Anwendungsfälle für die Replikation von Mainframe-Daten auf die AWS Cloud

In diesem Abschnitt werden mehrere gängige Anwendungsfälle beschrieben, die sich als Hauptkandidaten für die Mainframe-Datenreplikation auf den Markt erwiesen haben. AWS Cloud Diese Anwendungsfälle decken verschiedene Branchen und betriebliche Anforderungen ab und bieten jeweils einzigartige Herausforderungen und Chancen. In diesen Szenarien kann die Datenreplikation eine entscheidende Rolle bei der Förderung von Unternehmensinnovation, Agilität und Widerstandsfähigkeit spielen.

Anwendungsfall 1: Datenerfassung ändern

Change Data Capture (CDC) ist ideal für Szenarien, in denen eine Datenreplikation nahezu in Echtzeit erforderlich ist. Es erfasst und repliziert nur geänderte Daten vom Mainframe auf den. AWS Cloud Dies minimiert den Replikationsaufwand und die Latenz.

Auswahlkriterien

• Anforderungen an die Datenreplikation in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit

• Hochfrequente Datenaktualisierungen mit geringer Latenztoleranz

• Bedarf an effizienter Nutzung von Netzwerkbandbreite und Ressourcen

Vorteile

• Reduzierter Replikationsaufwand und geringere Auslastung der Netzwerkbandbreite

• Durch die minimierte Latenz sind aktualisierte Daten früher verfügbar

• Effiziente Nutzung von Ressourcen durch selektive Replikation geänderter Daten

Nachteile

• Komplexität bei der Implementierung und Verwaltung von CDC-Mechanismen

• Potenzial für eine erhöhte Ressourcennutzung auf Mainframe-Systemen aufgrund der Erfassung von Änderungen

• Abhängigkeit von der Zuverlässigkeit und Leistung der CDC-Tools und -Prozesse

Strategie

• Wählen Sie ein CDC-Tool aus, das mit Mainframe-Datenbanken kompatibel ist, und AWS-Services

• Konfigurieren Sie das CDC-Tool so, dass nur die relevanten Datenänderungen erfasst und repliziert werden

• Implementieren Sie Überwachungs- und Validierungsmechanismen, um die Datenkonsistenz und Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten

• Erwägen Sie die Implementierung von Failover-Mechanismen, die die kontinuierliche Verfügbarkeit und Datenintegrität fördern

Anwendungsfall 2: Berichte und Dashboards in Echtzeit

Für sofortige Visualisierung und Analyse erfordern Echtzeitberichte und Dashboards eine kontinuierliche Datenreplikation von Mainframe-Systemen auf die. AWS Cloud Dieser Anwendungsfall ist in Branchen üblich, in denen Echtzeitinformationen für die Entscheidungsfindung entscheidend sind, wie Banken, Versicherungen, Einzelhandel, Gesundheitswesen und Fertigung.

Auswahlkriterien

• Sofortiger Zugriff auf aktualisierte Daten für Analysen und Visualisierungen erforderlich

• Anforderung an die Echtzeitüberwachung von Geschäftskennzahlen und wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs)

• Hohe Nachfrage nach Agilität und Reaktionsfähigkeit bei Entscheidungsprozessen

Vorteile

• Bietet sofortigen Zugriff auf aktualisierte Daten für Analysen und Entscheidungen in Echtzeit

• Ermöglicht die proaktive Überwachung der Geschäftsleistung und rechtzeitige Interventionen

• Erleichtert die dynamische und interaktive Visualisierung von Daten für Stakeholder

Nachteile

• Höhere Komplexität bei der Datenreplikation und -verarbeitung zur Bereitstellung von Aktualisierungen in Echtzeit

• Höherer Ressourcenverbrauch und höhere Infrastrukturkosten aufgrund kontinuierlicher Replikation

• Abhängigkeit von robusten Überwachungs- und Warnmechanismen zur Überprüfung der Aktualität und Zuverlässigkeit von Daten

Strategie

• Implementieren Sie CDC- oder Messaging-Protokolle für die Datenreplikation in Echtzeit

• Verwenden Sie AWS-Services, z. B. Amazon Kinesis Data Streams, für Datenstreaming und -verarbeitung in Echtzeit

