Rocket® Data Replicate and Sync

Echtzeit-Datenreplikation und -synchronisierung in beide Richtungen vom Mainframe zur Cloud – powered by Rocket DataEdge®

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ÜBERBLICK

Was ist Rocket® Data Replicate and Sync?

Rocket® Data Replicate and Sync ist eine Software zur Datenreplikation für Unternehmen, die Change Data Capture (CDC) nutzt, um Daten zwischen IBM Z-, IBM i-, Analyse-, Cloud- und KI-Plattformen kontinuierlich und in Echtzeit zu synchronisieren. Im Gegensatz zu Batch-ETL-Prozessen, die Daten nur planmäßig verschieben, liest RDRS kontinuierlich die Datenbank-Transaktionsprotokolle und erfasst nur die geänderten Datensätze – für Datenaktualität im Subsekundenbereich mit minimalen Auswirkungen auf die Leistung des Quellsystems.

RDRS verbindet IBM-Mainframe-Umgebungen wie z/OS, Db2, VSAM und ADABAS mit verteilten Cloud- und Streaming-Plattformen wie Kafka, MySQL, AWS und Azure. Es unterstützt bidirektionale Replikation und Synchronisierung, sodass Datenänderungen in beide Richtungen fließen und alle verbundenen Systeme ohne manuelle Abstimmung konsistent bleiben.

Wie RDRS die Datenreplikation und Mainframe-Effizienz verbessert

Halten Sie jede Veränderung fest

RDRS verwendet CDC, um jede Datenänderung auf Transaktionsprotokollebene zu erfassen – ohne Batch-Polling, ohne Quellabfrage-Overhead, ohne verpasste Löschvorgänge oder schnelle Aktualisierungen.

Verbindungen zwischen verschiedenen Umgebungen herstellen

RDRS unterstützt die bidirektionale Replikation zwischen IBM Mainframe-Quellen (z/OS, Db2, VSAM, ADABAS, z/VSE) und modernen Zielen wie Kafka, MySQL, AWS S3, Azure und Google Cloud.

Reduzierung der Mainframe-Kosten

RDRS reduziert die CPU-Kosten von Mainframes, indem es Datentransformationen in die Cloud auslagert, sie einmal erfasst und gleichzeitig auf mehrere Ziele anwendet.

Sorgen Sie für einen kontinuierlichen Datenfluss.

RDRS bietet wiederaufnehmbare Pipelines, Rollback-Kontrollen und Integritätsprüfungen, um einen ununterbrochenen Datenfluss bei Systemausfällen ohne manuelles Eingreifen aufrechtzuerhalten.

Leistungsstarke Echtzeitanalyse

RDRS liefert Daten in Echtzeit an KI- und Analyseplattformen, sodass Modelle und Dashboards immer den aktuellen Stand widerspiegeln und nicht veraltete Momentaufnahmen.

ROCKET DATA Betriebskostenrechner

Wie hoch sind die tatsächlichen Kosten für die Bereitstellung von Mainframe-Daten?

Analysen, KI, Reporting und Cloud-Initiativen basieren alle auf der Replikation von Mainframe-Daten über das Hauptsystem hinaus. Nutzen Sie den Kostenrechner für Datenoperationen, um den Aufwand, die Infrastruktur und die betrieblichen Anforderungen abzuschätzen, die erforderlich sind, um diese Daten dort bereitzustellen, wo Ihr Unternehmen sie benötigt.

Kalkulator

Was blockiert den Echtzeitdatenfluss in Ihrem Unternehmen?

Unternehmen haben Schwierigkeiten, aktuelle und verlässliche Daten für Analyse-, Cloud- und KI-Plattformen bereitzustellen. Die Modernisierung der Datennutzung gerät ins Stocken, da die Daten weiterhin über verschiedene Systeme fragmentiert, schwer zu integrieren oder zu kostspielig für die vom Unternehmen geforderte Übertragungsgeschwindigkeit sind. Die häufigsten Hindernisse bei der Replikation von Mainframe-Daten sind:
 

Mainframe-CPU-Kosten

Batch-Replikation und Verarbeitung auf dem Mainframe erhöhen den MIPS-Verbrauch mit steigendem Datenvolumen. RDRS erfasst Änderungen auf Transaktionslog-Ebene und lagert Transformation, Mapping, Anreicherung und Anwendungsverarbeitung auf kostengünstigere Plattformen aus. Dadurch werden die für die Datenbereitstellung an Cloud-, Analyse- und KI-Plattformen benötigten Mainframe-Ressourcen reduziert.

