20 Laboratórios Práticos de YAML para um Padawan COBOL

 

Bellacosa Mainframe e o laboratorio pratico de yaml

☕ O Holocron do YAML

20 Laboratórios Práticos de YAML para um Padawan COBOL

☕ Introdução – A Jornada do Padawan COBOL pelo Universo YAML

Durante muitos anos, programadores COBOL desenvolveram aplicações robustas utilizando JCL, PROCs, PARMLIBs, SYSIN, tabelas de parâmetros e arquivos de configuração proprietários. Entretanto, a modernização do IBM Z aproximou o ambiente mainframe das práticas de DevOps, automação, APIs, containers, integração contínua e Inteligência Artificial. Nesse cenário, o YAML tornou-se uma das linguagens mais importantes para profissionais que desejam participar dessas iniciativas sem abandonar sua experiência no ecossistema z/OS.

A metodologia proposta neste laboratório foi construída em formato incremental, semelhante ao aprendizado de um Padawan. Os primeiros exercícios apresentam conceitos básicos, como pares chave-valor, listas e estruturas hierárquicas. Em seguida, são introduzidos recursos intermediários, incluindo âncoras, aliases, variáveis e validação. Por fim, os laboratórios avançados exploram aplicações práticas em GitHub Actions, Ansible para IBM Z, Zowe, Docker, OpenShift e pipelines DevOps.

A principal vantagem de executar os laboratórios é desenvolver familiaridade com uma tecnologia amplamente utilizada em projetos modernos envolvendo IBM Z, Cloud Pak, Kubernetes, z/OS Connect, Ansible Automation Platform e agentes de IA. O objetivo não é substituir conhecimentos tradicionais de mainframe, mas ampliá-los.

Ao concluir esta trilha, o desenvolvedor COBOL deverá ser capaz de ler, interpretar, validar e criar arquivos YAML, compreender sua utilização em processos de automação, colaborar com equipes DevOps e atuar com mais segurança em iniciativas de modernização do ambiente IBM Z, tornando-se um profissional mais versátil, atualizado e preparado para os desafios tecnológicos atuais.

Do SYSIN ao Kubernetes sem ABEND de Indentação

Uma das melhores maneiras de aprender YAML para quem vem do universo COBOL é parar de enxergá-lo como uma linguagem nova.

Pense nele como uma mistura de:

• PARMLIB

• SYSIN

• PROC Cataloged

• Copybook

• Control Cards DFSORT

• JCL parametrizado

Estes 20 laboratórios foram organizados em ordem crescente de dificuldade.

---

LAB 01 — Seu Primeiro YAML

Objetivo

Aprender chave e valor.

Arquivo

config.yaml

nome: Bellacosa
linguagem: COBOL
idade: 52

Desafio

Adicionar:

• empresa

• cidade

Solução

nome: Bellacosa
linguagem: COBOL
idade: 52
empresa: IBM
cidade: Itatiba

---

LAB 02 — Trabalhando com Listas

Objetivo

Criar arrays.

Arquivo

tecnologias:

 - COBOL
 - JCL
 - CICS

Desafio

Adicionar DB2.

Solução

tecnologias:

 - COBOL
 - JCL
 - CICS
 - DB2

---

LAB 03 — Estruturas Hierárquicas

Objetivo

Objetos aninhados.

usuario:

 nome: vagner

 perfil: admin

Solução

usuario:

 nome: vagner

 perfil: admin

 email: vagner@email.com

---

LAB 04 — Configuração de Região CICS

cics:

 regiao: CICSPRD

 aplid: CICS01

 porta: 32000

Adicionar SIT.

Solução

sit: DFHSIT01

---

LAB 05 — Simulando DSNs

datasets:

 production:

   cobol: PROD.COBOL

   load: PROD.LOAD

Desafio

Criar TEST.

---

Solução

datasets:

 test:

   cobol: TEST.COBOL

   load: TEST.LOAD

---

LAB 06 — Booleanos

racf:

 enabled: true

 audit: false

---

LAB 07 — Datas

backup:

 data: 2026-06-27

---

LAB 08 — Comentários

# Região crítica


cics:

 region: CICSPRD

---

LAB 09 — Strings Multilinhas

descricao: |

 Sistema Bancário


 Batch


 Online


 API

---

LAB 10 — Folded Style

descricao: >

 COBOL

 CICS

 DB2

Resultado

Linha única.

