Si può affermare con certezza che ChatGPT non è stato creato pensando alle operazioni su mainframe. Questo non nega il fatto che ci siano alcuni modi in cui le organizzazioni che si affidano ai mainframe possano trarne comunque vantaggio. Ciò risulta particolarmente vero quando si parla di modernizzazione dei mainframe.
Questo processo può assumere molte forme diverse, dagli aggiornamenti dell’hardware a quello delle applicazioni. Anche lo spostamento di quelle mainframe verso il cloud può essere considerato una forma di modernizzazione. Per questo motivo, ecco alcuni modi in cui ChatGPT può dare una mano.
Conversione del codice
Un task di cui ChatGPT si può occupare è quello di convertire in un altro linguaggio il codice in esecuzione su un mainframe. Ciò è particolarmente utile per gli utenti che intendono migrare un’applicazione su una piattaforma basata su PC, o quando un’applicazione è stata scritta in un linguaggio obsoleto, non più supportato.
A prima vista, dall’interfaccia di ChatGPT sembra che si possa utilizzare una sola riga di testo come input. Premendo “Invio” per passare alla riga successiva, infatti, il sistema elabora ciò che è già stato digitato. Tuttavia, esiste un modo per far sì che ChatGPT converta blocchi di codice.
Per mostrare come funziona, si può usare come esempio di applicazione Hello World scritta in COBOL, il linguaggio utilizzato per codificare innumerevoli applicazioni mainframe. Per far sì che ChatGPT converta il codice COBOL in qualcosa di più moderno, si copia il codice dal sito web e lo si incolla nel Blocco note di Windows. Da lì, si digita una riga sopra il codice che dice: “Converti questo codice da COBOL a C#”. La Figura 1 mostra l’aspetto di questa operazione.
Il passo successivo è copiare tutto dal Blocco note e incollarlo nel campo di input di ChatGPT. Come mostrato nella Figura 2, questo metodo permette di fornire a ChatGPT un input multilinea. Quando si preme Invio, ChatGPT inizia a convertire il codice come richiesto. I risultati sono riportati nella Figura 3.
C’è da tenere presente, quando si usa ChatGPT per generare codice, che i risultati non sono sempre perfetti, anche se spesso sono privi di errori. In questo caso, ci sarà sempre bisogno di almeno un minimo di debugging.
Ottimizzazione del codice
Un altro modo per utilizzare ChatGPT nelle operazioni su mainframe è l’ottimizzazione del codice. In altre parole, ChatGPT può rivelarsi in grado di riscrivere blocchi di codice in modo che siano più piccoli e più efficaci. Per esempio, si può incollare una particolare funzione o subroutine in ChatGPT e chiederne l’ottimizzazione.
Questa operazione può rendere il funzionamento di un’applicazione più efficiente, permettendo di ottenere prestazioni migliori e di consumare meno risorse di sistema. Quest’ultimo è un aspetto particolarmente importante, soprattutto se si intende migrare l’applicazione nel cloud. L’ottimizzazione del codice porta anche a una riduzione della base di codice, contribuendo a ridurre la probabilità che ci siano vulnerabilità a livello di sicurezza.
Miglioramento del codice
Mentre si procede alla modernizzazione delle proprie applicazioni mainframe, si potrebbe voler usare ChatGPT per rendere il codice più leggibile.
Le best practice di codifica prevedono da tempo che il codice contenga commenti, per aiutare coloro che dovranno mantenere il codice in futuro. Tuttavia, guardando la Figura 3, si nota che il codice generato da ChatGPT non ne contiene. Perché non chiedergli quindi di aggiungerli? Nella Figura 4 si può vedere un esempio di ciò che si otterrebbe.
Liste di controllo e consigli generali
Sebbene ChatGPT abbia un enorme potenziale per aiutare a migliorare il codice delle applicazioni mainframe, ci sono anche altre possibilità di utilizzo in questi stessi ambienti.
ChatGPT è in grado di scrivere liste di controllo o istruzioni passo-passo e di fornire consigli generali. In questo modo, quindi, può aiutare a superare le varie sfide che si possono incontrare in ogni ambiente mainframe. Ecco alcuni esempi di domande che si potrebbero porre a ChatGPT:
- Quali sono le fasi di migrazione di un’applicazione da un vecchio mainframe a un nuovo mainframe?
- Se sposto un’applicazione mainframe nel cloud, quali problemi è più probabile che si verifichino durante tale migrazione?
- Come si possono migliorare le prestazioni di un’applicazione in esecuzione sul mainframe?
- Cosa si può fare per ridurre i costi dell’hardware e delle licenze relative al mainframe?
