メインフレームデータレプリケーションの戦略的アプローチ - AWS 規範ガイダンス
評価準備移行とモダナイズ最適化管理

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メインフレームデータレプリケーションの戦略的アプローチ

メインフレームから へのデータレプリケーション AWS クラウド は、オンプレミスのメインフレームシステムからクラウド環境にデータを転送するプロセスです。

このプロセスを通じて、メインフレームデータ所有者、セキュリティチーム、クラウドアーキテクトなどの関係者が積極的に参加して、移行が成功し、準拠していることを確認する必要があります。さらに、ガイダンスと実装のサポートについては、メインフレームのモダナイゼーションに関する専門知識を持つAWS プロフェッショナルサービスまたはAWS パートナーを関与させることを検討してください。

このセクションでは、メインフレームデータレプリケーションの計画と実装に使用できる大まかな戦略的アプローチについて説明します。これには、次のフェーズが含まれます。

  1. 評価

  2. 準備

  3. 移行とモダナイズ

  4. 最適化

  5. 管理

評価

評価フェーズは、mainframe-to-cloudデータ移行戦略を成功させるための基盤となります。この初期段階では、現在のメインフレーム環境を包括的に評価し、ワークロード、データ特性、インフラストラクチャ機能を慎重に分析します。この体系的な評価は、クラウドレプリケーションの候補となるデータセットを特定するのに役立ちます。この分析を通じて、範囲と潜在的な課題を明確に理解できます。

評価フェーズでは、以下を実行します。

  1. メインフレームワークロードを評価し、 にレプリケートするデータセットを特定します AWS クラウド。

  2. データの機密性、コンプライアンス要件、パフォーマンスに関する考慮事項を徹底的に分析します。

  3. データレプリケーションの既存のネットワークインフラストラクチャと帯域幅の可用性を評価します。

準備

モバイル化フェーズでは、メインフレームシステムと の統合のための技術アーキテクチャ AWS のサービス、データの一貫性とセキュリティを維持するための運用フレームワーク、明確な成功メトリクスの確立という 3 つの基本的な側面に対処する包括的なレプリケーション戦略を開発します。堅牢なセキュリティコントロールを実装するアーキテクチャを設計する際には、さまざまなレプリケーション頻度、同期方法、フェイルオーバーメカニズムを慎重に検討する必要があります。

モビライズフェーズでは、次の操作を行います。

  1. 以下を含む詳細なデータレプリケーション戦略を策定します。

    • 頻度 – ビジネス要件、データの変動性、ネットワーク帯域幅の可用性に基づいて、データレプリケーションの頻度を決定します。頻度オプションには以下が含まれます。

      • リアルタイムレプリケーションは、作成後すぐにクラウドにデータをコピーするプロセスです。このオプションは、最小限のレイテンシーが必要なトランザクションデータに最適です。

      • ほぼリアルタイムのレプリケーションは、わずかな遅延でクラウドにデータをコピーするプロセスです。このオプションは、中程度のレイテンシーが許容される優先度の高いデータに適しています。

      • スケジュールされたバッチレプリケーションは、スケジュールされた時間にクラウドにデータをコピーするプロセスです。このオプションは、定期的な更新で十分であるnon-real-timeデータに適しています。

    • 同期方法 – データ整合性を促進し、レプリケーションのオーバーヘッドを最小限に抑える適切な同期方法を選択します。同期オプションには以下が含まれます。

      • 変更データキャプチャ (CDC) は、データソースへの変更を追跡し、変更に関するメタデータを記録するプロセスです。このアプローチでは、変更されたデータのみをキャプチャしてレプリケートします。このオプションを使用すると、レプリケーショントラフィックが減少し、効率が向上します。

      • スナップショットレプリケーションは、ある時点でデータセットのコピーを作成し、そのコピーをレプリケートするプロセスです。メインフレームデータのスナップショットを定期的に作成し、 にレプリケートできます AWS クラウド。このオプションは、動的でないデータセットに適しています。

    • フェイルオーバーメカニズム – 継続的な可用性とデータの整合性を促進するフェイルオーバーメカニズムを実装します。フェイルオーバーメカニズムのオプションは次のとおりです。

      • アクティブ/パッシブフェイルオーバーは、プライマリリソースとセカンダリリソースを使用する設定です。セカンダリリソースは、プライマリリソースが失敗した場合にのみアクティブ化されます。この方法では、 でスタンバイレプリカを維持し AWS クラウド、メインフレームが失敗すると自動的にアクティブ化されます。

      • アクティブ/アクティブレプリケーションは、複数のサーバーが読み取りおよび書き込みオペレーションを同時に処理できるようにするデータレプリケーションの方法です。このアプローチでは、メインフレームデータをクラウド AWS リージョン 内の複数の に同時にレプリケートします。このアプローチは、高可用性とディザスタリカバリが必要な場合に適しています。

