Comment moderniser les mainframes existants grâce à l'intégration de Data Lake

De nombreuses grandes entreprises s'appuient encore sur des mainframes traditionnels pour exécuter des charges de travail critiques traitant d'importants volumes de données transactionnelles. Des décennies d'investissement ont permis de rendre ces systèmes stables, sécurisés et profondément ancrés dans leurs opérations principales. Parallèlement, les organisations sont confrontées à une pression croissante pour exploiter ces données à des fins d'analyse moderne, de développement d'IA et de prise de décision en temps réel.

Les lacs de données modernes offrent une approche flexible et économique pour centraliser les données provenant de sources diverses. Ils permettent un accès en lecture de schémas, prennent en charge un stockage d'objets évolutif et s'intègrent à de puissants services d'analyse cloud-native. La capacité à consolider les données mainframe dans un lac de données peut générer une valeur ajoutée en brisant les silos de données traditionnels, en prenant en charge des modèles analytiques avancés et en permettant un accès en libre-service pour les data scientists et les utilisateurs métier.

Pourtant, l’intégration des données mainframe à un lac de données moderne est loin d’être simple. Systèmes Ils utilisent généralement des formats de stockage propriétaires tels que VSAM, IMS ou DB2 avec des copybooks COBOL, et codent souvent les données en EBCDIC plutôt qu'en ASCII ou UTF-8. Les modèles de traitement par lots doivent être compatibles avec les architectures de streaming et les exigences d'analyse en temps réel. Les considérations de sécurité, de conformité et de traçabilité des données ajoutent à la complexité, exigeant une planification rigoureuse et des modèles de gouvernance robustes.

Les organisations qui cherchent à intégrer ces environnements sont confrontées à des décisions de conception importantes concernant les modèles d'intégration, les choix technologiques et les exigences opérationnelles. Des tâches ETL en masse à la capture des données modifiées, en passant par les microservices basés sur des API, les différentes approches impliquent des compromis spécifiques. latence, complexité et coût. Le choix de la stratégie appropriée dépend de facteurs tels que les caractéristiques de la charge de travail, les besoins de fraîcheur des données et les contraintes réglementaires.

Des efforts d'intégration réussis alignent les objectifs métier sur les architectures techniques, exploitent des outils et plateformes adaptés et établissent des pratiques opérationnelles reproductibles. Il en résulte un environnement hybride où les systèmes existants continuent de fournir des fonctionnalités transactionnelles essentielles tout en fournissant leurs données à des plateformes analytiques modernes et évolutives.

Comprendre les mainframes hérités

Les mainframes constituent l'épine dorsale de l'informatique d'entreprise depuis des décennies. Réputés pour leur fiabilité, leur évolutivité et leur capacité à gérer des charges de travail transactionnelles volumineuses, ils sont essentiels dans des secteurs tels que la banque, l'assurance, la santé et l'administration publique.

Ces systèmes reposent souvent sur des plateformes matures telles qu'IBM z/OS ou Unisys, et prennent en charge des applications hautement optimisées, développées au fil des ans. Leurs caractéristiques opérationnelles incluent des performances prévisibles, une sécurité robuste et des capacités d'audit étendues. Malgré leur stabilité, ils reposent généralement sur des modèles de conception anciens, dont l'intégration aux architectures modernes peut s'avérer complexe.

Les données sur les mainframes sont souvent stockées dans des formats propriétaires ou hérités. Les mécanismes de stockage courants incluent les jeux de données VSAM, les bases de données hiérarchiques IMS et les tables relationnelles DB2. Nombre de ces systèmes utilisent des copybooks COBOL pour définir des structures d'enregistrement complexes, et les données sont souvent codées en EBCDIC plutôt qu'aux normes ASCII ou UTF-8 utilisées par la plupart des systèmes modernes.

