Cas d'utilisation de la réplication des données du mainframe vers AWS Cloud

Cette section passe en revue plusieurs cas d'utilisation courants qui sont apparus comme des candidats de choix pour la réplication de données mainframe vers le AWS Cloud. Ces cas d'utilisation couvrent divers secteurs et exigences opérationnelles, et chacun présente des défis et des opportunités uniques. Dans ces scénarios, la réplication des données peut jouer un rôle essentiel dans l'innovation, l'agilité et la résilience des entreprises.

Cas d'utilisation 1 : modification de la capture des données

La capture des données modifiées (CDC) est idéale pour les scénarios nécessitant une réplication des données en temps quasi réel. Il capture et réplique uniquement les données modifiées du mainframe vers le. AWS Cloud Cela permet de minimiser la charge de réplication et le temps de latence.

Critères de sélection

• Exigences de réplication des données en temps réel ou quasi réel

• Mises à jour des données à haute fréquence avec faible tolérance à la latence

• Nécessité d'une utilisation efficace de la bande passante et des ressources du réseau

Avantages

• Réduction des frais de réplication et de l'utilisation de la bande passante réseau

• La latence réduite rend les données mises à jour disponibles plus rapidement

• Utilisation efficace des ressources grâce à la réplication sélective des données modifiées

Inconvénients

• Complexité dans la mise en œuvre et la gestion des mécanismes du CDC

• Potentiel d'augmentation de l'utilisation des ressources sur les systèmes mainframe en raison de la capture des modifications

• Dépendance à l'égard de la fiabilité et des performances des outils et des processus du CDC

Strategy

• Sélectionnez un outil CDC compatible avec les bases de données mainframe et Services AWS

• Configurer l'outil CDC pour capturer et répliquer uniquement les modifications de données pertinentes

• Mettre en œuvre des mécanismes de surveillance et de validation pour maintenir la cohérence et la fiabilité des données

• Envisagez de mettre en œuvre des mécanismes de basculement qui favorisent la disponibilité continue et l'intégrité des données

Cas d'utilisation 2 : rapports et tableaux de bord en temps réel

Pour une visualisation et une analyse immédiates, les rapports et les tableaux de bord en temps réel nécessitent une réplication continue des données des systèmes mainframe vers le. AWS Cloud Ce cas d'utilisation est courant dans les secteurs où les informations en temps réel sont essentielles à la prise de décision, comme les banques, les assurances, le commerce de détail, les soins de santé et la fabrication.

Critères de sélection

• Nécessité d'un accès immédiat aux données mises à jour à des fins d'analyse et de visualisation

• Exigence de surveillance en temps réel des indicateurs commerciaux et des indicateurs de performance clés (KPIs)

• Forte demande d'agilité et de réactivité dans les processus décisionnels

Avantages

• Fournit un accès immédiat aux données mises à jour pour une analyse et une prise de décision en temps réel

• Permet une surveillance proactive des performances de l'entreprise et des interventions rapides

• Facilite la visualisation dynamique et interactive des données pour les parties prenantes

Inconvénients

• Complexité accrue de la réplication et du traitement des données pour obtenir des mises à jour en temps réel

• Consommation de ressources et coûts d'infrastructure accrus grâce à la réplication continue

• Dépendance à l'égard de mécanismes de surveillance et d'alerte robustes pour valider l'actualité et la fiabilité des données

Strategy

• Mettre en œuvre des protocoles CDC ou de messagerie pour la réplication des données en temps réel

• Utilisation Services AWS, telle qu'Amazon Kinesis Data Streams, pour le streaming et le traitement des données en temps réel

• Concevez et déployez des solutions de reporting et de tableau de bord en temps réel AWS Cloud afin que vous puissiez accéder immédiatement aux données mises à jour

• Mettre en œuvre des mécanismes de surveillance et d'alerte pour détecter et résoudre rapidement les problèmes de réplication des données

Cas d'utilisation 3 : protocoles de messagerie

Protocoles et systèmes de messagerie, tels que Apache Kafka or IBM MQ, facilitent la communication asynchrone et le transfert de données entre le mainframe et le. AWS Cloud Ils conviennent aux scénarios qui nécessitent une intégration de données découplée et évolutive.

Critères de sélection

• Exigences relatives au transfert de données asynchrone

• Besoin d'une architecture d'intégration de données évolutive et découplée

• Support pour la réplication des données en temps réel ou quasi réel avec une faible latence

Avantages

• Architecture découplée et évolutive qui permet une intégration flexible des données

• Support pour la réplication des données en temps réel ou quasi réel avec une faible latence

• Fonctionnalités intégrées pour la fiabilité, la mise en file d'attente des messages et la tolérance aux pannes

Inconvénients

• Complexité de la configuration et de la gestion de l'infrastructure de messagerie

• Potentiel d'augmentation de la consommation de ressources et des frais d'exploitation

• Dépendance vis-à-vis de la fiabilité et des performances de la plateforme de messagerie

Strategy

• Choisissez un système de messagerie, tel que Apache Kafka or IBM MQ, compatible à la fois avec le mainframe et le AWS Cloud

• Concevez des rubriques ou des files d'attente de messagerie qui facilitent le transfert et la réplication des données

• Implémenter les producteurs de messages et les consommateurs sur le mainframe et le cloud afin d'échanger des données

• Configurer les mécanismes de surveillance et d'alerte pour valider le traitement des messages et la fiabilité de la réplication

Cas d'utilisation 4 : Nouveaux canaux et interfaces

Un canal mainframe est une connexion qui déplace des données vers et depuis un ordinateur central. Les canaux font partie du sous-système de canaux. Pour une exposition et une consommation immédiates, les nouveaux canaux et interfaces nécessitent une réplication continue des données des systèmes mainframe vers le cloud.

