Rocket® Data Replicate and Sync

Replicazione e sincronizzazione bidirezionale dei dati in tempo reale dal mainframe al cloud, grazie alla tecnologia Rocket DataEdge.

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PANORAMICA

Che cos'è Rocket® Data Replicate and Sync?

Rocket® Data Replicate and Sync è un software di replica dati aziendale che utilizza Change Data Capture (CDC) per sincronizzare continuamente i dati tra piattaforme IBM Z, IBM i, di analisi, cloud e IA in tempo reale. A differenza dei processi ETL batch che spostano i dati solo a intervalli programmati, RDRS legge continuamente i log delle transazioni del database e acquisisce solo i record modificati, garantendo dati sempre aggiornati in frazioni di secondo con un impatto pressoché nullo sulle prestazioni del sistema di origine.

RDRS collega ambienti mainframe IBM come z/OS, Db2, VSAM e ADABAS con piattaforme distribuite, cloud e di streaming, tra cui Kafka, MySQL, AWS e Azure. Supporta la replica e la sincronizzazione bidirezionali, il che significa che le modifiche ai dati fluiscono in entrambe le direzioni, mantenendo la coerenza di tutti i sistemi connessi senza necessità di riconciliazione manuale.

Come RDRS migliora la replica dei dati e l'efficienza del mainframe

Cogli ogni cambiamento

RDRS utilizza CDC per acquisire ogni modifica dei dati a livello di registro delle transazioni: niente polling batch, niente overhead di query di origine, niente eliminazioni mancate o aggiornamenti rapidi.

Connettersi tra ambienti diversi

RDRS supporta la replica bidirezionale tra sorgenti mainframe IBM (z/OS, Db2, VSAM, ADABAS, z/VSE) e destinazioni moderne tra cui Kafka, MySQL, AWS S3, Azure e Google Cloud.

Ridurre i costi del mainframe

RDRS riduce i costi della CPU dei mainframe trasferendo le trasformazioni dei dati al cloud computing, acquisendo i dati una sola volta e applicandoli simultaneamente a più destinazioni.

Mantenere il flusso dei dati

RDRS offre pipeline riavviabili, controlli di rollback e verifiche di integrità per mantenere un flusso di dati ininterrotto anche in caso di guasti del sistema, senza necessità di intervento manuale.

Potenzia l'analisi in tempo reale

RDRS fornisce dati in tempo reale alle piattaforme di intelligenza artificiale e analisi, in modo che modelli e dashboard riflettano sempre lo stato attuale e non istantanee obsolete generate in batch.

CALCOLATORE DEI COSTI OPERATIVI DI ROCKET DATA

Qual è il costo reale della distribuzione dei dati sui mainframe?

Analisi, intelligenza artificiale, reporting e iniziative cloud dipendono tutte dalla replica dei dati mainframe al di fuori del sistema di registrazione. Utilizza il Calcolatore dei costi delle operazioni sui dati per stimare l'impegno, l'infrastruttura e i requisiti operativi necessari per rendere disponibili i dati dove l'azienda ne ha bisogno.

Calcolatrice

Cosa impedisce la trasmissione dei dati in tempo reale nella tua azienda?

Le organizzazioni faticano a fornire dati aggiornati e affidabili alle piattaforme di analisi, cloud e intelligenza artificiale. Gli sforzi di modernizzazione dei dati si arrestano perché i dati rimangono frammentati tra i sistemi, difficili da integrare o troppo costosi da spostare alla velocità richiesta dal business. I principali ostacoli che le aziende incontrano nella replica dei dati dai mainframe sono:
 

Costo della CPU del mainframe

La replica batch e l'elaborazione su mainframe aumentano il consumo di MIPS con la crescita del volume dei dati. RDRS acquisisce le modifiche a livello di registro delle transazioni e trasferisce le operazioni di trasformazione, mappatura, arricchimento e applicazione a piattaforme a costi inferiori, riducendo le risorse mainframe necessarie per fornire i dati a piattaforme cloud, di analisi e di intelligenza artificiale.

Latenza dei dati

I processi ETL pianificati creano ritardi tra i sistemi operativi e le applicazioni, le dashboard e i modelli di intelligenza artificiale, costringendoli a lavorare con dati obsoleti. RDRS CDC replica continuamente le modifiche non appena si verificano, eliminando i ritardi dovuti all'elaborazione batch.

Incompatibilità della piattaforma

Le sorgenti dati mainframe come IBM Db2, VSAM e IMS utilizzano formati dati che le piattaforme cloud non sono in grado di gestire nativamente. RDRS include un ampio catalogo di codice per conversioni e trasformazioni che semplificano l'integrazione negli ambienti ibridi.

Fragilità di replicazione

I processi batch non riusciti e le integrazioni personalizzate possono causare la desincronizzazione dei sistemi e richiedere un intervento manuale per l'allineamento. Le funzionalità di riavvio, rollback e ripristino automatici di RDRS garantiscono la continuità del flusso di dati.

