Tác giả: Saikat Chatterjee, Paulo Vitor Pereira, và Rao Panchomarthi
Ngày phát hành: 21 JAN 2026
Chuyên mục: AWS Transform, Generative AI, Kiro, Mainframe & Legacy, Mainframe Migration, Migration Solutions

Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng mainframe làm nền tảng lựa chọn cho các quy trình kinh doanh cốt lõi của họ trong nhiều thập kỷ. Sự đơn giản và tốc độ phát triển ban đầu trong kiến trúc nguyên khối đã dẫn đến việc tạo ra các kho lưu trữ đơn lẻ (mono-repos) lớn (hơn 10 triệu dòng mã – LOC) và cực lớn (hơn 100 triệu LOC) cùng với các cơ sở mã phức tạp. Khi khách hàng sẵn sàng hiện đại hóa các ứng dụng này, một điểm khởi đầu tốt là loại bỏ mã chết, bằng cách phân tích các chỉ số hoạt động để tìm các giao dịch và công việc không sử dụng, đồng thời khắc phục mã trùng lặp. Sau khi các hoạt động sơ bộ về loại bỏ và khắc phục mã hoàn tất, điều cần thiết là bắt đầu hợp lý hóa các hệ thống nguyên khối này thành các domain (chức năng hoặc kỹ thuật). Các domain này có thể được hiện đại hóa dựa trên mức độ ưu tiên, độ phức tạp hoặc sự kết nối, thay vì xử lý toàn bộ cơ sở mã cùng một lúc. Điều này tương tự như phương pháp phát triển phần mềm Agile. Nó bắt đầu bằng việc chia nhỏ một giải pháp lớn thành các phần tính năng dễ quản lý (hợp lý hóa danh mục lớn thành các domain – tốt nhất là các domain kinh doanh). Mỗi phần tính năng được xây dựng lặp đi lặp lại (hiện đại hóa từng domain) hoặc triển khai song song (di chuyển nhiều domain theo từng đợt). Tham khảo phần thuật ngữ để biết định nghĩa.

Đánh giá và hợp lý hóa mã là những bước đầu tiên bắt buộc để hiện đại hóa ứng dụng mainframe. Nó cung cấp sự hiểu biết toàn diện về độ phức tạp, các phụ thuộc và rủi ro của hệ thống hiện có. Sự hiểu biết này rất cần thiết để tạo ra một lộ trình hiện đại hóa chính xác, giảm thiểu lỗi và đưa ra các quyết định sáng suốt về chiến lược xử lý cho các ứng dụng kinh doanh của bạn. AWS Transform for mainframe là một dịch vụ mạnh mẽ giúp tăng tốc hiện đại hóa các ứng dụng IBM z/OS lớn bằng cách sử dụng các tác nhân được hỗ trợ bởi AI. AWS Transform sử dụng sự kết hợp của các công cụ xác định đã được chứng minh, các mô hình nền tảng (FM), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), mạng thần kinh đồ thị (GNN), suy luận tự động (AR) và cơ sở hạ tầng AI để mang lại trải nghiệm di chuyển và hiện đại hóa hoàn toàn mới.

Khi tiếp cận các cơ sở mã lớn (hơn 10 triệu dòng mã), một chiến lược phân tách có cấu trúc là rất cần thiết để quản lý độ phức tạp một cách hiệu quả. Các chiến lược khác nhau bao gồm phân tách danh mục ứng dụng lớn thành các ứng dụng, phân tách thành dịch vụ Agile để trích xuất macro-service hoặc microservice, hoặc phân tách thành các gói công việc để tạo cấu trúc phân chia công việc dự án. Quy trình hiện đại hóa của AWS Transform tuân theo một phương pháp tiếp cận có hệ thống bắt đầu bằng phân tích mã toàn diện để hiểu độ phức tạp, các từ đồng âm, các tệp bị thiếu và các phụ thuộc. Giai đoạn khám phá ban đầu này giúp xác định các ranh giới logic để phân tách.

