主機技術詞彙解析與實務應用

主機系統的核心概念與技術涵蓋編譯語言（如 COBOL）的執行效率優勢、直譯語言的特性，以及程式碼範例解析。同時，文章也探討主機檔案管理機制，例如資料集與目錄的運用，並以圖表說明 LPAR 和 KVM 等虛擬化技術如何提升資源利用率和系統彈性。最後，文章也涵蓋 DevOps 如何整合開發與維運流程，以及低程式碼/無程式碼開發平台如何簡化應用程式開發，提升效率並降低技術門檻。

主機技術詞彙解析與實務應用

在主機技術領域中，眾多專業術語與技術概念相互關聯並持續演進。以下針對部分關鍵字彙進行深入解析與實務應用探討。

編譯語言與直譯語言的比較

編譯語言（Compiled Language）是指在執行前將程式碼轉換為機器語言的程式語言，例如COBOL。編譯過程能夠提升程式執行效率，使其在主機環境中執行更加快速。相對地，直譯語言（Interpreted Language）則是在執行時期才將指令轉換為機器語言，如BASIC語言。

程式碼範例：COBOL編譯過程

IDENTIFICATION DIVISION.
PROGRAM-ID. HELLO-WORLD.
PROCEDURE DIVISION.
MAIN-PROGRAM.
    DISPLAY "Hello, World!"
    STOP RUN.

內容解密：

1. IDENTIFICATION DIVISION：定義程式識別資訊，是COBOL程式的必要部分，用於標識程式名稱和其他後設資料。
2. PROGRAM-ID：指定程式名稱，在本例中為HELLO-WORLD，用於程式識別和管理。
3. PROCEDURE DIVISION：包含程式的主要邏輯和執行指令，本例中僅輸出"Hello, World!"。
4. DISPLAY：用於輸出指定資訊到螢幕或日誌。
5. STOP RUN：結束程式執行，傳回作業系統。

主機檔案管理與虛擬化技術

主機系統採用特定的檔案管理機制，例如使用資料集（dataset）來儲存資料，並透過目錄（catalog）進行存取管理。虛擬化技術如邏輯分割區（LPAR）和核心虛擬機器（KVM）能夠有效提升資源利用率和系統彈性。

主機虛擬化架構

此圖示展示了主機虛擬化的基本架構，包括實體主機、LPAR分割和KVM虛擬機器的佈署方式。

圖表解析：

1. 實體主機是基礎硬體平台，提供運算資源。
2. LPAR分割技術將實體主機劃分為多個獨立的邏輯主機，提升資源利用率和隔離性。
3. KVM虛擬化技術進一步在主機上建立虛擬機器，增強系統的彈性和可擴充套件性。

DevOps 與低程式碼開發

DevOps實踐透過整合開發與維運流程，顯著提升軟體交付效率和品質。同時，低程式碼（Low-Code）和無程式碼（No-Code）開發平台使應用程式開發變得更加便捷和高效，降低了開發門檻並加快了開發速度。

大型主機術語與技術解析

簡介

大型主機（Mainframe）是一種高效能的電腦系統，主要用於處理大量資料和交易。IBM的大型主機系統在業界佔有重要地位，並有其獨特的技術和術語。

重要技術與術語

1. 資料集（Dataset）

• PDS（Partitioned Dataset）：一種檔案和目錄系統，用於大型主機。
• PDSE（Partitioned Dataset Extended）：PDS的增強版本，提供更多目錄和記錄。
• VSAM（Virtual Storage Access Method）：一種資料集和存取方法，提高檔案處理效率和安全性。

2. 程式語言與開發

• COBOL：大型主機上常用的程式語言。
  • PIC（Picture）：定義欄位的數字或字元數量。
  • PROCEDURE DIVISION：COBOL程式中執行邏輯的部分。
  • REDEFINES：允許改變資料型別的指令。
• Agile方法：軟體開發方法，包括Scrum、Kanban和Lean等。

