aws-cli Mainframe Modernization：使用CLI管理主机现代化-优快云博客

aws-cli Mainframe Modernization：使用CLI管理主机现代化

【免费下载链接】aws-cli Universal Command Line Interface for Amazon Web Services 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/aws-cli

概述

AWS Mainframe Modernization（M2）是一项革命性的托管服务，专为传统主机工作负载的现代化改造而设计。通过AWS CLI，您可以高效地管理整个主机现代化生命周期，从规划、迁移到现代化运营，实现从传统主机环境到云原生架构的无缝过渡。

本文将深入探讨如何使用aws-cli管理AWS Mainframe Modernization服务，涵盖环境管理、应用部署、批处理作业执行等核心功能。

核心概念解析

什么是Mainframe Modernization？

AWS Mainframe Modernization（M2）是AWS提供的一套完整解决方案，帮助组织将传统主机工作负载迁移到AWS云平台。它支持两种主要现代化模式：

模式	描述	适用场景
重构(Replatform)	将主机应用迁移到基于Micro Focus技术的兼容运行时环境	需要最小代码变更的场景
重构(Refactor)	将COBOL/PL/I应用转换为Java应用，部署到现代化平台	需要完全现代化架构的场景

M2服务组件

mermaid

环境配置与管理

安装与配置AWS CLI

首先确保已安装AWS CLI并配置好凭证：

# 安装AWS CLI
pip install awscli

# 配置AWS凭证
aws configure
AWS Access Key ID: YOUR_ACCESS_KEY
AWS Secret Access Key: YOUR_SECRET_KEY
Default region name: us-east-1
Default output format: json

创建M2环境

创建Mainframe Modernization环境是现代化旅程的第一步：

# 创建M2环境
aws m2 create-environment \
    --name "prod-mainframe-env" \
    --engine-type "microfocus" \
    --instance-type "M2.m5.large" \
    --publicly-accessible \
    --security-group-ids "sg-12345678" \
    --subnet-ids "subnet-abcdef12"

# 输出示例
{
    "environmentId": "env-1234567890abcdef0",
    "environmentArn": "arn:aws:m2:us-east-1:123456789012:environment/env-1234567890abcdef0"
}

环境管理命令

# 列出所有环境
aws m2 list-environments

# 获取环境详情
aws m2 get-environment --environment-id env-1234567890abcdef0

# 更新环境配置
aws m2 update-environment \
    --environment-id env-1234567890abcdef0 \
    --apply-during-maintenance-window \
    --preferred-maintenance-window "sun:03:00-sun:04:00"

# 删除环境
aws m2 delete-environment --environment-id env-1234567890abcdef0

应用管理与部署

创建和部署应用

# 创建应用定义
aws m2 create-application \
    --name "legacy-cobol-app" \
    --engine-type "microfocus" \
    --definition {
        "content": "application-definition.zip",
        "s3Location": "s3://my-bucket/app-definitions/"
    }

# 部署应用版本
aws m2 create-deployment \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --application-version 1 \
    --environment-id env-1234567890abcdef0

# 启动应用
aws m2 start-application --application-id app-1234567890abcdef0

# 停止应用
aws m2 stop-application --application-id app-1234567890abcdef0

应用监控与管理

# 列出所有应用
aws m2 list-applications --environment-id env-1234567890abcdef0

# 获取应用详情
aws m2 get-application --application-id app-1234567890abcdef0

# 查看应用版本
aws m2 list-application-versions --application-id app-1234567890abcdef0

# 更新应用配置
aws m2 update-application \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --current-application-version 2

批处理作业管理

批处理作业执行

# 提交批处理作业
aws m2 start-batch-job \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --batch-job-identifier "daily-report-job" \
    --job-params {
        "INPUT_FILE": "s3://my-bucket/input/daily_data.dat",
        "OUTPUT_FILE": "s3://my-bucket/output/daily_report.out"
    }

# 监控作业执行状态
aws m2 get-batch-job-execution \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --execution-id exec-1234567890abcdef0

# 列出作业执行历史
aws m2 list-batch-job-executions \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --max-results 50

高级批处理功能

# 使用S3批处理标识符
aws m2 start-batch-job \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --batch-job-identifier "s3://my-bucket/jobs/monthly-processing.jcl"

# 重启批处理作业
aws m2 restart-batch-job \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --execution-id exec-1234567890abcdef0

# 获取作业重启点
aws m2 list-batch-job-restart-points \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --execution-id exec-1234567890abcdef0

数据集管理

数据集操作命令

# 创建数据集导出任务
aws m2 create-data-set-export-task \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --data-set-name "CUSTOMER.DATA" \
    --export-location "s3://my-bucket/exports/"

# 获取数据集导出任务状态
aws m2 get-data-set-export-task \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --task-id task-1234567890abcdef0

# 列出数据集导出历史
aws m2 list-data-set-export-history \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --max-results 100

# 列出数据集
aws m2 list-data-sets \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --name-filter "CUSTOMER.*"

网络与安全配置

网络类型配置

# 创建双栈网络环境
aws m2 create-environment \
    --name "dual-stack-env" \
    --engine-type "microfocus" \
    --instance-type "M2.m5.large" \
    --network-type "dual" \
    --security-group-ids "sg-12345678" \
    --subnet-ids "subnet-abcdef12"

