Gunakan kasus untuk mereplikasi data mainframe ke AWS Cloud

Bagian ini mengulas beberapa kasus penggunaan umum yang telah muncul sebagai kandidat utama untuk replikasi data mainframe ke. AWS Cloud Kasus penggunaan ini mencakup berbagai industri dan persyaratan operasional, dan masing-masing menghadirkan tantangan dan peluang unik. Dalam skenario ini, replikasi data dapat memainkan peran penting dalam mendorong inovasi bisnis, kelincahan, dan ketahanan.

Kasus penggunaan 1: Ubah pengambilan data

Change data capture (CDC) sangat ideal untuk skenario di mana replikasi data mendekati real-time diperlukan. Ini menangkap dan mereplikasi hanya data yang diubah dari mainframe ke file. AWS Cloud Ini meminimalkan overhead dan latensi replikasi.

Kriteria seleksi

• Persyaratan replikasi data waktu nyata atau mendekati waktu nyata

• Pembaruan data frekuensi tinggi dengan toleransi latensi rendah

• Kebutuhan akan pemanfaatan bandwidth jaringan dan sumber daya yang efisien

Keuntungan

• Mengurangi replikasi overhead dan pemanfaatan bandwidth jaringan

• Latensi yang diminimalkan membuat data yang diperbarui tersedia lebih cepat

• Pemanfaatan sumber daya yang efisien karena replikasi selektif dari data yang diubah

Kekurangan

• Kompleksitas dalam menerapkan dan mengelola mekanisme CDC

• Potensi peningkatan pemanfaatan sumber daya pada sistem mainframe karena menangkap perubahan

• Ketergantungan pada keandalan dan kinerja alat dan proses CDC

Strategi

• Pilih alat CDC yang kompatibel dengan database mainframe dan Layanan AWS

• Konfigurasikan alat CDC untuk menangkap dan mereplikasi hanya perubahan data yang relevan

• Menerapkan mekanisme pemantauan dan validasi untuk menjaga konsistensi dan keandalan data

• Pertimbangkan untuk menerapkan mekanisme failover yang mempromosikan ketersediaan berkelanjutan dan integritas data

Kasus penggunaan 2: Pelaporan dan dasbor waktu nyata

Untuk visualisasi dan analisis langsung, pelaporan dan dasbor real-time memerlukan replikasi data berkelanjutan dari sistem mainframe ke sistem. AWS Cloud Kasus penggunaan ini umum terjadi di industri di mana wawasan waktu nyata sangat penting untuk pengambilan keputusan, seperti perbankan, asuransi, ritel, perawatan kesehatan, dan manufaktur.

Kriteria seleksi

• Perlu akses langsung ke data yang diperbarui untuk analitik dan visualisasi

• Persyaratan untuk pemantauan real-time metrik bisnis dan indikator kinerja utama () KPIs

• Permintaan tinggi akan kelincahan dan daya tanggap dalam proses pengambilan keputusan

Keuntungan

• Menyediakan akses langsung ke data yang diperbarui untuk analisis real-time dan pengambilan keputusan

• Memungkinkan pemantauan proaktif kinerja bisnis dan intervensi tepat waktu

• Memfasilitasi visualisasi data yang dinamis dan interaktif bagi para pemangku kepentingan

Kekurangan

• Peningkatan kompleksitas dalam replikasi dan pemrosesan data untuk mencapai pembaruan waktu nyata

• Konsumsi sumber daya dan biaya infrastruktur yang lebih tinggi karena replikasi berkelanjutan

• Ketergantungan pada mekanisme pemantauan dan peringatan yang kuat untuk memvalidasi kesegaran dan keandalan data

Strategi

• Menerapkan protokol CDC atau pesan untuk replikasi data waktu nyata

• Gunakan Layanan AWS, seperti Amazon Kinesis Data Streams, untuk streaming dan pemrosesan data waktu nyata

• Rancang dan gunakan solusi pelaporan dan dasbor waktu nyata AWS Cloud sehingga Anda dapat segera mengakses data yang diperbarui

• Menerapkan mekanisme pemantauan dan peringatan untuk segera mendeteksi dan mengatasi masalah replikasi data

Kasus penggunaan 3: Protokol pesan

Protokol dan sistem pesan, seperti Apache Kafka atau IBM MQ, memfasilitasi komunikasi asinkron dan transfer data antara mainframe dan. AWS Cloud Mereka cocok untuk skenario yang membutuhkan integrasi data yang dipisahkan dan dapat diskalakan.

Kriteria seleksi

• Persyaratan transfer data asinkron

• Kebutuhan arsitektur integrasi data yang dapat diskalakan dan dipisahkan

• Support untuk replikasi data real-time atau mendekati real-time dengan latensi rendah

Keuntungan

• Arsitektur terpisah dan terukur yang memungkinkan integrasi data yang fleksibel

• Support untuk replikasi data real-time atau mendekati real-time dengan latensi rendah

• Fitur bawaan untuk keandalan, antrian pesan, dan toleransi kesalahan

Kekurangan

• Kompleksitas dalam mengkonfigurasi dan mengelola infrastruktur pesan

• Potensi peningkatan konsumsi sumber daya dan overhead operasional

• Ketergantungan pada keandalan dan kinerja platform pesan

Strategi

• Pilih sistem pesan, seperti Apache Kafka atau IBM MQ, yang kompatibel dengan mainframe dan AWS Cloud

• Desain topik atau antrian pesan yang memfasilitasi transfer dan replikasi data

• Menerapkan produsen pesan dan konsumen di mainframe dan cloud untuk bertukar data

• Konfigurasikan mekanisme pemantauan dan peringatan untuk memvalidasi pemrosesan pesan dan reliabilitas replikasi

Kasus penggunaan 4: Saluran dan antarmuka baru

Saluran mainframe adalah koneksi yang memindahkan data masuk dan keluar dari komputer mainframe. Saluran adalah bagian dari subsistem saluran. Untuk eksposur dan konsumsi langsung, saluran dan antarmuka baru memerlukan replikasi data berkelanjutan dari sistem mainframe ke cloud.