---

LAB 11 — YAML para Copybook

copybook:


 nome: CLIENTE


 campos:



   - nome: CPF

     tamanho: 11


   - nome: NOME

     tamanho: 40

---

LAB 12 — Ambiente DEV TEST PROD

ambientes:



 DEV:


   db2: DSNDEV




 TEST:


   db2: DSNTEST




 PROD:


   db2: DSNPROD

---

LAB 13 — Âncoras

Objetivo

Evitar duplicação.

padrao: &cfg


 memoria: 4GB


 cpu: 2

---

Servidor

server1:


 <<: *cfg

---

Solução

server2:


 <<: *cfg

---

LAB 14 — Alias

base: &db


 tipo: DB2


 versao:13



db2a:


 <<: *db



db2b:


 <<: *db

---

LAB 15 — Variáveis

host: ${HOST}

Desafio

Criar USER.

Solução

usuario: ${USER}

---

LAB 16 — GitHub Actions

Objetivo

Criar pipeline.

name: Build

Solução

jobs:


 compile:



  runs-on: ubuntu

---

LAB 17 — Docker Compose

services:



 db2:


   image: ibmcom/db2

Adicionar COBOL.

---

Solução

cobol:


 image: ibm-z

---

LAB 18 — Ansible para IBM Z

Objetivo

Submeter JOB.

- hosts: zos




 tasks:



 - name: Submit



   zos_job_submit:



     src: JOB1

---

Desafio

Copiar membro.

---

Solução

- name: Copy



  zos_copy:



    src: TESTE



    dest: USER.COBOL(TESTE)

---

LAB 19 — Zowe CLI

Objetivo

Criar perfil.

profiles:



 zosmf:



   host: zos.company.com



   port:443

---

Adicionar usuário.

Solução

user: padawan

---

LAB 20 — Projeto Final

Construindo um Mini Catálogo Mainframe

Objetivo

Criar um arquivo único representando uma aplicação COBOL moderna.

---

Arquivo

catalogo.yaml

aplicacao:

 nome: COBOLBANK

 versao: 1.0


 owner: Bellacosa




ambiente:


 tipo: PROD




db2:


 subsystem: DSN1


 versao:13




cics:


 regiao: CICSPRD




mq:


 queue: COBOL.REQUEST




datasets:


 loadlib: PROD.LOAD


 source: PROD.COBOL




pipeline:


 ferramenta: Tekton




ansible:


 colecao:


   ibm.ibm_zos_core




usuarios:



 - nome: sysprog


   perfil: SYSADM



 - nome: padawan


   perfil: DEV




ia:


 assistente:


   watsonx



 automacao:


   true

---

Desafio Mestre Bellacosa

Ao concluir os 20 laboratórios, o Padawan COBOL será capaz de:

✅ Ler YAML sem medo
✅ Criar playbooks Ansible para IBM Z
✅ Configurar Zowe CLI
✅ Entender pipelines GitHub Actions
✅ Trabalhar com OpenShift e Kubernetes
✅ Consumir arquivos YAML usados por agentes de IA
✅ Mapear configurações YAML para conceitos familiares de JCL, PARMLIB, PROCs e SYSIN
✅ Participar de iniciativas DevOps em IBM Z sem abandonar suas raízes COBOL.

Missão bônus: tente converter um membro PARMLIB, um PROC catalogado ou um conjunto de parâmetros de uma aplicação COBOL em YAML. É um excelente exercício para perceber que, em muitos casos, YAML é apenas um velho conhecido do mainframe usando roupas novas. ☕🚀

☕YAML : Como um Padawan COBOL Pode Aprender a Conversar com DevOps, Kubernetes e IA Sem Precisar Decorar um Novo JCL

 

Bellacosa Mainframe apresenta o YAML

☕ O Holocron do YAML

Como um Padawan COBOL Pode Aprender a Conversar com DevOps, Kubernetes e IA Sem Precisar Decorar um Novo JCL

Existe um momento na jornada de todo Padawan COBOL em que ele percebe uma estranha verdade do universo corporativo.