• Entwerfen und implementieren Sie Echtzeit-Reporting- und Dashboard-Lösungen auf dem, AWS Cloud sodass Sie sofort auf die aktualisierten Daten zugreifen können

• Implementieren Sie Überwachungs- und Warnmechanismen, um Probleme bei der Datenreplikation umgehend zu erkennen und zu beheben

Anwendungsfall 3: Messaging-Protokolle

Messaging-Protokolle und -Systeme, wie Apache Kafka or IBM MQ, ermöglichen die asynchrone Kommunikation und Datenübertragung zwischen dem Mainframe und dem. AWS Cloud Sie eignen sich für Szenarien, die eine entkoppelte und skalierbare Datenintegration erfordern.

Auswahlkriterien

• Anforderungen an die asynchrone Datenübertragung

• Bedarf an einer skalierbaren und entkoppelten Datenintegrationsarchitektur

• Support für Datenreplikation in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit mit geringer Latenz

Vorteile

• Entkoppelte und skalierbare Architektur, die eine flexible Datenintegration ermöglicht

• Support für Datenreplikation in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit mit geringer Latenz

• Integrierte Funktionen für Zuverlässigkeit, Message Queuing und Fehlertoleranz

Nachteile

• Komplexität bei der Konfiguration und Verwaltung der Messaging-Infrastruktur

• Potenzial für erhöhten Ressourcenverbrauch und höhere Betriebskosten

• Abhängigkeit von der Zuverlässigkeit und Leistung der Messaging-Plattform

Strategie

• Wählen Sie ein Messaging-System, wie Apache Kafka or IBM MQ, das sowohl mit dem Mainframe als auch mit dem kompatibel ist AWS Cloud

• Entwerfen Sie Nachrichtenthemen oder Warteschlangen, die die Datenübertragung und Replikation erleichtern

• Implementieren Sie Nachrichtenproduzenten und -konsumenten auf dem Mainframe und in der Cloud, um Daten auszutauschen

• Konfigurieren Sie Überwachungs- und Warnmechanismen, um die Zuverlässigkeit der Nachrichtenverarbeitung und Replikation zu überprüfen

Anwendungsfall 4: Neue Kanäle und Schnittstellen

Ein Mainframe-Kanal ist eine Verbindung, über die Daten in und aus einem Mainframe-Computer übertragen werden. Kanäle sind Teil des Kanalsubsystems. Neue Kanäle und Schnittstellen erfordern eine kontinuierliche Datenreplikation von den Mainframe-Systemen in die Cloud, damit sie sofort verfügbar und genutzt werden können.

Auswahlkriterien

• Sofortiger Zugriff auf aktualisierte Daten für neue Kanäle erforderlich

• Zugriff auf Mainframe-Daten mit neuen Schnittstellen

• Hohe Nachfrage nach neuen Kanälen

• Integration mit verschiedenen Systemen, Plattformen oder Cloud-Umgebungen

Vorteile

• Ermöglichen Sie den Zugriff auf Mainframe-Daten, indem Sie neue Kanäle für die Nutzung von Mainframe-Daten aktivieren

• Erleichterung der Integration mit unterschiedlichen Systemen, Plattformen oder Cloud-Umgebungen

• Ermöglicht eine flexiblere und effizientere Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Infrastrukturen

Nachteile

• Die Einführung neuer Schnittstellen oder Kanäle für die Datenreplikation kann zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen erfordern, um Daten zu schützen und Vorschriften einzuhalten

• Die Integration neuer Schnittstellen in bestehende Systeme und Workflows kann eine Herausforderung sein, insbesondere in komplexen oder veralteten Umgebungen

Strategie

• Implementieren Sie CDC- oder Messaging-Protokolle für die Datenreplikation in Echtzeit

• Verwenden Sie AWS-Services, z. B. Kinesis Data Streams, für Datenstreaming und -verarbeitung in Echtzeit

• Implementieren Sie Überwachungs- und Warnmechanismen, um Probleme bei der Datenreplikation umgehend zu erkennen und zu beheben

Anwendungsfall 5: Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und Datenarchivierung

Zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und zur Datenarchivierung müssen Mainframe-Daten zur langfristigen Aufbewahrung in die Cloud repliziert werden. Es ist wichtig, die Richtlinien und Vorschriften zur Datenspeicherung einzuhalten. Dieser Anwendungsfall ist in regulierten Branchen wie Banken, Gesundheitswesen und Pharmazeutika weit verbreitet.

