메인프레임 데이터를에 복제하는 사용 사례 AWS 클라우드

이 섹션에서는에 대한 메인프레임 데이터 복제의 주요 후보로 등장한 몇 가지 일반적인 사용 사례를 검토합니다 AWS 클라우드. 이러한 사용 사례는 다양한 산업 및 운영 요구 사항에 적용되며 각각 고유한 과제와 기회를 제공합니다. 이러한 시나리오에서 데이터 복제는 비즈니스 혁신, 민첩성 및 복원력을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.

사용 사례 1: 데이터 캡처 변경

변경 데이터 캡처(CDC)는 거의 실시간에 가까운 데이터 복제가 필요한 시나리오에 적합합니다. 메인프레임에서 로 변경된 데이터만 캡처하고 복제합니다 AWS 클라우드. 이렇게 하면 복제 오버헤드와 지연 시간이 최소화됩니다.

선택 기준

• 실시간 또는 실시간에 가까운 데이터 복제 요구 사항

• 지연 시간에 대한 허용 오차가 낮은 고주파 데이터 업데이트

• 네트워크 대역폭 및 리소스를 효율적으로 사용해야 함

장점

• 복제 오버헤드 및 네트워크 대역폭 사용률 감소

• 지연 시간을 최소화하면 업데이트된 데이터를 더 빨리 사용할 수 있습니다.

• 변경된 데이터의 선택적 복제로 인한 리소스의 효율적인 사용률

단점

• CDC 메커니즘 구현 및 관리의 복잡성

• 변경 사항 캡처로 인해 메인프레임 시스템의 리소스 사용률이 증가할 가능성

• CDC 도구 및 프로세스의 신뢰성과 성능에 대한 종속성

Strategy

• 메인프레임 데이터베이스 및와 호환되는 CDC 도구를 선택합니다. AWS 서비스

• 관련 데이터 변경 사항만 캡처하고 복제하도록 CDC 도구 구성

• 모니터링 및 검증 메커니즘을 구현하여 데이터 일관성 및 신뢰성 유지

• 지속적인 가용성과 데이터 무결성을 촉진하는 장애 조치 메커니즘 구현 고려

사용 사례 2: 실시간 보고 및 대시보드

즉각적인 시각화 및 분석을 위해 실시간 보고 및 대시보드를 사용하려면 메인프레임 시스템에서 로 데이터를 지속적으로 복제해야 합니다 AWS 클라우드. 이 사용 사례는 은행, 보험, 소매, 의료, 제조 등 의사 결정에 실시간 인사이트가 중요한 산업에서 흔히 발생합니다.

선택 기준

• 분석 및 시각화를 위해 업데이트된 데이터에 즉시 액세스해야 함

• 비즈니스 지표 및 핵심 성과 지표(KPIs)의 실시간 모니터링 요구 사항

• 의사 결정 프로세스의 민첩성과 응답성에 대한 높은 수요

장점

• 실시간 분석 및 의사 결정을 위해 업데이트된 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다.

• 비즈니스 성과를 선제적으로 모니터링하고 적시에 개입할 수 있습니다.

• 이해관계자를 위한 데이터의 동적 및 대화형 시각화를 촉진합니다.

단점

• 실시간 업데이트를 위해 데이터 복제 및 처리의 복잡성 증가

• 지속적 복제로 인한 리소스 소비 및 인프라 비용 증가

• 데이터 최신성과 신뢰성을 검증하기 위한 강력한 모니터링 및 알림 메커니즘에 대한 종속성

Strategy

• 실시간 데이터 복제를 위한 CDC 또는 메시징 프로토콜 구현

• 실시간 데이터 스트리밍 및 처리에 Amazon Kinesis Data Streams AWS 서비스와 같은 사용

• 업데이트된 데이터에 즉시 액세스할 수 AWS 클라우드 있도록에서 실시간 보고 및 대시보드 솔루션을 설계하고 배포합니다.

• 모니터링 및 알림 메커니즘을 구현하여 데이터 복제 문제를 즉시 감지하고 해결합니다.

사용 사례 3: 메시징 프로토콜

Apache Kafka 또는와 같은 메시징 프로토콜 및 시스템은 메인프레임과 간의 비동기 통신 및 데이터 전송을 IBM MQ용이하게 합니다 AWS 클라우드. 분리되고 확장 가능한 데이터 통합이 필요한 시나리오에 적합합니다.

선택 기준

• 비동기 데이터 전송 요구 사항

• 확장 가능하고 분리된 데이터 통합 아키텍처의 필요성

• 지연 시간이 짧은 실시간 또는 실시간에 가까운 데이터 복제 지원

장점

• 유연한 데이터 통합을 지원하는 분리되고 확장 가능한 아키텍처

• 지연 시간이 짧은 실시간 또는 실시간에 가까운 데이터 복제 지원

• 안정성, 메시지 대기열 및 내결함성을 위한 내장 기능

단점

• 메시징 인프라 구성 및 관리의 복잡성

• 리소스 소비 및 운영 오버헤드 증가 가능성

• 메시징 플랫폼 신뢰성 및 성능에 대한 종속성

Strategy

• 메인프레임 및 IBM MQ와 호환되는 Apache Kafka 또는와 같은 메시징 시스템을 선택합니다. AWS 클라우드

• 데이터 전송 및 복제를 용이하게 하는 메시징 주제 또는 대기열 설계

• 데이터를 교환하기 위해 메인프레임 및 클라우드에서 메시지 생산자 및 소비자 구현

• 메시지 처리 및 복제 신뢰성을 검증하기 위한 모니터링 및 알림 메커니즘 구성

사용 사례 4: 새 채널 및 인터페이스

메인프레임 채널은 메인프레임 컴퓨터 안팎으로 데이터를 이동하는 연결입니다. 채널은 채널 하위 시스템의 일부입니다. 즉각적인 노출과 소비를 위해 새로운 채널과 인터페이스에는 메인프레임 시스템에서 클라우드로 지속적인 데이터 복제가 필요합니다.