3. 虛擬化與作業系統

• PR/SM（Processor Resource/Systems Manager）：大型主機的韌體，支援虛擬化技術。
• z/OS：IBM大型主機的主要作業系統。
• z/VM：根據虛擬化的作業系統，使用Type-1 Hypervisor。
• z/VSE：針對小型企業的大型主機作業系統。

4. 人工智慧與自動化

• AI（Artificial Intelligence）：人工智慧技術，包括機器學習和深度學習。
  • 機器學習（Machine Learning）：使用演算法處理資料，進行預測或分類別。
  • 深度學習（Deep Learning）：機器學習的一種，使用多層神經網路。
• RPA（Robotic Process Automation）：軟體機器人自動化重複性任務。
  • Cognitive Automation：結合AI技術的RPA，提高自動化能力。

技術應用與趨勢

1. 大型主機現代化

• 使用AWS Mainframe Migration Competency Program和AWS Mainframe Migration Solution，將大型主機應用程式遷移到雲端。
• Heirloom軟體使用Agile方法進行大型主機現代化。

2. AI與RPA的結合

• 在RPA中結合AI技術，提高自動化任務的智慧性。
• 使用機器學習進行資料分析和預測。

3. 虛擬化與雲端技術

• 使用虛擬化技術提高資源利用率和系統彈性。
• 將大型主機系統與雲端技術結合，提供更靈活的佈署選項。

主機現代化與雲端運算的整合

前言

隨著科技的快速發展，主機系統（Mainframe）的現代化已成為企業提升競爭力的關鍵。雲端運算的崛起，為主機現代化提供了新的契機。本文將探討主機現代化的重要性、雲端運算在其中的角色，以及相關的技術和工具。

主機現代化的挑戰

主機系統在許多大型企業中仍扮演著核心角色，但隨著時間的推移，這些系統面臨著諸多挑戰，包括：

• 維護成本高昂：傳統主機系統的維護需要大量的資源和專門的技術人員。
• 靈活性不足：主機系統通常難以快速適應新的業務需求或技術變革。
• 與現代技術整合困難：主機系統與現代雲端技術、API等的整合是一個巨大的挑戰。

雲端運算在主機現代化中的角色

雲端運算為主機現代化提供了新的解決方案，主要體現在以下幾個方面：

1. 降低成本：雲端運算可以幫助企業降低IT基礎設施的成本，包括硬體維護、能源消耗等。
2. 提高靈活性：雲端運算提供了高度的靈活性，使得企業能夠快速佈署和擴充套件應用。
3. 促進整合：雲端運算為主機系統與現代技術的整合提供了橋樑，例如透過API、微服務等實作與雲端原生應用的整合。

相關技術和工具

1. 容器化技術：如Docker、Kubernetes等，可以幫助將主機應用容器化，實作在雲端的佈署和管理。
2. CI/CD工具：持續整合和持續佈署（CI/CD）工具，如Jenkins、GitLab CI/CD等，可以自動化應用的構建、測試和佈署過程。
3. API和微服務：透過API和微服務架構，可以實作主機系統與雲端原生應用的整合。
4. 雲端原生平台：如AWS、Azure、Google Cloud等，提供了豐富的雲端服務和工具，支援主機應用的現代化和遷移。

實踐案例

使用Zowe實作主機現代化

Zowe是一個開源專案，旨在為主機系統提供類別似於雲端的開發者體驗。它包括多個元件，如Zowe CLI、Zowe API Mediation Layer等，可以幫助開發者更方便地存取和操作主機系統。