Sur le plan opérationnel, les mainframes sont fortement orientés vers le traitement par lots. Des tâches par lots, planifiées ou de nuit, extraient, transforment et chargent les données selon des plannings établis de longue date. Si certains mainframes prennent également en charge le traitement des transactions en ligne (OLTP) et les intégrations basées sur des files d'attente de messages, le paradigme d'intégration dominant reste orienté par lots.

Cet environnement, bien que robuste, pose des défis importants lors de l'intégration aux lacs de données modernes qui privilégient l'accès flexible aux schémas en lecture, le stockage d'objets distribué et l'analyse en temps réel. Il est essentiel de comprendre les structures de données et les modèles opérationnels sous-jacents du mainframe avant toute intégration. Pour réussir, les stratégies doivent tenir compte de ces différences grâce à un mappage, une transformation et une orchestration minutieux des données afin de garantir que les systèmes existants puissent partager leurs données de manière fiable et sécurisée avec les plateformes d'analyse modernes.

Architectures modernes de lacs de données

Les lacs de données modernes sont conçus pour consolider diverses sources de données dans un référentiel unique et évolutif, capable de répondre à un large éventail de cas d'utilisation analytiques et opérationnels. Contrairement aux entrepôts de données traditionnels, qui imposent des exigences strictes en matière de schéma à l'écriture, les lacs de données adoptent les principes de schéma à la lecture. Cette approche permet d'ingérer les données brutes dans leur forme native et de les interpréter avec souplesse au moment des requêtes, ce qui permet une expérimentation rapide et s'adapte à l'évolution des besoins analytiques.

Au cœur de la plupart des architectures de lacs de données se trouve le stockage objet, qui offre une évolutivité quasi illimitée et un stockage économique pour les données structurées, semi-structurées et non structurées. Parmi les options les plus courantes figurent Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage et des solutions sur site comme Hadoop Distributed File System (HDFS). Ces systèmes sont optimisés pour une durabilité élevée et un archivage à faible coût, prenant en charge les modèles d'ingestion et de récupération à grande échelle.

Les lacs de données adoptent généralement des formats de données modernes tels que Parquet, ORC et Avro. Ces formats en colonnes permettent un stockage et une récupération efficaces, notamment pour les charges de travail analytiques. Ils prennent en charge des techniques de compression avancées et le pushdown des prédicats, améliorant considérablement les performances des requêtes et réduisant les coûts de stockage.

La gestion des métadonnées est un élément essentiel de la conception d'un lac de données. Des services comme AWS Glue Data Catalog, Azure Purview ou des solutions open source comme Apache Hive Metastore centralisent les définitions de schémas, le suivi de la traçabilité des données et les contrôles de gouvernance. Cette couche de métadonnées permet d'organiser les données à grande échelle, d'appliquer des politiques d'accès et de fournir une vue cohérente aux utilisateurs et aux outils d'analyse.

L'intégration avec les frameworks de traitement est une autre caractéristique déterminante. Les lacs de données servent de base aux moteurs de calcul distribué tels qu'Apache Spark, AWS Athena, Azure Synapse et Google BigQuery. Ces outils permettent aux data scientists et analystes d'exécuter des requêtes complexes, de créer des modèles d'apprentissage automatique et de développer des tableaux de bord en temps réel directement à partir du lac de données.

Alors que les entreprises cherchent à moderniser leurs architectures de données, les lacs de données sont devenus un outil stratégique pour décloisonner les données, démocratiser l'accès et exploiter des capacités d'analyse avancées. Cependant, la concrétisation de cette vision repose sur la capacité à intégrer les systèmes existants, notamment les mainframes, de manière à préserver la qualité, la traçabilité et la sécurité des données, tout en les rendant accessibles aux outils de traitement et d'analyse modernes.

Défis d'intégration

L'intégration de systèmes mainframe existants à des lacs de données modernes est une tâche complexe qui exige une analyse minutieuse des défis techniques et organisationnels. Ces défis découlent de différences fondamentales dans les formats de données, les paradigmes de traitement, les modèles de sécurité et les attentes opérationnelles.

