Casi d'uso per la replica dei dati del mainframe su Cloud AWS

Questa sezione esamina diversi casi d'uso comuni che si sono rivelati i principali candidati per la replica dei dati mainframe su. Cloud AWS Questi casi d'uso riguardano diversi settori e requisiti operativi, e ciascuno presenta sfide e opportunità uniche. In questi scenari, la replica dei dati può svolgere un ruolo fondamentale nel promuovere l'innovazione, l'agilità e la resilienza del business.

Caso d'uso 1: modifica dell'acquisizione dei dati

Change Data Capture (CDC) è ideale per gli scenari in cui è richiesta una replica dei dati quasi in tempo reale. Acquisisce e replica solo i dati modificati dal mainframe al. Cloud AWS Ciò riduce al minimo il sovraccarico e la latenza della replica.

Criteri di selezione

• Requisiti di replica dei dati in tempo reale o quasi

• Aggiornamenti dei dati ad alta frequenza con bassa tolleranza per la latenza

• Necessità di un utilizzo efficiente della larghezza di banda e delle risorse di rete

Vantaggi

• Riduzione del sovraccarico di replica e dell'utilizzo della larghezza di banda di rete

• La latenza ridotta al minimo rende disponibili i dati aggiornati più rapidamente

• Utilizzo efficiente delle risorse grazie alla replica selettiva dei dati modificati

Svantaggi

• Complessità nell'implementazione e nella gestione dei meccanismi CDC

• Possibilità di un maggiore utilizzo delle risorse sui sistemi mainframe grazie all'acquisizione delle modifiche

• Dipendenza dall'affidabilità e dalle prestazioni degli strumenti e dei processi CDC

Strategia

• Seleziona uno strumento CDC compatibile con i database mainframe e Servizi AWS

• Configura lo strumento CDC per acquisire e replicare solo le modifiche rilevanti ai dati

• Implementa meccanismi di monitoraggio e convalida per mantenere la coerenza e l'affidabilità dei dati

• Prendi in considerazione l'implementazione di meccanismi di failover che promuovano la disponibilità continua e l'integrità dei dati

Caso d'uso 2: report e dashboard in tempo reale

Per una visualizzazione e un'analisi immediate, i report e i dashboard in tempo reale richiedono la replica continua dei dati dai sistemi mainframe al. Cloud AWS Questo caso d'uso è comune nei settori in cui le informazioni in tempo reale sono fondamentali per il processo decisionale, come quello bancario, assicurativo, retail, sanitario e manifatturiero.

Criteri di selezione

• Necessità di accesso immediato a dati aggiornati per l'analisi e la visualizzazione

• Requisito per il monitoraggio in tempo reale delle metriche aziendali e degli indicatori chiave di prestazione () KPIs

• Elevata richiesta di agilità e reattività nei processi decisionali

Vantaggi

• Fornisce accesso immediato a dati aggiornati per analisi e processi decisionali in tempo reale

• Consente il monitoraggio proattivo delle prestazioni aziendali e interventi tempestivi

• Facilita la visualizzazione dinamica e interattiva dei dati per le parti interessate

Svantaggi

• Maggiore complessità nella replica e nell'elaborazione dei dati per ottenere aggiornamenti in tempo reale

• Maggiore consumo di risorse e costi di infrastruttura grazie alla replica continua

• Dipendenza da solidi meccanismi di monitoraggio e avviso per convalidare la freschezza e l'affidabilità dei dati

Strategia

• Implementa protocolli CDC o di messaggistica per la replica dei dati in tempo reale

• Utilizza Servizi AWS, ad esempio Amazon Kinesis Data Streams, per lo streaming e l'elaborazione di dati in tempo reale

• Progetta e distribuisci soluzioni di reporting e dashboard in tempo reale Cloud AWS in modo da poter accedere immediatamente ai dati aggiornati

• Implementa meccanismi di monitoraggio e avviso per rilevare e risolvere tempestivamente i problemi di replica dei dati

Caso d'uso 3: protocolli di messaggistica

Protocolli e sistemi di messaggistica, come Apache Kafka oppure IBM MQ, facilitano la comunicazione asincrona e il trasferimento di dati tra il mainframe e il. Cloud AWS Sono adatti per scenari che richiedono un'integrazione dei dati disaccoppiata e scalabile.

Criteri di selezione

• Requisiti per il trasferimento asincrono dei dati

• Necessità di un'architettura di integrazione dei dati scalabile e disaccoppiata

• Support per la replica dei dati in tempo reale o quasi reale con bassa latenza

Vantaggi

• Architettura disaccoppiata e scalabile che consente un'integrazione flessibile dei dati

• Support per la replica dei dati in tempo reale o quasi reale con bassa latenza

• Funzionalità integrate per l'affidabilità, l'accodamento dei messaggi e la tolleranza agli errori

Svantaggi

• Complessità nella configurazione e nella gestione dell'infrastruttura di messaggistica

• Potenziale aumento del consumo di risorse e dei costi operativi

• Dipendenza dall'affidabilità e dalle prestazioni della piattaforma di messaggistica

Strategia

• Scegli un sistema di messaggistica, ad esempio Apache Kafka oppure IBM MQ, che sia compatibile sia con il mainframe che con Cloud AWS

• Progetta argomenti o code di messaggistica che facilitino il trasferimento e la replica dei dati

• Implementa produttori e consumatori di messaggi su mainframe e cloud per lo scambio di dati

• Configura i meccanismi di monitoraggio e avviso per convalidare l'affidabilità dell'elaborazione e della replica dei messaggi

Caso d'uso 4: nuovi canali e interfacce

Un canale mainframe è una connessione che sposta i dati da e verso un computer mainframe. I canali fanno parte del sottosistema dei canali. Per un'esposizione e un consumo immediati, i nuovi canali e le nuove interfacce richiedono la replica continua dei dati dai sistemi mainframe al cloud.

