Rocket® Data Replicate and Sync

Replicación y sincronización de datos bidireccional en tiempo real desde el mainframe a la nube, con tecnología Rocket® DataEdge™.

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¿Qué es Rocket Data Replicate and Sync?

Software de replicación de datos Enterprise que utiliza la captura de cambios de datos (CDC) para sincronizar continuamente los datos entre plataformas IBM Z, IBM i, analíticas, en la nube y de IA en tiempo real. A diferencia de los procesos ETL por lotes que mueven datos solo de forma programada, RDRS lee continuamente los registros de transacciones de la base de datos y captura únicamente los registros que han cambiado, lo que garantiza la actualización de los datos en fracciones de segundo con un impacto prácticamente nulo en el rendimiento del sistema de origen. 

RDRS conecta entornos de mainframe de IBM, como z/OS, Db2, VSAM y ADABAS, con plataformas distribuidas, en la nube y de transmisión de datos, incluyendo Kafka, MySQL, AWS y Azure. Admite replicación y sincronización bidireccionales, lo que significa que los cambios de datos fluyen en ambas direcciones, manteniendo la coherencia de todos los sistemas conectados sin necesidad de conciliación manual. 

¿Qué está bloqueando el acceso a los datos en tiempo real en toda su empresa?

Las organizaciones tienen dificultades para proporcionar datos actualizados y confiables a las plataformas de análisis, nube e inteligencia artificial. Los esfuerzos de modernización de datos se estancan porque los datos permanecen fragmentados en distintos sistemas, son difíciles de integrar o demasiado costosos para transferirlos a la velocidad que requiere el negocio. Los obstáculos más comunes que enfrentan las empresas al replicar datos de mainframe son:

  • Costo de CPU del mainframe: La replicación por lotes y el procesamiento en el mainframe aumentan el consumo de MIPS a medida que crece el volumen de datos. RDRS captura los cambios a nivel del registro de transacciones y descarga transformación, mapeo, enriquecimiento y aplicación del procesamiento a plataformas de menor costo, reducir los recursos de mainframe necesarios para entregar datos a plataformas en la nube, de análisis y de IA.  
  • Latencia de datos: Los trabajos ETL programados generan retrasos entre los sistemas operativos y las aplicaciones, los paneles de control y los modelos de IA, lo que provoca que trabajen con datos obsoletos. RDRS CDC replica continuamente los cambios a medida que se producen, eliminando los retrasos por lotes.
  • Incompatibilidad de plataformas: Las fuentes de datos de mainframe, como IBM Db2, VSAM e IMS, utilizan formatos de datos que las plataformas en la nube no pueden procesar de forma nativa. RDRS incluye un extenso catálogo de código para conversiones y transformaciones que simplifican la integración en entornos híbridos.
  • Fragilidad de la replicación: Los trabajos por lotes fallidos y las integraciones personalizadas pueden provocar la desincronización de los sistemas y requerir intervención manual para su alineación. Las funciones automatizadas de reinicio, reversión y recuperación de RDRS garantizan un flujo continuo de datos. 
  • Silos de datos en entornos híbridos: Los datos críticos se encuentran dispersos en mainframes, sistemas distribuidos y plataformas en la nube, lo que dificulta mantener una visión coherente de las operaciones. RDRS sincroniza los datos en estos entornos, proporcionando una base consistente para análisis, operaciones e iniciativas de IA.  

  • RDRS utiliza CDC para capturar cada cambio de datos a nivel del registro de transacciones, sin sondeos por lotes, sin sobrecarga de consultas de origen, sin eliminaciones o actualizaciones rápidas omitidas.

  • RDRS admite la replicación bidireccional entre fuentes de mainframe de IBM (z/OS, Db2, VSAM, ADABAS, z/VSE) y destinos modernos, incluidos Kafka, MySQL, AWS S3, Azure y Google Cloud.

  • RDRS reduce los costes de CPU de los sistemas centrales al descargar las transformaciones de datos. a la computación en la nube, capturando los datos una sola vez y aplicándolos a Múltiples destinos simultáneamente.

  • Las canalizaciones reiniciables, los controles de reversión y las comprobaciones de integridad mantienen un flujo de datos ininterrumpido. ante fallos del sistema sin intervención manual.

  • datos Proporcionados a las plataformas de IA y análisis en tiempo real, de modo que los modelos y los paneles siempre reflejan el estado actual, y no instantáneas obsoletas.

Cero concesiones en materia de integridad de los datos

Sin datos completos, fiables y actualizados, las organizaciones tienen dificultades para tomar decisiones informadas, modernizar sus aplicaciones y generar confianza en el análisis de datos y la IA. RDRS crea una base de datos fiable al mantener la información sincronizada en entornos de mainframe, distribuidos y en la nube. 

