Data Replicate and Sync Rocket®

Réplication et synchronisation bidirectionnelles des données en temps réel entre le mainframe et le cloud - optimisées par RocketDataEdge ™

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Qu'est-ce que Rocket Data Replicate and Sync?

Logiciel de réplication de données Enterprise utilisant la capture des modifications (CDC) pour synchroniser en continu et en temps réel les données entre les plateformes IBM Z, IBM i, d'analyse, cloud et d'IA. Contrairement aux processus ETL par lots qui déplacent les données uniquement de manière planifiée, RDRS lit en continu les journaux de transactions de la base de données et capture uniquement les enregistrements modifiés, garantissant ainsi une mise à jour des données en moins d'une seconde et un impact quasi nul sur les performances du système source. 

RDRS connecte les environnements mainframe IBM tels que z/OS, Db2, VSAM et ADABAS aux plateformes distribuées, cloud et de streaming, notamment Kafka, MySQL, AWS et Azure. Il prend en charge la réplication et la synchronisation bidirectionnelles, ce qui signifie que les modifications de données circulent dans les deux sens, assurant ainsi la cohérence de tous les systèmes connectés sans intervention manuelle. 

Qu'est-ce qui bloque la circulation des données en temps réel dans votre entreprise ?

Les organisations peinent à fournir des données à jour et fiables aux plateformes d'analyse, de cloud et d'IA. Les efforts de modernisation des données sont au point mort car celles-ci restent fragmentées entre les systèmes, difficiles à intégrer ou trop coûteuses à migrer au rythme requis par l'entreprise. Voici les principaux obstacles rencontrés par les entreprises lors de la réplication des données mainframe:

  • Coût du processeur du mainframe: la réplication par lots et le traitement sur mainframe augmentent la consommation de MIPS à mesure que le volume de données croît. RDRS capture les modifications au niveau du journal des transactions et décharge le processeur. transformation, cartographie, enrichissement et application du traitement à des plateformes à moindre coût, réduire les ressources mainframe nécessaires pour acheminer les données vers les plateformes cloud, d'analyse et d'IA.  
  • Latence des données: les tâches ETL planifiées engendrent des délais entre les systèmes opérationnels et les applications, les tableaux de bord et les modèles d’IA, les exposant ainsi à des données obsolètes. RDRS CDC réplique en continu les modifications dès leur apparition, éliminant les délais liés au traitement par lots.
  • Incompatibilité de plateforme: les sources de données mainframe telles qu’IBM Db2, VSAM et IMS utilisent des formats de données que les plateformes cloud ne peuvent pas exploiter nativement. RDRS inclut un catalogue de code complet pour les conversions et les transformations, simplifiant ainsi l’intégration dans les environnements hybrides.
  • Fragilité de la réplication: les traitements par lots défaillants et les intégrations personnalisées peuvent désynchroniser les systèmes et nécessiter une intervention manuelle pour les aligner. Les fonctionnalités de redémarrage, de restauration et de récupération automatisées de RDRS assurent la continuité du transfert des données. 
  • Silos de données dans les environnements hybrides: les données critiques sont dispersées entre les mainframes, les systèmes distribués et les plateformes cloud, ce qui complique le maintien d’une vision cohérente des opérations. RDRS synchronise les données entre ces environnements, offrant ainsi une base solide pour l’analyse, les opérations et les initiatives d’IA.  

  • RDRS utilise CDC pour capturer chaque modification de données au niveau du journal des transactions — pas d'interrogation par lots, pas de surcharge liée aux requêtes sources, pas de suppressions manquées ni de mises à jour rapides.

  • RDRS prend en charge la réplication bidirectionnelle entre les sources mainframe IBM (z/OS, Db2, VSAM, ADABAS, z/VSE) et les cibles modernes, notamment Kafka, MySQL, AWS S3, Azure et Google Cloud.

  • RDRS réduit les coûts du processeur du mainframe en déchargeant les transformations de données vers le cloud computing, en les capturant une seule fois et en les appliquant simultanément à plusieurs cibles.

  • Les pipelines redémarrables, les contrôles de restauration et les vérifications d'intégrité assurent un flux de données ininterrompu en cas de panne du système, sans intervention manuelle.

  • Fournit des données en temps réel aux plateformes d'IA et d'analyse afin que les modèles et les tableaux de bord reflètent toujours l'état actuel, et non des instantanés par lots obsolètes.

Intégrité des données garantie sans compromis

Sans données complètes, fiables et à jour, les organisations peinent à prendre des décisions éclairées, à moderniser leurs applications et à faire confiance à l'analyse de données et à l'IA. RDRS crée une base de données fiable en synchronisant les informations entre les environnements mainframe, distribués et cloud. 

