Viele große Unternehmen verlassen sich immer noch auf veraltete Mainframes, um geschäftskritische Workloads auszuführen, die riesige Mengen an Transaktionsdaten verarbeiten. Jahrzehntelange Investitionen haben diese Systeme stabil, sicher und tief in die Kerngeschäftsabläufe integriert. Gleichzeitig stehen Unternehmen zunehmend unter Druck, diese Daten für moderne Analysen, KI-Initiativen und Echtzeit-Entscheidungen zu nutzen.
Moderne Data Lakes bieten einen flexiblen und kostengünstigen Ansatz zur Zentralisierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Sie ermöglichen Schema-on-Read-Zugriff, unterstützen skalierbaren Objektspeicher und lassen sich in leistungsstarke Cloud-native Analysedienste integrieren. Die Konsolidierung von Mainframe-Daten in einem Data Lake kann neue Werte erschließen, indem traditionelle Datensilos aufgebrochen, fortschrittliche Analysemodelle unterstützt und Data Scientists und Geschäftsanwendern Self-Service-Zugriff ermöglicht wird.
Doch die Integration von Mainframe-Daten in einen modernen Datensee ist alles andere als einfach. Legacy-Systeme Verwenden typischerweise proprietäre Speicherformate wie VSAM, IMS oder DB2 mit COBOL-Copybooks und kodieren Daten häufig in EBCDIC statt in ASCII oder UTF-8. Batchorientierte Verarbeitungsmodelle müssen mit Streaming-Architekturen und Echtzeitanalyseanforderungen in Einklang gebracht werden. Sicherheits-, Compliance- und Datenherkunftsaspekte erhöhen die Komplexität zusätzlich und erfordern sorgfältige Planung und robuste Governance-Modelle.
Unternehmen, die diese Umgebungen miteinander verbinden möchten, stehen vor wichtigen Designentscheidungen hinsichtlich Integrationsmustern, Technologieauswahl und Betriebsanforderungen. Von Massen-ETL-Jobs über die Erfassung von Änderungsdaten bis hin zu API-basierten Microservices – unterschiedliche Ansätze bringen unterschiedliche Kompromisse mit sich. Latenz, Komplexität und Kosten. Die Auswahl der richtigen Strategie hängt von Faktoren wie Arbeitslastmerkmalen, Anforderungen an die Datenaktualität und gesetzlichen Einschränkungen ab.
Erfolgreiche Integrationsbemühungen stimmen Geschäftsziele mit technischen Architekturen ab, nutzen zweckdienliche Tools und Plattformen und etablieren wiederholbare Betriebsabläufe. Das Ergebnis ist eine hybride Landschaft, in der Legacy-Systeme weiterhin wichtige Transaktionsfunktionen bereitstellen und gleichzeitig ihre Daten an moderne, skalierbare Analyseplattformen weitergeben.
Veraltete Mainframes verstehen
Mainframes bilden seit Jahrzehnten das Rückgrat der Unternehmens-IT. Sie sind bekannt für ihre Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und die Fähigkeit, große Transaktionsvolumen zu bewältigen. Das macht sie in Branchen wie Banken, Versicherungen, Gesundheitswesen und Behörden unverzichtbar.
Diese Systeme basieren häufig auf ausgereiften Plattformen wie IBM z/OS oder Unisys und unterstützen hochoptimierte, über viele Jahre entwickelte Anwendungen. Zu ihren Betriebsmerkmalen zählen vorhersehbare Leistung, robuste Sicherheit und umfassende Audit-Funktionen. Trotz ihrer Stabilität basieren sie typischerweise auf älteren Designmustern, deren Integration in moderne Architekturen schwierig sein kann.
Daten auf Großrechnern werden häufig in proprietären oder veralteten Formaten gespeichert. Gängige Speichermechanismen sind VSAM-Datensätze, hierarchische IMS-Datenbanken und relationale DB2-Tabellen. Viele dieser Systeme verwenden COBOL-Copybooks zur Definition komplexer Datensatzlayouts. Die Daten werden häufig in EBCDIC statt in den von den meisten modernen Systemen verwendeten ASCII- oder UTF-8-Standards kodiert.
Mainframes sind operativ stark auf Batchverarbeitung ausgerichtet. Über Nacht oder geplante Batch-Jobs extrahieren, transformieren und laden Daten nach festgelegten Zeitplänen. Einige Mainframes unterstützen zwar auch Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP) und nachrichtenwarteschlangenbasierte Integrationen, das vorherrschende Integrationsparadigma bleibt jedoch die Batchverarbeitung.
Diese Umgebung ist zwar robust, stellt aber erhebliche Herausforderungen bei der Integration moderner Data Lakes dar, die flexiblen Schema-on-Read-Zugriff, verteilte Objektspeicherung und Echtzeitanalysen erfordern. Vor jeder Integration ist es wichtig, die zugrunde liegenden Mainframe-Datenstrukturen und Betriebsmodelle zu verstehen. Erfolgreiche Strategien erfordern die Berücksichtigung dieser Unterschiede durch sorgfältiges Datenmapping, -transformation und -orchestrierung, um sicherzustellen, dass Legacy-Systeme ihre Daten zuverlässig und sicher mit modernen Analyseplattformen teilen können.
Moderne Data Lake-Architekturen
Moderne Data Lakes konsolidieren unterschiedliche Datenquellen in einem einzigen, skalierbaren Repository, das eine Vielzahl analytischer und operativer Anwendungsfälle abdeckt. Im Gegensatz zu herkömmlichen Data Warehouses, die strenge Schema-on-Write-Anforderungen stellen, basieren Data Lakes auf Schema-on-Read-Prinzipien. Dieser Ansatz ermöglicht die Aufnahme von Rohdaten in ihrer nativen Form und deren flexible Interpretation zum Abfragezeitpunkt. Dies ermöglicht schnelles Experimentieren und trägt den sich entwickelnden Analyseanforderungen Rechnung.
Den Kern der meisten Data-Lake-Architekturen bildet der Objektspeicher, der nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit und kosteneffiziente Speicherung strukturierter, semistrukturierter und unstrukturierter Daten bietet. Beliebte Optionen sind Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage und lokale Lösungen wie das Hadoop Distributed File System (HDFS). Diese Systeme sind auf hohe Haltbarkeit und kostengünstige Archivierung optimiert und unterstützen umfangreiche Aufnahme- und Abrufmuster.
Data Lakes nutzen häufig moderne Datenformate wie Parquet, ORC und Avro. Diese spaltenorientierten Formate ermöglichen effizientes Speichern und Abrufen, insbesondere für analytische Workloads. Sie unterstützen erweiterte Komprimierungstechniken und Prädikat-Pushdown, was die Abfrageleistung deutlich verbessert und die Speicherkosten senkt.
Die Metadatenverwaltung ist ein wichtiger Bestandteil des Data-Lake-Designs. Dienste wie AWS Glue Data Catalog, Azure Purview oder Open-Source-Lösungen wie Apache Hive Metastore bieten zentralisierte Schemadefinitionen, Datenherkunftsverfolgung und Governance-Kontrollen. Diese Metadatenebene ermöglicht die Organisation von Daten in großem Maßstab, die Durchsetzung von Zugriffsrichtlinien und die Bereitstellung einer konsistenten Ansicht für Benutzer und Analysetools.
Die Integration mit Verarbeitungsframeworks ist ein weiteres entscheidendes Merkmal. Data Lakes dienen als Grundlage für verteilte Rechenmaschinen wie Apache Spark, AWS Athena, Azure Synapse und Google BigQuery. Diese Tools ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Analysten, komplexe Abfragen auszuführen, Machine-Learning-Modelle zu erstellen und Echtzeit-Dashboards direkt auf dem Data Lake zu entwickeln.
Bei der Modernisierung ihrer Datenarchitekturen haben sich Data Lakes als strategischer Wegbereiter erwiesen, um Silos aufzubrechen, den Zugriff zu vereinfachen und erweiterte Analysefunktionen zu erschließen. Die Verwirklichung dieser Vision hängt jedoch von der Fähigkeit ab, Legacy-Systeme, einschließlich Mainframes, so zu integrieren, dass Datenqualität, -herkunft und -sicherheit erhalten bleiben und gleichzeitig die Daten für moderne Verarbeitungs- und Analysetools zugänglich sind.