Kriteria seleksi

• Perlu akses langsung ke data yang diperbarui untuk saluran baru

• Akses ke data mainframe dengan antarmuka baru

• Permintaan tinggi untuk saluran baru

• Integrasi dengan beragam sistem, platform, atau lingkungan cloud

Keuntungan

• Membuka kunci akses data mainframe dengan mengaktifkan saluran baru untuk mengkonsumsi data mainframe

• Memfasilitasi integrasi dengan beragam sistem, platform, atau lingkungan cloud

• Mengaktifkan pergerakan data yang lebih fleksibel dan efisien di berbagai infrastruktur

Kekurangan

• Memperkenalkan antarmuka atau saluran baru untuk replikasi data mungkin memerlukan langkah-langkah keamanan tambahan untuk membantu melindungi data dan mematuhi peraturan

• Mengintegrasikan antarmuka baru dengan sistem dan alur kerja yang ada dapat menjadi tantangan, terutama di lingkungan yang kompleks atau lama

Strategi

• Menerapkan protokol CDC atau pesan untuk replikasi data waktu nyata

• Gunakan Layanan AWS, seperti Kinesis Data Streams, untuk streaming dan pemrosesan data secara real-time

• Menerapkan mekanisme pemantauan dan peringatan untuk segera mendeteksi dan mengatasi masalah replikasi data

Kasus penggunaan 5: Kepatuhan terhadap peraturan dan pengarsipan data

Kepatuhan peraturan dan pengarsipan data melibatkan replikasi data mainframe ke cloud untuk retensi jangka panjang. Sangat penting untuk mematuhi kebijakan dan peraturan penyimpanan data. Kasus penggunaan ini lazim di industri yang diatur, seperti perbankan, perawatan kesehatan, dan farmasi.

Kriteria seleksi

• Kebutuhan penyimpanan data historis jangka panjang untuk kepatuhan terhadap peraturan atau persyaratan hukum

• Persyaratan untuk solusi penyimpanan yang aman dan terukur untuk data yang diarsipkan

• Kepatuhan terhadap peraturan privasi data dan mandat khusus industri untuk penyimpanan dan pengarsipan data

Keuntungan

• Kepatuhan terhadap persyaratan peraturan dan mandat khusus industri untuk retensi data

• Solusi penyimpanan yang dapat diskalakan dan hemat biaya untuk pengarsipan data historis jangka panjang

• Pengambilan dan akses yang efisien ke data yang diarsipkan untuk tujuan audit atau hukum

Kekurangan

• Kompleksitas dalam mengelola dan mengatur data yang diarsipkan untuk pengambilan dan akses yang efisien

• Potensi peningkatan biaya penyimpanan yang terkait dengan retensi jangka panjang dari volume data yang besar

• Ketergantungan pada enkripsi data yang kuat dan kontrol akses untuk melindungi data yang diarsipkan dari akses yang tidak sah

Strategi

• Menerapkan kebijakan siklus hidup data untuk mengotomatiskan arsip dan penyimpanan data historis

• Gunakan penawaran AWS penyimpanan, seperti kelas penyimpanan Amazon S3 Glacier atau Amazon S3 Glacier, untuk penyimpanan jangka panjang yang hemat biaya

• Enkripsi data yang diarsipkan saat istirahat dan terapkan kontrol akses yang membantu mencegah akses yang tidak sah

• Menetapkan jejak audit dan mekanisme pencatatan yang melacak akses ke data yang diarsipkan dan mematuhi persyaratan peraturan

Kasus penggunaan 6: Pemrosesan offload dan replikasi batch

Pemrosesan offload dan replikasi batch melibatkan penjadwalan pekerjaan batch berkala yang mengekstrak data dari mainframe dan memuatnya ke file. AWS Cloud Sangat cocok untuk skenario di mana replikasi real-time tidak diperlukan dan pemrosesan batch dapat diterima.

Kriteria seleksi

• Replikasi data real-time tidak diperlukan

• Pemrosesan Batch dapat diterima untuk pembaruan data

• Frekuensi pembaruan data yang lebih rendah dengan toleransi moderat untuk latensi

Keuntungan

• Pembongkaran operasi komputasi intensif, seperti transformasi data, kompresi, atau enkripsi, dari sistem mainframe utama dapat meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan dan mengurangi kemacetan

• Pemanfaatan sumber daya yang dapat diprediksi dan dampak yang lebih rendah pada sistem mainframe

• Fleksibilitas dalam menjadwalkan pekerjaan replikasi berdasarkan kebutuhan bisnis

Kekurangan

• Latensi ketersediaan data yang lebih tinggi dibandingkan dengan replikasi real-time atau mendekati real-time

• Potensi ketidakkonsistenan data antara mainframe dan cloud karena pembaruan berkala

• Kesesuaian terbatas untuk skenario yang memerlukan akses tepat waktu ke data yang diperbarui

Strategi

• Kembangkan pekerjaan replikasi batch yang mengekstrak dan memuat data dari mainframe ke AWS Cloud

• Jadwalkan pekerjaan replikasi berdasarkan kebutuhan bisnis Anda dan frekuensi pembaruan data

• Menerapkan pemeriksaan untuk memvalidasi konsistensi dan integritas data

• Pertimbangkan untuk mengoptimalkan proses replikasi batch untuk mengurangi latensi dan konsumsi sumber daya