  2. メインフレームシステムを と統合するためのアーキテクチャを設計し AWS のサービス、データの整合性とセキュリティのために設計します。アーキテクチャは、以下に対処する必要があります。

    • との統合 AWS のサービス — 設計には以下を考慮することをお勧めします。

    • データの整合性とセキュリティ – 設計では以下を考慮することをお勧めします。

      • 暗号化 – AWS Key Management Service (AWS KMS） を使用して、転送中と保管中の両方のデータを暗号化します。

      • アクセスコントロール – レプリケートされたデータへのアクセスを制御する AWS Identity and Access Management (IAM) ロールとポリシーを実装します。ユーザーの役割と責任に基づいてアクセス許可を制限します。

      • データ検証 – レプリケーション中にチェックを実行して、メインフレーム環境とクラウド環境間のデータの整合性と整合性を検証します。

      • モニタリングと監査 – AWS CloudTrailと Amazon CloudWatch を使用してレプリケーションプロセスをモニタリングし、レプリケートされたデータへのアクセスを監査します。

  3. レプリケーションプロセスの成功とアプリケーションのパフォーマンスへの影響を測定するための明確なメトリクスを確立します。メトリクスには、以下を含めることができます。

    • データの完全性 – レプリケートされたデータの完全性をソースと比較してモニタリングし、欠落しているレコードや不完全なレコードを検出できるようにします。

    • アプリケーションパフォーマンス – データレプリケーションの実装前後のアプリケーションの応答時間とスループットを追跡し、パフォーマンスへの影響を特定できるようにします。

    • コスト効率 – データレプリケーションと AWS クラウド 使用状況のコスト効率を評価し、オンプレミスインフラストラクチャのコストと比較できるようにします。

移行とモダナイズ

移行とモダナイズフェーズでは、メインフレームからクラウドにデータをレプリケートし、レプリケーションを検証します。この重要なフェーズでは、適切なレプリケーション方法の実装、重要なツールのデプロイ、メインフレーム環境とクラウド環境間の安全なデータパスの確立を行います。従来のメインフレームシステムと最新のクラウドサービスの統合を慎重に調整しながら、堅牢なセキュリティ対策を維持し、移行プロセス全体でデータの整合性を確保する必要があります。このフェーズを成功させるには、技術的な実装、セキュリティコンプライアンス、レプリケーションプロセスの徹底的な検証に対するバランスの取れたアプローチが必要です。

移行とモダナイズのフェーズでは、以下を実行します。

  1. レプリケーション方法を選択します。メインフレームデータをレプリケートするには AWS、CDC やスケジュールされたバッチレプリケーションなど、いくつかのアプローチがあります。

  2. データレプリケーションツールをデプロイし、メインフレームとクラウドの間でレプリケーションワークフローを設定します。Apache Kafka、Amazon MQ、Amazon Redshift、Amazon Amazon Relational Database Service RDS) などのサービスやツールを使用できます。

  3. 転送中または保管中のデータを保護するために、暗号化やアクセスコントロールなどの必要なセキュリティ対策を実装します。

  4. レプリケーションプロセスを徹底的にテストして、データの整合性と信頼性を検証します。

最適化

最適化フェーズは、レプリケーションプロセスを微調整してピーク効率を実現するのに役立ちます。このフェーズでは、スケーリングの柔軟性を維持しながら、最適なパフォーマンス、費用対効果、運用レジリエンスを確保するバランスの取れたフレームワークの確立に焦点を当てます。

最適化フェーズで以下を実行します。

  1. データレプリケーションプロセスのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、必要に応じて設定パラメータを調整します。

  2. AWS リソースを最適化して、パフォーマンス要件を満たしながらコストを最小限に抑えます。

  3. 問題を迅速に検出して対処するのに役立つ堅牢なモニタリングおよびアラートメカニズムを実装します。

  4. データボリュームまたは追加のデータソースの将来の増加に対応するためのスケーラビリティを計画します。

管理

管理フェーズは、データ管理オペレーションにおける制御、コンプライアンス、説明責任を維持するための重要なフレームワークを確立します。このフェーズでは、データアセットを保護し、規制要件と業界標準の遵守に役立つ重要なポリシーと手順を実装します。構造化ガバナンスメカニズムを使用すると、機密情報を保護するのに役立つ安全で準拠した環境を作成できます。

管理フェーズで以下を実行します。

  1. データレプリケーションのプロセスと AWS クラウド 使用状況を管理するためのガバナンスポリシーと手順を確立します。

  2. 一般データ保護規則 (GDPR) や医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律 (HIPAA) などの規制要件と業界標準への準拠を検証します。

  3. ガバナンスとコンプライアンスのガイドラインの遵守を検証するために、定期的な監査とレビューを実施します。