大型主機資料複寫的策略方法

從大型主機到 的資料複寫 AWS 雲端 是涉及將資料從現場部署大型主機系統傳輸到雲端環境的程序。

在整個過程中，大型主機資料擁有者、安全團隊和雲端架構師等相關利益相關者必須主動參與，以確保遷移成功且合規。此外，如需指引和實作支援，請考慮讓具備大型主機現代化專業知識的AWS 專業服務或AWS 合作夥伴參與。

本節說明可讓您用來規劃和實作大型主機資料複寫的高階策略方法。它包含下列階段：

1. 評估

2. 調動

3. 遷移和現代化

4. 最佳化

5. 治理

評估

評估階段構成任何成功的mainframe-to-cloud資料遷移策略的基礎基石。在此初始階段，您會對目前的大型主機環境進行全面評估，仔細分析工作負載、資料特性和基礎設施功能。此系統性評估有助於識別哪些資料集適合雲端複寫。透過此分析，您可以清楚地了解範圍和潛在的挑戰。

在評估階段中執行下列動作：

1. 評估您的大型主機工作負載，並識別哪些資料集應該複寫到 AWS 雲端。

2. 對資料敏感性、合規要求和效能考量進行徹底的分析。

3. 評估您現有的網路基礎設施和頻寬可用性以進行資料複寫。

調動

在調動階段中，您將制定全面的複寫策略，以解決三個基本層面：大型主機系統與 之間整合的技術架構 AWS 服務、維護資料一致性和安全性的操作架構，以及建立明確的成功指標。在設計實作強大安全控制的架構時，您必須仔細考慮各種複寫頻率、同步方法和容錯移轉機制。

在調動階段中執行下列動作：

1. 制定包含下列項目的詳細資料複寫策略：

   • 頻率 – 根據您的業務需求、資料波動和網路頻寬可用性，決定資料複寫的頻率。頻率選項包括下列項目：

     • 即時複寫是在資料建立後立即複製到雲端的程序。此選項非常適合需要最低延遲的交易資料。

     • 近乎即時的複寫是在稍微延遲的情況下將資料複製到雲端的程序。此選項適用於可容忍中等延遲的高優先順序資料。

     • 排程批次複寫是在排程時間將資料複製到雲端的程序。此選項適用於non-real-time資料，其中定期更新已足夠。

   • 同步方法 – 選擇適當的同步方法，以提高資料一致性並將複寫額外負荷降至最低。同步選項包括下列項目：

     • 變更資料擷取 (CDC) 是追蹤資料來源變更和記錄變更中繼資料的程序。使用此方法，您只需擷取和複寫已變更的資料。此選項可減少複寫流量並改善效率。

     • 快照複寫是在某個時間點建立資料集複本，然後複寫該複本的程序。您可以定期拍攝大型主機資料的快照，然後將其複寫到 AWS 雲端。此選項適用於較不動態的資料集。

   • 容錯移轉機制 – 實作容錯移轉機制，以促進持續可用性和資料完整性。容錯移轉機制的選項包括下列項目：

     • 主動-被動容錯移轉是一種使用主要和次要資源的組態。次要資源只有在主要資源失敗時才會啟用。透過此方法，您可以在 中維護待命複本 AWS 雲端，並在大型主機故障時自動啟用。

     • 主動-主動複寫是資料複寫的方法，可讓多個伺服器同時處理讀取和寫入操作。使用此方法，您可以同時將大型主機資料複寫到雲端 AWS 區域 中的多個 。如果您需要高可用性和災難復原，則此方法適用。

2. 設計整合大型主機系統的架構 AWS 服務，並設計資料一致性和安全性。您的架構應解決下列問題：

   • 與 整合 AWS 服務 – 建議您的設計考量下列事項：

     • 複寫工具 – 使用 AWS Database Migration Service (AWS DMS)、AWS Mainframe Modernization 資料複寫搭配 Precisely或第三方複寫工具。

     • 儲存 – 將複寫的資料儲存在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中，因為它提供可擴展性和耐用性。

     • 資料倉儲 – 使用 Amazon Redshift 進行資料倉儲和分析。此服務可協助您從複寫的大型主機資料中擷取洞見。

     • 運算 – 部署AWS Lambda函數或 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體，以處理複寫的資料並執行資料轉換。

   • 資料一致性和安全性 – 我們建議您的設計考量下列事項：

     • 加密 – 使用 AWS Key Management Service (AWS KMS) 加密傳輸中和靜態資料。

     • 存取控制 – 實作 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和政策，以控制對複寫資料的存取。根據使用者角色和責任來限制許可。

     • 資料驗證 – 在複寫期間執行檢查，以驗證大型主機和雲端環境之間的資料一致性和完整性。

     • 監控和稽核 – 使用 AWS CloudTrail和 Amazon CloudWatch 來監控複寫程序和稽核複寫資料的存取權。

3. 建立明確的指標，以衡量複寫程序的成功及其對應用程式效能的影響。指標可以包含下列項目：

   • 資料完整性 – 監控複寫資料相較於來源的完整性，以便您可以偵測任何遺失或不完整的記錄。

   • 應用程式效能 – 追蹤實作資料複寫前後的應用程式回應時間和輸送量，以便識別任何效能影響。

   • 成本效益 – 評估資料複寫和 AWS 雲端 用量的成本效益，以便您可以將其與現場部署基礎設施的成本進行比較。

遷移和現代化

在遷移和現代化階段，您將資料從大型主機複寫到雲端，然後驗證複寫。此關鍵階段涉及實作適當的複寫方法、部署基本工具，以及在大型主機和雲端環境之間建立安全的資料路徑。您必須仔細協調傳統大型主機系統與現代雲端服務的整合，同時在整個轉換過程中維持強大的安全措施並確保資料完整性。此階段的成功需要平衡技術實作、安全合規和徹底驗證複寫程序的方法。

在遷移和現代化階段中執行下列動作：

1. 選擇複寫方法。有數種方法可將大型主機資料複寫至 AWS，包括 CDC 和排程批次複寫。

2. 部署資料複寫工具，並設定大型主機和雲端之間的複寫工作流程。您可以使用 Apache Kafka、Amazon MQ、Amazon Redshift 或 Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 等服務和工具。

3. 實作必要的安全措施，例如加密和存取控制，以在傳輸中或靜態時保護資料。

4. 徹底測試複寫程序，以驗證資料完整性和可靠性。

最佳化

最佳化階段可協助您微調複寫程序，以達到最高效率。此階段著重於建立平衡架構，以確保最佳效能、成本效益和操作彈性，同時保持擴展的靈活性。

在最佳化階段中執行下列動作：

1. 持續監控資料複寫程序的效能，並視需要調整組態參數。

2. 最佳化您的 AWS 資源，將成本降至最低，同時符合效能需求。

3. 實作強大的監控和提醒機制，協助您立即偵測和解決任何問題。

4. 規劃可擴展性，以適應資料量或其他資料來源的未來增長。

治理

管理階段會建立關鍵架構，以在資料管理操作中維持控制、合規和責任。此階段實作重要的政策和程序，以協助保護資料資產，並協助您遵守法規要求和業界標準。透過結構化控管機制，您可以建立安全且合規的環境，以協助保護敏感資訊。

在控管階段中執行下列動作：

1. 建立管理政策和程序以管理資料複寫程序和 AWS 雲端 用量。

2. 驗證是否符合法規要求和產業標準，例如一般資料保護法規 (GDPR) 和健康保險流通與責任法案 (HIPAA)。

3. 執行定期稽核和審查，以驗證是否符合控管和合規準則。