Wstęp

COBOL (Common Business Oriented Language) nadal odgrywa znaczącą rolę w światowej bazie kodów, szczególnie w krytycznych systemach biznesowych i finansowych. Podczas gdy dokładne liczby są różne, ostatnie szacunki sugerują, że ilość kodu COBOL nadal w użyciu jest znaczna:

1. Tam są 775-850 miliardów linii kodu COBOL używanego codziennie na całym świecie.
2. Systemy COBOL obsługują około Wartość 3 bilionów dolarów codziennych transakcji.
3. 43% systemów bankowych nadal używam COBOL-a.
4. 95% przesunięć kartą w bankomacie w USA 80% transakcji kartami kredytowymi jest przetwarzanych przy użyciu systemów COBOL.
5. Około 70% do 80% transakcji biznesowych na świecie przetwarzanych jest w języku COBOL.

COBOL był ostatnio wszędzie w wiadomościach z różnych powodów. Oto kilka ostatnich linków, którymi możesz się cieszyć, zanim zagłębimy się w sedno tego, co się dzieje.

• Świat zależy od 60-letniego kodu, którego nikt już nie zna
• 134 tys. wierszy kodu opublikowanych jako najnowsze wysiłki na rzecz wsparcia COBOL w GCC
• Odblokowanie nowego potencjału: Przekształć swoje programy Assembler w COBOL dzięki modernizacji komputera mainframe AWS
• Oprogramowanie COBOL dla Social Security pod lupą
• Kryzys wiedzy Cobol zagraża holenderskim systemom finansowym
• Od COBOL i Assembly do Javy — modernizacja IRS
• Banki „może” skończą z COBOL-em… za dziesięć lat

Chociaż COBOL może nie być tak powszechny w nowym rozwoju, pozostaje krytycznym elementem wielu starszych systemów, szczególnie w bankowości, finansach, ubezpieczeniach i rządzie. Pomimo swojego wieku, COBOL pozostaje istotny ze względu na niezawodność, wydajność i przydatność do zadań biznesowych. W tym celu, Strumień Delta wprowadza COBOL Streamhouse !

Czym jest COBOL Streamhouse?

Przez dziesięciolecia COBOL był kręgosłupem systemów krytycznych w branżach takich jak finanse, ubezpieczenia i administracja publiczna. Pomimo reputacji COBOL-a jako niezawodnego, jego odporność na modernizację sprawiła, że wiele organizacji zmaga się z paradoksem: jak zachować wartość sprawdzonego w boju kodu legacy, jednocześnie odblokowując zwinność i skalowalność dzisiejszego świata opartego na danych? Projekt COBOL Streamhouse jest naszą odpowiedzią — odważną inicjatywą zintegrowania nowoczesnego stosu danych z COBOL-em, zaczynając od możliwości przesyłania strumieniowego i data lakehouse, które obiecują tchnąć nowe życie w te niezawodne systemy.

Cel COBOL Streamhouse jest prosty, ale ambitny: zapewnić korzyści przetwarzania danych w czasie rzeczywistym i zaawansowanej analityki aplikacjom, które do tej pory tkwiły w przeszłości przetwarzania wsadowego. Nie jesteśmy tutaj, aby rozrywać i zastępować — trwała obecność COBOL-a jest dowodem jego wartości — ale aby rozszerzyć jego możliwości, zapewniając, że będzie mógł się rozwijać obok technologii natywnych dla chmury. Spełniając COBOL na jego własnych warunkach, tworzymy pomost między wczorajszym kodem a jutrzejszymi możliwościami, umożliwiając organizacjom wykorzystanie istniejących inwestycji bez zakłóceń spowodowanych całkowitym przepisaniem.