Hable con un experto

Acelerar el análisis de datos y la modernización.

Transfiera datos operativos actualizados a plataformas analíticas, en la nube y basadas en eventos sin interrumpir los sistemas de producción. Modernice las arquitecturas de datos más rápidamente y reduzca la dependencia del procesamiento por lotes.
 

inteligencia de datos de iconos

Impulsa decisiones basadas en IA en tiempo real

Proporcione a los proyectos de IA, aprendizaje automático y análisis datos actualizados y de alta fidelidad para que las perspectivas, las recomendaciones y las acciones automatizadas reflejen la actividad empresarial real, y no instantáneas obsoletas de lotes de datos.

Conectar datos en entornos híbridos

Sincronice los datos en plataformas de mainframe, distribuidas, privadas y de nube pública para eliminar los silos y crear una base coherente para las operaciones, el análisis y la IA.

Garantizar una replicación continua y resiliente.

Mantenga un flujo de datos ininterrumpido con recuperación automatizada, capacidades de reinicio y gestión de cambios de esquema que reducen las interrupciones causadas por cortes de servicio, actualizaciones de aplicaciones o cambios en la infraestructura.
 

Mantenga datos confiables a gran escala.

Mantenga la coherencia entre sistemas con controles centralizados de supervisión, validación y sincronización que ayudan a los equipos a identificar problemas rápidamente y a mantener la confianza en los datos replicados.
 

Protección de datos de extremo a extremo

Proteja los datos en tránsito y en reposo mediante cifrado, conectividad segura y controles de acceso en entornos de mainframe, distribuidos y en la nube.

¿Cómo unifica RDRS los datos de su empresa?

RDRS captura los datos una sola vez y los entrega donde la empresa los necesite. Al combinar la captura de datos en tiempo real, la transformación integrada y la distribución de uno a muchos, RDRS transfiere datos confiables entre entornos de mainframe, distribuidos, en la nube, de análisis y de transmisión sin crear flujos de integración duplicados. El resultado es una entrega de datos más rápida, menores costos operativos y una empresa más conectada.

Fuentes y destinos del mainframe

How RDRS proporciona los datos en tiempo real que la IA y el análisis requieren

Los modelos de IA y aprendizaje automático solo son tan precisos como los datos con los que se entrenan y se utilizan. Cuando los datos de entrenamiento provienen de sistemas mainframe a través de procesos ETL por lotes nocturnos, los modelos realizan inferencias sobre datos con horas o días de antigüedad; las decisiones se toman utilizando información obsoleta, lo que reduce la eficacia de la detección de fraude, la personalización, la automatización operativa y otros procesos de negocio impulsados ​​por IA.

RDRS elimina esta latencia al transmitir los cambios desde las fuentes del sistema central directamente a las plataformas de IA y análisis en el momento en que se producen: 

  • Almacenes de características en tiempo real: Proporcione registros de clientes actualizados, datos de transacciones y métricas operativas a los almacenes de características de aprendizaje automático para que los modelos se entrenen y califiquen utilizando la información más reciente disponible. 
  • Arquitecturas basadas en eventos: Transmita los cambios del sistema central a Kafka o Confluent para que las aplicaciones de IA, los flujos de trabajo de automatización y los sistemas posteriores puedan responder a los eventos empresariales a medida que se producen.
  • Actualización de los análisis: Los paneles de análisis reflejan las condiciones actuales del negocio, lo que permite tomar decisiones basadas en lo que está sucediendo ahora en lugar de lo que sucedió durante el último ciclo ETL.
  • Cero interrupciones en la producción: CDC lee los registros de transacciones en lugar de las bases de datos de producción, lo que proporciona datos en tiempo real sin afectar el rendimiento del sistema central ni las operaciones comerciales.

Sincroniza los datos de mainframe, la nube y los datos distribuidos.

Acelere su iniciativa de datos en la nube híbrida con una solución de replicación y gestión de datos en tiempo real diseñada para la integración a escala empresarial. RDRS admite la más amplia gama de fuentes y destinos, desde sistemas mainframe de IBM como z/OS®, z/VSE® y ADABAS hasta plataformas distribuidas, en la nube y de transmisión, manteniendo la coherencia, la accesibilidad y la disponibilidad de los datos en todos los entornos.