Silos di dati in ambienti ibridi

I dati critici sono sparsi tra mainframe, sistemi distribuiti e piattaforme cloud, il che rende difficile mantenere una visione coerente delle operazioni. RDRS sincronizza i dati tra questi ambienti, fornendo una base uniforme per analisi, operazioni e iniziative di intelligenza artificiale.

CARATTERISTICHE

Come RDRS ti aiuta a ottenere di più dai tuoi dati

Proteggere l'integrità dei dati in ogni ambiente

Senza dati completi, affidabili e aggiornati, le organizzazioni faticano a prendere decisioni informate, modernizzare le applicazioni e acquisire fiducia nell'analisi dei dati e nell'intelligenza artificiale. RDRS crea una solida base di dati mantenendo le informazioni sincronizzate tra ambienti mainframe, distribuiti e cloud.

 

Accelerare l'analisi e la modernizzazione

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.

Potenzia le decisioni in tempo reale basate sull'intelligenza artificiale

Fornire alle iniziative di intelligenza artificiale, apprendimento automatico e analisi dati aggiornati e affidabili, in modo che le informazioni, i consigli e le azioni automatizzate riflettano l'attività aziendale reale e non istantanee obsolete.

Connetti i dati tra ambienti ibridi

Sincronizza i dati tra mainframe, piattaforme distribuite, cloud private e pubbliche per eliminare i silos e creare una base coerente per operazioni, analisi e intelligenza artificiale.

Garantire una replica continua e 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.

Mantenere dati affidabili su larga scala

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

Protezione dei dati end-to-end

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

Unifica i dati in tutta l'azienda

RDRS acquisisce i dati una sola volta e li distribuisce ovunque l'azienda ne abbia bisogno. Combinando CDC in tempo reale, trasformazione integrata e distribuzione uno-a-molti, RDRS sposta dati affidabili tra ambienti mainframe, distribuiti, cloud, di analisi e di streaming senza creare pipeline di integrazione duplicate. Il risultato è una distribuzione dei dati più rapida, minori costi operativi e un'azienda più connessa.

Fonti e destinazioni del mainframe

Potenzia l'intelligenza artificiale e l'analisi dei dati con dati in tempo reale.

I modelli di intelligenza artificiale e apprendimento automatico sono accurati solo quanto i dati su cui vengono addestrati e utilizzati. Quando i dati di addestramento provengono da sistemi mainframe tramite ETL batch notturno, i modelli traggono conclusioni da dati vecchi di ore o giorni: le decisioni vengono prese utilizzando informazioni obsolete, riducendo l'efficacia del rilevamento delle frodi, della personalizzazione, dell'automazione operativa e di altri processi aziendali basati sull'intelligenza artificiale.

RDRS elimina questa latenza trasmettendo in streaming le modifiche dai sistemi mainframe direttamente alle piattaforme di intelligenza artificiale e analisi nel momento stesso in cui si verificano:

 

archivi di funzionalità in tempo reale

Fornire ai feature store di machine learning i dati aggiornati dei clienti, i dati delle transazioni e le metriche operative, in modo che i modelli vengano addestrati e valutati utilizzando le informazioni più recenti disponibili.

Architetture basate sugli eventi

Trasmetti in streaming le modifiche del mainframe a Kafka o Confluent, in modo che le applicazioni di intelligenza artificiale, i flussi di lavoro di automazione e i sistemi a valle possano rispondere agli eventi aziendali nel momento stesso in cui si verificano.

Analisi della freschezza

Le dashboard di analisi riflettono le attuali condizioni aziendali, consentendo di prendere decisioni basate su ciò che sta accadendo ora, piuttosto che su ciò che è accaduto durante l'ultimo ciclo ETL.

Nessuna interruzione della produzione

CDC legge i log delle transazioni anziché i database di produzione, fornendo dati in tempo reale senza influire sulle prestazioni del mainframe o sulle operazioni aziendali.

Connetti e sincronizza i dati tra ambienti ibridi

Accelera la tua iniziativa di gestione dei dati nel cloud ibrido con una soluzione di replica e gestione dei dati in tempo reale progettata per l'integrazione su scala aziendale. RDRS supporta la più ampia gamma di origini e destinazioni, dai sistemi mainframe IBM come z/OS®, z/VSE® e ADABAS alle piattaforme distribuite, cloud e di streaming, garantendo coerenza, accessibilità e disponibilità dei dati in tutti gli ambienti.

 

Replicazione e gestione dei dati end-to-end

Da fonti mainframe come Db2® e VSAM, a fonti distribuite e cloud come Kafka, MySQL®, AWS® e Azure®, ottieni una replica e una sincronizzazione bidirezionali in tempo reale impeccabili.

Trasformazione completa dei dati

Dalle semplici manipolazioni di stringhe e calcoli a funzioni avanzate come ricerche in database, chiamate a codice REXX e codifica di uscita ad alte prestazioni tramite scripting e programmazione personalizzata.

Acquisizione dati economicamente vantaggiosa

Trasferisci in modo sicuro le informazioni CAD e di progettazione del prodotto tra aziende del settore automobilistico, fornitori e partner.