Integrationsherausforderungen
Die Integration älterer Mainframe-Systeme in moderne Data Lakes ist ein komplexes Unterfangen, das eine sorgfältige Analyse der technischen und organisatorischen Herausforderungen erfordert. Diese Herausforderungen ergeben sich aus grundlegenden Unterschieden in Datenformaten, Verarbeitungsparadigmen, Sicherheitsmodellen und betrieblichen Erwartungen.
Eine der größten technischen Hürden liegt in der Inkompatibilität der Datenformate. Mainframes speichern Daten häufig in proprietären Formaten wie VSAM-Dateien, hierarchischen IMS-Datenbanken oder DB2-Tabellen mit COBOL-Copybook-Definitionen. Diese Datensatzlayouts sind nicht nativ mit modernen Data-Lake-Formaten wie Parquet oder ORC kompatibel. Darüber hinaus sind Mainframe-Daten typischerweise in EBCDIC kodiert, das in ASCII oder UTF-8 konvertiert werden muss, um die Interoperabilität mit modernen Tools und Plattformen zu gewährleisten.
Batch- versus Streaming-Integrationsparadigmen stellen eine weitere große Herausforderung dar. Mainframes nutzen traditionell geplante Batch-Jobs, die oft über Nacht ausgeführt werden, um Daten zu verarbeiten und zu exportieren. Obwohl Batch-Zyklen für viele operative Workloads effektiv sind, können sie zu Latenzen führen, die für moderne Echtzeitanalysen oder Machine-Learning-Anwendungen inakzeptabel sind. Um diese Lücke zu schließen, müssen Integrationsmuster überdacht werden, um Change Data Capture (CDC) oder ereignisgesteuerte Streaming-Architekturen zu unterstützen.
Sicherheits- und Compliance-Aspekte erhöhen die Komplexität zusätzlich. Mainframes sind vertrauenswürdige Aufzeichnungssysteme, die oft sensible Daten enthalten, die strengen gesetzlichen Kontrollen wie DSGVO, HIPAA oder SOX unterliegen. Integrationsbemühungen müssen sicherstellen, dass Daten während der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt sind, der Zugriff durch IAM-Richtlinien ordnungsgemäß geregelt ist und Prüfpfade und Herkunftsnachweise erhalten bleiben, um die Compliance zu gewährleisten. Jeder Verstoß oder jede Fehlkonfiguration kann Unternehmen erheblichen rechtlichen Risiken und Reputationsrisiken aussetzen.
Anforderungen an Datenqualität und Datenherkunft erschweren Integrationsprojekte zusätzlich. Mainframe-Datenstrukturen können hochkomplex sein und dichte, verschachtelte Datensatzlayouts und eingebettete Geschäftslogik aufweisen, die sorgfältig dekodiert und transformiert werden muss. Um das Vertrauen in die integrierte Plattform zu erhalten, ist es unerlässlich, korrekte Datenzuordnungen, überprüfbare Transformationen und eine nachverfolgbare Datenherkunft sicherzustellen.
Operative Herausforderungen dürfen nicht unterschätzt werden. Integrationsaufgaben müssen zuverlässig orchestriert, effektiv überwacht und so konzipiert werden, dass Fehler reibungslos behandelt werden. Mainframe-Teams und Data-Engineering-Teams verfügen oft über unterschiedliche Fähigkeiten und bevorzugte Tools. Dadurch entstehen organisatorische Silos, die die Zusammenarbeit behindern können. Die Abstimmung dieser Gruppen auf gemeinsame Ziele, Prozesse und Plattformen ist entscheidend für den Erfolg.
Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen strategischen Ansatz, der eine sorgfältige Bewertung vorhandener Systeme, die Auswahl geeigneter Integrationsmuster und -tools sowie Investitionen in Betriebspraktiken kombiniert, die Sicherheit, Zuverlässigkeit und Wartbarkeit im Laufe der Zeit gewährleisten.
Integrationsmuster und -strategien
Die Integration von Legacy-Mainframes in moderne Data Lakes beschränkt sich selten nur auf die einfache Verschiebung von Daten. Vielmehr sind bewusste Architekturentscheidungen erforderlich, die Unterschiede in Datenstrukturen, Verarbeitungsmodellen, Latenzerwartungen und Sicherheitsanforderungen berücksichtigen.
Mainframes wurden für Zuverlässigkeit, Stabilität und die Verarbeitung großer Batchvolumina entwickelt, während moderne Data Lakes flexiblen Schema-on-Read-Speicher, skalierbare Rechenleistung und Echtzeitanalysen priorisieren. Um diese Umgebungen zu verbinden, müssen Integrationsmuster ausgewählt werden, die die betrieblichen Gegebenheiten des Mainframes berücksichtigen und gleichzeitig eine moderne, Cloud-native Datennutzung ermöglichen.
Diese Muster reichen von herkömmlichem Batch-Offloading bis hin zu fortschrittlichem Echtzeit-Streaming und API-basierten Microservices. Jeder Ansatz berücksichtigt spezifische Geschäftsanforderungen und technische Einschränkungen. Ein Finanzinstitut benötigt möglicherweise tägliche Batch-Berichte, um die Compliance zu erfüllen und gleichzeitig Betrugserkennung nahezu in Echtzeit durch CDC und Streaming-Pipelines zu ermöglichen. Eine Versicherung könnte APIs nutzen, um Self-Service-Policenabfragen anzubieten, ohne sensible Daten umfassend replizieren zu müssen.
Integration ist daher selten ein einzelnes Muster, sondern vielmehr eine Kombination von Ansätzen, die auf Datenaktualitätsanforderungen, Workload-Eigenschaften und Kostenaspekte zugeschnitten sind. Die Entwicklung dieser Integrationsstrategie ist entscheidend, um den Wert von Mainframe-Daten für Analysen, KI und Geschäftsinnovationen zu erschließen.
Im Folgenden untersuchen wir vier gängige Integrationsmuster im Detail und veranschaulichen anhand praktischer Codebeispiele, wie diese Lösungen in realen Umgebungen implementiert werden.
Batch-Offloading
Batch-Offloading ist der etablierteste Integrationsansatz. Dabei werden mainframefreundliche Batch-Jobs genutzt, um große Datenmengen in geplanten Intervallen zu extrahieren. Unternehmen verfügen oft bereits über ausgereifte FTP- oder dateibasierte Prozesse für den Datenexport.
Bei Data Lakes umfasst der Batch-Prozess nicht nur das Verschieben der Daten, sondern auch die Umwandlung älterer Kodierungen (wie EBCDIC) und Formate (COBOL-Copybooks) in moderne Schema-on-Read-Formate wie Parquet oder Avro.
Beispiel für ein COBOL-Copybook-Snippet
Dieses Snippet definiert die Struktur eines Kundendatensatzes auf dem Mainframe.
01 CUSTOMER-RECORD.
05 CUST-ID PIC 9(5).
05 CUST-NAME PIC X(30).
05 CUST-BALANCE PIC 9(7)V99.
Solche Copybooks werden analysiert und in ETL-Pipelines modernen Schemata zugeordnet.
Zuordnung zum Parquet-Schema (JSON-Beispiel)
Die Copybook-Struktur wird in ein JSON-Schema übersetzt, das zum Schreiben in Parquet in einem Data Lake geeignet ist.
{
"fields": [
{"name": "cust_id", "type": "int"},
{"name": "cust_name", "type": "string"},
{"name": "cust_balance", "type": "decimal(9,2)"}
]
}
ETL-Tools oder benutzerdefinierter Code lesen die exportierten Flatfiles, analysieren das Copybook-Layout und konvertieren Datensätze in Parquet zur effizienten Speicherung und Analyse.
Beispiel einer Airflow-DAG-Aufgabe
Airflow wird häufig zur Orchestrierung von Batch-Integrationsjobs verwendet. Hier ist eine einfache Aufgabe zum Abrufen exportierter Mainframe-Daten per FTP:
extract_task = BashOperator(
task_id='extract_mainframe_batch',
bash_command='ftp get mainframe_server VSAM_EXPORT.DAT /tmp/VSAM_EXPORT.DAT',
dag=dag
)
In der Praxis kann der DAG zusätzliche Aufgaben zur Formatkonvertierung, Schemavalidierung und zum Laden in den Cloud-Speicher umfassen.
Batch-Offloading lässt sich relativ einfach implementieren, da es sich an bestehende Mainframe-Prozesse anpasst. Allerdings führt es zu Datenlatenzen von mehreren Stunden bis zu einem ganzen Tag und ist daher für zeitkritische Analysen weniger geeignet.