Auswahlkriterien

• Notwendigkeit der langfristigen Aufbewahrung historischer Daten zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften oder gesetzlicher Anforderungen

• Bedarf an sicheren und skalierbaren Speicherlösungen für archivierte Daten

• Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und branchenspezifischen Vorschriften für die Aufbewahrung und Archivierung von Daten

Vorteile

• Einhaltung gesetzlicher Anforderungen und branchenspezifischer Vorschriften zur Datenspeicherung

• Skalierbare und kostengünstige Speicherlösungen für die Langzeitarchivierung historischer Daten

• Effizienter Abruf und Zugriff auf archivierte Daten für Prüfungs- oder Rechtszwecke

Nachteile

• Komplexität bei der Verwaltung und Organisation archivierter Daten für einen effizienten Abruf und Zugriff

• Mögliche Erhöhung der Speicherkosten im Zusammenhang mit der langfristigen Aufbewahrung großer Datenmengen

• Abhängigkeit von robuster Datenverschlüsselung und Zugriffskontrollen zum Schutz archivierter Daten vor unbefugtem Zugriff

Strategie

• Implementieren Sie Richtlinien für den Datenlebenszyklus, um die Archivierung und Aufbewahrung historischer Daten zu automatisieren

• Nutzen Sie AWS Speicherangebote wie Amazon S3 Glacier - oder Amazon S3 Glacier-Speicherklassen für kostengünstige Langzeitspeicherung

• Verschlüsseln Sie archivierte Daten im Ruhezustand und implementieren Sie Zugriffskontrollen, die dazu beitragen, unbefugten Zugriff zu verhindern

• Richten Sie Prüfpfade und Protokollierungsmechanismen ein, die den Zugriff auf archivierte Daten nachverfolgen und die gesetzlichen Anforderungen erfüllen

Anwendungsfall 6: Offload-Verarbeitung und Batch-Replikation

Die Offload-Verarbeitung und Batch-Replikation beinhaltet die Planung von regelmäßigen Batch-Jobs, bei denen Daten vom Mainframe extrahiert und auf den geladen werden. AWS Cloud Es eignet sich für Szenarien, in denen keine Echtzeitreplikation erforderlich ist und eine Stapelverarbeitung akzeptabel ist.

Auswahlkriterien

• Datenreplikation in Echtzeit ist nicht erforderlich

• Die Stapelverarbeitung ist für Datenaktualisierungen akzeptabel

• Geringere Häufigkeit von Datenaktualisierungen mit mäßiger Latenztoleranz

Vorteile

• Durch die Auslagerung rechenintensiver Vorgänge wie Datentransformation, Komprimierung oder Verschlüsselung vom primären Mainframe-System kann die Gesamtleistung des Systems verbessert und Engpässe reduziert werden

• Vorhersehbare Ressourcennutzung und geringere Auswirkungen auf Mainframe-Systeme

• Flexibilität bei der Planung von Replikationsaufträgen auf der Grundlage der Geschäftsanforderungen

Nachteile

• Höhere Latenz bei der Datenverfügbarkeit im Vergleich zur Replikation in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit

• Mögliche Dateninkonsistenz zwischen Mainframe und Cloud aufgrund regelmäßiger Updates

• Eingeschränkte Eignung für Szenarien, die einen zeitnahen Zugriff auf aktualisierte Daten erfordern

Strategie

• Entwickeln Sie Batch-Replikationsjobs, die Daten vom Mainframe extrahieren und auf den AWS Cloud

• Planen Sie Replikationsaufträge auf der Grundlage Ihrer Geschäftsanforderungen und der Häufigkeit der Datenaktualisierungen

• Implementieren Sie Prüfungen, um die Datenkonsistenz und -integrität zu überprüfen

• Erwägen Sie die Optimierung der Batch-Replikationsprozesse, um die Latenz und den Ressourcenverbrauch zu reduzieren