ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです(たま~にコンピューター関係も)

COBOLモダナイゼーションの話とか聞いてきた

2015-04-23 19:13:04 | Weblog
きょう、ITモダナイゼーションSummitを聞いてきた。
その内容をメモメモ(まずは、第一弾。午後から行った)





■ご挨拶
COBOLコンソーシアム
1960年 COBOL
2000年 COBOLコンソーシアム

COBOLが古いのではなく、古いシステムがCOBOLで書かれている




■りそなグループ様マイグレーション事例のご紹介
CIJの人

話すこと
 言語変換
 データ変換
 照合試験

環境
 OS IBM Z/OS
 PL/I、アセンブラ→COBOL
 JCL→Bash
 DB2→SQLServer

マイグレーションのアプローチ
 手変換
 変換ツール型
   変換ツールを作る
   照合試験
   運用試験

言語変換
 構文解析
   ↓
 構文ツリー
   ↓
 言語生成←生成ルール/手修正情報
   ↓
 整形前プログラム
   ↓
 プログラム整形

PL/I言語変換 留意点は印刷物見てね

JCL変換も同様
 ファイル処理、ログ出力機能などを作るのが重要

 成功要因
 ・PL/I生成ツール
 ・実行基盤

 運用変更に伴う追加機能

外部インターフェース
 ・ジョブネットの変更
 ・ジョブの変更

データ変換
 移行データ
 マルチレイアウト→レコードレイアウト→実データで検証

照合試験
 変換ツールによる変換
 運用の変更
 データ変換
 追加作成(ユーティリティ)
→照合試験→総合試験→並行稼動

照合試験
 ・変換ルール網羅試験
 ・プログラム網羅試験




■プロジェクト事例に学ぶ陥りやすいレガシーオープン化の
 落とし穴と対策

会社案内

1.レガシーモダナイズの全体像

レイヤ
 ユーザー層 プログラム/入出力/データ→等価性
 メカニズム層 API/処理方式/外部連携/ユーティリティ
 コンテキスト層 非機能/固有要件

2.レガシーモダナイズの課題事例
COBOL→COBOLの案件
企画:移行資産の確定
設計・変換:
  ユーザー層:オープン化方針に依存して、難易度が変化
    データ移行
  メカニズム層:システムごとに発生傾向が異なる
  コンテキスト層:現行実現手段にこだわると深刻化
試験:照合試験:どこまでカバレージするか
    業務知識必要

ソリューション
 変換サービス
 リホスト製品
 マイグレーションサービス
 システム再構築

3.当社の提言
・データ重要:経験、実績が有効
・レガシーナレッジが必須
・トップダウンの大胆な割り切り




■マイグレーション時に考えなければならないこと・進め方

自己紹介

本説明の前提と内容
・リホスト手法
・はじめてマイグレーション
  COBOLさえあれば、オープン化できる
  リホスト設計不要?
  リスクは?
・Q&A形式で

Q1.マイグレーションを検討したいが、何からすべきか?
A.現行COBOL資産の棚卸から始めてください
 資産棚卸の位置づけ

Q2.効率のよいリホスト・プロジェクトの進め方は?
A.資産の一部をパイロット変換し、課題を把握・確認してから
 本格変換作業に入ります
  基本変換ツール→固有機能変換ツール
 パイロット移行を実施しない場合のリスク

Q3.効率のよい評価方法は
A.現システムとの並行評価をするのが効率的です
 テスト仕様、テストデータの準備→業務が分かっている人
   NGが出た場合→業務に影響するか判断
 移行時に機能追加・変更はしない

Q4.その他の懸案事項は
A.十分な事前設計必要
  お客様限定
  ソース消失
  大量印刷・オンライン印刷
  外字
  文字コード




■実績に基づくCOBOLモダナイゼーションのススメ
富士通

システム移行を考える
・きっかけ
  ハード保守が近づいた
  見識者がいなくなった
  メンテナンスに想定以上のコスト
・希望
  手間はかけたくない
  コストは抑えたい
  仕様が不明確:現行は踏襲したい
・傾向
  資産:どこから手をつけたら
  知らない複雑な仕組み
  理解できない業務ロジック→テストできない

COBOLの特徴
・いつまでも変わらない文法(85)
・生産性・品質が読みやすい
→継続しやすい
・将来性の不安
・COBOLからオープン技術を使いにくい
・ベテラン中心→引継ぎ