Datenerfassung ändern (CDC)
CDC reduziert die Latenz, indem nur die an Mainframe-Daten vorgenommenen Änderungen repliziert werden. Anstatt ganze Tabellen wiederholt zu verschieben, überwachen CDC-Lösungen Protokolle oder Journale auf Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen und streamen diese Änderungen anschließend in den Data Lake.
Dieser Ansatz minimiert die Datenbewegung und ermöglicht Analysen nahezu in Echtzeit. Er ist besonders wertvoll für operative Berichte, Machine-Learning-Pipelines oder die Pflege synchronisierter Data Marts.
Beispiel-SQL zum Aktivieren von CDC auf DB2 (konzeptionell):
ALTER TABLE CUSTOMER
ENABLE CHANGE DATA CAPTURE;
Dieser Befehl veranschaulicht die Konfiguration auf Datenbankebene zum Aktivieren von CDC, sodass Tools aus Transaktionsprotokollen lesen können.
Beispielkonfiguration des Kafka Connect CDC-Connectors:
Viele CDC-Lösungen integrieren Nachrichtenbroker wie Kafka, um Änderungen kontinuierlich zu streamen. Hier ist eine Beispielkonfiguration:
{
"name": "mainframe-cdc-connector",
"config": {
"connector.class": "com.ibm.mainframe.cdc.Connector",
"tasks.max": "1",
"topics": "mainframe-changes",
"mainframe.hostname": "mainframe.example.com",
"mainframe.port": "5000",
"mainframe.user": "cdc_user",
"mainframe.password": "****",
"poll.interval.ms": "1000"
}
}
Dieses Setup überträgt Mainframe-Änderungen an ein Kafka-Thema und macht sie für nachgelagerte Verbraucher wie Spark Structured Streaming oder Kafka Connect Sinks verfügbar, die in S3 schreiben.
CDC reduziert die Latenzzeit erheblich, erhöht aber die Komplexität bei der Sicherstellung von Konsistenz, Reihenfolge und Fehlerbehebung. Außerdem erfordert es eine sorgfältige Überwachung, um Probleme wie Protokollkürzungen oder Schemaabweichungen zu beheben.
Integration von Streamingdaten
Die Streaming-Integration erweitert CDC durch die Verarbeitung von Änderungsereignissen in Echtzeit. Sie ermöglicht Architekturen, in denen Mainframe-Updates kontinuierlich in Cloud-basierte Analysesysteme einfließen und so Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Personalisierung und operative Dashboards unterstützen.
Daten können in Nachrichtenwarteschlangen oder Streaming-Plattformen wie Kafka oder IBM MQ eingespeist werden. Von dort aus können Verarbeitungs-Frameworks wie Apache NiFi, Spark Streaming oder Flink die Daten transformieren und in den Data Lake laden.
Beispiel für NiFi Flow (Pseudo-JSON):
Ein vereinfachtes Beispiel für die Verwendung von NiFi zum Überwachen neuer Mainframe-Exporte und deren Veröffentlichung in Kafka:
{
"processor": "GetFile",
"properties": {
"Input Directory": "/mainframe/exports",
"Polling Interval": "5 secs"
},
"next": {
"processor": "PublishKafka",
"properties": {
"Topic Name": "mainframe-stream"
}
}
}
Dieser Flow greift automatisch auf neue, vom Mainframe generierte Dateien zu und sendet sie als Ereignisse an Kafka, wo sie in Echtzeit verarbeitet werden können.
Die Streaming-Integration ist leistungsstark, aber betrieblich anspruchsvoll. Sie erfordert Investitionen in die Überwachung, Skalierung und Verarbeitung verspäteter oder nicht korrekter Daten, um deren Richtigkeit sicherzustellen.
Bereitstellung von APIs und Microservices
Eine Alternative zur Massendatenverschiebung besteht darin, Mainframe-Daten und Geschäftslogik über APIs bereitzustellen. Dieses Verfahren ermöglicht Echtzeit-Zugriff auf Abruf, ohne dass ganze Datensätze repliziert werden müssen, und reduziert so die Bedenken hinsichtlich der Datenverwaltung.
APIs können mit Tools wie IBM z/OS Connect erstellt werden, das den Zugriff auf CICS-Transaktionen oder DB2-Abfragen über REST- oder SOAP-Schnittstellen modernisiert.
Beispiel für einen z/OS Connect API-Deskriptor (YAML):
Dieser Deskriptor definiert einen REST-Endpunkt zum Abrufen von Kundendaten vom Mainframe.
swagger: "2.0"
info:
title: Customer API
version: "1.0"
paths:
/customer/{id}:
get:
summary: Retrieve customer data
parameters:
- name: id
in: path
required: true
type: string
responses:
200:
description: Successful response
Beispiel für einen cURL-Aufruf:
curl -X GET "https://api.example.com/customer/12345"
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
Dieser Aufruf ruft die Daten eines bestimmten Kunden direkt vom Mainframe ab.
APIs eignen sich besonders gut für transaktionale Anwendungsfälle und externe Integrationen. Sie ermöglichen modernen Anwendungen die Interaktion mit Mainframe-Systemen, ohne dass eine umfassende Datenreplikation erforderlich ist. Sie müssen jedoch sorgfältig konzipiert werden, um Leistung, Sicherheit und Wartbarkeit zu gewährleisten.
Das richtige Muster wählen
Effektive Integrationsstrategien kombinieren diese Muster oft. Batch-Offloading kann die Anforderungen des regulatorischen Berichtswesens erfüllen, CDC- und Streaming-Pipelines können analytische Modelle nahezu in Echtzeit speisen und APIs können kundenorientierte Anwendungen unterstützen.
Die Auswahl der richtigen Kombination hängt von Geschäftsprioritäten, Anforderungen an die Datenaktualität, vorhandenen Systemkapazitäten und Budgetbeschränkungen ab. Eine erfolgreiche Integration bringt die Technologieauswahl mit strategischen Zielen in Einklang und stellt gleichzeitig sicher, dass Mainframe-Systeme weiterhin als Kernkomponenten der Unternehmensdatenlandschaft einen Mehrwert bieten.
Technologieoptionen für die Integration
Die Integration älterer Mainframes in moderne Data Lakes erfordert mehr als nur die Planung der Architektur. Sie erfordert auch die Auswahl der richtigen Technologien, die die Komplexität der Datenextraktion, -transformation, -übertragung und -ladung im großen Maßstab bewältigen können.
Das Integrationsökosystem ist breit gefächert und reicht von kommerziellen ETL-Suiten mit Mainframe-Konnektoren über Cloud-native Services und Open-Source-Frameworks bis hin zu spezialisierten Anbieterlösungen. Jedes dieser Ökosysteme bietet unterschiedliche Abstraktions-, Automatisierungs- und Kontrollebenen, sodass Unternehmen die Tools an ihre spezifischen Bedürfnisse und Einschränkungen anpassen können.
Kommerzielle ETL- und Integrationstools
Viele ETL-Plattformen für Unternehmen bieten robuste Mainframe-Integrationsfunktionen. Diese Tools sind für die Verarbeitung älterer Datenstrukturen, EBCDIC-Kodierung, COBOL-Copybooks und die Planung komplexer Batch-Jobs konzipiert.
Anwendungen:
- IBM DataStage und InfoSphere Information Server: Umfassende Unterstützung für Mainframe-Quellen wie VSAM und DB2 mit erweiterter Metadatenverwaltung.
- Informatica PowerCenter: Bietet Mainframe-Konnektivität, Datenqualitätsfunktionen und Workflow-Orchestrierung.
- Talend: Enthält Mainframe-Konnektoren und Transformationskomponenten in seiner einheitlichen Integrationssuite.
Diese Tools vereinfachen die Entwicklung durch visuelle Designer, wiederverwendbare Komponenten und Überwachung auf Unternehmensniveau. Sie sind oft die erste Wahl für große Unternehmen, die bereits in kommerzielle ETL-Lösungen investiert haben.
Cloud-native Dienste
Große Cloud-Anbieter bieten verwaltete Integrationsdienste an, die Mainframe-Daten extrahieren und mit minimalem Infrastrukturmanagement auf ihre Speicherplattformen verschieben können.
Anwendungen:
- Datenreplikation zur Modernisierung des AWS-Mainframes: Unterstützt die CDC-basierte Replikation von DB2- oder VSAM-Daten in S3 oder andere AWS-Dienste.