Nasza podróż zaczyna się od dwóch podstawowych faz, które zajmują się najbardziej pilnymi potrzebami w nowoczesnych architekturach danych: przesyłaniem strumieniowym i zarządzaniem danymi. Pierwsza faza wprowadza przesyłanie strumieniowe do COBOL-a za pośrednictwem implementacji Apache Kafka (CobKa) wyraźnie dostosowanej do tego starszego języka. Kafka, znana ze swojej zdolności do obsługi strumieni danych o dużej przepustowości w czasie rzeczywistym, jest kamieniem węgielnym nowoczesnego stosu danych. Przeniesienie jej do COBOL-a oznacza umożliwienie tym systemom przetwarzania transakcji, dzienników i zdarzeń w miarę ich występowania — nie tylko w nocnych partiach. Wyobraź sobie system bankowy, który może analizować przepływy płatności w czasie rzeczywistym lub platformę ubezpieczeniową, która dostosowuje modele ryzyka w locie. Nasza implementacja CobKa zachowuje natywne mocne strony języka — niezawodność, precyzję i zgodność — jednocześnie osadzając niskie opóźnienia, sterowaną zdarzeniami moc przesyłania strumieniowego.

Uzupełniając to, druga faza wprowadza Apache Iceberg, przeprojektowany w COBOL jako CobBerg, aby stworzyć solidne ramy data lakehouse. Atrakcyjność Iceberga leży w jego zdolności do zarządzania ogromnymi zestawami danych z funkcjami takimi jak ewolucja schematu, partycjonowanie i transakcje ACID — możliwości, które są o lata świetlne przed podejściami flat-file powszechnymi w starszych środowiskach COBOL. Wdrażając Iceberg w COBOL, wyposażamy te systemy w obsługę ustrukturyzowanych i półustrukturyzowanych danych na dużą skalę, zachowując jednocześnie integralność transakcyjną. Nie chodzi tylko o przechowywanie danych; chodzi o uczynienie ich możliwymi do zapytania, zarządzania i gotowymi na nowoczesne narzędzia analityczne, od silników SQL po ramy uczenia maszynowego. Razem Kafka i Iceberg w COBOL kładą podwaliny pod ekosystem danych, który jest zarówno przyjazny dla starszych wersji, jak i gotowy na przyszłość.

Te początkowe fazy to dopiero początek. Zajmujemy się najbardziej bezpośrednimi lukami między COBOL-em a współczesnymi architekturami, zaczynając od funkcjonalności streamingu i data lakehouse. Implementacja Kafki odblokowuje wgląd w czasie rzeczywistym, podczas gdy Iceberg zapewnia podstawę do skalowalnego, elastycznego zarządzania danymi. Co więcej, robimy to bez zmuszania programistów do porzucania składni lub paradygmatów COBOL-a — nasze implementacje są zaprojektowane tak, aby sprawiały wrażenie natywnych, a nie doklejonych. Takie podejście zachowuje wiedzę specjalistyczną programistów COBOL-a, z których wielu spędziło dziesięciolecia na opanowywaniu języka, jednocześnie zapraszając nowe pokolenie do zobaczenia jego potencjału w nowoczesnym kontekście.

COBOL Streamhouse nie ma na celu przepisywania historii; ma na celu przepisywanie przyszłości starszych systemów. Wprowadzając te możliwości, udowadniamy, że modernizacja nie musi oznaczać migracji. Dzięki technologiom streamingu i data lakehouse, które są teraz w zasięgu ręki, COBOL może pewnie wkroczyć w erę obliczeń w czasie rzeczywistym, skoncentrowanych na danych — bez utraty niezawodności, która uczyniła go niezbędnym na samym początku.

Streszczenie

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o COBOL-u w kontekście języka, który rozumiesz, napisałem ten artykuł składający się z wielu części dla magazynu HP Chronicle w 1986 roku. Miał on na celu nauczanie programistów COBOL-a języka C, ponieważ COBOL był wówczas bardziej popularny niż C.

Koniecznie sprawdź COBOL Streamhouse GitHub . Cały kod jest dostępny do przeglądania i używania. Przykładowy kod źródłowy i pliki binarne producenta i konsumenta są dołączone. Jesteśmy podekscytowani tym rozwojem i możliwościami, jakie on stwarza.