Durante décadas, aprendemos a falar linguagens sagradas.

COBOL.

JCL.

REXX.

CLIST.

DFSORT.

IDCAMS.

Parmlibs.

PROCs.

SYSIN.

Control Cards.

E então, certo dia, aparece um desenvolvedor de tênis colorido dizendo:

— Só coloca no YAML.

E o Padawan COBOL pergunta:

— No quê?

— YAML.

— É um utilitário da IBM?

— Não.

— É um APF Authorized?

— Não.

— É um membro do PARMLIB?

— Não.

— Então por que todo mundo está usando isso?

A resposta é simples.

Porque YAML se tornou um dos idiomas universais da automação moderna.

---

O que é YAML?

YAML significa:

YAML Ain't Markup Language

Antigamente significava:

Yet Another Markup Language

Mas os criadores perceberam uma pequena ironia.

YAML não é exatamente uma linguagem de marcação como XML.

Ela é uma linguagem de serialização de dados.

Seu objetivo principal é representar estruturas de dados de forma extremamente legível para humanos.

Imagine um SYSIN bonito.

Ou um membro PARMLIB que alguém resolveu deixar elegante.

---

Origem do YAML

YAML nasceu em 2001.

Criadores:

Clark Evans

Brian Ingerson

Oren Ben-Kiki

A inspiração veio de várias tecnologias.

XML

SGML

Python

Perl

Configurações INI

A ideia era simples:

Criar algo que fosse:

Menos verboso que XML

Mais organizado que INI

Mais amigável que JSON

Mais legível que arquivos proprietários

Eles conseguiram.

---

Evolução das versões

YAML 1.0

2001

Primeira implementação.

---

YAML 1.1

2005

Grande expansão.

Mais tipos de dados.

Booleanos flexíveis.

Exemplo:

yes
no
on
off

Todos eram interpretados como booleanos.

Isso gerou muitos problemas.

---

YAML 1.2

2009

Versão usada atualmente.

Maior compatibilidade com JSON.

Booleanos ficaram:

true
false

mais previsíveis.

---

O conceito principal

YAML é apenas dados.

Nada de lógica.

Nada de loops.

Nada de IF.

Ele descreve objetos.

Como um DSECT.

Como um Copybook.

Como um catálogo.

Como um PROC parametrizado.

---

Estrutura básica

Chave valor

nome: Bellacosa
idade: 52
profissao: Sysprog

---

Lista

animes:

 - ReZero
 - Konosuba
 - Overlord

---

Objetos

usuario:

 nome: Vagner

 perfil: Champion

 stack:

   - COBOL
   - CICS
   - DB2

---

Exemplo equivalente em JSON

JSON:

{
 "nome":"Bellacosa",
 "idade":52
}

YAML

nome: Bellacosa
idade: 52

Muito mais agradável.

---

A regra mais importante

Espaços importam

Não existe:

BEGIN
END

Não existe:

PERFORM
END-PERFORM

Existe indentação.

Correto:

usuario:

  nome: Bellacosa

  idade:52

Errado

usuario:

nome: Bellacosa

O parser explode.

Padawan aprende isso em cinco minutos.

Veterano aprende isso durante uma madrugada inteira.

---

Comentários

# Ambiente produção


server:

 host: z17.ibm.com

---

Strings

nome: COBOL

ou

nome: "COBOL"

---

Multilinhas

descricao: |

  Curso Mainframe

  COBOL

  CICS

  DB2

Resultado:

Texto preservado.

---

Dobrando linhas

descricao: >

 Curso COBOL

 Curso CICS

 Curso DB2

Resultado:

Uma única linha.

---

Exemplo prático passo a passo

Laboratório 1

Criar arquivo.

config.yaml

ambiente: DEV

sistema: COBOLBANK


database:

 tipo: DB2

 versao: 13


cics:

 regiao: CICSPRD


usuarios:


 - nome: Bellacosa

   perfil: SYSADM


 - nome: Padawan

   perfil: DEV

---

Ler em Python

import yaml


with open("config.yaml") as f:

 dados=yaml.safe_load(f)



print(dados)

Resultado:

Dicionário Python.

---

Para que serve?

Praticamente tudo.