- Azure Data Factory: Bietet vorgefertigte Konnektoren für Mainframe-Datenbanken und kann die Batch- oder Streaming-Aufnahme in Azure Data Lake Storage orchestrieren.
- Google Cloud Dataflow: Kann in Nachrichtenwarteschlangen oder benutzerdefinierte CDC-Streams integriert werden, um Mainframe-Daten zu transformieren und in BigQuery oder Cloud Storage zu laden.
Diese Dienste reduzieren den Betriebsaufwand und lassen sich nativ in nachgelagerte Cloud-Analysedienste integrieren. Sie eignen sich gut für Hybrid-Cloud-Strategien, bei denen Mainframe-Systeme vor Ort verbleiben, während analytische Workloads in die Cloud verlagert werden.
Open-Source-Lösungen
Für Unternehmen, die Flexibilität oder Kostenkontrolle anstreben, können Open-Source-Tools wertvolle Komponenten einer Integrationspipeline sein.
Anwendungen:
- Apache NiFi: Bietet visuelles Drag-and-Drop-Datenflussdesign mit Unterstützung für die Aufnahme von Dateien, die Transformation von Datensätzen und die Veröffentlichung in Kafka oder Objektspeicher.
- Apache Kafka und Kafka Connect: Gemeinsam für CDC-basierte Replikations- und Streaming-Integrationsmuster. Mainframe-CDC-Konnektoren (kommerziell oder kundenspezifisch) können Änderungsereignisse in Kafka-Themen veröffentlichen.
- Apache Spark: Wird für die groß angelegte Transformation extrahierter Mainframe-Daten verwendet, einschließlich der Analyse von Copybooks und dem Schreiben in die Formate Parquet oder ORC.
Open Source bietet zwar Freiheit und Kostenvorteile, erfordert jedoch häufig größere technische Investitionen in Konfiguration, Überwachung und Wartung.
Anbieterspezifische Konnektoren und Adapter
Einige Anbieter sind auf die Mainframe-Integration spezialisiert und bieten speziell entwickelte Tools an, um Mainframe-Systeme und moderne Datenseen mit minimalem kundenspezifischen Entwicklungsaufwand zu verbinden.
Anwendungen:
- Precisely Connect (ehemals Syncsort): Bietet optimierte Datenverschiebung von Mainframes zum Cloud-Speicher mit nativer Unterstützung für COBOL-Copybooks, EBCDIC-Konvertierung und CDC.
- IBM z/OS Connect: Stellt Mainframe-Anwendungen als REST-APIs bereit und ermöglicht so eine API-basierte Integration ohne groß angelegte Datenreplikation.
- GT Software Ivory Service Architect: Ähnliche API-Aktivierungstools für CICS- und IMS-Transaktionen.
Diese Lösungen zielen häufig auf spezielle Anforderungen ab, wie etwa eine Hochleistungsextraktion aus VSAM oder IMS, transaktionale APIs in Echtzeit oder eine Compliance-orientierte Datenherkunftsverfolgung.
Kundenspezifische Lösungen
In manchen Fällen erstellen Unternehmen maßgeschneiderte Integrationspipelines, um individuelle Anforderungen zu erfüllen. Zu diesen kundenspezifischen Lösungen können COBOL-Copybook-Parser, Kodierungskonverter und maßgeschneiderte Planungsskripte gehören.
Ejemplo:
- Python-basierte ETL-Skripte verwenden Pandas und PySpark zum Lesen exportierter Flatfiles, Parsen von Copybooks, Konvertieren von EBCDIC in UTF-8 und Schreiben von Parquet in S3.
- Benutzerdefinierte NiFi-Prozessoren, die Mainframe-spezifische Formate in Echtzeit analysieren.
Benutzerdefinierte Pipelines bieten maximale Flexibilität, können aber die Entwicklungs- und Wartungskosten erhöhen. Sie sind oft gerechtfertigt, wenn Standardlösungen keine individuellen Geschäftsregeln oder Datenstrukturen unterstützen.
Technologie und Strategie aufeinander abstimmen
Die Auswahl des richtigen Technologiemix hängt von den gewählten Integrationsmustern, den Anforderungen an die Datenaktualität, den verfügbaren Fähigkeiten und dem Budget ab.
- Das Batch-Offloading kann auf vorhandenen ETL-Tools oder einer Cloud-nativen Orchestrierung basieren.
- CDC- und Streaming-Integration profitieren von Kafka, verwalteten Replikationsdiensten und NiFi-Pipelines.
- Die API-basierte Integration hängt von Mainframe-spezifischen Aktivierungstools wie z/OS Connect ab.
Erfolgreiche Integrationsstrategien passen diese Tools an die Geschäftsziele an und stellen sicher, dass die Datenpipeline robust, wartungsfreundlich und kostengünstig ist und gleichzeitig die gesetzlichen und Sicherheitsanforderungen erfüllt.
Smart TS XL als Integrationslösung
Die Integration von Mainframes in moderne Data Lakes erfordert oft spezielle Tools, die die Komplexität veralteter Datenstrukturen, Kodierungsschemata und operativer Workflows bewältigen und gleichzeitig eine Verbindung zu Cloud-nativen Speicher- und Verarbeitungsumgebungen herstellen. Smart TS XL ist eine solche Lösung, die speziell für diese Herausforderungen entwickelt wurde und sich auf die Extraktion, Transformation und das Laden von Mainframe-Daten im großen Maßstab konzentriert.
Smart TS XL wurde speziell für Unternehmen entwickelt, die große Mengen an Mainframe-Daten, die in COBOL-Copybooks, VSAM-Datasets, DB2-Tabellen oder anderen Legacy-Formaten strukturiert sind, auslagern und in modernen, analysebereiten Formen wie Parquet oder Avro in Objektspeichersystemen wie Amazon S3, Azure Data Lake Storage oder Google Cloud Storage bereitstellen müssen.
Übersicht über Smart TS XL
Smart TS XL ist im Kern eine automatisierte Mainframe-Cloud-Integrationslösung, die die einzigartigen Eigenschaften von Mainframe-Daten berücksichtigt. Sie unterstützt das Parsen und Mapping von COBOL-Copybooks, die Konvertierung von EBCDIC in UTF-8 und die Verwaltung komplexer verschachtelter Datensatzlayouts.
Smart TS XL wird häufig verwendet, um Batch-Offloading-Workflows zu optimieren und Unternehmen gleichzeitig die schrittweise Modernisierung ihrer Datenarchitekturen zu ermöglichen, ohne die zentralen Mainframe-Workloads zu beeinträchtigen.
Schlüsselfunktionen für die Mainframe-Integration
- COBOL Copybook-Parsing: Interpretiert automatisch COBOL-Copybook-Layouts und generiert Mapping-Konfigurationen, um Flatfiles in strukturierte moderne Formate umzuwandeln.
- EBCDIC-Konvertierung: Behandelt die Zeichensatzkonvertierung von EBCDIC in ASCII oder UTF-8 und gewährleistet so die Kompatibilität mit Cloud-nativen Analysetools.
- Schema-Mapping: Unterstützt umfangreiche Datentypkonvertierungen und verschachtelte Schemadefinitionen, um den Anforderungen von Parquet, ORC oder Avro zu entsprechen.
- Jobautomatisierung: Orchestriert geplante Datenextraktionen von Mainframes, mit Optionen zur Integration mit Unternehmensplanern oder Cloud-nativen Orchestrierungstools wie Apache Airflow.
- High Performance: Optimiert für die Verarbeitung sehr großer Datensätze, die typisch für Mainframe-Workloads sind, mit Funktionen für parallele Verarbeitung und effiziente E/A.
Datenzuordnungs- und Transformationsfunktionen
Eines der herausragenden Merkmale von Smart TS XL ist die visuelle oder konfigurationsgesteuerte Mapping-Oberfläche zur Definition der Zuordnung von Mainframe-Daten zu modernen Schemata. Dadurch entfällt ein Großteil der manuellen, fehleranfälligen Codierung, die typischerweise für das Parsen von COBOL-Copybooks und das Anwenden komplexer Transformationen erforderlich ist.