L'un des principaux obstacles techniques réside dans l'incompatibilité des formats de données. Les mainframes stockent souvent les données dans des formats propriétaires tels que les fichiers VSAM, les bases de données hiérarchiques IMS ou les tables DB2 avec des définitions de copybook COBOL. Ces formats d'enregistrement ne sont pas nativement compatibles avec les formats de lacs de données modernes comme Parquet ou ORC. De plus, les données mainframe sont généralement codées en EBCDIC, qui doit être converti en ASCII ou UTF-8 pour garantir l'interopérabilité avec les outils et plateformes modernes.

L'intégration par lots et par flux pose un autre défi majeur. Les mainframes s'appuient traditionnellement sur des tâches par lots planifiées, souvent exécutées pendant la nuit, pour traiter et exporter les données. Bien qu'efficaces pour de nombreuses charges de travail opérationnelles, les cycles par lots peuvent introduire une latence inacceptable pour les applications modernes d'analyse en temps réel ou de machine learning. Pour combler cet écart, il est nécessaire de repenser les modèles d'intégration afin de prendre en charge la capture des données modifiées (CDC) ou les architectures de flux pilotées par les événements.

Les considérations de sécurité et de conformité ajoutent à la complexité. Les mainframes sont des systèmes d'enregistrement fiables, contenant souvent des données sensibles soumises à des contrôles réglementaires stricts tels que le RGPD, la loi HIPAA ou la loi SOX. Les efforts d'intégration doivent garantir le chiffrement des données en transit et au repos, la gestion adéquate des accès par des politiques IAM, et la préservation des pistes d'audit et de la traçabilité pour garantir la conformité. Toute violation ou mauvaise configuration peut exposer les organisations à des risques juridiques et de réputation importants.

Les exigences en matière de qualité et de traçabilité des données compliquent également les projets d'intégration. Les structures de données mainframe peuvent être extrêmement complexes, avec des structures d'enregistrement denses et imbriquées, et une logique métier intégrée qui doit être soigneusement décodée et transformée. S'assurer que les mappages de données sont corrects, que les transformations sont vérifiables et que la traçabilité des données est essentielle pour maintenir la confiance dans la plateforme intégrée.

Les défis opérationnels ne doivent pas être sous-estimés. Les tâches d'intégration doivent être orchestrées de manière fiable, surveillées efficacement et conçues pour gérer les erreurs efficacement. Les équipes mainframe et d'ingénierie des données ont souvent des compétences et des préférences en matière d'outils différentes, ce qui crée des silos organisationnels pouvant entraver la collaboration. Aligner ces groupes sur des objectifs, des processus et des plateformes communs est essentiel à la réussite.

Pour relever ces défis, il faut adopter une approche stratégique combinant une évaluation minutieuse des systèmes existants, la sélection de modèles et d’outils d’intégration appropriés et un investissement dans des pratiques opérationnelles garantissant la sécurité, la fiabilité et la maintenabilité au fil du temps.

Modèles et stratégies d'intégration

L'intégration de mainframes existants à des lacs de données modernes se résume rarement à un simple déplacement de données. Elle nécessite des choix architecturaux réfléchis qui tiennent compte des différences de structures de données, de modèles de traitement, de latence attendue et d'exigences de sécurité.

Les mainframes ont été conçus pour la fiabilité, la stabilité et le traitement par lots de volumes importants, tandis que les lacs de données modernes privilégient un stockage flexible de schémas à la lecture, un calcul évolutif et des analyses en temps réel. Relier ces environnements implique de sélectionner des modèles d'intégration qui respectent les réalités opérationnelles du mainframe tout en permettant une consommation moderne et cloud native des données.

