Rocket® Data Replicate and Sync

Replicação e sincronização de dados bidirecionais em tempo real do mainframe para a nuvem - com tecnologia Rocket DataEdge™

O que é o Rocket Data Replicate and Sync?

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. 

O que está bloqueando os dados em tempo real em toda a sua empresa?

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:

  • Custo da CPU do mainframe: A replicação em lote e o processamento no próprio mainframe aumentam o consumo de MIPS à medida que o volume de dados cresce. O RDRS captura as alterações no nível do log de transações e descarrega essa carga. transformação, mapeamento, enriquecimento e aplicação de processamento em plataformas de menor custo, Reduzir os recursos de mainframe necessários para fornecer dados à nuvem, às plataformas de análise e à IA.  
  • Latência de dados: Tarefas ETL agendadas criam atrasos entre os sistemas operacionais e os aplicativos, painéis e modelos de IA, fazendo com que trabalhem com dados desatualizados. O RDRS CDC replica continuamente as alterações à medida que ocorrem, eliminando os atrasos causados ​​pelo processamento em lote.
  • Incompatibilidade de plataforma: fontes de dados de mainframe, como IBM Db2, VSAM e IMS, usam formatos de dados que as plataformas em nuvem não conseguem consumir nativamente. O RDRS inclui um extenso catálogo de código para conversões e transformações que simplificam a integração em ambientes híbridos.
  • Fragilidade da replicação: Falhas em trabalhos em lote e integrações personalizadas podem dessincronizar os sistemas e exigir intervenção manual para alinhá-los. Os recursos automatizados de reinicialização, reversão e recuperação do RDRS mantêm o fluxo contínuo de dados. 
  • Silos de dados em ambientes híbridos: Dados críticos estão dispersos entre mainframes, sistemas distribuídos e plataformas em nuvem, dificultando a manutenção de uma visão consistente das operações. O RDRS sincroniza os dados nesses ambientes, fornecendo uma base consistente para análises, operações e iniciativas de IA.  
  • O RDRS usa o CDC para capturar cada alteração de dados no nível do log de transações — sem sondagem em lote, sem sobrecarga de consulta de origem, sem exclusões perdidas ou atualizações rápidas.

  • O RDRS oferece suporte à replicação bidirecional entre fontes de mainframe IBM (z/OS, Db2, VSAM, ADABAS, z/VSE) e destinos modernos, incluindo Kafka, MySQL, AWS S3, Azure e Google Cloud.

  • O RDRS reduz os custos de CPU do mainframe ao transferir as transformações de dados para computação em nuvem, capturando os dados uma única vez e aplicando-os a vários destinos simultaneamente.

  • Pipelines reiniciáveis, controles de reversão e verificações de integridade mantêm o fluxo de dados ininterrupto mesmo em caso de falhas do sistema, sem intervenção manual.

  • Fornece dados para plataformas de IA e análise em tempo real, para que os modelos e painéis sempre reflitam o estado atual, e não instantâneos de lotes desatualizados.

Compromisso absoluto com a integridade dos dados.

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. 

Acelerar a análise e a modernização

Forneça dados operacionais atuais para plataformas de análise, nuvem e orientadas a eventos sem interromper os sistemas de produção. Modernize as arquiteturas de dados mais rapidamente, reduzindo a dependência da movimentação de dados em lote.
 

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Potencialize decisões em tempo real orientadas por IA

Forneça aos esforços de IA, aprendizado de máquina e análise dados atuais e de alta fidelidade para que insights, recomendações e ações automatizadas reflitam a atividade real dos negócios, e não instantâneos obsoletos em lote.

Conectar dados em ambientes híbridos

Sincronize dados entre plataformas mainframe, distribuídas, de nuvem privada e pública para eliminar silos e criar uma base consistente para operações, análises e IA.

Garantir replicação contínua e resiliente

Mantenha a movimentação de dados ininterrupta com recuperação automatizada, recursos de reinicialização e gerenciamento de alterações de esquema que reduzem as interrupções causadas por falhas, atualizações de aplicativos ou alterações de infraestrutura.
 

Mantenha dados confiáveis ​​em grande escala.

Mantenha a consistência entre os sistemas com controles centralizados de monitoramento, validação e sincronização que ajudam as equipes a identificar problemas rapidamente e a manter a confiança nos dados replicados.
 

Dados seguros de ponta a ponta

Proteja dados em trânsito e em repouso com criptografia, conectividade segura e controles de acesso em ambientes mainframe, distribuídos e em nuvem.

Como o RDRS unifica os dados da sua empresa?

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.

Fontes e destinos de mainframe

Como o RDRS fornece os dados em tempo real que a IA e a análise exigem.

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: 

  • Repositórios de recursos em tempo real: fornecem registros de clientes, dados de transações e métricas operacionais atuais para repositórios de recursos de aprendizado de máquina, para que os modelos sejam treinados e avaliados usando as informações mais recentes disponíveis. 
  • Arquiteturas orientadas a eventos: transmita as alterações do mainframe para o Kafka ou Confluent para que os aplicativos de IA, fluxos de trabalho de automação e sistemas subsequentes possam responder a eventos de negócios à medida que ocorrem.
  • Análises atualizadas: Os painéis de análise refletem as condições atuais do negócio, permitindo decisões baseadas no que está acontecendo agora, e não no que aconteceu durante o último ciclo ETL.
  • Sem interrupções na produção: o CDC lê os registros de transações em vez dos bancos de dados de produção, fornecendo dados em tempo real sem afetar o desempenho do mainframe ou as operações comerciais.

Sincronize dados de mainframe, nuvem e sistemas distribuídos.

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.

  • Replicação e gerenciamento de dados de ponta a ponta: de fontes mainframe como Db2® e VSAM, a fontes distribuídas e em nuvem como Kafka, MySQL®, AWS® e Azure®, obtenha replicação e sincronização bidirecional em tempo real impecáveis.
  • Captura de dados com excelente custo-benefício: Reduza significativamente os custos de CPU do mainframe aproveitando a computação em nuvem para transformações de dados.
  • Replicação de dados de um para muitos: Reduza a complexidade e os custos capturando os dados uma única vez e aplicando-os automaticamente a vários destinos.
  • Transformação de dados abrangente: desde manipulação e cálculos simples de strings até funções avançadas como consultas em bancos de dados, chamada de código REXX e codificação de saída de alto desempenho por meio de scripts e programação personalizada.
  • Catálogo de código abrangente: Elimine a codificação manual dispendiosa com um inventário robusto de traduções de páginas de código e conversões de dados.
  • Controle preciso de dados: Habilite insights de sincronização detalhados e controle preciso com funções de mapeamento avançadas, opções de repositório e conceitos de preparação.
  • Fluxo de dados para o futuro: Impulsione uma estratégia de dados adaptativa e voltada para o futuro com recursos como desacoplamento, aplicação paralela de dados em massa de baixa latência e amplo suporte à replicação bidirecional.

DEMONSTRAÇÃO

Veja o Rocket Data Replicate and Sync em ação.

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

Qual o impacto do RDRS para os clientes ?

A Rocket Software nos permitiu integrar tecnologias mainframe comprovadas com sistemas de TI modernos. Podemos dar suporte contínuo a projetos de modernização e reagir mais rapidamente com dados novos e atualizados.”

Michael Tores Engenheiro de Sistemas Mainframe SDK Seguros

Leia o estudo de caso completo.

Finanças à prova de futuro

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.

Transformação Tecnológica da SIA

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.

Fontes de Amostra RDRS com Suporte*

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 

Alvos suportados pela amostra RDRS*

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.

 

Recursos

Perguntas frequentes