Trong một công việc duy nhất, AWS Transform hỗ trợ chia nhỏ các ứng dụng nguyên khối thành các domain dễ quản lý thông qua khả năng phân tách và lập kế hoạch theo đợt của nó. Dịch vụ có thể tự động phân tích mối quan hệ giữa các thành phần để đề xuất các ranh giới logic cho các đợt hiện đại hóa. Transform dành cho các dự án hiện đại hóa tập trung với phạm vi rõ ràng. Nó hoạt động tốt nhất khi bạn đã biết ứng dụng và các domain kinh doanh nào cần hiện đại hóa. Điều quan trọng là nhóm các domain kinh doanh, chức năng và các phụ thuộc liên quan lại với nhau thành các đơn vị gắn kết. Điều này giúp giữ các phần liên kết với nhau trong quá trình phân tích và ánh xạ phụ thuộc. Kích thước domain theo thực tiễn tốt nhất có thể khác nhau tùy thuộc vào việc phân tách dành cho một ứng dụng hoàn chỉnh, một macro-service, một microservice hay một gói công việc như minh họa trong Hình 1.

Hình 1: Các mẫu phân tách và hiện đại hóa domain (kinh doanh hoặc kỹ thuật)

Bây giờ bạn đang tự hỏi, làm thế nào để phân tách các cơ sở mã mainframe lớn?

Chia nhỏ các cơ sở mã lớn thành các phần nhỏ hơn bằng cách sử dụng các phương pháp heuristic

Có nhiều cách để chia nhỏ các cơ sở mã lớn này, và không có một kích thước nào phù hợp cho tất cả. Hãy chọn phương pháp phù hợp nhất với tổ chức của bạn.

1. Kiến thức của chuyên gia (SME)

Điều này đề cập đến việc tận dụng chuyên môn sâu của các cá nhân hiểu rõ các domain kinh doanh, chức năng, quy ước đặt tên, mã nguồn đã lỗi thời hoặc không sử dụng, và các mẫu hoạt động được nhúng trong các ứng dụng mainframe. Các nhóm quen thuộc với tổ chức thành phần có thể chia chúng thành các nhóm nhỏ hơn, phân tích bằng AWS Transform và phân tách thêm khi cần. Tuy nhiên, nhiều khách hàng mainframe không còn sở hữu kiến thức truyền thống này và có thể không biết thành phần nào thuộc về ứng dụng nào.

2. Quy ước đặt tên có hệ thống

Các doanh nghiệp lớn với danh mục ứng dụng mainframe sử dụng các quy ước đặt tên được xác định trước hoặc có hệ thống, đặc biệt là phù hợp với từng lĩnh vực kinh doanh hoặc domain ứng dụng kinh doanh cụ thể.

a. Theo khả năng kinh doanh hoặc sub-domain

Các quy ước đặt tên ứng dụng mainframe thường phản ánh hệ thống phân cấp tổ chức, sự liên kết với lĩnh vực kinh doanh (LOB) trong cấu trúc tên của chúng để chỉ ra đơn vị kinh doanh hoặc bộ phận nào sở hữu ứng dụng. Ví dụ, một công ty dịch vụ tài chính có thể tiền tố các thư viện ứng dụng bằng các định danh như “HLQ.RETAIL.PROD.SRCLIB”, “HLQ.COMRCIAL.PROD.PROCLIB” để chỉ định lĩnh vực kinh doanh cụ thể. Đọc thêm về phân tách bằng khả năng kinh doanh. Quy ước đặt tên có hệ thống hơn nữa bao gồm việc sử dụng các đơn vị kinh doanh hoặc sub-domain. Một số khách hàng mainframe nhóm mã nguồn trong các khả năng kinh doanh và sau đó là các sub-domain. Ví dụ, Nguồn nhân lực (HR): có thể có payroll và benefits làm sub-domain.