Beispiel einer Mapping-Konfiguration (konzeptionell):
{
"source": {
"format": "COBOL_COPYBOOK",
"encoding": "EBCDIC"
},
"target": {
"format": "PARQUET",
"encoding": "UTF-8",
"schema": [
{"name": "cust_id", "type": "int"},
{"name": "cust_name", "type": "string"},
{"name": "cust_balance", "type": "decimal(9,2)"}
]
}
}
Diese Zuordnung stellt sicher, dass exportierte Mainframe-Flatfiles im Data Lake automatisch in analysefreundliche, spaltenbasierte Formate umgewandelt werden.
Integration mit modernen Data Lakes
Smart TS XL ist für die native Zusammenarbeit mit den wichtigsten Cloud-Objektspeichern konzipiert. Sobald die Daten extrahiert und transformiert sind, können sie direkt in folgende Speicherorte geschrieben werden:
- Amazon S3, in den Formaten Parquet oder Avro
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Google Cloud Storage
- Lokale HDFS-Cluster
Diese direkte Integration eliminiert manuelle Zwischenschritte und reduziert den Betriebsaufwand für die Wartung benutzerdefinierter ETL-Pipelines.
Vorteile und Einschränkungen
Vorteile:
- Speziell für Anwendungsfälle der Mainframe-Integration entwickelt.
- Verarbeitet COBOL-Copybooks und EBCDIC zuverlässig.
- Automatisiert das Mapping, die Konvertierung und das Laden in den Cloud-Speicher.
- Skaliert für große Batch-Workloads mit hohem Volumen.
- Reduziert die Entwicklungszeit für Integrationsprojekte.
Einschränkungen:
- In erster Linie für Batch-Offloading-Muster optimiert; nahezu Echtzeit-CDC und Streaming-Integration erfordern möglicherweise ergänzende Tools.
- Bei groß angelegten Bereitstellungen können die Kosten für Lizenzierung und kommerziellen Support erheblich sein.
- Erfordert Schulung und Integration in bestehende Arbeitsabläufe.
Beispielanwendungsfälle
- Finanzdienstleistungen: Nächtliche Extraktion von VSAM-Kundendatensätzen, Konvertierung in Parquet und Laden in S3 für regulatorische Berichte und Analysen in Amazon Athena.
- Gesundheitswesen: Massenauslagerung von Mainframe-Anspruchsverarbeitungsdaten in Azure Data Lake zur ML-gesteuerten Betrugserkennung.
- Behörden: Modernisierung älterer Batch-Jobs durch Ersetzen FTP-basierter Pipelines durch automatisierte Smart TS XL-Workflows, die BigQuery zur Analyse von Bevölkerungsstatistiken versorgen.
Smart TS XL ist ein praktisches, spezialisiertes Tool für Unternehmen, die ihre Mainframe-Data-Lake-Integration risikoärmer gestalten und beschleunigen möchten. Durch die robuste Unterstützung älterer Datenformate und die automatisierte Konvertierung in moderne Schemata ermöglicht es Teams, Mainframe-Daten für erweiterte Analysen und KI ohne umfangreiche individuelle Entwicklung zu nutzen.
Überlegungen zu Entwurf und Implementierung
Die erfolgreiche Integration eines Legacy-Mainframes in einen modernen Data Lake erfordert weit mehr als nur die Auswahl der richtigen Tools oder Muster. Es bedarf einer durchdachten Konzeption und operativen Planung, um Datenintegrität, Sicherheit, Compliance und Wartbarkeit langfristig zu gewährleisten.
Die sorgfältige Beachtung dieser Aspekte ist unerlässlich, um kostspielige Überraschungen zu vermeiden, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen und die Geschäftserwartungen hinsichtlich zeitnaher und qualitativ hochwertiger Daten zu erfüllen.
Datenzuordnung und Schematransformation
Legacy-Mainframe-Daten liegen oft in stark angepassten Formaten vor, die über Jahrzehnte hinweg definiert wurden. COBOL-Copybooks beschreiben verschachtelte Datensatzlayouts mit gepackten Dezimalfeldern, Neudefinitionsklauseln und Bedingungsnamen.
Die Übersetzung dieser Strukturen in moderne, spaltenbasierte Formate wie Parquet erfordert eine detaillierte Abbildung:
- Copybook-Parsing: Tools müssen Datensatzlayouts genau interpretieren und verschachtelte Gruppen und Datensätze mit variabler Länge verarbeiten.
- Datentypkonvertierung: Gepackte Dezimalzahlen oder Binärfelder müssen in moderne numerische Typen konvertiert werden.
- Kodierungsübersetzung: EBCDIC muss für moderne Analyse-Engines zuverlässig in UTF-8 oder ASCII konvertiert werden.
Automatisierte Mapping-Tools oder vorgefertigte Konnektoren können den Entwicklungsaufwand drastisch reduzieren, erfordern aber dennoch strenge Tests, um sicherzustellen, dass alle Randfälle in den Daten richtig behandelt werden.
Planung und Orchestrierung
Mainframe-Umgebungen basieren typischerweise auf etablierten Job-Schedulern wie Control-M oder IBM Workload Scheduler. Integrations-Workflows müssen auf diese Scheduling-Systeme abgestimmt oder in Cloud-native Orchestratoren wie Apache Airflow integriert werden.
Zu den wichtigsten Praktiken gehören:
- Definieren Sie klare Jobabhängigkeiten, um Race Conditions zu vermeiden.
- Sicherstellung der Wiederherstellungs- und Neustartfunktionen im Fehlerfall.
- Koordinieren von Mainframe-Extrakten mit nachgelagerten Transformationen und Data Lake-Ladungen.
Integrationsjobs sollten idempotent gestaltet sein, um im Falle teilweiser Fehler eine sichere Neuverarbeitung zu gewährleisten.
Diese Art von DAG koordiniert die aufeinanderfolgenden Schritte der Extraktion und Transformation mit klaren Abhängigkeiten.
Sicherheit und IAM-Integration
Mainframe-Daten enthalten oft hochsensible Informationen wie persönliche Identifikationsnummern, Finanztransaktionen oder Gesundheitsdaten. Die Verlagerung dieser Daten in einen Cloud-basierten Data Lake wirft kritische Sicherheitsfragen auf:
- Verschlüsselung während der Übertragung und im Ruhezustand: Erzwingen Sie TLS für alle Netzwerkübertragungen und aktivieren Sie die Verschlüsselung für den Objektspeicher.
- Identitäts- und Zugriffsmanagement: Integrieren Sie mit IAM-Systemen des Unternehmens, um den Zugriff mit den geringsten Berechtigungen durchzusetzen.
- Prüfung und Protokollierung: Erfassen Sie detaillierte Protokolle aller Integrationsschritte, um forensische Analysen und Compliance-Überprüfungen zu unterstützen.
- Datenmaskierung oder Tokenisierung: Maskieren Sie bei Bedarf empfindliche Felder, bevor Sie in weniger kontrollierten Umgebungen landen.
Sicherheit muss von Anfang an integriert sein und darf nicht erst nachträglich hinzugefügt werden.
Überwachung, Protokollierung und Beobachtbarkeit
Integrationspipelines müssen zuverlässig überwacht werden, um Zuverlässigkeit und Leistung zu gewährleisten. Produktionsreife Designs umfassen:
- Gesundheitschecks: Überwachen Sie Erfolg/Misserfolg, Latenz und Durchsatz von ETL-Jobs.
- Detaillierte Protokollierung: Fügen Sie Transformationsschritte, Datensatzzählungen und Fehlermeldungen zur Fehlerbehebung ein.
- Alarmieren: Benachrichtigungen bei Fehlern oder Anomalien auslösen.
- Abstammungsverfolgung: Verwenden Sie Datenkatalogtools, um die Übersicht über Quell-Ziel-Zuordnungen und -Transformationen zu behalten.
Die betriebliche Transparenz ist von entscheidender Bedeutung, um SLAs und Compliance-Anforderungen zu erfüllen und den Geschäftsbenutzern Vertrauen in die Daten zu geben.
Tests und Datenvalidierung
Mainframe-Datentransformationen sind aufgrund komplexer Legacy-Formate anfällig für subtile Fehler. Um Probleme zu erkennen, bevor sie sich auf die nachfolgende Analyse auswirken, sind gründliche Tests unerlässlich:
- Schemaüberprüfung: Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe den Zielschemata entspricht.
- Abstimmung auf Datensatzebene: Vergleichen Sie Quell- und Zieldatensatzanzahl, Schlüsselfeldsummen oder Hash-Gesamtwerte.