Ces modèles vont du déchargement par lots traditionnel au streaming en temps réel avancé et aux microservices basés sur des API. Chaque approche répond à des exigences métier et à des contraintes techniques spécifiques. Une institution financière peut avoir besoin de rapports par lots quotidiens pour se conformer aux réglementations, tout en permettant la détection des fraudes en temps quasi réel grâce aux pipelines CDC et de streaming. Une compagnie d'assurance pourrait utiliser des API pour proposer des consultations de polices en libre-service sans répliquer à grande échelle les données sensibles.

L'intégration est donc rarement un modèle unique, mais plutôt une combinaison d'approches adaptées aux exigences de fraîcheur des données, aux caractéristiques de la charge de travail et aux considérations de coût. La conception de cette stratégie d'intégration est essentielle pour exploiter pleinement la valeur des données mainframe pour l'analyse, l'IA et l'innovation métier.

Ci-dessous, nous examinons en détail quatre modèles d’intégration courants, ainsi que des exemples de code pratiques pour illustrer comment ces solutions sont implémentées dans des environnements réels.

Déchargement par lots

Le déchargement par lots est l'approche d'intégration la plus répandue. Il exploite des tâches par lots compatibles avec les mainframes pour extraire de grands volumes de données à intervalles réguliers. Les organisations disposent souvent déjà de processus FTP ou de fichiers performants pour exporter les données.

Pour les lacs de données, le processus par lots implique non seulement de déplacer les données, mais également de transformer les encodages hérités (comme EBCDIC) et les formats (cahiers COBOL) en formats de schéma à la lecture modernes tels que Parquet ou Avro.

Exemple d'extrait de copybook COBOL
Cet extrait définit la structure d’un enregistrement client sur le mainframe.

01 CUSTOMER-RECORD.
   05 CUST-ID         PIC 9(5).
   05 CUST-NAME       PIC X(30).
   05 CUST-BALANCE    PIC 9(7)V99.

Ces cahiers sont analysés et mappés à des schémas modernes dans des pipelines ETL.

Mappage vers le schéma Parquet (exemple JSON)
La structure du copybook est traduite en un schéma JSON adapté à l'écriture dans Parquet dans un lac de données.

{
  "fields": [
    {"name": "cust_id", "type": "int"},
    {"name": "cust_name", "type": "string"},
    {"name": "cust_balance", "type": "decimal(9,2)"}
  ]
}

Les outils ETL ou le code personnalisé lisent les fichiers plats exportés, analysent la mise en page du cahier et convertissent les enregistrements en Parquet pour un stockage et des analyses efficaces.

Exemple de tâche DAG de flux d'air
Airflow est couramment utilisé pour orchestrer des tâches d'intégration par lots. Voici une tâche simple pour récupérer des données mainframe exportées via FTP :

extract_task = BashOperator(
    task_id='extract_mainframe_batch',
    bash_command='ftp get mainframe_server VSAM_EXPORT.DAT /tmp/VSAM_EXPORT.DAT',
    dag=dag
)

En pratique, le DAG peut inclure des tâches supplémentaires pour la conversion de format, la validation de schéma et le chargement dans le stockage cloud.

Le déchargement par lots est relativement facile à adopter, car il s'adapte aux processus mainframe existants. Cependant, il entraîne une latence des données pouvant aller de quelques heures à une journée entière, ce qui le rend moins adapté aux analyses urgentes.

Change Data Capture (CDC)

CDC réduit la latence en répliquant uniquement les modifications apportées aux données mainframe. Au lieu de déplacer des tables entières à plusieurs reprises, les solutions CDC surveillent les insertions, les mises à jour et les suppressions dans les journaux, puis transmettent ces modifications au lac de données.

Cette approche minimise les mouvements de données et permet des analyses en temps quasi réel. Elle est particulièrement utile pour le reporting opérationnel, les pipelines d'apprentissage automatique ou la gestion synchronisée des datamarts.