Datenlatenz

Geplante ETL-Jobs verursachen Verzögerungen zwischen Betriebssystemen und Anwendungen, Dashboards und KI-Modellen, wodurch diese mit veralteten Daten arbeiten müssen. RDRS CDC repliziert Änderungen kontinuierlich, sobald sie auftreten, und beseitigt so Verzögerungen durch Batchverarbeitung.

Plattforminkompatibilität

Mainframe-Datenquellen wie IBM Db2, VSAM und IMS verwenden Datenformate, die Cloud-Plattformen nicht nativ verarbeiten können. RDRS enthält einen umfangreichen Codekatalog für Konvertierungen und Transformationen, der die Integration in hybriden Umgebungen vereinfacht.

Replikationsfragilität

Fehlgeschlagene Batch-Jobs und benutzerdefinierte Integrationen können zu Systeminkonsistenzen führen und erfordern manuelle Eingriffe zur Synchronisierung. Die automatisierten Neustart-, Rollback- und Wiederherstellungsfunktionen von RDRS gewährleisten einen kontinuierlichen Datenfluss.

Datensilos in hybriden Umgebungen

Kritische Daten sind über Mainframes, verteilte Systeme und Cloud-Plattformen verteilt, was es schwierig macht, einen einheitlichen Überblick über die Betriebsabläufe zu behalten. RDRS synchronisiert Daten in diesen Umgebungen und schafft so eine konsistente Grundlage für Analysen, Betriebsabläufe und KI-Initiativen.

MERKMALE

Wie RDRS Ihnen hilft, mehr aus Ihren Daten herauszuholen

Schützen Sie die Datenintegrität in jeder Umgebung

Ohne vollständige, zuverlässige und aktuelle Daten fällt es Unternehmen schwer, fundierte Entscheidungen zu treffen, Anwendungen zu modernisieren und Vertrauen in Analysen und KI aufzubauen. RDRS schafft eine verlässliche Datengrundlage, indem es Informationen über Mainframe-, verteilte und Cloud-Umgebungen hinweg synchronisiert.

 

Analytik und Modernisierung beschleunigen

Stellen Sie aktuelle Betriebsdaten für Analyse-, Cloud- und ereignisgesteuerte Plattformen bereit, ohne Produktionssysteme zu beeinträchtigen. Modernisieren Sie Datenarchitekturen schneller und reduzieren Sie gleichzeitig die Abhängigkeit von Batch-Datenbewegungen.

Leistungsstarke, KI-gestützte Echtzeitentscheidungen

Versorgen Sie KI-, Machine-Learning- und Analyse-Projekte mit aktuellen, hochpräzisen Daten, damit Erkenntnisse, Empfehlungen und automatisierte Aktionen die tatsächliche Geschäftstätigkeit widerspiegeln – und nicht veraltete Momentaufnahmen.

Verbinden Sie Daten über hybride Umgebungen hinweg.

Synchronisieren Sie Daten über Mainframe-, verteilte, private und öffentliche Cloud-Plattformen hinweg, um Datensilos zu beseitigen und eine konsistente Grundlage für Betrieb, Analysen und KI zu schaffen.

Gewährleisten Sie eine kontinuierliche und robuste Replikation.

Gewährleisten Sie einen unterbrechungsfreien Datenfluss durch automatisierte Wiederherstellungs-, Neustart- und Schemaänderungsfunktionen, die Störungen durch Ausfälle, Anwendungsaktualisierungen oder Infrastrukturänderungen reduzieren.

Vertrauenswürdige Daten in großem Umfang sichern

Gewährleisten Sie die Konsistenz der Systeme durch zentralisierte Überwachungs-, Validierungs- und Synchronisierungskontrollen, die Teams dabei helfen, Probleme schnell zu erkennen und das Vertrauen in replizierte Daten aufrechtzuerhalten.

durchgängige Datensicherung

Schützen Sie Daten während der Übertragung und im Ruhezustand durch Verschlüsselung, sichere Verbindungen und Zugriffskontrollen in Mainframe-, verteilten und Cloud-Umgebungen.

Vereinheitlichen Sie Ihre Daten unternehmensweit.

RDRS erfasst Daten einmalig und stellt sie dort bereit, wo sie im Unternehmen benötigt werden. Durch die Kombination von Echtzeit-CDC, integrierter Transformation und Eins-zu-Viele-Verteilung überträgt RDRS vertrauenswürdige Daten zwischen Mainframe-, verteilten, Cloud-, Analyse- und Streaming-Umgebungen, ohne doppelte Integrationspipelines zu erstellen. Das Ergebnis: schnellere Datenbereitstellung, geringerer Betriebsaufwand und ein besser vernetztes Unternehmen.

