Un approccio basato sulla piattaforma per la modernizzazione dei mainframe.

Enterprise Suite Forum

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Approfondimenti di Gartner® sulla valutazione delle strategie di allocazione e migrazione dei carichi di lavoro.

Sebbene la pubblicità del settore spinga spesso all'abbandono totale dei mainframe, gli ambienti aziendali su larga scala richiedono un approccio più mirato e basato su piattaforme intelligenti per evitare rischi inutili. La ricerca di Gartner fornisce spunti concreti per abbinare i carichi di lavoro mission-critical all'infrastruttura giusta, al momento giusto, aiutandovi a bilanciare l'impareggiabile stabilità del mainframe con la scalabilità dinamica degli ambienti cloud distribuiti.

Approfondimento chiave di Gartner

Il mainframe è più adatto ad applicazioni che supportano processi aziendali stabili, hanno un lungo ciclo di vita previsto e richiedono elevati livelli di sicurezza e integrità delle transazioni ad alto volume. Al contrario, il cloud e gli ambienti distribuiti sono più appropriati per applicazioni che cambiano rapidamente, richiedono una significativa scalabilità in caso di picchi di carico e sono geograficamente distribuite.1 "

La modernizzazione ha successo quando le scelte tecnologiche sono allineate alla realtà aziendale, garantendo che ogni carico di lavoro venga eseguito dove può fornire in sicurezza il massimo valore.

Nel prendere queste decisioni, valutate le soluzioni di replatforming e refactoring di Rocket® Software, che offrono un percorso economicamente vantaggioso, a basso rischio e con un impatto minimo sulle applicazioni e sul codice mainframe. Grazie all'automazione collaudata e a strumenti moderni, Rocket semplifica l'analisi, lo sviluppo, il test, il replatforming e il refactoring delle applicazioni in ambienti mainframe, distribuiti, cloud e ibridi, con un approccio "platform smart".

Per ulteriori informazioni, consultare: Rocket® Software Enterprise Suite .

I clienti di Gartner possono leggere il report qui.

 

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 è un marchio commerciale di Gartner, Inc. e/o delle sue affiliate.
 

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