Parlez à un expert

Accélérer l'analyse et la modernisation

Transférez les données opérationnelles en temps réel vers les plateformes d'analyse, de cloud et événementielles sans perturber les systèmes de production. Modernisez plus rapidement les architectures de données tout en réduisant la dépendance aux traitements par lots.
 

données d'icônes

Prenez des décisions pilotées par l'IA en temps réel

Fournissez aux efforts d'IA, d'apprentissage automatique et d'analyse des données actuelles et de haute fidélité afin que les informations, les recommandations et les actions automatisées reflètent l'activité commerciale réelle, et non des instantanés par lots obsolètes.

Connecter les données dans des environnements hybrides

Synchronisez les données entre les plateformes mainframe, distribuées, cloud privées et publiques afin d'éliminer les silos et de créer une base cohérente pour les opérations, l'analyse et l'IA.

Assurer une réplication continue et résiliente

Assurez la continuité du transfert de données grâce à des fonctionnalités de récupération automatisée, de redémarrage et de gestion des changements de schéma qui réduisent les perturbations causées par les pannes, les mises à jour d'applications ou les modifications d'infrastructure.
 

Maintenir des données fiables à grande échelle

Préservez la cohérence entre les systèmes grâce à des contrôles centralisés de surveillance, de validation et de synchronisation qui aident les équipes à identifier rapidement les problèmes et à maintenir la confiance dans les données répliquées.
 

Sécurisation des données de bout en bout

Protégez vos données en transit et au repos grâce au chiffrement, à une connectivité sécurisée et à des contrôles d'accès dans les environnements mainframe, distribués et cloud.

Comment RDRS unifie-t-il les données de votre entreprise ?

RDRS capture les données une seule fois et les distribue là où l'entreprise en a besoin. En combinant la capture des données modifiées en temps réel (CDC), la transformation intégrée et la distribution de type un-à-plusieurs, RDRS assure la circulation de données fiables entre les environnements mainframe, distribués, cloud, analytiques et de streaming sans dupliquer les pipelines d'intégration. Il en résulte une distribution des données plus rapide, des coûts opérationnels réduits et une entreprise plus connectée.

Sources et cibles du mainframe

Comment RDRS fournit les données en temps réel dont l'IA et l'analyse ont besoin

La précision des modèles d'IA et d'apprentissage automatique dépend de la qualité des données utilisées pour leur entraînement et leur utilisation. Lorsque ces données proviennent de systèmes mainframe traités par lots ETL nocturnes, les modèles effectuent des inférences sur des données datant de plusieurs heures, voire de plusieurs jours. Les décisions sont donc prises à partir d'informations obsolètes, ce qui réduit l'efficacité de la détection des fraudes, de la personnalisation, de l'automatisation opérationnelle et d'autres processus métier pilotés par l'IA.

RDRS élimine cette latence en diffusant les modifications provenant des sources mainframe directement vers les plateformes d'IA et d'analyse au fur et à mesure qu'elles se produisent: 

  • Magasins de fonctionnalités en temps réel: Fournir les enregistrements clients actuels, les données transactionnelles et les indicateurs opérationnels aux magasins de fonctionnalités ML afin que les modèles soient entraînés et évalués à l’aide des informations les plus récentes disponibles. 
  • Architectures événementielles: Transmettez les modifications du mainframe vers Kafka ou Confluent afin que les applications d’IA, les flux de travail d’automatisation et les systèmes en aval puissent réagir aux événements métier au fur et à mesure qu’ils surviennent.
  • Actualité des analyses: les tableaux de bord analytiques reflètent la situation actuelle de l’entreprise, permettant ainsi de prendre des décisions basées sur la situation présente plutôt que sur ce qui s’est passé lors du dernier cycle ETL.
  • Aucune interruption de production: CDC lit les journaux de transactions plutôt que les bases de données de production, fournissant des données en temps réel sans impacter les performances du mainframe ni les opérations commerciales.

Synchroniser les données mainframe, cloud et distribuées

Accélérez votre transition vers un cloud hybride grâce à une solution de réplication et de gestion des données en temps réel conçue pour une intégration à l'échelle de l'entreprise. RDRS prend en charge un large éventail de sources et de cibles, des systèmes mainframe IBM tels que z/OS®, z/VSE® et ADABAS aux plateformes distribuées, cloud et de streaming, garantissant ainsi la cohérence, l'accessibilité et la disponibilité des données dans tous les environnements.