Mainframe-Quellen und -Ziele

Leistungsstarke KI und Analytik mit Echtzeitdaten

KI- und Machine-Learning-Modelle sind nur so genau wie die Daten, mit denen sie trainiert und verwendet werden. Stammen die Trainingsdaten aus Mainframe-Systemen und werden nächtlich per Batch-ETL verarbeitet, ziehen die Modelle Schlüsse aus Daten, die Stunden oder Tage alt sind – Entscheidungen basieren also auf veralteten Informationen. Dies beeinträchtigt die Effektivität von Betrugserkennung, Personalisierung, betrieblicher Automatisierung und anderen KI-gestützten Geschäftsprozessen.

RDRS beseitigt diese Latenz, indem es Änderungen von Mainframe-Quellen direkt und in Echtzeit an KI- und Analyseplattformen streamt:

 

Echtzeit-Funktionsspeicher

Aktuelle Kundendatensätze, Transaktionsdaten und operative Kennzahlen werden an ML-Feature-Stores übermittelt, damit die Modelle anhand der neuesten verfügbaren Informationen trainiert und bewertet werden können.

Ereignisgesteuerte Architekturen

Änderungen am Mainframe werden in Kafka oder Confluent gestreamt, damit KI-Anwendungen, Automatisierungs-Workflows und nachgelagerte Systeme auf Geschäftsereignisse reagieren können, sobald diese auftreten.

Aktualität der Analysen

Die Analytics-Dashboards spiegeln die aktuellen Geschäftsbedingungen wider und ermöglichen Entscheidungen auf der Grundlage dessen, was jetzt geschieht, und nicht dessen, was während des letzten ETL-Zyklus geschehen ist.

Keine Produktionsunterbrechungen

CDC liest Transaktionsprotokolle anstatt Produktionsdatenbanken und liefert so Echtzeitdaten, ohne die Mainframe-Performance oder den Geschäftsbetrieb zu beeinträchtigen.

Verbinden und synchronisieren Sie Daten über hybride Umgebungen hinweg.

Beschleunigen Sie Ihre Hybrid-Cloud-Dateninitiative mit einer Echtzeit-Datenreplikations- und -verwaltungslösung, die für die Integration im Unternehmensmaßstab entwickelt wurde. RDRS unterstützt ein breites Spektrum an Quellen und Zielen, von IBM Mainframe-Systemen wie z/OS®, z/VSE® und ADABAS bis hin zu verteilten, Cloud- und Streaming-Plattformen, und gewährleistet dabei Datenkonsistenz, -verfügbarkeit und -bereitschaft in allen Umgebungen.

 

End-to-End-Datenreplikation und -verwaltung

Von Mainframe-Systemen wie Db2® und VSAM bis hin zu verteilten Systemen und Cloud-Lösungen wie Kafka, MySQL®, AWS® und Azure® – erreichen Sie eine fehlerfreie, bidirektionale Replikation und Synchronisierung in Echtzeit.

umfassende Datentransformation

Von einfacher Stringmanipulation und Berechnungen bis hin zu fortgeschrittenen Funktionen wie Datenbankabfragen, Aufruf von REXX-Code und leistungsstarker Exit-Codierung mittels Skripting und kundenspezifischer Programmierung.

Kosteneffiziente Datenerfassung

Sicherer Austausch von CAD- und Produktdesigninformationen zwischen Automobilunternehmen, Zulieferern und Partnern.

Eins-zu-viele-Datenreplikation

Reduzieren Sie Komplexität und Kosten, indem Sie die Daten einmal erfassen und automatisch auf mehrere Ziele anwenden.

Umfangreicher Codekatalog

Verzichten Sie auf teure manuelle Codierung dank eines umfassenden Bestands an Codepage-Übersetzungen und Datenkonvertierungen.

Präzisionsdatenkontrolle

Ermöglichen Sie detaillierte Einblicke in die Synchronisierung und präzise Steuerung mit leistungsstarken Mapping-Funktionen, Repository-Optionen und Staging-Konzepten.

Datenleitung für die Zukunft

Entwickeln Sie eine adaptive, zukunftsorientierte Datenstrategie mit Funktionen wie Entkopplung, paralleler Massendatenverarbeitung mit geringer Latenz und umfassender bidirektionaler Replikationsunterstützung.