• HLQ.HR.PAYROLL.COBOL.SRC (Mã nguồn cho payroll)
• HLQ.HR.PAYROLL.JCL.CNTL (JCL cho các công việc payroll)
• HLQ.HR.BENEFITS.COPYLIB (Copybooks cho các ứng dụng benefits)

Tài chính (FIN): có thể có accounts, general ledger và budget làm sub-domain

• HLQ.FIN.ACCOUNTS.REC.SRC (Mã nguồn cho các khoản phải thu)
• HLQ.FIN.LEDGER.JCL (JCL cho xử lý sổ cái tổng hợp)
• HLQ.FIN.BUDGET.LOADLIB (Các module tải cho các ứng dụng lập ngân sách)

Đọc thêm về phân tách bằng sub-domain.

b. Sử dụng tiền tố hoặc hậu tố module

Tên chương trình trong COBOL được định nghĩa trong đoạn PROGRAM-ID của IDENTIFICATION DIVISION. Tên chương trình trên mainframe bị giới hạn tám ký tự. Với giới hạn này, khách hàng mainframe sử dụng các ký tự này một cách hiệu quả để giúp xác định chương trình thuộc hệ thống nào và chức năng của chúng. Ví dụ, XXYYYYZZ trong đó XX, YYYY và ZZ biểu thị các nhóm khác nhau. Các PROGRAM-ID của COBOL thường ngắn và được mã hóa với các định danh hệ thống.

Bảng 1: Các thành phần ứng dụng mainframe mẫu và mô tả của chúng

c. Sử dụng các đặc điểm ứng dụng khác

Các hệ thống mainframe chứa thông tin ngữ cảnh phong phú, tiết lộ cách các thành phần tự nhiên nhóm lại với nhau. Điều này bao gồm dữ liệu kế toán JOBCARD và các bình luận chương trình COBOL chỉ ra mục đích hoặc quyền sở hữu lĩnh vực kinh doanh (LOB). Các công cụ quản lý mã nguồn như SCLM, Changeman và Endevor cũng hiển thị mối quan hệ thành phần thông qua các nhóm quảng bá.

Hình 2: Các công cụ quản lý mã nguồn trên mainframe, mô tả các thành phần (element) trong một domain kinh doanh (system) và ứng dụng tương ứng (subsystem)

d. Theo phương thức (batch/online) hoặc trình quản lý giao dịch (CICS/IMS)

Việc nhóm các thành phần theo domain kinh doanh và tách biệt các chức năng online khỏi batch giúp xác định một phạm vi khả thi. Việc chia nhỏ giữa online và batch có nghĩa là bất kỳ sự tích hợp nào xảy ra giữa hai phương thức này sẽ ở lớp dữ liệu. Bạn cũng có thể phân tách và nhóm các thành phần dựa trên các trình giám sát giao dịch khác nhau (CICS hoặc IMS TM).

3. Sử dụng công cụ đối tác để đánh giá danh mục

Khi không có kiến thức SME, các quy ước đặt tên và các phương pháp heuristic khác có thể giúp bạn chia nhỏ các cơ sở mã lớn. Một lựa chọn thay thế khác là công cụ đối tác. Các công cụ đối tác cho phép bạn ánh xạ danh mục mainframe của mình. Các công cụ này có thể có giới hạn LOC lớn hơn, báo cáo, chỉ số nâng cao và có thể tiết kiệm thời gian cho các SME. Các công cụ này thường yêu cầu chi phí cấp phép trả trước và dịch vụ chuyên nghiệp để đánh giá.

Tinh chỉnh việc nhóm cơ sở mã với AWS Transform

Sau khi chia nhỏ hệ thống nguyên khối lớn thành các phần dễ quản lý, hãy xem xét và giải quyết các phụ thuộc bị thiếu cũng như các vấn đề về cơ sở mã trước khi tiếp tục. Ngay cả khi đó, cơ sở mã vẫn có thể chứa hàng triệu dòng mã (LOC). Bất kể mẫu hiện đại hóa của bạn là gì, việc di chuyển hàng triệu LOC cùng một lúc có thể không phải là phương pháp được khuyến nghị. Để phân tách cơ sở mã thành các domain kinh doanh được xác định rõ ràng hơn, bạn có thể sử dụng artifact biểu đồ phụ thuộc của AWS Transform hoặc trích xuất logic nghiệp vụ (BLE) để phân tách domain.

