大型机数据复制的战略方法

将数据从大型机复制到的 AWS 云 过程涉及将数据从本地大型机系统传输到云环境。

在整个过程中，相关利益相关者（例如大型机数据所有者、安全团队和云架构师）必须积极参与，以确保迁移成功且合规。此外，要获得指导和实施支持，可以考虑聘请具有大型机现代化AWS 专业知识的专业服务或AWS 合作伙伴。

本节介绍一种高级战略方法，您可以使用它来规划和实施大型机数据复制。它包括以下阶段：

1. 评测

2. 动员

3. 迁移与现代化

4. 优化

5. 治理

评测

评估阶段是任何成功 mainframe-to-cloud的数据迁移策略的基石。在此初始阶段，您将对当前的大型机环境进行全面评估，仔细分析工作负载、数据特征和基础架构功能。这种系统的评估有助于确定哪些数据集适合云复制。通过此分析，您可以清楚地了解范围和潜在挑战。

在评估阶段执行以下操作：

1. 评估您的大型机工作负载并确定应将哪些数据集复制到。 AWS 云

2. 对数据敏感性、合规性要求和性能注意事项进行全面分析。

3. 评估您现有的网络基础设施和数据复制的带宽可用性。

动员

在移动阶段，您将制定全面的复制策略，该策略涉及三个基本方面：大型机系统与之间集成的技术架构 AWS 服务、维护数据一致性和安全的操作框架，以及建立明确的成功指标。在设计实现强大安全控制的架构时，必须仔细考虑各种复制频率、同步方法和故障转移机制。

在动员阶段执行以下操作：

1. 制定详细的数据复制策略，其中包括以下内容：

   • 频率 — 根据您的业务需求、数据波动性和网络带宽可用性来确定数据复制的频率。频率选项包括以下内容：

     • 实时复制是在数据创建后立即将其复制到云端的过程。此选项非常适合需要最小延迟的交易数据。

     • 近乎实时的复制是在稍有延迟的情况下将数据复制到云端的过程。此选项适用于允许中等延迟的高优先级数据。

     • 定时批量复制是在计划的时间将数据复制到云端的过程。此选项适用于定期更新足够 non-real-time的数据。

   • 同步方法-选择适当的同步方法，以提高数据一致性并最大限度地减少复制开销。同步选项包括以下内容：

     • 变更数据捕获 (CDC) 是跟踪数据源变更并记录有关变更的元数据的过程。使用这种方法，您只能捕获和复制更改的数据。此选项可以减少复制流量并提高效率。

     • 快照复制是在某个时间点创建数据集副本，然后复制该副本的过程。您可以定期拍摄大型机数据的快照，然后将其复制到。 AWS 云此选项适用于动态性较低的数据集。

   • 故障转移机制-实施可促进持续可用性和数据完整性的故障转移机制。故障转移机制的选项包括以下内容：

     • 主动-被动故障切换是一种使用主资源和辅助资源的配置。仅当主资源出现故障时，辅助资源才会被激活。使用这种方法，您可以在中维护一个备用副本 AWS 云，如果大型机出现故障，它会自动激活。

     • 主动-主动复制是一种数据复制方法，它允许多台服务器同时处理读取和写入操作。使用这种方法，您可以同时将大型机数据复制到云 AWS 区域 中的多个大型机数据。如果您需要高可用性和灾难恢复，则此方法非常适合。

2. 设计用于将大型机系统与之集成的架构 AWS 服务，并设计数据一致性和安全性。您的架构应解决以下问题：

   • 与集成 AWS 服务 — 我们建议您的设计考虑以下因素：

     • 复制工具-使用 AWS Database Migration Service (AWS DMS)，使用AWS Mainframe Modernization 数据复制 Precisely，或第三方复制工具。

     • 存储 — 将复制的数据存储在亚马逊简单存储服务 (Amazon S3) Simp le Service 中，因为它具有可扩展性和耐久性。

     • 数据仓库 — 使用 Amazon Redshift 进行数据仓库和分析。该服务可以帮助您从复制的大型机数据中提取见解。

     • 计算 — 部署AWS Lambda函数或亚马逊弹性计算云 (Amazon EC2) 实例来处理复制的数据并执行数据转换。

   • 数据一致性和安全性 — 我们建议您的设计考虑以下因素：

     • 加密-使用 AWS Key Management Service (AWS KMS) 对传输中的数据和静态数据进行加密。

     • 访问控制-实施 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和策略来控制对复制数据的访问。根据用户角色和职责限制权限。

     • 数据验证 — 在复制期间执行检查，以验证大型机和云环境之间的数据一致性和完整性。

     • 监控和审计 — 使用AWS CloudTrail和 Amazon CloudWatch 监控复制过程和审核对复制数据的访问权限。

3. 建立明确的衡量标准，以衡量复制过程的成功及其对应用程序性能的影响。指标可以包括以下内容：

   • 数据完整性-监控复制的数据与源数据相比的完整性，以便您可以检测任何缺失或不完整的记录。

   • 应用程序性能-在实施数据复制之前和之后跟踪应用程序的响应时间和吞吐量，以便您可以识别任何性能影响。

   • 成本效益-评估数据复制和 AWS 云 使用的成本效益，以便将其与本地基础设施的成本进行比较。

迁移与现代化

在迁移和现代化阶段，您需要将数据从大型机复制到云端，然后验证复制。这个关键阶段包括实施适当的复制方法、部署基本工具以及在大型机和云环境之间建立安全的数据路径。您必须仔细协调传统大型机系统与现代云服务的集成，同时在整个过渡过程中保持强大的安全措施并确保数据完整性。此阶段的成功需要在技术实施、安全合规性以及对复制过程的全面验证方面采取平衡的方法。

在迁移和现代化阶段执行以下操作：

1. 选择复制方法。有多种方法可以将大型机数据复制到其中 AWS，包括 CDC 和定时批量复制。

2. 部署数据复制工具并配置大型机和云之间的复制工作流程。你可以使用服务和工具，例如 Apache Kafka、亚马逊 MQ、亚马逊 Red shift 或亚马逊关系数据库服务（亚马逊 RDS）。

3. 实施必要的安全措施，例如加密和访问控制，以保护传输中或静态的数据。

4. 彻底测试复制过程以验证数据的完整性和可靠性。

优化

优化阶段可帮助您微调复制过程以实现最佳效率。本阶段的重点是建立一个平衡的框架，确保最佳性能、成本效益和运营弹性，同时保持扩展的灵活性。

在优化阶段执行以下操作：

1. 持续监控数据复制过程的性能，并根据需要调整配置参数。

2. 优化您的 AWS 资源以最大限度地降低成本，同时满足性能要求。

3. 实施强大的监控和警报机制，帮助您及时检测和解决任何问题。

4. 规划可扩展性，以适应未来数据量或其他数据源的增长。

治理

治理阶段为维护数据管理运营中的控制、合规性和问责制建立了关键框架。此阶段实施基本的政策和程序，有助于保护数据资产，并帮助您遵守监管要求和行业标准。通过结构化监管机制，您可以创建一个安全且合规的环境，帮助保护敏感信息。

在治理阶段执行以下操作：

1. 制定管理策略和程序，以管理数据复制过程和 AWS 云 使用情况。

2. 验证是否符合监管要求和行业标准，例如《通用数据保护条例》(GDPR) 和《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)。

3. 定期进行审计和审查，以验证对治理和合规准则的遵守情况。