Critères de sélection

• Nécessité d'un accès immédiat aux données mises à jour pour les nouveaux canaux

• Accès aux données du mainframe avec de nouvelles interfaces

• Forte demande de nouvelles chaînes

• Intégration à divers systèmes, plateformes ou environnements cloud

Avantages

• Débloquer l'accès aux données du mainframe en permettant à de nouveaux canaux de consommer les données du mainframe

• Faciliter l'intégration avec divers systèmes, plateformes ou environnements cloud

• Permettre un transfert de données plus flexible et plus efficace entre différentes infrastructures

Inconvénients

• L'introduction de nouvelles interfaces ou de nouveaux canaux pour la réplication des données peut nécessiter des mesures de sécurité supplémentaires pour protéger les données et se conformer aux réglementations.

• L'intégration de nouvelles interfaces aux systèmes et flux de travail existants peut s'avérer difficile, en particulier dans les environnements complexes ou anciens

Strategy

• Mettre en œuvre des protocoles CDC ou de messagerie pour la réplication des données en temps réel

• Utilisation Services AWS, telle que Kinesis Data Streams, pour le streaming et le traitement des données en temps réel

• Mettre en œuvre des mécanismes de surveillance et d'alerte pour détecter et résoudre rapidement les problèmes de réplication des données

Cas d'utilisation 5 : conformité réglementaire et archivage des données

La conformité réglementaire et l'archivage des données impliquent la réplication des données du mainframe vers le cloud pour une conservation à long terme. Il est essentiel de respecter les politiques et réglementations en matière de conservation des données. Ce cas d'utilisation est courant dans les secteurs réglementés, tels que les banques, les soins de santé et les produits pharmaceutiques.

Critères de sélection

• Nécessité de conserver à long terme les données historiques pour se conformer à la réglementation ou aux exigences légales

• Nécessité de solutions de stockage sécurisées et évolutives pour les données archivées

• Conformité aux réglementations en matière de confidentialité des données et aux mandats spécifiques au secteur en matière de conservation et d'archivage des données

Avantages

• Conformité aux exigences réglementaires et aux mandats spécifiques au secteur en matière de conservation des données

• Solutions de stockage évolutives et économiques pour l'archivage à long terme des données historiques

• Récupération et accès efficaces aux données archivées à des fins d'audit ou juridiques

Inconvénients

• Complexité de la gestion et de l'organisation des données archivées pour une extraction et un accès efficaces

• Possibilité d'augmentation des coûts de stockage associée à la conservation à long terme de gros volumes de données

• Dépendance à un chiffrement des données et à des contrôles d'accès robustes pour protéger les données archivées contre tout accès non autorisé

Strategy

• Mettre en œuvre des politiques de cycle de vie des données pour automatiser l'archivage et la conservation des données historiques

• Utilisez des offres AWS de stockage, telles que les classes de stockage Amazon S3 Glacier ou Amazon S3 Glacier, pour un stockage rentable à long terme

• Chiffrez les données archivées au repos et mettez en œuvre des contrôles d'accès qui aident à empêcher tout accès non autorisé

• Établissez des pistes d'audit et des mécanismes de journalisation permettant de suivre l'accès aux données archivées et de se conformer aux exigences réglementaires

Cas d'utilisation 6 : traitement du déchargement et réplication par lots

Le traitement du déchargement et la réplication par lots impliquent la planification de tâches par lots périodiques qui extraient les données du mainframe et les chargent dans le. AWS Cloud Il convient aux scénarios dans lesquels la réplication en temps réel n'est pas requise et où le traitement par lots est acceptable.

Critères de sélection

• La réplication des données en temps réel n'est pas requise

• Le traitement par lots est acceptable pour les mises à jour des données

• Diminution de la fréquence des mises à jour des données avec une tolérance modérée à la latence

Avantages

• Le déchargement des opérations gourmandes en ressources informatiques, telles que la transformation, la compression ou le chiffrement des données, du système central principal peut améliorer les performances globales du système et réduire les goulots d'étranglement

• Utilisation prévisible des ressources et réduction de l'impact sur les systèmes mainframe

• Flexibilité dans la planification des tâches de réplication en fonction des besoins de l'entreprise

Inconvénients

• Latence de disponibilité des données plus élevée par rapport à la réplication en temps réel ou quasi réel

• Possibilité d'incohérence des données entre le mainframe et le cloud en raison de mises à jour périodiques

• Adaptation limitée aux scénarios nécessitant un accès rapide à des données mises à jour

Strategy

• Développez des tâches de réplication par lots qui extraient et chargent les données du mainframe vers le AWS Cloud

• Planifiez les tâches de réplication en fonction des besoins de votre entreprise et des fréquences de mise à jour des données

• Mettre en œuvre des contrôles pour valider la cohérence et l'intégrité des données

• Envisagez d'optimiser les processus de réplication par lots afin de réduire la latence et la consommation de ressources