Replicazione dei dati da uno a molti

Riduci la complessità e i costi acquisendo i dati una sola volta e applicandoli automaticamente a più destinatari.

Catalogo di codici esteso

Elimina la costosa codifica manuale grazie a un solido inventario di traduzioni di tabelle codici e conversioni di dati.

Controllo preciso dei dati

Ottieni informazioni dettagliate sulla sincronizzazione e un controllo preciso grazie a potenti funzioni di mappatura, opzioni di repository e concetti di staging.

Flusso di dati per il futuro

Guida una strategia dati adattiva e lungimirante con funzionalità come il disaccoppiamento, l'applicazione parallela di grandi quantità di dati a bassa latenza e un ampio supporto per la replica bidirezionale.

Guarda Rocket Data Replicate and Sync in azione

Scopri come RDRS acquisisce, trasforma e distribuisce le modifiche ai dati in tempo reale in ambienti mainframe, distribuiti, cloud e di analisi. Questa dimostrazione illustra la replica basata su CDC, la distribuzione multi-target e la sincronizzazione con un impatto minimo sui sistemi di produzione.

Successo del cliente

In che modo RDRS ha avuto un impatto sui clienti?

Rocket Software ci ha permesso di integrare tecnologie mainframe collaudate con moderni sistemi IT . Possiamo supportare senza problemi i progetti di modernizzazione in corso e reagire più rapidamente grazie a dati sempre aggiornati."

Michele Tores Ingegnere di sistemi mainframe Assicurazione SDK

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Finanza a prova di futuro

Una banca europea trasforma la sua infrastruttura dati legacy

Scenario: una delle principali banche europee ha dovuto far fronte a costi di CPU crescenti a causa dell'aumento del carico delle transazioni derivanti dall'online e dal mobile banking.

Risultati: Hanno implementato Rocket Data Replicate and Sync per trasferire i dati in tempo reale su un sistema più conveniente, riducendo significativamente il carico della CPU del mainframe. Ciò non solo ha portato a notevoli risparmi sui costi, ma ha anche fornito alla banca funzionalità di analisi in tempo reale, gestione degli eventi e prevenzione delle frodi, migliorando l'efficienza operativa complessiva e le capacità di gestione dei dati.

La trasformazione tecnologica della SIA

Un'azienda di ingegneria sfrutta la replicazione per modernizzare le operazioni sui dati

Scenario: dopo un'importante fusione aziendale, SIA ha consolidato quattro data center in due, ampliando il panorama IT con un mix di tecnologie che vanno dai mainframe IBM alle workstation UNIX®, Linux e Windows®, abbinate ai database Db2 e Oracle.

Risultati: SIA ha integrato con successo questi vari sistemi mainframe IBM con Db2 e Oracle ® database con Rocket Data Replicate and Sync. Ciò ha garantito la replica dei dati in tempo reale, un consumo minimo di CPU e servizi multipiattaforma efficienti, migliorando i profitti e rafforzando la posizione di mercato.

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SUPPORTO DI SISTEMA

Connetti i dati in tutto il tuo panorama tecnologico.

RDRS supporta un'ampia gamma di sistemi di origine e di destinazione, semplificando la replica e la sincronizzazione dei dati tra mainframe, sistemi aziendali, cloud e ambienti dati moderni. Dai sistemi aziendali principali alle piattaforme cloud, dagli ambienti di analisi alle tecnologie di streaming, RDRS ti aiuta a spostare dati affidabili ovunque siano necessari.

*Nota: le origini e le destinazioni elencate di seguito sono esempi rappresentativi e non riflettono la gamma completa di sistemi supportati da Rocket Data Replicate and Sync.

 

Fonti supportate dal campione RDRS*

Sistemi mainframe e IBM
  • Db2 per z/OS
  • IMS
  • VSAM
  • IDMS
  • ADABAS
  • Db2 per IBM i
Database Enterprise
  • Oracle Database
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL
  • MySQL
  • Db2 LUW
  • SAP HANA*
Piattaforme dati moderne
  • MongoDB
  • MariaDB
Streaming
  • Apache Kafka

 

Obiettivi supportati dal campione RDRS*

Data warehouse e analisi nel cloud
  • Fiocco di neve
  • Amazon Redshift
  • Google BigQuery
  • Verticale
database cloud
  • Database Azure SQL
  • Aurora amazzonica
  • Azure Database per PostgreSQL
  • Chiavetta Google Cloud
Piattaforme di streaming ed eventi
  • Apache Kafka
  • Amazon Kinesis
  • Hub eventi di Azure
Archiviazione cloud e casa sul lago
  • Amazon S3
  • Archiviazione BLOB di Azure
  • Archiviazione Google Cloud
  • Apache Iceberg* 
Database Enterprise
  • Oracle Database
  • Microsoft SQL Server
  • PostgreSQL
  • Db2 LUW
  • MongoDB
Obiettivi relativi a mainframe e sistemi legacy
  • Db2 per z/OS
  • IMS
  • VSAM
  • IDMS
  • Adabas 

 

Risorse

Insight

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