Exemple de SQL pour activer CDC sur DB2 (conceptuel) :

ALTER TABLE CUSTOMER
ENABLE CHANGE DATA CAPTURE;

Cette commande illustre la configuration au niveau de la base de données pour activer CDC, permettant aux outils de lire les journaux de transactions.

Exemple de configuration du connecteur CDC Kafka Connect :
De nombreuses solutions CDC s'intègrent à des agents de messages comme Kafka pour diffuser les modifications en continu. Voici un exemple de configuration :

{
  "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"
  }
}

Cette configuration diffuse les modifications du mainframe vers une rubrique Kafka, les rendant ainsi disponibles pour les consommateurs en aval comme Spark Structured Streaming ou Kafka Connect Sinks écrivant sur S3.

Le CDC réduit considérablement la latence, mais complexifie la cohérence, l'ordonnancement et la récupération des erreurs. Il nécessite également une surveillance rigoureuse pour gérer les problèmes tels que la troncature des journaux ou la dérive des schémas.

Intégration de données en streaming

L'intégration en continu enrichit le CDC en traitant les événements de changement en temps réel. Elle permet des architectures où les mises à jour mainframe sont transmises en continu aux systèmes d'analyse cloud, prenant en charge des cas d'usage tels que la détection de fraude, la personnalisation et les tableaux de bord opérationnels.

Les données peuvent être ingérées dans des files d'attente de messages ou des plateformes de streaming telles que Kafka ou IBM MQ. Ensuite, des frameworks de traitement comme Apache NiFi, Spark Streaming ou Flink peuvent transformer et charger les données dans le lac de données.

Exemple de flux NiFi (pseudo-JSON) :
Un exemple simplifié d'utilisation de NiFi pour surveiller les nouvelles exportations mainframe et les publier sur Kafka :

{
  "processor": "GetFile",
  "properties": {
    "Input Directory": "/mainframe/exports",
    "Polling Interval": "5 secs"
  },
  "next": {
    "processor": "PublishKafka",
    "properties": {
      "Topic Name": "mainframe-stream"
    }
  }
}

Ce flux récupère automatiquement les nouveaux fichiers générés par le mainframe et les envoie sous forme d'événements dans Kafka, où ils peuvent être traités en temps réel.

L'intégration du streaming est puissante, mais exigeante sur le plan opérationnel. Elle nécessite des investissements dans la surveillance, la mise à l'échelle et la gestion des données tardives ou désordonnées pour garantir leur exactitude.

Exposer les API et les microservices

Une alternative au transfert de données en masse consiste à exposer les données mainframe et la logique métier via des API. Ce modèle permet un accès en temps réel et à la demande sans répliquer des ensembles de données entiers, réduisant ainsi les problèmes de gouvernance des données.

Les API peuvent être créées à l'aide d'outils tels qu'IBM z/OS Connect, qui modernise l'accès aux transactions CICS ou aux requêtes DB2 via des interfaces REST ou SOAP.

Exemple de descripteur d'API z/OS Connect (YAML) :
Ce descripteur définit un point de terminaison REST pour récupérer les données client à partir du 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

Exemple d'appel cURL :

curl -X GET "https://api.example.com/customer/12345" 
     -H "Authorization: Bearer TOKEN"

Cet appel récupère les données d'un client spécifique directement à partir du mainframe.

Les API sont particulièrement adaptées aux cas d'usage transactionnels et aux intégrations externes. Elles permettent aux applications modernes d'interagir avec les systèmes mainframe sans nécessiter de réplication complète des données. Cependant, elles doivent être soigneusement conçues pour garantir performances, sécurité et maintenabilité.

Choisir le bon modèle

Les stratégies d'intégration efficaces combinent souvent ces modèles. Le déchargement par lots peut répondre aux besoins de reporting réglementaire, les pipelines CDC et de streaming peuvent alimenter des modèles analytiques en temps quasi réel, et les API peuvent alimenter des applications orientées client.