使用UiPath實作RPA

UiPath是一種機器人流程自動化（RPA）工具，可以用來自動化重複性的任務。透過UiPath，可以建立機器人來模擬人類操作，從而實作業務流程的自動化。

程式碼範例：使用Zowe CLI操作主機系統

# 初始化Zowe CLI
zowe init

# 列出主機上的資料集
zowe zos-files list data-set "YOUR.DATASET.NAME"

# 上傳本地檔案到主機
zowe zos-files upload file-to-uss "localfile.txt" "/u/youruser/uploadedfile.txt"

# 下載主機檔案到本地
zowe zos-files download uss-file "/u/youruser/remotefile.txt" "downloadedfile.txt"

內容解密：

1. zowe init：初始化Zowe CLI，組態連線主機所需的引數。
2. zowe zos-files list data-set：列出主機上的指定資料集，用於檢視資料集內容或檢查是否存在。
3. zowe zos-files upload file-to-uss：將本地檔案上傳到主機的Unix系統服務（USS）檔案系統中。
4. zowe zos-files download uss-file：將主機上的USS檔案下載到本地，用於備份或進一步處理。

這個範例展示瞭如何使用Zowe CLI進行基本的主機檔案操作，為開發者和系統管理員提供了便捷的命令列工具。

主機現代化的路徑

此圖示說明瞭主機現代化的主要路徑，包括評估現有系統、選擇現代化路徑（如重構/重寫應用或容器化和雲端遷移）、採用新技術（如API和微服務）、實作與雲端原生應用的整合，以及最終達到提升業務敏捷性和成本效益的目標。

大型主機技術與趨勢綜覽

大型主機（Mainframe）作為企業級運算的核心平台，持續在現代IT架構中扮演關鍵角色。本文將探討大型主機的技術現狀、開發環境、資料函式倉管理、DevOps實踐，以及人工智慧（AI）與大型主機的結合，最後展望未來趨勢。

開發環境與工具

大型主機的開發環境涵蓋了多種工具和技術，包括：

1. 資料集管理

   • 資料集（Datasets）是大機環境中的基本儲存單位，主要分為順序資料集（Sequential Dataset）、分割資料集（Partitioned Dataset）和VSAM資料集。
   • ISPF（Interactive System Productivity Facility）提供使用者友好的介面來管理和編輯資料集。

2. 程式開發

   • COBOL（Common Business-Oriented Language）仍是大機上主要的程式語言，用於處理商業應用。
   • REXX（Restructured Extended Executor）是一種指令碼語言，常用於自動化任務和工具開發。

3. 現代開發工具

   • 現代IDE（Integrated Development Environment）如Visual Studio Code、IntelliJ等，透過外掛支援大機開發。
   • Zowe是一個開放原始碼框架，提供根據Web的介面來與大機互動。

資料函式倉管理

大型主機上的資料函式庫技術包括：

1. IMS（Information Management System）

   • IMS是IBM開發的階層式資料函式庫系統，支援高效的資料存取和管理。
   • IMS資料函式庫分為全功能資料函式庫（Full Function Databases）和快速路徑資料函式庫（Fast Path Databases）。

2. Db2

   • Db2是IBM的關聯式資料函式倉管理系統，支援SQL（Structured Query Language）操作。
   • Db2提供了高用性、高效能的資料管理能力，並支援與其他系統的整合。

DevOps在大機環境中的實踐

DevOps是一種強調開發與維運協同的文化和實踐，旨在提高軟體交付的速度和品質。在大機環境中，DevOps的實施包括：

1. 自動化

   • 透過Jenkins、Zowe等工具實作CI/CD（Continuous Integration/Continuous Deployment）流程。
   • 自動化測試和佈署提高了效率並減少了人工錯誤。

