在当今这个数字化转型的关键节点，特别是在即将迈入 2026 年的今天，尽管云原生和边缘计算技术大行其道，但大型机依然是全球金融、保险及零售行业的定海神针，支撑着最核心的业务命脉。作为专业的测试人员，当我们面对这些庞大而复杂的系统时，往往会感到一种无从下手的敬畏感。你是否想过，如何在保证核心业务逻辑（往往有几十年历史）不变的前提下，高效地利用现代技术对这些“巨兽”进行验证？又或者，当绿色的 CICS 屏幕和黑底白字的 JCL 作业成为日常工作的主角时，我们该如何引入 2026 年最前沿的开发理念来制定精准的测试策略？
在这篇文章中，我们将一起深入探索大型机测试的奥秘，但这不仅仅是一次怀旧之旅。我们将像一名经验丰富的大型机系统工程师一样，结合 2026 年的 AI 辅助开发和 DevSecOps 最新实践，从实际操作出发，探讨现代化的测试方法论。通过这篇详细的指南，你将全面掌握如何确保大型机应用程序的可靠性，并学会优雅地处理这个独特计算环境中的挑战。
什么是大型机？(2026 视角)
首先，让我们明确一下我们在讨论什么。大型机不仅仅是一台“大电脑”，在 2026 年，它更多地扮演着“核心服务网格”中的关键节点。虽然我们身处微服务时代，但全球每秒钟数以亿计的交易依然由这些系统处理。它们之所以不可替代，主要归功于以下几个核心因素：极致的 I/O 带宽、坚如磐石的可靠性（支持优雅降级）、强大的单线程性能以及卓越的连接性。对于测试人员而言，这意味着我们需要设计更复杂的故障注入场景来验证其容错能力，同时利用极高的 I/O 速度来加速我们的数据准备脚本。
2026 测试新范式：Vibe Coding 与 AI 的深度融合
在 2026 年，测试人员的角色发生了深刻变化。我们不再仅仅是写脚本的人，而是“测试架构师”。我们开始广泛采用 Vibe Coding（氛围编程） 的理念。这并不是指我们可以盲目地让 AI 写代码，而是指我们利用 AI 作为结对编程伙伴，通过自然语言意图来生成测试骨架，然后由我们进行精细化调整。
实战场景：AI 辅助的 COBOL 单元测试生成
想象一下，我们需要为一个复杂的 COBOL 程序 CUST-UPDATE 编写单元测试。以前，我们需要手动翻阅 Copybook 来构建测试数据。现在，我们可以将 Copybook 的定义直接“喂”给 LLM（大语言模型），并要求它生成符合特定边界条件的测试用例。
AI Prompt 示例：
“分析以下 Copybook 定义，并生成一个包含 5 条记录的测试数据文件。
要求：
1. 第一条记录为正常数据。
2. 第二条记录的 CUST-DOB 字段设置为非法日期（触发 S0C7）。
3. 第三条记录的交易金额超过系统上限（999999.99）。
...”
AI 不仅生成了数据，甚至可以建议我们使用 AMAZRT（IBM Application Discovery and Delivery Intelligence）来自动化识别受影响的程序。这种多模态的开发方式——结合代码、文档和图表——让我们能以“上帝视角”审视代码逻辑，这是传统 3270 终端无法提供的体验。
JCL 与 CICS 的现代化测试实战
在大型机环境中，JCL（作业控制语言）是我们的手术刀。让我们看一个经过现代化改造的 JCL 示例，它展示了如何将批处理作业视为可观测的微服务。
#### 代码示例：具备可观测性的自动化测试 JCL
//AUTOJOB JOB (ACCTINFO),‘AI TEST 2026‘,CLASS=A,MSGCLASS=X,
// NOTIFY=TESTUSR,REGION=0M
//*---------------------------------------------------
//* 结合现代监控的批处理测试作业
//*---------------------------------------------------
//STEP01 EXEC PGM=IEFBR14
//DD1 DD DSN=TEST.DATA.INPUT,
// DISP=(MOD,DELETE,DELETE),
// SPACE=(TRK,(1,1),RLSE),
// UNIT=SYSDA
//* --------------------------------------------------
//* 执行实际业务逻辑，并启用性能追踪
//* --------------------------------------------------
//STEP02 EXEC PGM=MYPROG,
// PARM=‘PROFILE=TEST‘
//STEPLIB DD DSN=TEST.LOADLIB,DISP=SHR
//INPUT DD DSN=TEST.DATA.INPUT,DISP=SHR
//OUTPUT DD DSN=TEST.DATA.OUTPUT,
// DISP=(NEW,CATLG,DELETE),
// SPACE=(CYL,(10,5),RLSE),
// DCB=(RECFM=FB,LRECL=80,BLKSIZE=8000)
//SYSOUT DD SYSOUT=*
