L'integrazione dei dati mainframe ha acquisito sempre maggiore importanza negli ultimi anni. Le aziende sono alla ricerca di nuovi modi per spostare i carichi di lavoro mainframe su piattaforme economicamente vantaggiose, modernizzare le applicazioni mainframe e creare nuove possibilità per eseguire analisi in tempo reale con dati complessi.
Le tecnologie cloud sono diventate oggetto di attenzione da parte delle aziende che utilizzano dati critici per l'azienda. Molte di queste aziende utilizzano Amazon Web Services ( AWS® ).
Amazon Web Services ( AWS® ) è un servizio di cloud computing offerto da una società controllata dalla società di e-commerce Amazon. AWS è utilizzato da provider di servizi popolari come Netflix, Dropbox e altri.
AWS può essere utilizzato tramite Amazon Machine Images (AMI). Queste immagini sono disponibili sull'Amazon Marketplace. AMI è una speciale applicazione virtuale necessaria per eseguire una macchina virtuale in un Amazon Elastic Compute Cloud ("EC2").
Gli utenti che archiviano i dati critici del loro sistema su sistemi mainframe possono utilizzare i dati tramite i servizi flessibili di AWS per condurre analisi, aprire nuovi canali di comunicazione o sviluppare rapidamente nuove applicazioni.
Con Rocket® Data Replicate and Sync, i dati possono essere replicati in tempo reale e in entrambe le direzioni tra un mainframe (IBM® z/OS® o z/VSE) e AWS.
I dati critici per l'azienda negli ambienti mainframe possono essere forniti nei database di AWS, con un minimo sforzo amministrativo.
Il componente AMI di Rocket Data Replicate and Sync viene configurato automaticamente nel cloud AWS e consente all'utente di stabilire una connessione di rete tra il mainframe locale e i database AWS.
Questo articolo del blog mostra come Rocket Data Replicate and Sync viene integrato in AWS.
Gli utenti di mainframe archiviano un'enorme quantità di dati complessi e critici in formati proprietari sviluppati nel corso di decenni (ad esempio VSAM, IMS, Adabas, CA/Datacom, CA/IDMS, Db2). Questi dati solitamente non sono compatibili con i database o i tipi di dati moderni e sono difficili da estrarre.
Rocket Data Replicate and Sync risolve il problema grazie alla tecnologia integrata Change Data Capture e alla replica in tempo reale nei moderni database AWS.
Sono ipotizzabili le seguenti applicazioni:
Dopo la replica dei dati del mainframe tramite Rocket Data Replicate and Sync e la trasformazione dei dati basata sul repository, i dati sono disponibili in un archivio dati AWS, come Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) . Qui, gli utenti possono utilizzare funzioni di analisi e servizi di machine learning per accedere facilmente a tutti i dati rilevanti senza rischi per la sicurezza.
Servizi che spaziano dai cataloghi di dati e dall'elaborazione dei dati alle analisi interattive, allo streaming di desktop e app e al data warehousing.
Non appena i dati sono disponibili su AWS, gli utenti possono innovare con nuove funzionalità alla velocità del Cloud. Sono possibili diverse applicazioni:
Le funzioni di modellazione e mappatura dei dati dell'interfaccia grafica di Rocket Data Replicate and Sync, insieme alla semplice migrazione ad AWS, rendono la modernizzazione di grandi sistemi mainframe tramite AWS rapida e agevole.
Per una modernizzazione graduale di un mainframe in AWS, di solito è necessario sincronizzare i dati tra il mainframe e AWS in tempo reale.
Rocket Data Replicate and Sync supporta la replica bidirezionale in tempo reale e consente quindi una modernizzazione o migrazione graduale senza la necessità di creare moduli e programmi di sincronizzazione personalizzati.
La sincronizzazione bidirezionale dei dati in tempo reale consente di replicare le modifiche apportate, ad esempio, a una tabella PostgreSQL su AWS sul mainframe.
Rocket Data Replicate and Sync supporta i database di AWS Relational Database Services (RDS). Tra questi figurano Aurora, PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server e Oracle, oltre ai tradizionali sistemi operativi Linux/Unix/Windows (LUW) come IBM Db2 LUW, Software AG Adabas, Microsoft SQL Server, IBM Informix, Sybase e ODBC.
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