2. 組態管理

   • 使用Endevor、Git等工具進行程式碼版本控制和管理。
   • 組態管理的最佳實踐確保了環境的一致性和可追溯性。

人工智慧與大型主機

人工智慧技術正在逐漸與大型主機技術融合，主要應用包括：

1. 機器學習與深度學習

   • 利用TensorFlow、PyTorch等框架在大機上進行模型訓練和推論。
   • 深度學習技術（如GANs）可用於複雜的資料分析和處理任務。

2. AI輔助開發

   • AI工具可用於程式碼自動生成、錯誤偵測和效能最佳化，提升開發效率。

未來趨勢

1. 企業整合
   大型主機將繼續作為企業核心系統，與雲端服務、微服務架構進行整合，實作混合IT架構。

2. 創新與服務化
   大型主機即服務（MFaaS）模式將興起，提供更靈活的資源使用和成本管理。

3. 安全性與合規性
   隨著資料安全和隱私法規的日益嚴格，大型主機將持續加強其內建的安全功能，如加密、存取控制等。

4. AI驅動的最佳化
   AI技術將進一步最佳化大型主機的維運管理，提升系統效能和資源利用率。

綜上所述，大型主機技術在保持其核心競爭力的同時，正不斷與新興技術（如AI、雲端運算）融合，以滿足現代企業的需求。未來，大型主機將繼續在企業IT架構中扮演不可或缺的角色。

主機產業的成長動力

前言

大型主機（mainframe）產業正經歷著前所未有的變革與成長。本文將探討推動主機產業成長的主要因素，包括其歷史背景、技術優勢以及未來發展趨勢。

主機的歷史與現狀

簡史

• 大型主機自20世紀中期誕生以來，經歷了多次技術革新。
• 從早期的打孔卡到現代化的終端機，主機技術不斷進步。

技術優勢

• 高效能處理能力：主機具備卓越的批處理和線上交易處理能力。
• 高可靠性：主機系統設計注重穩定性和容錯能力。
• 安全性：主機具備多層次的安全防護措施。

推動主機產業成長的關鍵因素

1. 職業機會的增加

   • 隨著企業對主機系統依賴程度的加深，主機相關人才需求量大增。

2. COVID-19疫情的影響

   • 疫情加速了數位轉型的步伐，強化了主機在現代企業中的重要性。

3. 對中斷的恐懼

   • 企業對於系統中斷的風險日益關注，主機因其穩定性而受到青睞。

4. 政府現代化

   • 政府機構紛紛進行系統現代化改造，主機技術在此過程中扮演關鍵角色。

5. 軟體與產業的全球化轉型

   • 軟體技術的發展推動了產業的全球化轉型，主機技術在其中發揮重要作用。

未來發展趨勢

主機開發的未來

• 隨著技術的不斷進步，主機開發將朝向更高效、更智慧的方向發展。

新興技術的整合

• 人工智慧（AI）與機器學習（ML）：主機系統將進一步整合AI和ML技術，提升處理效率和智慧化水平。

雲端與混合雲策略

• 主機將與雲端技術深度融合，採用混合雲策略以滿足多元化的業務需求。

現代化大型主機的關鍵策略與技術

大型主機的現代化是企業提升競爭力的關鍵步驟。隨著技術的進步，企業需要採用新的策略和技術來最佳化大型主機的效能和功能。本篇文章將探討大型主機現代化的重要性、策略和技術。

為什麼要現代化大型主機？

大型主機作為企業核心業務系統的重要組成部分，其現代化可以帶來多方面的好處。首先，現代化可以提高系統的靈活性和可擴充套件性，使企業能夠快速回應市場變化。其次，透過採用新的技術和架構，企業可以降低營運成本，提高系統的效率和可靠性。此外，現代化還有助於企業更好地整合新的技術，如人工智慧（AI）和機器學習（ML），從而提升業務創新能力。

大型主機現代化的策略

1. 評估現有環境：在開始現代化之前，企業需要對現有的大型主機環境進行全面評估，包括硬體、軟體、應用程式和業務流程等方面。

2. 設定目標：根據評估結果，企業需要明確現代化的目標，例如提高系統效能、降低成本或增強可擴充套件性等。

3. 選擇合適的現代化路徑：企業有多種現代化路徑可供選擇，包括重新裝載（Rehosting）、重新平台化（Replatforming）、重構（Refactoring）或重建（Rebuilding）等。選擇合適的路徑取決於企業的具體需求和目標。

重新裝載（Rehosting）與重新平台化（Replatforming）

重新裝載涉及將現有的應用程式和資料遷移到新的硬體或虛擬化環境中，而不需要對應用程式進行大幅度的修改。重新平台化則是在重新裝載的基礎上，對應用程式進行一些必要的修改，以充分利用目標平台的功能。