  • Replicación y gestión de datos de extremo a extremo: desde fuentes de mainframe como Db2 ® y VSAM, hasta fuentes distribuidas y en la nube como Kafka, MySQL ®, AWS ® y Azure ®, logre una replicación y sincronización bidireccional impecable en tiempo real.
  • Captura de datos rentable: reduzca significativamente los costos de CPU del mainframe aprovechando la computación en la nube para las transformaciones de datos.
  • Replicación de datos de uno a muchos: reduzca la complejidad y los costos capturando una sola vez y aplicando automáticamente a múltiples objetivos.
  • Transformación integral de datos: desde simples cálculos y manipulación de cadenas hasta funciones avanzadas como búsquedas en bases de datos, llamadas a código REXX y codificación de salida de alto rendimiento mediante scripts y programación personalizada.
  • Amplio catálogo de códigos: elimine la costosa codificación manual con un sólido inventario de traducciones de páginas de códigos y conversiones de datos.
  • Control de datos de precisión: habilite información de sincronización en profundidad y un control preciso con potentes funciones de mapeo, opciones de repositorio y conceptos de preparación.
  • Tubería de datos para el futuro: impulse una estrategia de datos adaptable y con visión de futuro con características como desacoplamiento, aplicación masiva de datos en paralelo de baja latencia y amplio soporte de replicación bidireccional.

MANIFESTACIÓN

Vea Rocket Data Replicate and Sync en acción.

Descubra cómo RDRS captura, transforma y distribuye los cambios de datos en tiempo real en entornos de mainframe, distribuidos, en la nube y de análisis. Esta demostración destaca la replicación basada en CDC, la distribución a múltiples destinos y la sincronización con un impacto mínimo en los sistemas de producción.

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Éxito del cliente

¿Qué impacto ha tenido RDRS en los clientes ?

Rocket Software nos permitió integrar tecnologías mainframe de eficacia probada con sistemas informáticos modernos. Ahora podemos brindar soporte sin problemas a los proyectos de modernización en curso y reaccionar con mayor rapidez gracias a datos actualizados.

Michael Tores Ingeniero de sistemas mainframe Seguro SDK

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Finanzas a prueba de futuro

Un banco europeo transforma su infraestructura de datos heredada

Escenario: Un banco europeo líder se enfrentó a un aumento en los costos de CPU debido al aumento de las cargas de transacciones de la banca en línea y móvil.

Resultados: Implementaron Rocket Data Replicate and Sync para transferir datos en tiempo real a un sistema más rentable, reduciendo significativamente la carga de CPU de su mainframe. Esto no solo generó un ahorro considerable de costos, sino que también brindó al banco herramientas de análisis en tiempo real, gestión de eventos y prevención de fraude, mejorando así la eficiencia operativa general y las capacidades de gestión de datos.

Transformación tecnológica de SIA

Una empresa de ingeniería aprovecha la replicación para modernizar las operaciones de datos

Escenario: Después de una importante fusión corporativa, SIA consolidó cuatro centros de datos en dos, expandiendo el panorama de TI con una combinación de tecnologías desde mainframes de IBM hasta UNIX. ®, Linux y Windows ® estaciones de trabajo, combinadas con bases de datos Db2 y Oracle.

Resultados: SIA integró con éxito estos variados sistemas mainframe de IBM con Db2 y Oracle ® Bases de datos con Rocket Data Replicate and Sync. Esto garantizó la replicación de datos en tiempo real, un consumo mínimo de CPU y servicios multiplataforma eficientes, lo que mejoró sus resultados y fortaleció su posición en el mercado.

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Fuentes compatibles de muestra de RDRS*

Sistemas mainframe e IBM: Db2 para z/OS; IMS; VSAM; IDMS; ADABAS; Db2 para IBM i 

Bases de datos Enterprise: Oracle Database; Microsoft SQL Server; PostgreSQL; MySQL; Db2 LUW; SAP HANA* 

Plataformas de datos modernas: MongoDB; MariaDB 

Streaming: Apache Kafka 

Objetivos compatibles de la muestra RDRS*

Almacenes de datos y análisis en la nube: Snowflake; Amazon Redshift; Google BigQuery, Vertica 

Bases de datos en la nube: Base de datos SQL de Azure; Amazon Aurora; Base de datos de Azure para PostgreSQL; Google Cloud Spanner 

Plataformas de streaming y eventos: Apache Kafka; Amazon Kinesis; Azure Event Hubs 

Almacenamiento en la nube y casa del lago: Amazon S3; Azure Blob Storage; Google Cloud Storage; Apache Iceberg* 

Bases de datos Enterprise: Oracle Database; Microsoft SQL Server; PostgreSQL; Db2 LUW; MongoDB 

Sistemas centrales y sistemas heredados: Db2 para z/OS; IMS; VSAM; IDMS; Adabas 

 

*Nota: Las fuentes y los destinos enumerados anteriormente son ejemplos representativos y no reflejan la gama completa de sistemas compatibles con Rocket Data Replicate and Sync.

 

Recursos

Infografía

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