
スマートコンバージョンの特長 -今までにないQCDでコンバージョンを提供-
<サービスイメージ>
<変換対象一覧>
カテゴリ | From | To |
ソース言語 | COBOL PL1 Fortran C, C#, C++ Java CICS JCL MUMPS PL/SQL その他言語 | Java C, C#, C++ Angular TypeScript HTML5 EGL VB.NET Python Rust その他言語 |
DB | ISAM VSAM IMS DB2 SQL Oracle Sybase Adabas その他DB | Oracle MongoDB NoSQL Microsoft SQL Server MariaDB その他DB |
OS | ホストOS UNIX Linux windows その他OS | UNIX Linux windows その他OS |
インフラ | メインフレーム その他サーバー | Webサーバー その他サーバー |
オンプレミス Web その他環境 | オンプレミス Web クラウド その他環境 |
<自動変換範囲>
カテゴリ | 変換内容 | 説明 |
ソース言語 | 自動変換 | オブジェクト指向モデリングによりターゲット言語を生成 |
DB | 自動変換 | 既存DBよりDDLを抽出、変換し、DAOとターゲットDBごとに分割 |
その他 | 一部自動変換、SI領域 | 次期プラットフォームに合わせたお客様任意の形へ変換 |
<海外プロジェクト事例>
事例① 某国 国防総省の物流システムのマイグレーション |
【COBOL(約130万行規模)→ C、JAVA】 ・約130万LOCのCOBOLとC言語を100%自動でJavaに変換 ・保守作業を低減するためのドキュメントを生成 ・クラウド移行、ビッグデータ、モバイルリリースを実施し、予定より早期かつ予算以下で完遂 |
事例② 自治体(州)の内部システムのマイグレーション |
【COBOLⅡ(約20万行規模)→ C#.NET】 ・顧客からはレガシー「VAX / COBOL」システムとその「RMS フラットファイルデータベース」の完全な近代化の要求 ・レガシーシステムの「分析結果(As-Is)」ドキュメント作成、既存のシステムをオブジェクトモデル化 ・DBを「OpenVMS RMS フラットファイル」から「Microsoft SQL」環境へ移行 |
事例③ 通信業の請求管理、運用システムのマイグレーション |
【MF COBOL(約500万行規模)→ C ++】 ・顧客側との並行プロジェクトで約500万行のCOBOLコードをC++への変換、顧客側にてOSをLinuxへ移行 ・近代化された「Linux C / C ++」システムは、以前よりも40%高速、シンプル、かつ信頼性が向上 ・発見された既存機能及びロジックのバグが修正され、ライセンス料が高額となったソフトウェアの問題を解消 |
スマートコンバージョンの変換イメージ -2つのAIエンジンによる独自の自動変換プロセス-
<変換イメージ>
<変換内容について>
①既存環境の情報とソースコードを元に『AIエンジン(言語知識データベース)』を活用し、オブジェクトモデリングの「AST(階層的中間プログラム)」を作成します。
②『AIエンジン(推論エンジン)』にてオブジェクトモデリングの「AST(階層的中間プログラム) 」より、「独自のルール定義」と「推論」から最適な構造のターゲット言語へ自動変換します。
③ターゲット言語以外、その他のリソース(DB,UI等)も自動変換を実施し、新環境(クラウド化など)を含め、全リソースの同時移行を行うことができます。
スマートコンバージョンのポイント -従来サービスと異なる独自の付加価値-
『スマートコンバージョン』は『AIエンジン(推論エンジンと言語知識データベース)』による完全自動化可能な言語変換システムを活用したマイグレーション支援サービスです。
世界の公共機関で多数の実績を誇り、機械による完全自動変換により格段の信頼性向上と格段の高生産性を実現するサービスとなります。
<AIツールによりレガシー言語を次期ターゲット言語へ自動変換>
『スマートコンバージョン』は『AIエンジン(推論エンジンと言語知識データベース)』を活用したもので、この技術を用いると新しい環境に適合したプログラム言語をほぼ自動で最適な構造に生成することができます。
従来のマイグレーションに比べて「変換スピードは数百倍」、「コストは半分以下」、「工数は半分以下」を実現できます。
<「分析結果(As-Is)」、「変換結果(To-Be)」をAIにて自動解析>
これまで既存システムの現状分析は「人手」によって行われてきましたが、当サービスでは『AIエンジン(推論エンジンと言語知識データベース)』により自動で現状分析を行うことが可能になります。ソース言語と環境の情報を元に、以下の様な現状分析の可視化(構文ツリー、数値化等)が行えます。
また合わせてシステム近代化後のイメージとして、
新旧ソース言語の比較結果(新旧ソース言語を並べて表示し、機能ごとに相互リンク)をご覧いただくことが可能となります。
<『オブジェクトモデリング』、『モデル推論変換』の活用により「最適な変換」を実現>
過去のマイグレーションでは専用のコンバートツールを使ってのいわゆるストレートコンバージョン(単純な言語変換)でした。
変換結果の担保(誤変換、動作保証)について、荒変換後に「人手による修正」が多く発生しました。
それに対し当サービスではレガシー言語をオブジェクトモデリングの「AST(階層的中間プログラム) 」に生成し、 その後「独自のルール定義」と「推論」からターゲット言語への変換を行う方式となります。
この方式によりターゲット言語はその言語に特化した「最適な構造」に完全自動変換(「人」ではない「機械」による判断)が可能となります。
その結果、荒変換後の「人手による修正」の負荷が大幅に軽減されます。
また各テスト(変換結果、互換性担保)に関しても、仮想環境での自動化された試験(例.Selenium等)にてテスト工数を軽減します。
<DB、UIを含めたシステム全体のリソースの移行が可能>
従来のマイグレーションでは変換されたソース言語以外のリソース(DB、UI等)を改めて全リソースを結合(点と点の繋ぎ直し)する作業が必要でした。 それに対し当サービスでは全リソースを一括して移行する(面から面へ)形式の為、新環境での設定、動作確認の負担が軽減されます。
【スマートコンバージョンが選ばれる理由】
<ポイント① 効率的&高品質な自動変換>
・自動変換なのでヒューマンエラーがない(変換エラー率10000行に1行)
・人手による変換に比べて数百倍の変換スピードがある(例.約100万LOC以上/日)
・世界標準規格に準拠したセキュリティ性が高いコードに変換される
(準拠規格:OMG、UML、CISQ、ISOなど)
<ポイント② AIによる現状分析の可視化>
・AIにより現状調査、分析結果が自動生成される(構文ツリー、数値化等)
・プログラムの複雑性や重複性、類似性が把握できる
・現状調査、分析にかかる時間と費用(人手)を節約できる
<ポイント③ 「最適な構造」への変換&システム全体のリソースの移行>
・「最適な構造」に変換される為、荒変換後の「人手による修正」が軽微
・変換結果(誤変換、動作保証)の担保を「自動化された試験(例.Selenium等)」で繰り返す為、精度が高く、工数が少ない
・全リソースの一括移行(面から面へ)の為、新環境の動作保証が容易
<その他>
・技術協力として、人口知能開発の歴史のあるボーイング社人工知能ラボ出身者の
マイグレーション専門の海外企業による技術サポートあり
