグセッションを迅速に開始
  • アプリケーション機能を直感的に理解
  • Eclipseベースのなじみのある共通インターフェースから、停止/開始、データ表示、監視、ロジックフローのレビュー/変更、プログラム分析が可能に
  • 次々に変数値を変えてプログラムフローを変更することで、シナリオをシミュレートする信頼性のあるテストを行います
  • 完全にサポートされているCOPE IMS仮想化技術を活用して、複数の開発者が、COPE IMS環境内で同じまたは別の論理IMSシステムのアプリケーションコードをデバッグできるようにします

単体テストのスピード化、管理、および実施のため Topaz for Total Testを使用します。

  • Xpediterから集めたデータを使用して、テストシナリオ、テストケース、テストのアサーション、テストデータを自動的に作成
  • 継続的ビルドプロセスと導入プロセスにテストケースを統合
  • 回帰テストスイートとして、テストケースを自動的に実行
  • 検証テストを実行して、COBOLバッチプログラムの変更によって思いがけない結果が起こらないようにします

Deploy

迅速な承認のため、ISPWのモバイルインターフェースを使用して、メインフレーム・コードをより早く、エラーの数を減らしながら、ロールアウトの高速化を促進します。

  • コード変更が承認段階に入り次第、DevOpsマネージャが直ちにアラートに対応することが可能になります。
  • この「いつでも/どこでも」式モバイル管理は、コードプロモーションの遅延の共通の原因を排除します
ISPW-Mobile-Image-258x500
    • 分散系およびメインフレーム・オブジェクトを共に複数の環境に同時に展開
    • ISPW DeployのWeb インターフェース を使って、展開リクエストのステータスとコードを展開する環境を閲覧

展開にエラーがでた場合、修正のため

    • 直感的な階層チャートを使用

してエラー箇所を正確に特定

経由で利用できるトラブルシューティング・ツールのスイートを使って、問題を診断し修正

  • 問題が発生した場合、すべての変更を直ちにロールバックして有効な以前のバージョンに置換
18_Lifecycle_Deploy_ISPW_Deploy
  • ISPWはXebiaLabs XL Releaseと統合し、分散展開にはXebiaLabs XL Deploy、メインフレーム展開にはISPW Deployを使って、異なるプラットフォーム間のアプリケーション展開を編成
  • 複数のプラットフォームで複数のターゲット環境へのコード展開を自動で実施し、標準化し、監視
  • 自動化とモニタリングには、テスト/QA、コピー前の段階、およびコードプロモーションが含まれます
  • XL Releaseダッシュボードを使用して、1箇所で展開を閲覧・管理し、異なるチームや環境をまたがってステータスを監視
  • 各ステップにかかる時間など、詳細なリリースフロー分析を実施
  • ボトルネックまたはコードプロモーションのその他の問題を修正して、スムーズな出荷プロセスを確実に実施

Monitor

Strobeを使って、CPU使用率のピーク期間時のアプリケーションを監視し、4時間ローリング平均(R4HA)に寄与するジョブを特定します。

  • 将来の問題を防止するため、ジョブのチューニングと監視を行います
  • SMFグローバル監視は現在および4時間ローリング平均のMSU使用およびCPU使用率の高いアプリケーションを把握します
  • バッチ・グローバル監視は、選択したジョブの経過時間とCPU時間を把握し、しきい値を超えた場合には自動的に測定を開始します
  • オンラインのCPU使用率が一貫して高い場合、期間中の測定スケジュールを作成します
  • R4HAのピーク期間で寄与率が最も高いジョブを特定します
  • Strobe Insight Reportから直接測定を開始し、CPU使用率の高さの根本原因を特定します

ThruPut Managerを使用して、パフォーマンスを測定し、無駄を特定し、非効率なものを取り除くことで、IT費用を積極的にコントロールします。

  • 自動的かつインテリジェントにバッチジョブ処理の優先順位を付け、最適化します
  • ワークロードのバランスを取り、バッチのスループットを改善して、大きなコスト削減を実現します
  • バッチ・サービス・メトリクスは、すべての関係者が理解して測定できる用語でバッチ・サービスを定義します
  • 自動的にバッチキューの順番を変え、最も重要なワークロードが必ず最初に完了するようにします
  • 自動的にR4HA使用率を監視し、MSU消費を削減し、サブキャパシティ価格が適用された場合のMLCを引き下げます
  • R4HAアプローチ上限のピークとして、バッチ需要を自動的に抑制
  • ユーザー管理とパフォーマンスグループに関する集計レポートを閲覧

Audit

Application Auditを使用して、 メインフレームアプリケーション・ユーザーの行動をリアルタイムで始めから終わりまで完全にキャプチャーして、分析します。

  • サイバーセキュリティのリスクを緩和し、コンプライアンス要件を満たします
  • 成功したログイン、セッションのキーボードコマンド、メニュー選択、ブラウズした特定データなど、すべてのユーザー・セッション活動を直接取り込みます
  • 直感的なWeb インターフェースにより、 メインフレームの経験が乏しいセキュリティやコンプライアンスチームでも、容易にセッションの記録パラメーターを設定し、フィードを設定し、記録された活動を閲覧して、更なる調査に必要と考えられるその他の管理タスクを実施することができます
  • Application Auditを使って、成功したログイン、セッションのキーボードコマンド、メニュー選択、ブラウズした特定データなど、すべてのユーザー・セッション活動を直接取り込みます。
    • Application Audit データをSplunk®、IBM® QRadar® およびHPE ArcSight ESMなどのSIEMエンジンに直接、またはz/OS or Syncsort Ironstream®

の場合はCorreLog®zDefender™との組み合わせで自動的に配信

  • 独創的なSplunkベースのダッシュボード経由で重要なセキュリティ分析にアクセス
  • Application AuditのSplunkベースのダッシュボードを使用して、LPAR毎のユーザー、セッション継続時間毎のユーザー、無効なトランザクションのあるユーザー、 LPARが認識していないトランザクションなどを閲覧

Diagnose

Topaz Workbenchを通じてAbend-AIDを使用し、アプリケーションの障害の根本的な原因を特定します。

  • webベースのアクセスを通じて、問題解決に必要な情報を収集
  • 少ないオーバーヘッドで情報収集することで、本番環境でのスループットやMIPS使用率への影響が最小限にとどまります

Tune

Strobeを使用して、過剰なCPUを消費するプログラム・ステートメントを特定します。

  • 過度のCPUタイムまたはウェイトタイムの原因となるSQLステートメントとDB2システム・サービスを特定
  • モジュールや制御セクション内で使用されるリソースやCPUタイムの比率を閲覧し、手順の名称や記述番号を表示、またソースコードのすべての行を提供することができます

Feedback

パフォーマンスの問題や障害が特定されると、DevOpsライフサイクルを通じて、メインフレームアプリケーション開発を改善するため、オペレーションチームは迅速に滞りなく開発チームにフィードバックを送る必要があります。

を使って、素早く修正リクエストを迅速に把握

  • 開発チームに修正リクエストを提出してフィードバックします
  • 問題のログ作成を自動化することで、問題を開発プロセスで管理可能に
  • Atlassian JIRAソフトウェア統合により、診断データを自動的に収集し、JIRAの問題についての状況ごとの洞察を保存します。
  • 必要な情報を使って、デバッグセッションを開始
  • 問題の再生、デバッグ、および修正のため、リクエストを開発用Topaz Workbenchに送ります。