1/ Sử dụng artifact biểu đồ phụ thuộc cho phép bạn tạo thủ công các domain tập trung từ các ứng dụng mainframe kế thừa. AWS Transform cho phép chọn ‘seeds’ hoặc các điểm vào cho các domain này, sau đó tự động xác định các thành phần liên quan thông qua phân tích phụ thuộc hoặc sự tương đồng ngữ nghĩa. Tùy chỉnh việc mở rộng domain tự động bằng cách xác định các điểm vào, cho phép bao gồm các thành phần chọn lọc, khám phá mối quan hệ thành phần và tạo hoặc điều chỉnh các domain. Phương pháp này cho phép các tổ chức tạo các domain mục tiêu cho các chức năng phụ của ứng dụng trong khi vẫn duy trì kiểm soát ranh giới chính xác và quyền quyết định hoàn toàn đối với quá trình phân tách, như minh họa trong Hình 3.

Hình 3: Hiểu mối quan hệ thành phần bằng cách phân tích các phụ thuộc giữa các domain

Với các domain nhỏ hơn, bạn có thể trích xuất các thành phần domain và tạo một công việc AWS Transform mới chỉ với các thành phần mong muốn. Công việc kết quả chứa một số lượng LOC có thể quản lý được, cho phép bạn phân tách thêm thành các ứng dụng hoặc chức năng riêng lẻ để tiếp cận di chuyển theo từng giai đoạn. Để biết quy trình chi tiết về cách xác định và điều chỉnh domain thủ công, hãy tham khảo hướng dẫn phân tách domain bằng biểu đồ phụ thuộc trong AWS Transform for Mainframe.

2/ Sử dụng trích xuất logic nghiệp vụ (BLE) để phân tách. Việc trích xuất logic nghiệp vụ cấp ứng dụng sẽ xác định các điểm vào và nhóm các phụ thuộc downstream lại với nhau thành một đơn vị như minh họa trong Hình 4 và Hình 5. Nó sẽ nhóm các điểm vào thực hiện các chức năng nghiệp vụ tương tự lại với nhau. Các chức năng nghiệp vụ, điểm vào và các phụ thuộc của chúng có thể được sử dụng trong định nghĩa domain và seed như một phần của quá trình phân tách. Đây là phân tách sử dụng phát hiện seed tự động, như được tham chiếu trong Hình 6 và Hình 7.

Hình 4: Tổng quan ứng dụng và xác định chức năng nghiệp vụ thông qua trích xuất logic nghiệp vụ (BLE)

Hình 5: Trích xuất logic nghiệp vụ (BLE) tạo ra phân đoạn logic và các chức năng nghiệp vụ

Hình 6: Xem xét và cấu hình đầu vào cho phân tách mã và domain

Hình 7: Các domain nghiệp vụ được tạo trong quá trình trích xuất logic nghiệp vụ có thể cung cấp thông tin cho việc tạo domain

Ngoài ra, khi chia nhỏ các cơ sở mã mainframe lớn, bạn có thể tự tay “gieo hạt” (các thành phần—như các chương trình COBOL chính, các công việc JCL hoặc các ID giao dịch) đóng vai trò là điểm neo để xác định ranh giới ứng dụng liên quan. Công cụ phân tách sau đó sẽ theo dõi các phụ thuộc từ các hạt này, theo các câu lệnh CALL, tham chiếu copybook, các hoạt động I/O tệp và các mẫu truy cập cơ sở dữ liệu để khám phá tất cả các thành phần thuộc cùng một ngữ cảnh ứng dụng logic.