見える化のススメ
・まずは、業務を把握して整理しましょう
・つぎに、資産を把握して整理しましょう
・そして、資産を整頓して管理しましょう
  →ドキュメント、版数管理

業務見える化の期待

アプリケーション構造の見える化
 ソフトウェア地図

アプリケーション資産の見える化
 稼動資産分析
 類似分析
 資産特性分析→インパクトスケール(登録商標)
 システム相関分析

【事例】見える化(金融B社、製造業C社)
・類似資産を把握し、次期システムの開発規模を明確化

構成管理のススメ
 よくある話
  ・ソースがない
  ・実行モジュールと合っていないソース
  ・多数の管理外資産

 どうにもならない資産
  諦めて 使い続けてください/作り直してください

なぜ、構成管理が必要なのか

ソフトウェア構成管理の構成
構成管理
 プロセス管理
案件管理
 インシデント管理
 障害管理

ドキュメント整備のススメ
・ドキュメントの鮮度はすぐ落ちる
 ソースからのリバースは夢のまた夢
   ドキュメントが現行ソースと乖離
   引継ぎできない資産
   ついていけない人材

事前に資産やドキュメント

生成可能なドキュメント

モダナイゼーションのススメ
・レガシー機能を今風に
  オンライン→Web化
  バッチ→Shell
  データベース→オープン系RDB
  帳票→電子帳票、PDF
    →COBOL資産

NDB
 →DBアクセス部分で部品化
 性能問題はある。チューニングは必要

品質保証のススメ
25%のテストで80%カバー
【事例】22%で71%
業務の見える化→シナリオ試験

モダナイ後/最新技術のススメ
オープンスタンダードな開発環境
 NetCOBOL Studio
 Hadoopと連携

最後に
・COBOLのロジックは継続性に優れている
・長年使っているだけに、とにかく資産の管理は徹底的に
・新しい技術もしっかり対応
→ALL富士通でお客様のCOBOL資産を全力でサポート

フォローアップセミナー参加のススメ


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マイナンバー対応作業を実施している企業・組織は20%以下

2015-04-23 14:21:14 | Weblog

マイナンバー対応作業を実施している企業・組織は20%以下
http://news.mynavi.jp/news/2015/04/22/084/

(以下太字は上記サイトより引用)

その割には、マイナンバーのセミナーは盛況で、
取れないんだけど・・・

ちなみに、

マイナンバーの実施・実施予定・実施想定層が、対応する必要があると考えている情報システム(複数回答)は、上から「人事・給与システムの改変」(71.4%)、「会計・経理システムの改変」(41.4%)、「マイナンバー保管システムの導入」(28.3%)だった。


実は、「マイナンバー保管システム」が曲者なんだよね。
特定の人しかアクセスできないようにしないと・・

NTTソフトウェア、クラウドでのマイナンバー管理向けセキュリティ製品
http://news.mynavi.jp/news/2015/01/28/068/

なかんじで・・


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ビッグデータ解析は、統計的手法より、機械学習・人工知能に進んでいくと思う

2015-04-23 10:32:54 | AI・BigData
ビッグデータを収集後、どのようにデータ解析を行うかという話。

現在の主流は、
  ・データを可視化して、テキトーに見ながら、仮説を立てていく(Tableauとか使って)
  ・RないしはSPSSを使って、統計的に解析する
が中心なんではないだろうか?

で、特に後者の場合、ある程度の統計知識が必要となる。
それはめんどくさいし、費用もかかるし、時間もかかる・・・


・・・となってくると、今後は、ビッグデータを

・目的変数だけ決めたら、あとは機械学習、人工知能に食わせて、
 結果だけを受け取る

っていう方向になってくるんじゃないかと思う。
企業はカネさえ儲かればいいのであって、細かい統計的説明はいらないのだから・・

最近、そういう文脈で、機械学習や人工知能を見ている。


【そこはかとなく、関連ありそうな話】

・ビッグデータが支える、25年ぶりの人工知能ブーム
http://business.nikkeibp.co.jp/article/opinion/20141125/274222/

・ビッグデータ時代の機械学習アルゴリズム:オンライン学習
http://www.nttdata.com/jp/ja/insights/trend_keyword/2014110601.html

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