선택 기준

• 새 채널의 업데이트된 데이터에 즉시 액세스해야 함

• 새 인터페이스를 사용하여 메인프레임 데이터에 액세스

• 새 채널에 대한 높은 수요

• 다양한 시스템, 플랫폼 또는 클라우드 환경과의 통합

장점

• 새 채널이 메인프레임 데이터를 사용할 수 있도록 하여 메인프레임 데이터 액세스 잠금 해제

• 다양한 시스템, 플랫폼 또는 클라우드 환경과의 통합 촉진

• 다양한 인프라에서 보다 유연하고 효율적인 데이터 이동 지원

단점

• 데이터 복제를 위한 새로운 인터페이스 또는 채널을 도입하려면 데이터를 보호하고 규정을 준수하는 데 도움이 되는 추가 보안 조치가 필요할 수 있습니다.

• 특히 복잡하거나 레거시 환경에서는 새 인터페이스를 기존 시스템 및 워크플로와 통합하는 것이 어려울 수 있습니다.

Strategy

• 실시간 데이터 복제를 위한 CDC 또는 메시징 프로토콜 구현

• 실시간 데이터 스트리밍 및 처리에 Kinesis Data Streams AWS 서비스와 같은 사용

• 모니터링 및 알림 메커니즘을 구현하여 데이터 복제 문제를 즉시 감지하고 해결합니다.

사용 사례 5: 규정 준수 및 데이터 아카이빙

규정 준수 및 데이터 아카이빙에는 장기 보존을 위해 메인프레임 데이터를 클라우드에 복제하는 작업이 포함됩니다. 데이터 보존 정책 및 규정을 준수하는 것이 중요합니다. 이 사용 사례는 은행, 의료 및 제약과 같은 규제 산업에서 널리 사용됩니다.

선택 기준

• 규정 준수 또는 법적 요구 사항을 위해 기록 데이터를 장기간 보존해야 함

• 아카이브된 데이터에 대한 안전하고 확장 가능한 스토리지 솔루션 요구 사항

• 데이터 보존 및 아카이빙에 대한 데이터 개인 정보 보호 규정 및 업계별 명령 준수

장점

• 규제 요구 사항 및 업계별 데이터 보존 의무 준수

• 기록 데이터의 장기 보관을 위한 확장 가능하고 비용 효율적인 스토리지 솔루션

• 감사 또는 법적 목적으로 아카이브된 데이터를 효율적으로 검색하고 액세스할 수 있습니다.

단점

• 효율적인 검색 및 액세스를 위한 아카이브된 데이터 관리 및 구성의 복잡성

• 대용량 데이터의 장기 보존과 관련된 스토리지 비용 증가 가능성

• 강력한 데이터 암호화 및 액세스 제어에 의존하여 무단 액세스로부터 아카이브된 데이터 보호

Strategy

• 데이터 수명 주기 정책을 구현하여 기록 데이터의 보관 및 보존 자동화

• 비용 효율적인 장기 AWS 스토리지를 위해 Amazon S3 Glacier 또는 Amazon S3 Glacier 스토리지 클래스와 같은 스토리지 제품 사용

• 보관된 저장 데이터를 암호화하고 무단 액세스를 방지하는 액세스 제어를 구현합니다.

• 보관된 데이터에 대한 액세스를 추적하고 규제 요구 사항을 준수하는 감사 추적 및 로깅 메커니즘을 설정합니다.

사용 사례 6: 오프로드 처리 및 배치 복제

오프로드 처리 및 배치 복제에는 메인프레임에서 데이터를 추출하여에 로드하는 주기적 배치 작업 예약이 포함됩니다 AWS 클라우드. 실시간 복제가 필요하지 않고 배치 처리가 허용되는 시나리오에 적합합니다.

선택 기준

• 실시간 데이터 복제가 필요하지 않음

• 데이터 업데이트에는 배치 처리가 허용됩니다.

• 지연 시간에 대한 허용 오차가 중간인 낮은 데이터 업데이트 빈도

장점

• 기본 메인프레임 시스템에서 데이터 변환, 압축 또는 암호화와 같은 컴퓨팅 집약적인 작업을 오프로드하면 전체 시스템 성능을 개선하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다.

• 예측 가능한 리소스 사용률 및 메인프레임 시스템에 미치는 영향 감소

• 비즈니스 요구 사항에 따라 복제 작업 예약의 유연성

단점

• 실시간 또는 실시간에 가까운 복제에 비해 데이터 가용성 지연 시간 증가

• 정기 업데이트로 인해 메인프레임과 클라우드 간의 데이터 불일치 가능성

• 업데이트된 데이터에 적시에 액세스해야 하는 시나리오에 대한 적합성 제한

Strategy

• 메인프레임에서 로 데이터를 추출하고 로드하는 배치 복제 작업 개발 AWS 클라우드

• 비즈니스 요구 사항 및 데이터 업데이트 빈도에 따라 복제 작업 예약

• 데이터 일관성 및 무결성을 검증하기 위한 검사 구현

• 지연 시간 및 리소스 소비를 줄이기 위해 배치 복제 프로세스 최적화 고려