---

Kubernetes

Deployment

Pod

Service

Ingress

Secrets

---

Docker Compose

services:

 cobol:

   image: ibm-z

---

GitHub Actions

CI/CD

name: Build


jobs:

 compile:

---

Ansible

Muito usado em IBM Z.

tasks:


 - name: Submit Job


   zos_job_submit:

---

YAML no Mainframe

Aqui começa a parte divertida.

Hoje YAML está presente em:

---

Ansible for IBM Z

Coleções IBM.

Automation.

Provisionamento.

---

Zowe

Perfis.

Plugins.

CLI.

---

OpenShift

IBM Cloud Pak.

---

z/OS Connect

Configurações.

---

Tekton Pipelines

CI/CD Mainframe.

---

IBM Developer for z/OS

Integrações modernas.

---

Exemplo Ansible

- hosts: zos


 tasks:


 - name: Copiar membro


   zos_copy:


      src: TESTE


      dest: USER.COBOL(TESTE)

Padawan COBOL olha isso e pensa:

"Parece um PROC misturado com JSON."

Sim.

É exatamente isso.

---

Vantagens

Legibilidade

Muito melhor que XML.

---

Menos caracteres

XML:

500 linhas.

YAML:

100 linhas.

---

Fácil aprendizado

Padawan aprende em poucas horas.

---

Excelente para automação

DevOps.

IaC.

Pipelines.

Cloud.

Mainframe moderno.

---

Desvantagens

Espaços

Maior inimigo.

Uma tabulação errada.

Tudo quebra.

---

Erros difíceis

Parser informa:

Expected block mapping

Obrigado parser.

Não ajudou em nada.

---

Arquivos gigantes

Pipeline enorme.

5000 linhas.

Fica complicado.

---

Truques de Jedi

Âncoras

padrao: &base

 memoria: 4GB



server1:


 <<: *base

Reutilização.

Muito elegante.

---

Variáveis

host: ${HOST}

---

Referências

perfil: *base

---

Curiosidades

Muita gente pronuncia:

Yamel

Iamel

Yah-mal

Os criadores aceitam qualquer uma.

---

Easter Eggs

Booleanos famosos do YAML 1.1

on
off
yes
no

Podiam gerar bugs catastróficos.

Exemplo:

Senha:

password: no

Parser:

False

Administrador:

ABEND S0C4 emocional.

---

Outro Easter Egg.

YAML é tecnicamente um superconjunto de JSON.

Isto funciona:

{
 "nome":"Bellacosa"
}

É YAML válido.

Pouca gente sabe disso.

---

Dicas para Padawans COBOL

Pense em YAML como um PARMLIB moderno

PARMLIB → YAML

JCL PROC → YAML

Control Cards → YAML

Copybook → YAML

A curva de aprendizado fica muito menor.

---

Use validadores

Ferramentas excelentes:

• yamllint

• VSCode YAML Extension

• IntelliJ YAML Plugin

• Red Hat YAML Support

Evita noites em SDSF procurando um erro que, desta vez, não foi um IEC161I, um JCL ERROR ou um RACF 913, mas simplesmente dois espaços a menos.

---

O Conselho do Mestre Bellacosa

O Padawan COBOL que aprende YAML não está abandonando o IBM Z.

Está aprendendo uma nova língua diplomática do universo corporativo.

O profissional do futuro provavelmente continuará compilando programas COBOL, analisando SMF, ajustando CICS e executando REORG no Db2.

Mas também abrirá um repositório Git, ajustará um pipeline Tekton, criará um playbook Ansible, configurará um ambiente OpenShift e conversará com agentes de IA que utilizam arquivos YAML para descrever fluxos, ferramentas e automações.

No fim das contas, YAML talvez seja apenas isto:

O SYSIN que decidiu fazer intercâmbio com a nuvem, frequentar reuniões de DevOps e voltar para casa falando Kubernetes com sotaque de Ansible.

E, curiosamente, muitos Sysprogs veteranos descobrem que já entendiam YAML há anos. Apenas o chamavam por outros nomes:

PARMLIB, PROC, SYSIN, COPYBOOK ou simplesmente "aquele membro que ninguém ousa mexer em produção numa sexta-feira à tarde". ☕🚀