- Automatisierte Regressionstests: Verhindern Sie schwerwiegende Änderungen bei der Weiterentwicklung von Integrationspipelines.
- Probenahme und manuelle Inspektion: Besonders wichtig bei erstmaligen Migrationen oder komplexen Datensatzlayouts.
Solche programmgesteuerten Prüfungen tragen dazu bei, die Datenintegrität in der gesamten Pipeline sicherzustellen.
Einsatzbereitschaft
Berücksichtigen Sie über die technische Pipeline hinaus auch organisatorische und prozessbezogene Faktoren:
- Definieren Sie klare Verantwortlichkeiten für Integrationsjobs.
- Erstellen Sie Runbooks für Betriebsteams.
- Schulen Sie Ihr Personal in den Tools und Arbeitsabläufen.
- Planen Sie das Änderungsmanagement für die Weiterentwicklung der Quellsysteme.
Eine nachhaltige Integrationsstrategie behandelt Mainframe-zu-Data-Lake-Pipelines als erstklassige Produktions-Workloads mit entsprechendem Support, Dokumentation und Lebenszyklusmanagement.
Ausrichtung an den Geschäftsanforderungen
Schließlich sollten alle Designentscheidungen auf den Geschäftsanforderungen basieren:
- Definieren Sie Anforderungen an die Datenaktualität in SLAs.
- Priorisieren Sie Datensätze basierend auf dem Geschäftswert.
- Wägen Sie Kosten und Leistung für Cloud-Speicherung und -Verarbeitung ab.
- Binden Sie die Stakeholder frühzeitig ein, um die Erwartungen abzustimmen.
Technische Exzellenz allein garantiert keinen Erfolg. Integrationsbemühungen müssen eng mit den Geschäftszielen verknüpft sein, um einen echten, messbaren Mehrwert zu erzielen.
Fallstudien und Praxisbeispiele
Erfolgreiche Mainframe-Data-Lake-Integrationen sind keine theoretischen Übungen, sondern kritische, anspruchsvolle Projekte, die Unternehmen durchführen, um ihre Geschäftsziele zu erreichen. Nachfolgend finden Sie praktische Beispiele und repräsentative Fallstudien, die veranschaulichen, wie verschiedene Branchen diese komplexe Integrationsherausforderung angehen. Jedes Beispiel zeigt Muster, Tool-Auswahl und Designüberlegungen auf, die anderen Unternehmen bei der Planung ähnlicher Transformationen als Orientierung dienen können.
Finanzdienstleistungen: Batch-Offload für die regulatorische Berichterstattung
Eine multinationale Bank musste die sich entwickelnden regulatorischen Berichtspflichten erfüllen und konsolidierte, detaillierte historische Transaktionsdaten für ihre weltweiten Geschäftsaktivitäten bereitstellen. Die zentrale Bankplattform wurde auf IBM z/OS gehostet. Die Transaktionsdaten wurden in VSAM-Datensätzen und relationalen Tabellen in DB2 gespeichert.
Integrationsmuster: Batch-Offloading
- Nächtliche Batchjobs extrahierten VSAM- und DB2-Tabellen in Flatfiles.
- COBOL-Copybooks definierten Datensatzlayouts.
- EBCDIC-Daten wurden in UTF-8 konvertiert.
- Die Daten wurden in das Parquet-Format umgewandelt und in Amazon S3 geladen.
- Vom AWS Glue-Katalog verwaltete Schemadefinitionen.
Wichtige Werkzeuge:
- IBM DataStage für Extraktion und Transformation.
- Airflow zur Orchestrierung nächtlicher Arbeitsabläufe.
- AWS S3 und Glue für Speicher und Metadaten.
Ergebnis:
- Tägliche Datenaktualisierung zur Unterstützung der Compliance-Berichterstattung und internen Analysen.
- Zentralisierte, abfragbare historische Transaktionsdaten für Prüfer.
- Reduzierung des manuellen Berichtsaufwands und der Fehlerquote.
Dieses Beispiel zeigt, wie herkömmliche Batchprozesse modernisiert werden können, um einen Datensee zu speisen, ohne den bestehenden Mainframe-Betrieb zu stören.
Gesundheitswesen: Echtzeit-CDC zur Betrugserkennung
Ein großer Kostenträger im Gesundheitswesen wollte eine Echtzeit-Betrugserkennung für Leistungsdaten implementieren, die auf einem Mainframe mit IMS und DB2 gespeichert waren. Die Notwendigkeit einer schnellen Erkennung verdächtiger Muster schloss eine batchbasierte Integration aus.
Integrationsmuster: Change Data Capture (CDC) mit Streaming
- DB2-Protokolle wurden von CDC-Tools gelesen, um Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen zu erfassen.
- Änderungen an Apache Kafka-Themen wurden nahezu in Echtzeit veröffentlicht.
- Spark Structured Streaming hat diese Themen genutzt, Daten transformiert und sie im Parquet-Format in Azure Data Lake Storage geschrieben.
- Nachgelagerte ML-Modelle analysierten neue Schadensdaten zur Betrugsbewertung.
Wichtige Werkzeuge:
- IBM Infosphere CDC für protokollbasierte Erfassung.
- Apache Kafka für Messaging.
- Azure Data Lake Storage Gen2 zur Speicherung.
- Azure Databricks für Spark-Streaming und ML.
Ergebnis:
- Deutliche Reduzierung der Latenzzeit bei der Betrugserkennung – von Tagen auf Minuten.
- Verbesserte Genauigkeit und Reaktionsfähigkeit von Betrugsmodellen.
- Nahezu Echtzeit-Einblick in die Schadensmeldungen.
Dieser Anwendungsfall zeigt die Leistungsfähigkeit der Kombination von CDC und Streaming zur Bereitstellung von Betriebsanalysen, die mit herkömmlichen Batch-Paradigmen einfach nicht möglich sind.
Regierung: Hybridansatz für statistische Analysen
Eine nationale Statistikbehörde musste ihre Bevölkerungsdatenverarbeitung modernisieren, die bisher auf einem Mainframe mit komplexen Batch-Jobs abgewickelt wurde. Analysten benötigten einen einfacheren Zugriff auf granulare Daten unter Wahrung strenger Sicherheits- und Herkunftsrichtlinien.
Integrationsmuster: Hybrid Batch + API
- Nächtliche Batch-Jobs haben große Datensätze im Avro-Format in den Google Cloud Storage ausgelagert.
- Benutzerdefinierte NiFi-Pipelines analysierten COBOL-Copybook-Definitionen und transformierten Datensätze.
- z/OS Connect stellte ausgewählte Mainframe-Transaktionen als REST-APIs für On-Demand-Abfragen bereit.
Wichtige Werkzeuge:
- NiFi zum Parsen und Verschieben von Daten.
- z/OS Connect zur API-Aktivierung.
- Google Cloud Storage und BigQuery zur Analyse.
Ergebnis:
- Analysten könnten historische Daten mithilfe von SQL in BigQuery abfragen.
- Sichere APIs ermöglichten kontrollierten Echtzeitzugriff auf wichtige Mainframe-Systeme.
- Zur Einhaltung der Vorschriften wurde eine strenge Datenherkunft und Überprüfbarkeit aufrechterhalten.
Dieses Beispiel zeigt, dass hybride Integrationsmuster mehrere Anwendungsfälle – Batch für umfangreiche Berichte, APIs für Transaktionszugriff – innerhalb einer einzigen zusammenhängenden Architektur abdecken können.
Architekturdiagramme und -muster
Während bestimmte Diagramme von organisatorischen Entscheidungen abhängen, weisen typische Architekturen auf hoher Ebene für diese Fälle gemeinsame Elemente auf:
- Datenquellen: Mainframe-Systeme (VSAM, IMS, DB2).
- Extraktionsebene: Batch-Jobs oder CDC-Tools.
- Transport: Sichere Dateiübertragung, Nachrichtenwarteschlangen (Kafka) oder APIs.
- Transformation: ETL-Tools (DataStage, Informatica), Spark-Jobs, NiFi-Flows.
- Lagerung: Objektspeicher (S3, ADLS, GCS) im Parquet- oder Avro-Format.
- Verbrauch: SQL-basierte Analysen, BI-Dashboards, ML-Pipelines.
Diese Fallstudien unterstreichen, dass es keinen einheitlichen „richtigen“ Weg gibt, Mainframes mit Data Lakes zu integrieren. Erfolgreiche Designs passen sich vielmehr an spezifische Geschäftsanforderungen, Einschränkungen bestehender Systeme und Zielanalyseplattformen an.