# 更新网络配置
aws m2 update-environment \
    --environment-id env-1234567890abcdef0 \
    --network-type "ipv4" \
    --preferred-maintenance-window "sat:02:00-sat:03:00"

安全与加密配置

# 使用KMS密钥加密
aws m2 create-environment \
    --name "encrypted-env" \
    --engine-type "microfocus" \
    --instance-type "M2.m5.large" \
    --kms-key-id "alias/aws/m2" \
    --security-group-ids "sg-12345678"

# 使用IAM角色认证
aws m2 create-application \
    --name "secure-app" \
    --engine-type "bluage" \
    --role-arn "arn:aws:iam::123456789012:role/M2ApplicationRole" \
    --definition {
        "content": "application-definition.zip",
        "s3Location": "s3://secure-bucket/apps/"
    }

监控与故障排除

监控命令

# 获取环境指标
aws cloudwatch get-metric-statistics \
    --namespace "AWS/M2" \
    --metric-name "CPUUtilization" \
    --dimensions Name=EnvironmentId,Value=env-1234567890abcdef0 \
    --start-time 2024-01-01T00:00:00Z \
    --end-time 2024-01-01T23:59:59Z \
    --period 3600 \
    --statistics Average

# 查看应用日志
aws logs filter-log-events \
    --log-group-name "/aws/m2/application" \
    --log-stream-name "app-1234567890abcdef0" \
    --start-time 1640995200000 \
    --end-time 1641081600000

调试与故障排除

# 启用调试模式
aws m2 start-application \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --debug

# 获取签名URL进行深入分析
aws m2 get-signed-bluinsights-url \
    --environment-id env-1234567890abcdef0

# 检查批处理作业执行结果
aws m2 get-batch-job-execution \
    --application-id app-1234567890abcdef0 \
    --execution-id exec-1234567890abcdef0 \
    --query "Execution.returnCode"

最佳实践与自动化

自动化部署脚本

#!/bin/bash
# M2环境自动化部署脚本

ENV_NAME="production-m2-environment"
APP_NAME="legacy-cobol-application"
REGION="us-east-1"

# 创建环境
ENV_ID=$(aws m2 create-environment \
    --name "$ENV_NAME" \
    --engine-type "microfocus" \
    --instance-type "M2.m5.large" \
    --region "$REGION" \
    --query "environmentId" \
    --output text)

# 等待环境就绪
echo "等待环境 $ENV_ID 准备就绪..."
aws m2 wait environment-active \
    --environment-id "$ENV_ID" \
    --region "$REGION"

# 创建应用
APP_ID=$(aws m2 create-application \
    --name "$APP_NAME" \
    --engine-type "microfocus" \
    --environment-id "$ENV_ID" \
    --region "$REGION" \
    --query "applicationId" \
    --output text)

echo "部署完成: 环境 $ENV_ID, 应用 $APP_ID"

批量操作管理

# 批量环境管理
#!/bin/bash
# 批量停止所有M2环境

ENVIRONMENTS=$(aws m2 list-environments --query "environments[].environmentId" --output text)

for ENV_ID in $ENVIRONMENTS; do
    echo "停止环境: $ENV_ID"
    APPLICATIONS=$(aws m2 list-applications --environment-id "$ENV_ID" --query "applications[].applicationId" --output text)
    
    for APP_ID in $APPLICATIONS; do
        aws m2 stop-application --application-id "$APP_ID"
    done
    
    aws m2 update-environment \
        --environment-id "$ENV_ID" \
        --desired-capacity 0
done

性能优化技巧

资源优化配置

# 优化环境容量配置
aws m2 update-environment \
    --environment-id env-1234567890abcdef0 \
    --desired-capacity 2 \
    --min-capacity 1 \
    --max-capacity 4

# 配置自动扩展
aws autoscaling put-scaling-policy \
    --auto-scaling-group-name "m2-environment-asg" \
    --policy-name "scale-out-cpu" \
    --policy-type "TargetTrackingScaling" \
    --target-tracking-configuration '{
        "PredefinedMetricSpecification": {
            "PredefinedMetricType": "ASGAverageCPUUtilization"
        },
        "TargetValue": 70.0
    }'

成本优化策略

# 非工作时间缩减容量
aws m2 update-environment \
    --environment-id env-1234567890abcdef0 \
    --desired-capacity 0 \
    --apply-during-maintenance-window

# 使用Spot实例降低成本
aws m2 create-environment \
    --name "cost-optimized-env" \
    --engine-type "microfocus" \
    --instance-type "M2.m5.large" \
    --instance-market-options '{
        "MarketType": "spot",
        "SpotOptions": {
            "MaxPrice": "0.50",
            "SpotInstanceType": "one-time"
        }
    }'

总结

AWS CLI为Mainframe Modernization提供了强大的命令行管理能力，使您能够：

✅ 自动化环境部署和应用管理
✅ 高效执行批处理作业和数据处理
✅ 实现全面的监控和故障排除
✅ 优化性能和成本配置
✅ 构建完整的CI/CD流水线

通过掌握这些CLI命令，您可以显著提升主机现代化项目的管理效率，实现从传统主机到云原生架构的平滑过渡。

记住定期检查AWS CLI更新和新功能发布，以充分利用AWS Mainframe Modernization服务的最新特性。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考