Hợp lý hóa ứng dụng

Đối với mỗi domain ứng dụng, hãy ánh xạ các mục tiêu và yêu cầu kinh doanh. Một ứng dụng có thể yêu cầu tăng cường đáng kể tính linh hoạt trong khi loại bỏ các chức năng kinh doanh hiện có và thêm các chức năng mới để duy trì tính cạnh tranh. Các ứng dụng khác có thể chọn một stack Java được tối ưu hóa cho đám mây để chuyển đổi từ các công nghệ kế thừa và giảm thiểu tình trạng thiếu hụt kỹ năng. Một ứng dụng khác có thể có đủ kỹ năng COBOL nhưng phải đối mặt với yêu cầu ngừng sử dụng trung tâm dữ liệu. Đánh giá từng ứng dụng một cách toàn diện bằng cách sử dụng chiến lược xử lý để định hướng phương pháp hiện đại hóa mainframe của bạn. Hiện đại hóa mainframe không phải là một quy trình phù hợp cho tất cả. Các công ty khác nhau có các mục tiêu hiện đại hóa, yêu cầu, tiêu chí thành công, mức độ chấp nhận rủi ro và ngân sách khác nhau. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi khuyến nghị sử dụng khuôn khổ “bảy R” — bảy phương pháp đã được chứng minh để hiện đại hóa các ứng dụng mainframe.

Các phương pháp Reimagine, Refactor và Replatform

Đối với mỗi domain đã được phân tách, AWS cung cấp ba lộ trình hiện đại hóa như minh họa trong Hình 8.

1. Reimagine: Trích xuất các quy tắc nghiệp vụ với AWS Transform để tạo ra mã hoàn toàn mới bằng cách sử dụng các công cụ phát triển AI tác nhân.
2. Refactor: Chuyển đổi mã tự động duy trì tính tương đương chức năng trong khi tối ưu hóa nó trên đám mây. Khả năng “reforge” tiếp tục tối ưu hóa mã Java đã được refactor để dễ bảo trì hơn.
3. Replatform: Biên dịch COBOL để chạy trên AWS bằng cách sử dụng các runtime cung cấp các khả năng tương tự có sẵn trong mainframe, trong khi vẫn duy trì tính tương đương chức năng.

Hình 8: AWS Transform hỗ trợ nhiều chiến lược hiện đại hóa và di chuyển với reimagine, refactor và replatform

Lộ trình Reimagine

Lộ trình reimagine ngụ ý một cuộc đại tu cơ bản hơn và được coi là phương pháp mang tính chuyển đổi nhất. Reimagine liên quan đến việc suy nghĩ lại hoàn toàn kiến trúc ứng dụng như sử dụng các mẫu hiện đại chuyển từ các hệ thống nguyên khối lớn sang macro-service hoặc microservice, hoặc chuyển từ xử lý batch sang các chức năng thời gian thực. Mẫu reimagine cho phép các tổ chức giới thiệu các thay đổi chức năng cho ứng dụng hiện đại bằng cách tái hình dung trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa các luồng quy trình kinh doanh hoặc giới thiệu các tính năng mới, có thể bao gồm:

• Viết lại một phần hoặc toàn bộ hệ thống: Xây dựng một cơ sở mã mới để giải quyết các hạn chế cơ bản hoặc áp dụng một stack công nghệ được tối ưu hóa cho đám mây.
• Tái thiết kế kiến trúc: Thực hiện các thay đổi cấu trúc đáng kể để đáp ứng các yêu cầu mới hoặc cải thiện khả năng mở rộng.
• Tạo trải nghiệm người dùng mới: Tái hình dung giao diện và tương tác dựa trên các xu hướng thiết kế hiện tại hoặc nhu cầu người dùng đang phát triển.

Để biết thêm thông tin về phương pháp này, hãy đọc cách Tái hình dung các ứng dụng mainframe của bạn với AI tác nhân và AWS Transform.