Le choix de la combinaison idéale dépend des priorités de l'entreprise, des exigences de fraîcheur des données, des capacités des systèmes existants et des contraintes budgétaires. Une intégration réussie permet d'aligner les choix technologiques sur les objectifs stratégiques, tout en garantissant que les systèmes mainframe continuent d'apporter de la valeur en tant que composants clés du paysage des données de l'entreprise.

Options technologiques pour l'intégration

L’intégration des mainframes hérités aux lacs de données modernes exige plus qu’une simple planification architecturale : elle nécessite également de sélectionner le bon ensemble de technologies capables de gérer la complexité de l’extraction, de la transformation, du transport et du chargement des données à grande échelle.

L'écosystème d'intégration est vaste, allant des suites ETL commerciales avec connecteurs mainframe aux services cloud natifs, en passant par les frameworks open source et les solutions de fournisseurs spécialisés. Chacun offre différents niveaux d'abstraction, d'automatisation et de contrôle, permettant aux organisations d'adapter leurs outils à leurs besoins et contraintes spécifiques.

Outils commerciaux ETL et d'intégration

De nombreuses plateformes ETL d'entreprise offrent de solides capacités d'intégration mainframe. Ces outils sont conçus pour gérer les structures de données existantes, l'encodage EBCDIC, les copybooks COBOL et la planification complexe des tâches par lots.

Voici quelques exemples:

• IBM DataStage et InfoSphere Information Server : prise en charge approfondie des sources mainframe telles que VSAM et DB2, avec gestion avancée des métadonnées.
• Informatica PowerCenter : offre une connectivité mainframe, des fonctionnalités de qualité des données et une orchestration des flux de travail.
• Talend : inclut des connecteurs mainframe et des composants de transformation dans sa suite d'intégration unifiée.

Ces outils simplifient le développement grâce à des concepteurs visuels, des composants réutilisables et une surveillance de niveau entreprise. Ils constituent souvent le premier choix des grandes organisations ayant déjà investi dans des solutions ETL commerciales.

Services cloud natifs

Les principaux fournisseurs de cloud proposent des services d'intégration gérés qui peuvent extraire les données du mainframe et les déplacer vers leurs plates-formes de stockage avec une gestion d'infrastructure minimale.

Voici quelques exemples:

• Réplication des données de modernisation du mainframe AWS : prend en charge la réplication basée sur CDC des données DB2 ou VSAM dans S3 ou d'autres services AWS.
• Azure Data Factory : propose des connecteurs prédéfinis pour les bases de données mainframe et peut orchestrer l’ingestion par lots ou en streaming dans Azure Data Lake Storage.
• Google Cloud Dataflow : peut s'intégrer aux files d'attente de messages ou aux flux CDC personnalisés pour transformer et charger les données mainframe dans BigQuery ou Cloud Storage.

Ces services réduisent les frais opérationnels et s'intègrent nativement aux services d'analyse cloud en aval. Ils sont parfaitement adaptés aux stratégies de cloud hybride où les systèmes mainframe restent sur site tandis que les charges de travail analytiques sont transférées vers le cloud.

Solutions open source

Pour les organisations à la recherche de flexibilité ou de contrôle des coûts, les outils open source peuvent être des composants précieux d’un pipeline d’intégration.

Voici quelques exemples:

• Apache NiFi : fournit une conception de flux de données visuelle par glisser-déposer avec prise en charge de l'ingestion de fichiers, de la transformation d'enregistrements et de la publication vers Kafka ou le stockage d'objets.
• Apache Kafka et Kafka Connect : communs aux modèles de réplication et d'intégration de streaming basés sur CDC. Les connecteurs CDC mainframe (commerciaux ou personnalisés) peuvent publier des événements de modification dans les rubriques Kafka.
• Apache Spark : utilisé pour la transformation à grande échelle des données mainframe extraites, y compris l'analyse des cahiers et l'écriture aux formats Parquet ou ORC.

