企业在维护遗留大型机或实施高风险的“大爆炸”式迁移之间面临艰难抉择。Google Cloud 提供了一种由 AI 和云驱动的替代性迭代现代化策略。该策略认识到，大型机现代化不仅涉及代码转换，还涵盖复杂的依赖关系、数据格式、事务监控器、工作流和专有接口。Google Cloud 的解决方案将其 Gemini 模型与四大支柱（评估、现代化、去风险和数据迁移）下的专用大型机现代化产品相结合。大型机评估工具（MAT）利用 AI 对遗留应用程序进行逆向工程，提供关于依赖关系、业务规则、文档和领域发现的洞察。现代化提供灵活路径，包括为创新而重写应用程序，或执行确定性的“同类替换”式现代化以保留原有行为。Google Cloud 的“双运行”（Dual Run）流程通过在大型机和云环境中同时运行工作负载并比较输出以验证等效性，确保安全。大型机连接器（Mainframe Connector）促进数据迁移至各类 Google Cloud 服务，从而实现处理卸载并打破数据孤岛。这一综合方法通过理解现有流程、现代化应用程序、上线前降低风险以及现代化数据，解决了现实世界中的大型机现代化挑战。Google Cloud 邀请企业通过试点项目测试这一 AI 加速的方法，试点项目将从自动化的代码库评估开始。