Une approche intelligente de la modernisation des mainframes

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Analyses de Gartner® sur l'évaluation des stratégies de placement et de migration des charges de travail

Alors que les tendances du secteur prônent souvent l'abandon total des mainframes, les environnements d'entreprise à grande échelle exigent une approche plus nuancée et adaptée aux différentes plateformes afin d'éviter les risques inutiles. L'étude Gartner fournit des informations concrètes pour adapter les charges de travail critiques à l'infrastructure adéquate, au moment opportun . Nous sommes convaincus qu'elle vous aidera à concilier la stabilité inégalée des mainframes et la scalabilité dynamique des environnements cloud distribués.

Principaux enseignements de Gartner

L'architecture mainframe est idéale pour les applications qui prennent en charge des processus métier stables, ont une longue durée de vie prévue et exigent un haut niveau de sécurité et une intégrité transactionnelle à haut volume. À l'inverse, le cloud et les environnements distribués conviennent mieux aux applications évolutives, nécessitant une forte capacité d'extension et déployées géographiquement.1 "

La modernisation est réussie lorsque vos choix technologiques sont alignés sur la réalité de l'entreprise, en veillant à ce que chaque charge de travail s'exécute là où elle apporte la plus grande valeur ajoutée en toute sécurité.

Au moment de faire ces choix, considérez les solutions de migration et de refactorisation de Rocket® Software pour une modernisation rentable, à faible risque et peu perturbatrice de vos applications et codes mainframe. Grâce à une automatisation éprouvée et à des outils modernes, Rocket simplifie l'analyse, le développement, les tests, la migration et la refactorisation des applications dans les environnements mainframe, distribués, cloud et hybrides, en optimisant l'utilisation de chaque plateforme.

Pour plus d'informations, consultez: Rocket® Software Enterprise Suite .

Les clients de Gartner peuvent consulter le rapport ici.

 

¹ Gartner, Too Big to Fail: Why Mainframe Exit Projects Are Likely to Fail in the Age of Generative AI, By Dennis Smith, Alessandro Galimberti, and Tobi Bet., April 2026.

Gartner est une marque déposée de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales.
 

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