Zukünftige Trends bei der Mainframe-to-Data-Lake-Integration
Während sich viele Unternehmen auf die Lösung aktueller Integrationsprobleme konzentrieren, planen zukunftsorientierte Teams auch die Entwicklung von Mainframe-zu-Data-Lake-Architekturen in den nächsten Jahren. Diese neuen Trends spiegeln umfassende Veränderungen in der Unternehmens-IT wider – hin zu Cloud-nativem Design, Echtzeitanalysen, KI-/ML-gesteuerten Workloads und dezentraler Datenverwaltung.
Das Verständnis dieser Trends kann Unternehmen dabei helfen, Integrationsstrategien zu entwickeln, die nicht nur heute wirksam, sondern auch belastbar und anpassungsfähig für die Zukunft sind.
Mainframe-Modernisierung und Microservices
Einer der größten Veränderungen ist die schrittweise Modernisierung der Mainframe-Workloads selbst. Anstatt Daten einfach auszulagern, untersuchen Unternehmen, wie sie Legacy-Anwendungen umgestalten oder in Microservices-Architekturen umsetzen können.
Dieser Modernisierungsansatz reduziert die langfristige Integrationskomplexität, indem er die zentrale Geschäftslogik und Daten über standardisierte APIs zugänglich macht. Anstatt ganze Datensätze zu exportieren, ermöglichen modernisierte Anwendungen Echtzeit-Datenzugriff mit fein abgestufter Sicherheit und Governance.
Tools wie IBM z/OS Connect sind Vorreiter dieses Trends und unterstützen Teams dabei, bestehende COBOL- oder CICS-Programme schrittweise API-fähig zu machen, ohne sie komplett neu schreiben zu müssen. Mit der Zeit könnten mehr Mainframe-Workloads vollständig auf Cloud-native Plattformen migriert werden, was die Integration mit Data Lakes und Analysediensten weiter vereinfacht.
Cloud-native CDC- und Replikationspipelines
Mit zunehmender Weiterentwicklung der Cloud-Plattformen bieten diese zunehmend verwaltete CDC- und Datenreplikationsdienste an, die speziell dafür entwickelt wurden, eine Brücke zwischen lokalen Mainframes und Cloud-Speicher zu schlagen.
AWS, Azure und Google Cloud investieren massiv in skalierbare CDC-Pipelines mit geringer Latenz, die die Nuancen von Mainframe-Transaktionsprotokollen verarbeiten können. Diese Dienste reduzieren den Bedarf an individueller ETL-Entwicklung und verbessern Zuverlässigkeit und Überwachung.
Zukünftige Architekturen werden Änderungsdatenströme von Mainframes wahrscheinlich lediglich als eine weitere Quelle in einer einheitlichen, Cloud-nativen Datenplattform behandeln – was die Unterstützung von Echtzeitanalysen, KI-Modelltraining und Betriebsberichten einfacher macht.
KI und ML zur Datenanreicherung
Sobald Mainframe-Daten in einem Datensee landen, setzen Unternehmen zunehmend maschinelles Lernen und KI ein, um geschäftlichen Mehrwert zu generieren.
- Betrugserkennungsmodelle, die anhand historischer Schadensdaten trainiert wurden.
- Algorithmen zur vorausschauenden Wartung, die auf Betriebsprotokollen basieren.
- Kundensegmentierungs- und Personalisierungsmodelle basierend auf Transaktionshistorien.
Da ML-Plattformen immer zugänglicher werden, umfassen Integrationspipelines zunehmend nicht nur die Datenbewegung und -transformation, sondern auch Feature Engineering, Modellinferenz und Feedbackschleifen zurück zu operativen Systemen.
Integrationsdesigns müssen diese Anforderungen berücksichtigen, indem sie die Qualität, Herkunft und Aktualität der Daten auf einem für das Training und die Bewertung von ML-Modellen geeigneten Niveau sicherstellen.
Serverloses und ereignisgesteuertes ETL
Serverlose und ereignisgesteuerte Paradigmen verändern die Denkweise von Unternehmen über Datenintegration.
Anstelle monolithischer nächtlicher Batch-Jobs oder langlaufender ETL-Server setzen Unternehmen zunehmend auf ereignisgesteuerte Pipelines auf serverlosen Plattformen. AWS Lambda, Azure Functions und Google Cloud Functions können auf neue Daten in Objektspeichern oder neue Ereignisse in Nachrichtenwarteschlangen reagieren und Transformationsjobs bei Bedarf starten.
Dieses Modell reduziert die Kosten durch die Beseitigung ungenutzter Infrastruktur und verbessert die Reaktionsfähigkeit bei zeitkritischen Anwendungsfällen. Die Mainframe-Integration wird diese serverlosen Muster zunehmend nutzen, insbesondere für CDC- und Streaming-Szenarien.
Data Mesh und Federated Governance
Mit der Vergrößerung der Datenseen steigt auch der Bedarf an robusten Datenverwaltungs- und Organisationsmodellen, die zentrale Engpässe vermeiden.
Das Data-Mesh-Paradigma fördert die Behandlung von Daten als Produkt, wobei domänenorientierte Teams für die Qualität, Dokumentation und Zugänglichkeit ihrer Datensätze verantwortlich sind. Für die Mainframe-Integration bedeutet dies:
- Klar definiertes Eigentum an Mainframe-basierten Datenprodukten.
- Robuste Metadaten- und Herkunftsverfolgung.
- Standardisierte Zugriffsrichtlinien über alle Speicherebenen hinweg.
Durch die föderierte Governance wird sichergestellt, dass selbst stark regulierte Mainframe-Daten innerhalb einer Organisation verantwortungsvoll demokratisiert werden können. Dabei werden Silos vermieden und gleichzeitig die Compliance gewahrt.
Vorbereitung auf die Zukunft
Diese Trends unterstreichen, dass es bei der Mainframe-Data-Lake-Integration nicht nur um die Datenübertragung geht, sondern darum, dem Unternehmen schnellere und effektivere Innovationen zu ermöglichen.
Architekten und Ingenieurteams müssen Folgendes planen:
- Unterstützung hybrider Workloads, die Batch, CDC, Streaming und APIs kombinieren.
- Entwerfen von Pipelines, die für ML und Echtzeitanalysen erweiterbar sind.
- Investitionen in Metadaten, Herkunft und Sicherheit sind vorrangige Anliegen.
- Abstimmung von Integrationsstrategien mit umfassenderen Modernisierungs- und Cloud-Strategien.
Unternehmen, die diese Trends antizipieren, können sicherstellen, dass ihre heutigen Investitionen auch morgen noch wertvoll sind, indem sie eine Grundlage schaffen, die die sich entwickelnden analytischen Anforderungen und Geschäftsprioritäten auch in Zukunft unterstützt.
Empfehlungen und Best Practices
Die Integration älterer Mainframes in moderne Data Lakes ist eine wichtige Initiative, die erheblichen Geschäftswert freisetzen kann. Sie ist jedoch auch komplex und riskant, wenn sie ohne klare Strategie angegangen wird.
Basierend auf Branchenerfahrungen und erfolgreichen Fallstudien finden Sie hier wichtige Empfehlungen und Best Practices, die Unternehmen dabei helfen, diesen Weg erfolgreich zu meistern.
Bewerten Sie die Datensensibilität frühzeitig
Mainframes speichern häufig einige der sensibelsten Daten eines Unternehmens, darunter Finanztransaktionen, persönliche Gesundheitsinformationen und Kundenkontodaten. Vor dem Entwurf von Integrationspipelines sollten Teams eine gründliche Bewertung der Datensensitivität und -klassifizierung durchführen.
- Identifizieren Sie PII-, PCI-, HIPAA-regulierte oder andere sensible Datenelemente.
- Definieren Sie vor der Verschiebung Anforderungen zur Datenmaskierung oder Tokenisierung.
- Stellen Sie sicher, dass die Verschlüsselungsrichtlinien (während der Übertragung und im Ruhezustand) klar definiert sind.
Durch eine frühzeitige Bewertung können kostspielige Neugestaltungen vermieden und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften von Anfang an sichergestellt werden.
Beginnen Sie mit kleinen Proofs of Concept
Integrationsprojekte scheitern oft, wenn Teams versuchen, jahrzehntelange Batch-Jobs und benutzerdefinierten Code in einer einzigen Phase zu ersetzen. Stattdessen:
- Wählen Sie einen einzelnen, klar definierten Anwendungsfall, um Integrationsmuster zu beweisen.
