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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DESCRIPCIÓN GENERAL

¿Qué es Rocket® Data Replicate and Sync?

Rocket® Data Replicate and Sync es un software de replicación de datos empresariales que utiliza Change Data Capture (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 solo transfieren datos 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.

Cómo RDRS mejora la replicación de datos y la eficiencia de los sistemas centrales.

Captura cada cambio

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.

Conéctate a través de diferentes entornos

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.

Reducir los costos de los mainframes

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.

Mantén el flujo de datos

RDRS proporciona canalizaciones reiniciables, controles de reversión y comprobaciones de integridad para mantener un flujo de datos ininterrumpido ante fallos del sistema sin intervención manual.

Potencie el análisis en tiempo real.

RDRS proporciona datos 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 por lotes.

CALCULADORA DE COSTOS DE OPERACIÓN DE ROCKET DATA

¿Cuál es el coste real de la entrega de datos de mainframe?

Las iniciativas de análisis, IA, generación de informes y computación en la nube dependen de la replicación de datos del sistema central más allá del sistema de registro. Utilice la Calculadora de Costos de Operaciones de Datos para estimar el esfuerzo, la infraestructura y los requisitos operativos necesarios para entregar esos datos donde la empresa los necesita.

Calculadora

¿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 la 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 el procesamiento de transformación, mapeo, enriquecimiento y aplicación a plataformas de menor costo, lo que reduce los recursos del 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 plataforma

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 fallos en los procesos por lotes 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 el análisis, las operaciones y las iniciativas de IA.

CARACTERÍSTICAS

Cómo RDRS te ayuda a sacar más provecho de tus datos.

Proteja la integridad de los datos en todos los entornos.

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.

 

Acelerar el análisis de datos y la modernización.

Deliver current operational data to analytics, cloud, and event-driven platforms without disrupting production systems. Modernize data architectures faster while reducing reliance on batch data movement.

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.

Maintain uninterrupted data movement with automated recovery, restart capabilities, and schema change handling that reduce disruption caused by outages, application updates, or infrastructure changes.

Mantenga datos confiables a gran escala.

Preserve consistency across systems with centralized monitoring, validation, and synchronization controls that help teams identify issues quickly and maintain confidence in replicated data.

Protección de datos de extremo a extremo

Protect data in motion and at rest with encryption, secure connectivity, and access controls across mainframe, distributed, and cloud environments.

Unifique los datos en toda 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

Potencia la IA y el análisis con datos en tiempo real.

La precisión de los modelos de IA y aprendizaje automático depende de la calidad de los datos con los que se entrenan y se utilizan. Cuando los datos de entrenamiento provienen de sistemas centrales mediante procesos ETL por lotes nocturnos, los modelos realizan inferencias sobre datos con horas o días de antigüedad; las decisiones se toman con información obsoleta, lo que reduce la eficacia de la detección de fraudes, la personalización, la automatización operativa y otros procesos empresariales basados ​​en 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:

 

Tiendas de funciones en tiempo real

Suministrar los registros actualizados de clientes, los datos de transacciones y las métricas operativas a los almacenes de características de aprendizaje automático para que los modelos se entrenen y puntúen 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.

Frescura analítica

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 permite obtener datos en tiempo real sin afectar el rendimiento del sistema central ni las operaciones comerciales.

Conecte y sincronice datos en entornos híbridos.

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 en tiempo real impecable.

Transformación integral de datos

Desde la manipulación y los cálculos de cadenas de texto más sencillos hasta funciones avanzadas como búsquedas en bases de datos, llamadas a código REXX y codificación de salida de alto rendimiento mediante scripts, así como programación personalizada.

Captura de datos rentable

Transfiera de forma segura la información de diseño CAD y de productos entre organizaciones, proveedores y socios del sector automotriz.

Replicación de datos de uno a muchos

Reduzca la complejidad y los costes capturando la información una sola vez y aplicándola automáticamente a múltiples objetivos.

Amplio catálogo de códigos

Elimine la costosa codificación manual con un amplio inventario de traducciones de páginas de códigos y conversiones de datos.

Control de datos de precisión

Permite una visión detallada de la sincronización y un control preciso con potentes funciones de mapeo, opciones de repositorio y conceptos de preparación de datos.

Canal de datos para el futuro

Impulse una estrategia de datos adaptable y con visión de futuro con funciones como el desacoplamiento, la aplicación masiva de datos en paralelo de baja latencia y un amplio soporte para la replicación bidireccional.

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.

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 proyectos de modernización en curso y reaccionar con mayor rapidez gracias a datos actualizados.

Michael Tores Ingeniero de sistemas mainframe Seguro SDK

Lea el estudio de caso completo
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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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SOPORTE DEL SISTEMA

Conecte los datos en todo su entorno tecnológico.

RDRS admite una amplia gama de sistemas de origen y destino, lo que facilita la replicación y sincronización de datos en entornos de mainframe, empresariales, en la nube y modernos. Desde sistemas empresariales centrales hasta plataformas en la nube, entornos de análisis y tecnologías de transmisión de datos, RDRS le ayuda a trasladar datos confiables donde sea necesario.

*Nota: Las fuentes y los destinos que se enumeran a continuación son ejemplos representativos y no reflejan la gama completa de sistemas compatibles con Rocket Data Replicate and Sync.

 

Fuentes compatibles de muestra de RDRS*

Sistemas mainframe e IBM
  • Db2 para z/OS
  • IMS
  • VSAM
  • Sistemas de gestión de identidades
  • ADABAS
  • Db2 para IBM i
Bases de datos Enterprise
  • Base de datos Oracle
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • Db2 LUW
  • SAP HANA*
Plataformas de datos modernas
  • MongoDB
  • María DB
Transmisión
  • Apache Kafka

 

Objetivos compatibles de la muestra RDRS*

Almacenes de datos y análisis en la nube
  • Copo de nieve
  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Vértica
bases de datos en la nube
  • Base de datos SQL de Azure
  • Amazona Aurora
  • Base de datos Azure para PostgreSQL
  • Llave inglesa de Google Cloud
Plataformas de streaming y eventos
  • Apache Kafka
  • Amazon Kinesis
  • Centros de eventos de Azure
Almacenamiento en la nube y casa del lago
  • Amazon S3
  • Almacenamiento de blobs de Azure
  • Almacenamiento en la nube de Google
  • Iceberg Apache*
Bases de datos Enterprise
  • Base de datos Oracle
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL
  • Db2 LUW
  • MongoDB
Objetivos de mainframe y herencia
  • Db2 para z/OS
  • IMS
  • VSAM
  • Sistemas de gestión de identidades
  • Adabas 

 

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