Lộ trình Refactor

Refactoring tập trung vào việc cải thiện cấu trúc nội bộ tổng thể và stack công nghệ của mã hiện có mà không thay đổi hành vi bên ngoài hoặc chức năng nghiệp vụ của nó. Điều này thường được sử dụng cho:

• Bảo toàn các chức năng nghiệp vụ: mục tiêu là bảo toàn logic nghiệp vụ quan trọng của ứng dụng trong khi refactor nó thành một ứng dụng hiện đại hóa, tối ưu hóa cho đám mây.
• Giải quyết nợ kỹ thuật: giải quyết nợ kỹ thuật bằng cách chuyển đổi các ứng dụng COBOL kế thừa thành các giải pháp Java hiện đại, sẵn sàng cho đám mây.
• Giảm thiểu rủi ro: Refactor được chọn để hiện đại hóa các ứng dụng lớn ở quy mô lớn với thời hạn chặt chẽ, và ứng dụng đáp ứng các nhu cầu nghiệp vụ.
• Cải thiện khả năng bảo trì và dễ đọc: Refactor nâng cao mã Java đã được chuyển đổi bằng cách tái cấu trúc các phương thức phức tạp, thêm các bình luận mô tả, tối ưu hóa việc sử dụng biến và cải thiện luồng mã. Điều này dẫn đến mã dễ đọc và dễ bảo trì hơn cho các nhà phát triển.

Để biết thêm thông tin về phương pháp này, hãy đọc cách Tăng tốc hiện đại hóa mainframe với AWS Transform: Một phương pháp refactor toàn diện.

Lộ trình Replatform

Replatforming bảo toàn ngôn ngữ lập trình hiện có, logic nghiệp vụ cốt lõi và chức năng ứng dụng trong khi di chuyển ứng dụng sang cơ sở hạ tầng đám mây hiện đại. Phương pháp này được đặc trưng bởi:

• Port và biên dịch lại: Di chuyển các ứng dụng hiện có lên đám mây với những thay đổi mã tối thiểu, đồng thời tối ưu hóa cơ sở hạ tầng bên dưới để tận dụng các lợi ích của đám mây.
• Khả năng tương thích runtime: Sử dụng các môi trường runtime chuyên biệt tái tạo các khả năng của mainframe trên AWS, cho phép COBOL và các ngôn ngữ mainframe khác thực thi trên đám mây.
• Hiện đại hóa hoạt động: Thay thế các công cụ lập lịch công việc, giám sát và vận hành kế thừa bằng các công cụ tương đương gốc đám mây trong khi vẫn bảo toàn hành vi ứng dụng.
• Tiến hóa dần dần: Cho phép các tổ chức hiện đại hóa từng bước bằng cách di chuyển nhanh chóng lên đám mây trước, sau đó thực hiện các cải tiến có mục tiêu theo thời gian.
• Giảm thiểu rủi ro: Bảo toàn các khoản đầu tư và lực lượng lao động bằng cách sử dụng ngôn ngữ lập trình hiện có, mang lại sự cân bằng giữa tính liên tục và đổi mới.

Tóm tắt

Hiện đại hóa mainframe thành công bắt đầu bằng việc đánh giá, phân tích phụ thuộc, BLE và phân tách để xác định các domain chức năng và hướng dẫn lựa chọn mẫu. Đối với các cơ sở mã lớn, một phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn đảm bảo tiến độ có thể quản lý được. Bằng cách sử dụng AWS Transform, các nhóm có thể duy trì sự đồng bộ trong suốt hành trình phân tách và hiện đại hóa, đồng thời quản lý sự phức tạp của các dự án chuyển đổi quy mô lớn. Các khả năng được hỗ trợ bởi AI giúp điều này trở nên khả thi, rút ngắn thời gian từ nhiều năm xuống còn vài tháng. Sẵn sàng hiện đại hóa? Hãy bắt đầu với AWS Transform ngay hôm nay.