//SYSPRINT DD SYSOUT=*
//CEEDUMP DD SYSOUT=*
深入解析：
在这个例子中，我们使用了 INLINECODE9e314172 参数。这是一个非常实用的最佳实践：它告诉系统，如果作业成功，就保存文件；如果作业失败，则删除可能损坏的文件，从而保持测试环境的整洁。更重要的是，通过 INLINECODE628528f5，我们可以在不修改代码的情况下，利用环境变量或配置文件来切换测试模式，这是 DevOps 中“配置即代码”理念的体现。
对于 CICS（客户信息系统）的测试，传统的“手动敲击绿色屏幕”的方式效率极低。我们现在推荐使用 CICS TS 的 RESTful API 接口。通过将 CICS 事务封装为 API，我们可以使用现代的测试框架（如 Postman 或 Python Requests）来驱动测试。
深入探究：数据库测试与数据虚拟化
大型机通常与 DB2 或 IMS 数据库紧密相连。在涉及数据库的测试中，数据隔离是最大的挑战。我们绝对不希望测试数据污染生产环境。
策略：使用虚拟化技术
在 2026 年，我们倾向于使用 数据虚拟化 而不是简单的物理复制。这意味着我们不再需要复制整个 1TB 的生产数据库到测试环境。相反，我们使用工具（如 Broadcom Test Data Manager 或 IBM InfoSphere）来创建“极简”的数据子集。
实战代码示例：DB2 性能验证 SQL
在自动化脚本中，我们会嵌入验证 SQL 来检查数据完整性，并记录执行时间作为性能基准。
-- 验证测试数据插入后的准确性
SELECT COUNT(*) INTO :HOST-VAR FROM TESTDB.CUSTOMER
WHERE LAST_UPDATE > CURRENT TIMESTAMP - 1 HOUR;
-- 验证索引是否被正确使用（性能检查）
EXPLAIN PLAN FOR
SELECT * FROM TESTDB.TRANSACTIONS
WHERE TRX_DATE = ‘2026-05-20‘;
通过分析 EXPLAIN PLAN 的输出，我们可以确保数据库访问使用了正确的索引，而不是进行全表扫描。这对于保持大型机的高 MIPS 利用率至关重要。
常见挑战与故障排除：Agentic AI 的介入
即使有了最好的工具，ABEND（异常结束）依然会发生。在 2026 年，我们引入 Agentic AI（代理式 AI） 来辅助调试。
场景：处理 S0C7 数据异常
当我们遇到 S0C7（打包十进制数据异常）时，传统的做法是翻阅核心转储。现在，我们可以编写一个简单的 Python 脚本（运行在大型机的 USS 环境中），结合 LLM 的分析能力来快速定位问题。
故障排查逻辑：
- 自动捕获: 系统检测到 ABEND，自动触发脚本提取 SYSUDUMP 中的关键数据段。
- AI 分析: 脚本将出错语句的内存地址和相关的 COBOL 代码片段发送给 LLM。
- 智能建议: AI 识别出是因为某个 PIC 9 字段被赋予了字母字符，并直接指出是哪个输入文件导致了这个问题。
示例排查步骤：
让我们思考一下这个场景：你刚提交了一个作业，结果 ABENDED。你可以使用 INLINECODE968120f4 再次检查你的 JCL，如果是代码问题，检查你的 INLINECODEd1fcb0f5 子句是否越界。此外，检查你的 STEPLIB 是否正确指向了编译后的 Load Library，而不是源代码库。
云原生与边缘计算视角的集成
最后，我们来看看大型机如何融入云原生世界。在 2026 年，大型机不再是孤岛。通过 z/OS Connect，我们可以将 COBOL 程序暴露为 REST API 或 GraphQL 端点。
这意味着我们的测试策略必须从单纯的“后端测试”转变为“全链路测试”。我们需要验证：
- 当云端的 Spring Boot 应用通过 HTTPS 调用大型机服务时，Latency（延迟）是否在可接受范围内？
- 当网络出现波动时，大型机的事务是否会回滚，从而保证数据一致性？
我们建议建立一个混合的 CI/CD 流水线：
- 开发者在 Git 上提交 COBOL 代码。
- Jenkins/GitLab Actions 触发构建，调用主机上的 Maven 插件进行编译。
- 自动运行单元测试（使用 Code4TY 或类似框架）。
- 部署到虚拟的 CICS 区域进行集成测试。
结语
大型机测试不仅仅是技术活，更是一门关于严谨、细致和耐心的艺术。从理解什么是大型机，到掌握每一个 JCL 命令，再到处理复杂的 ABEND 错误，每一步都至关重要。而随着 2026 年技术的进步，我们拥有了更强大的武器——从 AI 辅助的代码生成到全方位的可观测性监控。
希望这篇文章能为你提供一条清晰的路径，让你在面对庞大的主机系统时，能够从容不迫，自信地执行测试任务。不要害怕这些绿色的屏幕，它们背后蕴藏着企业级计算的终极智慧。接下来，建议你尝试在测试环境中亲自编写一个简单的 JCL 脚本，或者尝试配置一个连接大型机的 CI/CD 流水线。动手实践，永远是掌握大型机技术的最佳途径。