  • Réplication et gestion des données de bout en bout: des sources mainframe comme Db2® et VSAM aux sources distribuées et cloud comme Kafka, MySQL®, AWS® et Azure®, obtenez une réplication et une synchronisation bidirectionnelles en temps réel sans faille.
  • Capture de données rentable: réduisez considérablement les coûts du processeur mainframe en exploitant le cloud computing pour les transformations de données.
  • Réplication de données un à plusieurs: réduisez la complexité et les coûts en capturant une fois et en appliquant automatiquement à plusieurs cibles.
  • Transformation complète des données: de la simple manipulation de chaînes et des calculs aux fonctions avancées telles que les recherches dans les bases de données, l'appel de code REXX et le codage de sortie hautes performances via des scripts et une programmation personnalisée.
  • Catalogue de codes complet: éliminez le codage manuel coûteux grâce à un inventaire robuste de traductions de pages de codes et de conversions de données.
  • Contrôle précis des données: activez une analyse approfondie de la synchronisation et un contrôle précis avec de puissantes fonctions de mappage, des options de référentiel et des concepts de préparation.
  • Canal de données pour l'avenir: pilotez une stratégie de données adaptative et tournée vers l'avenir avec des fonctionnalités telles que le découplage, l'application de données de masse parallèles à faible latence et une prise en charge étendue de la réplication bidirectionnelle.

DEMO

Découvrez Rocket Data Replicate and Sync en action

Découvrez comment RDRS capture, transforme et distribue les modifications de données en temps réel dans les environnements mainframe, distribués, cloud et analytiques. Cette démonstration met en lumière la réplication basée sur CDC, la distribution multi-cibles et la synchronisation avec un impact minimal sur les systèmes de production.

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Succès client

Quel impact RDRS a-t-il eu sur les clients ?

Le logiciel Rocket Software nous a permis de faire le lien entre les technologies mainframe éprouvées et les systèmes informatiques modernes. Nous pouvons ainsi accompagner sans difficulté les projets de modernisation en cours et réagir plus rapidement grâce à des données actualisées.

Michael Tores Ingénieur systèmes mainframe Assurance SDK

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Financement à l'épreuve du temps

Une banque européenne transforme son infrastructure de données existante

Scénario: une banque européenne de premier plan est confrontée à une augmentation des coûts de processeur en raison de l'augmentation des charges de transaction liées aux services bancaires en ligne et mobiles.

Résultats: La mise en œuvre de Rocket Data Replicate and Sync a permis de décharger les données en temps réel vers un système plus économique, réduisant ainsi considérablement la charge du processeur de l’ordinateur central. Cette solution a non seulement généré des économies substantielles, mais a également doté la banque de capacités d’analyse en temps réel, de gestion des événements et de prévention de la fraude, améliorant ainsi son efficacité opérationnelle globale et ses capacités de gestion des données.

La transformation technologique de la SIA

Une société d'ingénierie utilise la réplication pour moderniser ses opérations de données

Scénario: Après une fusion d'entreprise majeure, SIA a consolidé quatre centres de données en deux, élargissant le paysage informatique avec un mélange de technologies allant des mainframes IBM aux postes de travail UNIX ®, Linux et Windows ®, associés aux bases de données Db2 et Oracle.

Résultats: SIA a intégré avec succès ces différents systèmes mainframe IBM avec Db2 et Oracle. ® L'utilisation de Rocket Data Replicate and Sync pour la réplication et la synchronisation des bases de données a permis d'assurer une réplication des données en temps réel, une consommation minimale du processeur et des services multiplateformes efficaces, améliorant ainsi leur rentabilité et renforçant leur position sur le marché.

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Sources prises en charge par l'exemple RDRS*

Systèmes mainframe et IBM: Db2 pour z/OS ; IMS ; VSAM ; IDMS ; ADABAS ; Db2 pour IBM i 

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

Plateformes de données modernes: MongoDB; MariaDB 

Streaming: Apache Kafka 

Exemples de cibles prises en charge par RDRS*

Entrepôts de données et analyses dans le cloud: Snowflake; Amazon Redshift; Google BigQuery, Vertica 

Bases de données cloud: Azure SQL Database ; Amazon Aurora ; Azure Database pour PostgreSQL ; Google Cloud Spanner 

Plateformes de streaming et d'événements: Apache Kafka; Amazon Kinesis; Azure Event Hubs 

Stockage cloud et maison au bord du lac: Amazon S3; Azure Blob Storage; Google Cloud Storage; Apache Iceberg* 

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

Cibles mainframe et systèmes patrimoniaux: Db2 pour z/OS ; IMS ; VSAM ; IDMS ; Adabas 

 

*Note: Les sources et cibles énumérées ci-dessus sont des exemples représentatifs et ne reflètent pas l'ensemble des systèmes pris en charge par Rocket Data Replicate and Sync.

 

Ressources

Infographie

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Questions fréquemment posées