將大型主機資料複寫至 的使用案例 AWS 雲端

本節會檢閱幾個常見使用案例，這些案例已成為大型主機資料複寫至 的主要候選項目 AWS 雲端。這些使用案例橫跨各種產業和營運需求，每個都有獨特的挑戰和機會。在這些案例中，資料複寫可以在推動業務創新、敏捷性和彈性方面發揮關鍵作用。

使用案例 1：變更資料擷取

變更資料擷取 (CDC) 非常適合需要近乎即時資料複寫的情況。它只會擷取已變更的資料，並將其從大型主機複寫到 AWS 雲端。這可將複寫額外負荷和延遲降至最低。

選擇條件

• 即時或近乎即時的資料複寫需求

• 低延遲容差的高頻率資料更新

• 需要有效利用網路頻寬和資源

優點

• 降低複寫負荷和網路頻寬使用率

• 將延遲降至最低，讓更新後的資料更快可用

• 因選擇性複寫變更的資料而有效率地利用資源

缺點

• 實作和管理 CDC 機制的複雜性

• 由於擷取變更，在大型主機系統上增加資源使用率的可能性

• 相依於 CDC 工具和程序的可靠性和效能

策略

• 選取與大型主機資料庫和 相容的 CDC 工具 AWS 服務

• 設定 CDC 工具僅擷取和複寫相關資料變更

• 實作監控和驗證機制，以維持資料一致性和可靠性

• 考慮實作容錯移轉機制，以促進持續可用性和資料完整性

使用案例 2：即時報告和儀表板

為了立即進行視覺化和分析，即時報告和儀表板需要從大型主機系統持續將資料複寫到 AWS 雲端。此使用案例常見於即時洞察對於決策至關重要的產業，例如銀行、保險、零售、醫療保健和製造。

選擇條件

• 需要立即存取更新的資料以進行分析和視覺化

• 即時監控業務指標和關鍵績效指標 (KPIs的需求

• 決策過程中對敏捷性和回應性的高需求

優點

• 提供更新資料的立即存取權，以進行即時分析和決策

• 主動監控業務效能並及時介入

• 促進利益相關者資料的動態和互動式視覺化

缺點

• 提高資料複寫和處理的複雜性，以實現即時更新

• 由於持續複寫而提高資源消耗和基礎設施成本

• 依賴強大的監控和提醒機制來驗證資料新鮮度和可靠性

策略

• 實作 CDC 或簡訊通訊協定以進行即時資料複寫

• 使用 Amazon Kinesis Data Streams AWS 服務等 進行即時資料串流和處理

• 在 上設計和部署即時報告和儀表板解決方案， AWS 雲端 讓您可以立即存取更新的資料

• 實作監控和提醒機制，以快速偵測和解決資料複寫問題

使用案例 3：傳訊通訊協定

訊息通訊協定和系統，例如 Apache Kafka或 IBM MQ，可促進大型主機與 之間的非同步通訊和資料傳輸 AWS 雲端。它們適用於需要解耦和可擴展資料整合的案例。

選擇條件

• 非同步資料傳輸需求

• 需要可擴展和解耦的資料整合架構

• 支援低延遲的即時或近乎即時的資料複寫

優點

• 解耦且可擴展的架構，可實現靈活的資料整合

• 支援低延遲的即時或近乎即時的資料複寫

• 可靠性、訊息佇列和容錯能力的內建功能

缺點

• 設定和管理簡訊基礎設施的複雜性

• 增加資源消耗和營運開銷的可能性

• 對簡訊平台可靠性和效能的相依性

策略

• 選擇與大型主機和 相容的訊息系統IBM MQ，例如 Apache Kafka或 。 AWS 雲端

• 設計可促進資料傳輸和複寫的訊息主題或佇列

• 在大型主機和雲端上實作訊息生產者和消費者，以交換資料

• 設定監控和提醒機制，以驗證訊息處理和複寫可靠性

使用案例 4：新頻道和介面

大型主機頻道是一種連線，可將資料移入和移出大型主機電腦。頻道是頻道子系統的一部分。為了立即公開和使用，新的通道和界面需要從大型主機系統持續將資料複寫到雲端。

選擇條件

• 需要立即存取新頻道的更新資料

• 使用新介面存取大型主機資料

• 新頻道的高需求

• 與各種系統、平台或雲端環境整合

優點

• 啟用新頻道以取用大型主機資料，解鎖大型主機資料存取

• 促進與各種系統、平台或雲端環境的整合

• 在不同基礎設施間啟用更靈活且有效率的資料移動

缺點

• 引進用於資料複寫的新界面或通道可能需要額外的安全措施，以協助保護資料並遵守法規

• 將新界面與現有系統和工作流程整合可能具有挑戰性，尤其是在複雜或傳統環境中

策略

• 實作 CDC 或簡訊通訊協定以進行即時資料複寫

• 使用 Kinesis Data Streams AWS 服務等 進行即時資料串流和處理

• 實作監控和提醒機制，以快速偵測和解決資料複寫問題

使用案例 5：法規合規和資料封存

法規合規和資料封存涉及將大型主機資料複寫至雲端，以進行長期保留。遵循資料保留政策和法規至關重要。此使用案例普遍存在於受監管的產業，例如銀行、醫療保健和製藥。

選擇條件

• 需要長期保留歷史資料，以符合法規合規或法律要求

• 對封存資料的安全和可擴展儲存解決方案的需求

• 遵守資料隱私權法規，以及資料保留和封存的產業特定要求

優點

• 符合法規要求和產業特定的資料保留要求

• 可擴展且符合成本效益的儲存解決方案，可長期存檔歷史資料

• 基於稽核或法律目的，有效擷取和存取封存的資料

缺點

• 管理和組織封存資料的複雜性，以實現高效的擷取和存取

• 與長期保留大量資料相關的儲存成本增加的可能性

• 依賴強大的資料加密和存取控制，以保護封存的資料不受未經授權的存取

策略

• 實作資料生命週期政策，以自動化歷史資料的封存和保留

• 使用 AWS 儲存產品，例如 Amazon S3 Glacier 或 Amazon S3 Glacier 儲存類別，以獲得經濟實惠的長期儲存

• 加密存檔的靜態資料並實作存取控制，以協助防止未經授權的存取

• 建立稽核追蹤和記錄機制，以追蹤對封存資料的存取並符合法規要求

使用案例 6：卸載處理和批次複寫

卸載處理和批次複寫涉及排程定期批次任務，從大型主機擷取資料並將其載入 AWS 雲端。它適用於不需要即時複寫且可接受批次處理的案例。

選擇條件

• 不需要即時資料複寫

• 資料更新可接受批次處理

• 資料更新頻率較低，延遲容差適中

優點

• 從主要大型主機系統卸載運算密集型操作，例如資料轉換、壓縮或加密，可以增強整體系統效能並減少瓶頸

• 可預測的資源使用率和降低對大型主機系統的影響

• 根據業務需求安排複寫任務的靈活性

缺點

• 相較於即時或近乎即時的複寫，資料可用性的延遲更高

• 由於定期更新，大型主機與雲端之間的資料可能不一致

• 對於需要及時存取更新資料的情況，適用性有限

策略

• 開發批次複寫任務，從大型主機擷取資料並將其載入至 AWS 雲端

• 根據您的業務需求和資料更新頻率來排程複寫任務

• 實作檢查以驗證資料一致性和完整性

• 考慮最佳化批次複寫程序，以減少延遲和資源消耗