Thuật ngữ

• Portfolio – Toàn bộ tập hợp các sản phẩm, dịch vụ, đơn vị kinh doanh chiến lược và tài sản của một công ty. Đối với cơ sở mã, khái niệm này thường được dịch thành danh mục ứng dụng (tất cả các ứng dụng phần mềm trong một tổ chức) hoặc danh mục sản phẩm (tất cả các sản phẩm phần mềm được cung cấp bởi một doanh nghiệp).
• Business domain – Một lĩnh vực hoạt động hoặc kiến thức cụ thể trong thế giới thực mà một hệ thống phần mềm đang được phát triển để hỗ trợ. Đây có thể là một lĩnh vực rộng lớn như “Chăm sóc sức khỏe” hoặc “Tài chính”, hoặc một lĩnh vực chuyên biệt hơn trong một công ty như “Xử lý đơn hàng”, “Quản lý kho hàng” hoặc “Hỗ trợ khách hàng”.
• Application – Một hệ thống hoặc chương trình phần mềm hoàn chỉnh, có thể triển khai được, được thiết kế để thực hiện các tác vụ hoặc chức năng cụ thể cho người dùng hoặc một hệ thống khác. Nó là một đơn vị phần mềm duy nhất thường bao gồm các lớp trình bày, logic nghiệp vụ và các lớp truy cập dữ liệu. Cơ sở mã ứng dụng là mã nguồn tạo nên đơn vị chức năng duy nhất này.
• Business function – Một tập hợp các hoạt động hoặc nghiệp vụ cụ thể được thực hiện trong một doanh nghiệp để đạt được một kết quả cụ thể. Ví dụ bao gồm marketing, bán hàng, nguồn nhân lực hoặc quản lý chuỗi cung ứng. Trong cơ sở mã, một chức năng nghiệp vụ được triển khai thông qua logic và quy trình làm việc cụ thể, thường nằm trong lớp nghiệp vụ của ứng dụng, định nghĩa cách dữ liệu được xử lý để đáp ứng các yêu cầu nghiệp vụ cụ thể này. Một ứng dụng duy nhất có thể hỗ trợ một số chức năng nghiệp vụ khác nhau.

Về tác giả

Saikat Chatterjee
Saikat Chatterjee là Kiến trúc sư Giải pháp Chuyên gia Cấp cao thuộc Nhóm Toàn cầu về Hiện đại hóa Mainframe của AWS. Saikat đã tích cực tham gia vào các sáng kiến hiện đại hóa doanh nghiệp với các khách hàng chiến lược trên toàn thế giới. Trong vai trò hiện tại, anh tập trung vào việc xây dựng kiến trúc phân tán trên AWS, xây dựng các giải pháp tích hợp doanh nghiệp đồng thời tập trung sâu vào các mẫu hiện đại hóa mainframe khác nhau. Anh là cố vấn đáng tin cậy cho khách hàng về cách tận dụng tốt nhất giá trị của AWS cho việc di chuyển và hiện đại hóa mainframe và các hệ thống kế thừa liên quan.

Paulo Vitor Pereira
Paulo Vitor Pereira là Trưởng nhóm Công nghệ Toàn cầu (WW Tech Leader) về hiện đại hóa mainframe tại AWS. Paulo dẫn dắt cộng đồng thực hành hiện đại hóa mainframe và định nghĩa chiến lược công nghệ cho các nhóm GTM. Paulo có hơn 19 năm kinh nghiệm làm việc với mainframe và hiện đại hóa mainframe, là một tác giả đã xuất bản và diễn giả hội nghị.

Rao Panchomarthi
Trưởng nhóm Hiện đại hóa Mainframe Toàn cầu. Rao là một chuyên gia CNTT dày dặn kinh nghiệm với hơn hai thập kỷ làm việc trong các lĩnh vực IBM Mainframe, hệ thống phân tán và công nghệ đám mây. Rao đang dẫn dắt các dự án chuyển đổi kinh doanh quy mô lớn, phát triển các chiến lược để di chuyển và hiện đại hóa các ứng dụng mainframe sang công nghệ đám mây. Trước khi gia nhập AWS, ông từng là Trưởng phòng Kiến trúc cho mảng kinh doanh thẻ tín dụng của JPMorgan Chase, nơi ông đã lãnh đạo nhiều dự án chuyển đổi.