#### 內容解密：
上述COBOL範例展示了一個簡單的檔案處理程式，使用`PERFORM`命令迴圈讀取順序檔案。這種技術在現代化過程中可以用於最佳化現有的COBOL應用程式，使其更好地與新的平台或架構整合。
PERFORM 命令迴圈邏輯解說：
1. `PERFORM` 命令用於迴圈處理檔案中的記錄。
2. `PERFORM` 後面跟著迴圈條件，例如 `PERFORM UNTIL` 或 `PERFORM TIMES`。
3. 在迴圈體內，可以執行多種操作，如讀取檔案、處理資料等。

採用新技術提升現代化效果

1. 雲端技術：將大型主機與雲端技術結合，可以提供更大的靈活性和可擴充套件性。企業可以選擇與超大規模雲端服務提供商（如AWS、Google Cloud或Microsoft Azure）合作，利用他們的雲端服務來增強大型主機的能力。

   2. 自動化工具：採用自動化工具可以簡化現代化的過程，提高效率。例如，使用自動化COBOL重構工具，可以幫助企業最佳化現有的COBOL應用程式，使其更適應現代化的IT環境。

2. 人工智慧和機器學習：將AI和ML技術應用於大型主機，可以提升業務流程的自動化和智慧化水平。例如，使用ML來最佳化交易處理流程，或利用AI進行預測性維護。

主機程式設計語言與技術深度解析

程式設計語言的選擇與應用

在主機（Mainframe）開發領域，選擇合適的程式設計語言對於專案的成功至關重要。目前，主流的程式設計語言包括 COBOL、Assembler、C/C++、Java、PL/I 以及指令碼語言如 CLIST 和 REXX。

COBOL 程式語言

COBOL 是主機環境中最為廣泛使用的程式語言之一，尤其是在金融和政府機構中。其設計之初即針對商業應用，具備強大的資料處理能力。COBOL 的特點包括：

1. 資料處理能力：COBOL 具備處理大量資料的能力，特別是在需要進行複雜報表生成的應用場景中表現出色。
2. 與資料函式庫的整合：COBOL 可以輕鬆與主機上的資料函式庫系統（如 Db2）進行整合，執行 SQL 操作。
3. 維護與更新：儘管 COBOL 誕生已久，但其程式碼仍然需要定期維護和更新，以適應新的業務需求。

Assembler 語言

Assembler 語言是一種低階語言，直接與硬體互動，提供對系統資源的精細控制。在主機環境中，Assembler 語言用於需要極高效能和硬體控制的應用場景，如作業系統核心或裝置驅動程式。

1. 效能最佳化：Assembler 語言允許開發者直接控制硬體資源，實作極高的執行效率。
2. 硬體控制：透過 Assembler 語言，開發者可以精確控制硬體操作，滿足特定應用的需求。

C/C++ 與 Java

C/C++ 和 Java 在主機環境中也佔有一席之地，尤其是在需要與現代系統整合或開發高效能應用的場景中。

1. 跨平台能力：Java 的跨平台特性使其在主機環境中頗具吸引力，能夠與其他系統無縫整合。
2. 高效能運算：C/C++ 的高效能運算能力使其在需要大量計算的應用中表現出色。

主機現代化與自動化趨勢

隨著技術的發展，主機現代化已成為企業提升競爭力的關鍵。現代化策略包括重新裝載（Rehosting）、重新平台化（Replatforming）、重構（Refactoring）以及替換（Replacing）等。

自動化技術的應用

自動化技術，如機器人流程自動化（RPA），在主機環境中扮演著越來越重要的角色。RPA 能夠模擬人類操作，自動執行重複性任務，提高效率並減少錯誤。

1. 提高效率：RPA 能夠 24 小時不間斷工作，大幅提高業務處理效率。
2. 降低成本：透過減少對人工操作的依賴，RPA 有助於降低營運成本。
3. 增強準確性：RPA 能夠減少人為錯誤，提高資料處理的準確性。