- Validieren Sie Tools und Transformationen anhand einer repräsentativen Datenteilmenge.
- Beziehen Sie sowohl Mainframe-Teams als auch Data Lake-Ingenieure in Design und Ausführung ein.
Proofs of Concept verringern das Risiko, stärken das Vertrauen der Stakeholder und erstellen wiederverwendbare Muster für eine breitere Einführung.
Investieren Sie in automatisierte Metadaten und Mapping
Das Parsen von COBOL-Copybooks, die Handhabung von EBCDIC-Konvertierungen und die Zuordnung zu modernen Schemata können fehleranfällig und zeitaufwändig sein, wenn sie manuell durchgeführt werden.
Die beste Vorgehensweise besteht darin:
- Verwenden Sie Tools, die die automatische Analyse von Copybooks und die Schemazuordnung unterstützen.
- Pflegen Sie versionierte Metadaten, um Änderungen im Laufe der Zeit zu verfolgen.
- Integrieren Sie Metadatenkataloge wie AWS Glue oder Azure Purview, um Konsistenz zu erzwingen.
Eine robuste Metadatenverwaltung vermeidet Probleme mit der Datenqualität und vereinfacht die Wartung bei zunehmender Integration.
SLAs an den Geschäftserwartungen ausrichten
Entscheidungen zum Integrationsdesign sollten sich immer an klaren Geschäftsanforderungen orientieren, insbesondere im Hinblick auf die Datenaktualität.
- Für die tägliche Berichterstattung ist die Stapelverarbeitung möglicherweise akzeptabel, für die Betrugserkennung in Echtzeit jedoch unzureichend.
- CDC- oder Streaming-Pipelines können die Latenzzeit erheblich reduzieren, erfordern jedoch höhere Betriebsinvestitionen.
- APIs können Transaktionsabfragen ohne groß angelegte Replikation bedienen, unterstützen jedoch möglicherweise keine analytischen Anwendungsfälle.
Dokumentieren und vereinbaren Sie SLAs frühzeitig mit den Geschäftspartnern, um später im Projektlebenszyklus Überraschungen zu vermeiden.
Priorisieren Sie die Betriebsbereitschaft
Integrationspipelines sind keine Systeme, die man einfach einrichtet und dann vergisst. Sie erfordern ein solides operatives Design, das Folgendes umfasst:
- Überwachung der Jobausführung, Latenz und Fehlerraten.
- Protokollierung mit ausreichenden Details für Audits und Fehlerbehebung.
- Alarmierung der Betriebsteams zur proaktiven Problemlösung.
- Runbooks und Schulungen für Supportmitarbeiter.
Behandeln Sie Integrationsjobs als Produktionsarbeitslasten mit klaren Eigentums- und Supportplänen.
Inkrementelle Modernisierung ermöglichen
Während der vollständige Austausch des Mainframes das langfristige Ziel sein könnte, übernehmen die meisten Unternehmen kurzfristig Hybridmodelle.
- Verwenden Sie Batch-Offloading, um umfangreiche historische Analysen zu ermöglichen.
- Fügen Sie CDC und Streaming für Betriebsanalysen mit strengeren SLAs hinzu.
- Versehen Sie Mainframe-Dienste mit APIs für Echtzeitzugriff ohne Replikation.
Inkrementelle Ansätze liefern schnell Mehrwert, reduzieren gleichzeitig das Risiko und geben den Teams Zeit zur Anpassung.
Von Anfang an auf Sicherheit und Compliance ausgelegt
Sicherheit muss von Anfang an integriert sein und darf nicht später hinzugefügt werden.
- Erzwingen Sie eine starke Authentifizierung und IAM-Integration für alle Datenbewegungen.
- Verschlüsseln Sie Daten während der Übertragung (TLS) und im Ruhezustand (S3 SSE, Azure Storage Encryption).
- Implementieren Sie Zugriffskontrollen auf Data Lake-Ebenen, um den Zugriff mit geringsten Berechtigungen durchzusetzen.
- Führen Sie detaillierte Prüfprotokolle für die Compliance-Berichterstattung.
- Wenden Sie die Datenherkunftsverfolgung an, um Transparenz bei Quell-Ziel-Transformationen zu gewährleisten.
Diese Praktiken verringern das Risiko und schaffen Vertrauen bei Aufsichtsbehörden und Geschäftspartnern.
Zusammenarbeit über Silos hinweg
Mainframe-Spezialisten und Cloud-native Data-Engineering-Teams nutzen oft unterschiedliche Tools, Prozesse und Kulturen. Erfolgreiche Projekte setzen auf Zusammenarbeit:
- Funktionsübergreifende Designüberprüfungen, um Machbarkeit und Akzeptanz sicherzustellen.
- Gemeinsame Dokumentations- und Metadatenstandards.
- Gemeinsame Modelle zur operativen Unterstützung.
Die Überbrückung organisatorischer Silos ist ebenso wichtig wie die Überbrückung technologischer Silos.
Fokus auf langfristige Wartbarkeit
Priorisieren Sie die Wartbarkeit, um die Entstehung einer neuen Generation spröder, undurchsichtiger Pipelines zu vermeiden, die zum Altlasten von morgen werden.
- Automatisieren Sie Schemaverwaltung und Transformationen.
- Versionskontrolle von ETL-Konfigurationen und Code.
- Dokumentieren Sie End-to-End-Datenflüsse und Eigentumsverhältnisse.
- Entwerfen Sie Pipelines so, dass sie modular und für neue Anwendungsfälle erweiterbar sind.
Ein gut gepflegtes Integrationsframework unterstützt sich entwickelnde Geschäftsanforderungen und reduziert die Kosten für die Anpassung an zukünftige Trends wie Echtzeitanalysen, maschinelles Lernen und Cloud-Migrationen.
Aus dem Erbe eine Chance machen
Die Integration von Legacy-Mainframes in moderne Data Lakes ist mehr als ein technisches Migrationsprojekt. Es ist eine strategische Initiative, die wertvolle Daten aus Jahrzehnten für fortschrittliche Analysen, Echtzeit-Entscheidungen und maschinelles Lernen erschließen kann. Unternehmen, denen dies gelingt, verschaffen sich einen entscheidenden Vorteil, indem sie starre, isolierte Systeme in agile, datengesteuerte Plattformen umwandeln, die sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpassen.
Diese Integration erfordert sorgfältige Planung und disziplinierte Umsetzung. Die Teams müssen Herausforderungen bewältigen, die von proprietären Datenformaten und Batch-orientierten Prozessen bis hin zu Sicherheit, Compliance und betrieblicher Komplexität reichen. Die Auswahl der richtigen Integrationsmuster – ob Batch-Offloading, CDC, Streaming oder APIs – hängt vom Verständnis der spezifischen Geschäftsanforderungen hinsichtlich Datenaktualität, Latenz und Zugriffskontrolle ab.
Auch die Wahl der Technologie spielt eine Rolle. Ausgereifte ETL-Tools, Cloud-native Dienste, Open-Source-Frameworks und spezialisierte Lösungen wie Smart TS XL spielen in unterschiedlichen Szenarien eine Rolle. Die besten Architekturen kombinieren oft mehrere Muster und Tools, um den unterschiedlichen Anforderungen des Unternehmens gerecht zu werden.
Ebenso wichtig sind die operativen und organisatorischen Aspekte. Erfolgreiche Integrationsprojekte legen von Anfang an Wert auf Metadatenmanagement, Automatisierung, Überwachung und Sicherheit. Sie fördern die enge Zusammenarbeit zwischen Mainframe-Experten und Cloud-Data-Engineering-Teams. Sie entwickeln Prozesse und Pipelines, die wartbar, erweiterbar und transparent sind, um zukünftiges Wachstum zu unterstützen.
Letztendlich geht es bei der Integration von Mainframes in moderne Data Lakes nicht darum, ein System durch ein anderes zu ersetzen, sondern die Koexistenz zu ermöglichen und das volle Potenzial von Unternehmensdaten auszuschöpfen. Mit einer klaren Strategie, den richtigen Technologien und dem Fokus auf langfristige Nachhaltigkeit können Unternehmen diese komplexe Herausforderung in eine Grundlage für Wettbewerbsvorteile und Innovation verwandeln.