Criteri di selezione

• Necessità di un accesso immediato ai dati aggiornati per i nuovi canali

• Accesso ai dati del mainframe con nuove interfacce

• Elevata richiesta di nuovi canali

• Integrazione con diversi sistemi, piattaforme o ambienti cloud

Vantaggi

• Sbloccare l'accesso ai dati mainframe abilitando nuovi canali di utilizzare i dati mainframe

• Facilitare l'integrazione con diversi sistemi, piattaforme o ambienti cloud

• Consentire uno spostamento dei dati più flessibile ed efficiente tra diverse infrastrutture

Svantaggi

• L'introduzione di nuove interfacce o canali per la replica dei dati potrebbe richiedere misure di sicurezza aggiuntive per proteggere i dati e rispettare le normative

• L'integrazione di nuove interfacce con i sistemi e i flussi di lavoro esistenti può essere impegnativa, soprattutto in ambienti complessi o legacy

Strategia

• Implementa CDC o protocolli di messaggistica per la replica dei dati in tempo reale

• Utilizzo Servizi AWS, ad esempio Kinesis Data Streams, per lo streaming e l'elaborazione di dati in tempo reale

• Implementa meccanismi di monitoraggio e avviso per rilevare e risolvere tempestivamente i problemi di replica dei dati

Caso d'uso 5: conformità normativa e archiviazione dei dati

La conformità alle normative e l'archiviazione dei dati comportano la replica dei dati del mainframe sul cloud per la conservazione a lungo termine. È fondamentale rispettare le politiche e le normative sulla conservazione dei dati. Questo caso d'uso è prevalente nei settori regolamentati, come quello bancario, sanitario e farmaceutico.

Criteri di selezione

• Necessità di conservare a lungo termine i dati storici per la conformità normativa o i requisiti legali

• Requisito di soluzioni di archiviazione sicure e scalabili per i dati archiviati

• Conformità alle normative sulla privacy dei dati e agli obblighi specifici del settore per la conservazione e l'archiviazione dei dati

Vantaggi

• Conformità ai requisiti normativi e agli obblighi specifici del settore per la conservazione dei dati

• Soluzioni di storage scalabili ed economiche per l'archiviazione a lungo termine dei dati storici

• Recupero e accesso efficienti ai dati archiviati per scopi legali o di revisione

Svantaggi

• Complessità nella gestione e organizzazione dei dati archiviati per un recupero e un accesso efficienti

• Potenziale aumento dei costi di storage associato alla conservazione a lungo termine di grandi volumi di dati

• Dipendenza da una solida crittografia dei dati e da controlli di accesso per proteggere i dati archiviati da accessi non autorizzati

Strategia

• Implementa politiche relative al ciclo di vita dei dati per automatizzare l'archiviazione e la conservazione dei dati storici

• Utilizza offerte AWS di storage, come le classi di storage Amazon S3 Glacier o Amazon S3 Glacier, per uno storage a lungo termine conveniente

• Crittografa i dati archiviati quando sono inattivi e implementa controlli di accesso che aiutano a prevenire accessi non autorizzati

• Stabilisci percorsi di controllo e meccanismi di registrazione che tengano traccia dell'accesso ai dati archiviati e rispettino i requisiti normativi

Caso d'uso 6: elaborazione dell'offload e replica in batch

L'elaborazione dell'offload e la replica in batch implicano la pianificazione di processi batch periodici che estraggono i dati dal mainframe e li caricano su. Cloud AWSÈ adatta per scenari in cui non è richiesta la replica in tempo reale e l'elaborazione in batch è accettabile.

Criteri di selezione

• Non è richiesta la replica dei dati in tempo reale

• L'elaborazione in batch è accettabile per gli aggiornamenti dei dati

• Minore frequenza di aggiornamento dei dati con moderata tolleranza alla latenza

Vantaggi

• L'eliminazione delle operazioni che richiedono un uso intensivo di elaborazione, come la trasformazione, la compressione o la crittografia dei dati dal sistema mainframe principale può migliorare le prestazioni complessive del sistema e ridurre i colli di bottiglia

• Utilizzo prevedibile delle risorse e minore impatto sui sistemi mainframe

• Flessibilità nella pianificazione dei lavori di replica in base ai requisiti aziendali

Svantaggi

• Maggiore latenza nella disponibilità dei dati rispetto alla replica in tempo reale o quasi

• Potenziale incoerenza dei dati tra mainframe e cloud a causa di aggiornamenti periodici

• Idoneità limitata per scenari che richiedono un accesso tempestivo a dati aggiornati

Strategia

• Sviluppa processi di replica in batch che estraggono e caricano i dati dal mainframe al Cloud AWS

• Pianifica i lavori di replica in base ai requisiti aziendali e alle frequenze di aggiornamento dei dati

• Implementa controlli per convalidare la coerenza e l'integrità dei dati

• Prendi in considerazione l'ottimizzazione dei processi di replica in batch per ridurre la latenza e il consumo di risorse