Sehen Sie Rocket Data Replicate and Sync in Aktion

Erfahren Sie, wie RDRS Datenänderungen in Echtzeit in Mainframe-, verteilten, Cloud- und Analyseumgebungen erfasst, transformiert und bereitstellt. Diese Demonstration verdeutlicht die CDC-basierte Replikation, die Verteilung auf mehrere Ziele und die Synchronisierung mit minimalen Auswirkungen auf Produktionssysteme.

Kundenerfolg

Welche Auswirkungen hatte RDRS für die Kunden?

Rocket Software ermöglichte es uns, bewährte Mainframe-Technologien mit modernen IT-Systemen zu verbinden . Wir können laufende Modernisierungsprojekte nahtlos unterstützen und dank aktueller Daten schneller reagieren.“

Michael Tores Mainframe-Systemingenieur SDK-Versicherung

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Zukunftssichere Finanzen

Europäische Bank modernisiert ihre veraltete Dateninfrastruktur

Szenario: Eine führende europäische Bank sah sich aufgrund der erhöhten Transaktionslast durch Online- und Mobile-Banking mit steigenden CPU-Kosten konfrontiert.

Ergebnisse: Durch die Implementierung von Rocket Data Replicate and Sync konnten Daten in Echtzeit auf ein kostengünstigeres System ausgelagert werden, wodurch die CPU-Last des Mainframes deutlich reduziert wurde. Dies führte nicht nur zu erheblichen Kosteneinsparungen, sondern ermöglichte der Bank auch Echtzeitanalysen, Ereignisverarbeitung und Betrugsprävention, was die betriebliche Effizienz und die Datenmanagement-Funktionen insgesamt verbesserte.

Technologische Transformation der SIA

Ingenieurbüro nutzt Replikation zur Modernisierung der Datenverarbeitung

Szenario: Nach einer großen Unternehmensfusion konsolidierte SIA vier Rechenzentren zu zwei und erweiterte die IT-Landschaft mit einem Technologiemix von IBM-Großrechnern bis hin zu UNIX. ®, Linux und Windows ® Arbeitsstationen, gekoppelt mit Db2- und Oracle-Datenbanken.

Ergebnisse: SIA integrierte diese unterschiedlichen IBM-Großrechnersysteme erfolgreich mit Db2 und Oracle. ® Datenbanken mit Rocket Data Replicate and Sync. Dies gewährleistete Datenreplikation in Echtzeit, minimalen CPU-Verbrauch und effiziente plattformübergreifende Dienste, verbesserte ihr Geschäftsergebnis und stärkte ihre Marktposition.

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SYSTEMUNTERSTÜTZUNG

Verbinden Sie Daten über Ihre gesamte Technologielandschaft hinweg.

RDRS unterstützt eine Vielzahl von Quell- und Zielsystemen und vereinfacht so die Replikation und Synchronisierung von Daten über Mainframe-, Unternehmens-, Cloud- und moderne Datenumgebungen hinweg. Von zentralen Geschäftssystemen über Cloud-Plattformen und Analyseumgebungen bis hin zu Streaming-Technologien – mit RDRS können Sie Ihre vertrauenswürdigen Daten dorthin übertragen, wo sie benötigt werden.

*Hinweis: Die unten aufgeführten Quellen und Ziele sind repräsentative Beispiele und stellen nicht die gesamte Bandbreite der von Rocket Data Replicate and Sync unterstützten Systeme dar.

 

Unterstützte Quellen für RDRS-Beispiele*

Mainframe- und IBM-Systeme
  • Db2 für z/OS
  • IMS
  • VSAM
  • IDMS
  • ADABAS
  • Db2 für IBM i
Enterprise
  • Oracle-Datenbank
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • Db2 LUW
  • SAP HANA*
Moderne Datenplattformen
  • MongoDB
  • MariaDB
Streaming
  • Apache Kafka

 

RDRS-Beispiel unterstützte Ziele*

Cloud-Data-Warehouses und -Analysen
  • Schneeflocke
  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Vertica
Cloud-Datenbanken
  • Azure SQL-Datenbank
  • Amazon Aurora
  • Azure-Datenbank für PostgreSQL
  • Google Cloud Spanner
Streaming- und Event-Plattformen
  • Apache Kafka
  • Amazon Kinesis
  • Azure Event Hubs 
Cloud-Speicher und Seehaus
  • Amazon S3
  • Azure Blob Storage
  • Google Cloud Storage
  • Apache-Eisberg*
Enterprise
  • Oracle-Datenbank
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL
  • Db2 LUW
  • MongoDB
Mainframe- und Legacy-Ziele
  • Db2 für z/OS
  • IMS
  • VSAM
  • IDMS
  • Adabas 

 

Ressourcen

Insight

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