未來趨勢與挑戰

主機技術的發展面臨著諸多挑戰，包括人才短缺、技術更新換代以及與現代系統的整合等。然而，透過採用現代化策略和自動化技術，主機系統仍能在企業的核心業務中發揮關鍵作用。

1. 人才培養：加強對新一代技術人員的主機技術培訓，以應對人才短缺的問題。
2. 技術創新：持續關注新技術的發展，如人工智慧和機器學習，以推動主機技術的創新和升級。
3. 系統整合：透過採用開放標準和API等技術，實作主機系統與現代系統的無縫整合。

總之，主機程式設計語言與技術的發展是一個不斷演進的過程，需要企業和技術人員共同努力，以應對未來挑戰並把握發展機會。

現代大型主機開發技術全覽

大型主機（Mainframe）技術一直是企業級應用的核心基礎設施，承載著關鍵業務系統的穩定運作。本文將探討大型主機開發的最新技術和實踐，涵蓋COBOL、RPA、人工智慧等關鍵領域。

大型主機技術的演進

大型主機自問世以來，經歷了多次技術革新。從早期的批處理系統到現代化的雲端整合，大型主機不斷適應新的業務需求和技術挑戰。

關鍵技術與工具

1. COBOL程式設計語言

   • COBOL仍是大型主機上最主要的程式設計語言
   • 現代COBOL開發結合了結構化程式設計和物件導向概念
   • 支援複雜的企業級應用開發

2. 虛擬化技術

   • Type 1和Type 2虛擬化技術在大型主機上的應用
   • z/VM等虛擬化平台的功能特性
   • 虛擬化對系統管理和資源分配的影響

3. RPA（Robotic Process Automation）

   • RPA在大型主機關聯自動化中的作用
   • UiPath等RPA工具在大機環境中的實施
   • RPA實施的最佳實踐和挑戰

大型主機開發的現代實踐

開發工具與環境

1. Zowe開發平台

   • Zowe的架構和核心元件
   • Zowe CLI和API中介層的功能
   • Zowe在現代化大型主機開發中的角色

2. VS Code與Zowe Explorer

@startuml skinparam backgroundColor #FEFEFE skinparam componentStyle rectangle

title 主機技術詞彙解析與實務應用

package “資料視覺化流程” { package “資料準備” { component [資料載入] as load component [資料清洗] as clean component [資料轉換] as transform }

package "圖表類型" {
    component [折線圖 Line] as line
    component [長條圖 Bar] as bar
    component [散佈圖 Scatter] as scatter
    component [熱力圖 Heatmap] as heatmap
}

package "美化輸出" {
    component [樣式設定] as style
    component [標籤註解] as label
    component [匯出儲存] as export
}

}

load –> clean –> transform transform –> line transform –> bar transform –> scatter transform –> heatmap line –> style –> export bar –> label –> export

note right of scatter 探索變數關係 發現異常值 end note

@enduml

   此圖示展示了VS Code透過Zowe Explorer與大型主機系統的整合方式。

#### 測試與品質保證

1. **單元測試與整合測試**
   - 大型主機環境下的測試挑戰
   - 自動化測試框架的應用
   - 測試覆寫率的評估方法

2. **持續整合/持續佈署（CI/CD）**
   - 大型主機環境中的CI/CD實踐
   - Jenkins等CI/CD工具的整合
   - 自動化佈署流程的最佳實踐

### 人工智慧與大型主機的融合

1. **AI/ML在大型主機上的應用**
   - Watson平台在大型主機上的實施
   - 機器學習模型的佈署和管理
   - AI驅動的業務流程最佳化

2. **AI輔助開發**
   - AI在程式碼分析和重構中的作用
   - 智慧型程式碼補全和錯誤偵測
   - AI驅動的效能最佳化建議

大型主機技術將繼續演進，與雲端運算、人工智慧等新技術深度融合。企業需要持續投資於大型主機人才培養和技術更新，以應對日益複雜的業務需求和技術挑戰。