Replicação e sincronização de dados bidirecionais em tempo real do mainframe para a nuvem - com tecnologia Rocket DataEdge™
Software de replicação de dados Enterprise que utiliza Captura de Dados de Alteração (CDC) para sincronizar continuamente dados entre plataformas IBM Z, IBM i, de análise, nuvem e IA em tempo real. Ao contrário dos processos ETL em lote que movem dados apenas de forma agendada, o RDRS lê continuamente os logs de transações do banco de dados e captura apenas os registros que foram alterados — proporcionando atualização de dados em menos de um segundo com impacto quase nulo no desempenho do sistema de origem.
O RDRS conecta ambientes mainframe da IBM, como z/OS, Db2, VSAM e ADABAS, com plataformas distribuídas, em nuvem e de streaming, incluindo Kafka, MySQL, AWS e Azure. Ele oferece suporte à replicação e sincronização bidirecional, o que significa que as alterações de dados fluem em ambas as direções, mantendo todos os sistemas conectados consistentes sem a necessidade de reconciliação manual.
As organizações têm dificuldades em fornecer dados atuais e confiáveis para plataformas de análise, nuvem e IA. Os esforços de modernização de dados ficam estagnados porque os dados permanecem fragmentados em diferentes sistemas, são difíceis de integrar ou têm um custo muito alto para serem transferidos na velocidade exigida pelos negócios. Os principais obstáculos que as empresas enfrentam ao replicar dados de mainframe são:
Sem dados completos, confiáveis e atualizados, as organizações têm dificuldade em tomar decisões informadas, modernizar aplicativos e construir confiança em análises e IA. O RDRS cria uma base de dados confiável, mantendo as informações sincronizadas em ambientes mainframe, distribuídos e em nuvem.
O RDRS captura dados uma única vez e os entrega onde quer que a empresa precise. Combinando CDC em tempo real, transformação integrada e distribuição de um para muitos, o RDRS move dados confiáveis entre ambientes de mainframe, distribuídos, em nuvem, de análise e de streaming sem criar pipelines de integração duplicados. O resultado é uma entrega de dados mais rápida, menor sobrecarga operacional e uma empresa mais conectada.
Os modelos de IA e aprendizado de máquina são tão precisos quanto os dados com os quais são treinados e utilizados. Quando os dados de treinamento provêm de sistemas mainframe por meio de ETL em lote noturno, os modelos fazem inferências com base em dados de horas ou dias atrás — as decisões são tomadas usando informações desatualizadas, reduzindo a eficácia da detecção de fraudes, personalização, automação operacional e outros processos de negócios orientados por IA.
O RDRS elimina essa latência transmitindo as alterações de fontes mainframe diretamente para plataformas de IA e análise à medida que ocorrem:
Acelere sua iniciativa de dados em nuvem híbrida com uma solução de replicação e gerenciamento de dados em tempo real, criada para integração em escala empresarial. O RDRS oferece suporte à mais ampla gama de fontes e destinos, desde sistemas mainframe IBM como z/OS®, z/VSE® e ADABAS até plataformas distribuídas, em nuvem e de streaming, mantendo a consistência, a acessibilidade e a disponibilidade dos dados em todos os ambientes.
DEMONSTRAÇÃO
Veja como o RDRS captura, transforma e entrega alterações de dados em tempo real em ambientes de mainframe, distribuídos, em nuvem e de análise. Esta demonstração destaca a replicação baseada em CDC, a distribuição para múltiplos destinos e a sincronização com impacto mínimo nos sistemas de produção.
Sucesso do cliente
Banco europeu transforma sua infraestrutura de dados legada
Cenário: Um dos principais bancos europeus enfrentava custos crescentes de CPU devido ao aumento do volume de transações provenientes de serviços bancários online e móveis.
Resultados: Eles implementaram o Rocket Data Replicate and Sync para descarregar dados em tempo real para um sistema mais econômico, reduzindo significativamente a carga da CPU do mainframe. Isso não apenas gerou uma economia considerável, como também capacitou o banco com análises em tempo real, tratamento de eventos e prevenção de fraudes, aprimorando a eficiência operacional geral e as capacidades de gerenciamento de dados.
Empresa de engenharia utiliza replicação para modernizar operações de dados.
Cenário: Após uma grande fusão corporativa, a SIA consolidou quatro centros de dados em dois, expandindo o ambiente de TI com uma combinação de tecnologias, desde mainframes IBM até estações de trabalho UNIX®, Linux e Windows® , juntamente com bancos de dados Db2 e Oracle.
Resultados: A SIA integrou com sucesso esses diversos sistemas mainframe da IBM com o Db2 e o Oracle. ® A integração de bancos de dados com o Rocket Data Replicate and Sync garantiu replicação de dados em tempo real, consumo mínimo de CPU e serviços multiplataforma eficientes, melhorando seus resultados financeiros e fortalecendo sua posição no mercado.
Sistemas mainframe e IBM: Db2 para z/OS; IMS; VSAM; IDMS; ADABAS; Db2 para IBM i
Bancos de dados Enterprise: Oracle Database; Microsoft SQL Server; PostgreSQL; MySQL; Db2 LUW; SAP HANA*
Plataformas de dados modernas: MongoDB; MariaDB
Streaming: Apache Kafka
Armazenagem de dados e análise de dados na nuvem: Snowflake; Amazon Redshift; Google BigQuery, Vertica
Bancos de dados em nuvem: Banco de Dados SQL do Azure; Amazon Aurora; Banco de Dados do Azure para PostgreSQL; Google Cloud Spanner
Plataformas de streaming e eventos: Apache Kafka; Amazon Kinesis; Azure Event Hubs
Armazenamento em nuvem e casa no lago: Amazon S3; Azure Blob Storage; Google Cloud Storage; Apache Iceberg*
Bancos de dados Enterprise: Oracle Database; Microsoft SQL Server; PostgreSQL; Db2 LUW; MongoDB
Alvos para mainframe e sistemas legados: Db2 para z/OS; IMS; VSAM; IDMS; Adabas
*Observação: As fontes e os destinos listados acima são exemplos representativos e não refletem toda a gama de sistemas suportados pelo Rocket Data Replicate and Sync.