Bien que l’open source offre des avantages en termes de liberté et de coût, il nécessite souvent un investissement technique plus important en termes de configuration, de surveillance et de maintenance.

Connecteurs et adaptateurs spécifiques au fournisseur

Certains fournisseurs se spécialisent dans l'intégration mainframe, proposant des outils spécialement conçus pour relier les systèmes mainframe et les lacs de données modernes avec un développement personnalisé minimal.

Voici quelques exemples:

• Precisely Connect (anciennement Syncsort) : fournit un déplacement optimisé des données des mainframes vers le stockage cloud avec prise en charge native des cahiers COBOL, de la conversion EBCDIC et du CDC.
• IBM z/OS Connect : expose les applications mainframe sous forme d'API REST, permettant une intégration basée sur les API sans réplication de données à grande échelle.
• GT Software Ivory Service Architect : outils d'activation d'API similaires pour les transactions CICS et IMS.

Ces solutions répondent souvent à des exigences spécialisées, telles que l’extraction haute performance à partir de VSAM ou d’IMS, les API transactionnelles en temps réel ou le suivi de la lignée de données axé sur la conformité.

Solutions sur mesure

Dans certains cas, les organisations créent des pipelines d'intégration sur mesure pour répondre à des exigences spécifiques. Les solutions personnalisées peuvent inclure des analyseurs de copybook COBOL, des convertisseurs d'encodage et des scripts de planification sur mesure.

Exemple :

• Scripts ETL basés sur Python utilisant Pandas et PySpark pour lire les fichiers plats exportés, analyser les copybooks, transformer EBCDIC en UTF-8 et écrire Parquet en S3.
• Processeurs NiFi personnalisés qui analysent les formats spécifiques au mainframe en temps réel.

Les pipelines personnalisés offrent une flexibilité maximale, mais peuvent augmenter les coûts de développement et de maintenance. Ils sont souvent justifiés lorsque les solutions standard ne prennent pas en charge des règles métier ou des structures de données spécifiques.

Adapter la technologie à la stratégie

Le choix du bon mix technologique dépend des modèles d’intégration choisis, des exigences de fraîcheur des données, des compétences disponibles et du budget.

• Le déchargement par lots peut s’appuyer sur des outils ETL existants ou sur une orchestration cloud native.
• L'intégration CDC et streaming bénéficie de Kafka, des services de réplication gérés et des pipelines NiFi.
• L'intégration basée sur l'API dépend d'outils d'activation spécifiques au mainframe tels que z/OS Connect.

Les stratégies d’intégration réussies associent ces outils aux objectifs commerciaux, garantissant que le pipeline de données est robuste, maintenable et rentable tout en répondant aux exigences réglementaires et de sécurité.

Smart TS XL comme solution d'intégration

L'intégration des mainframes aux data lakes modernes nécessite souvent des outils spécialisés capables de gérer la complexité des structures de données, des schémas d'encodage et des workflows opérationnels existants, tout en les reliant aux environnements de stockage et de traitement cloud natifs. Smart TS XL est une solution conçue pour relever ces défis, en se concentrant sur l'extraction, la transformation et le chargement des données mainframe à grande échelle.

Smart TS XL est conçu spécifiquement pour les entreprises qui ont besoin de décharger de gros volumes de données mainframe structurées dans des cahiers COBOL, des ensembles de données VSAM, des tables DB2 ou d'autres formats hérités et de les livrer sous des formes modernes et prêtes pour l'analyse telles que Parquet ou Avro dans des systèmes de stockage d'objets comme Amazon S3, Azure Data Lake Storage ou Google Cloud Storage.

Présentation du Smart TS XL

Fondamentalement, Smart TS XL est une solution automatisée d'intégration mainframe-cloud qui comprend les caractéristiques uniques des données mainframe. Elle prend en charge l'analyse et le mappage des copybooks COBOL, la conversion EBCDIC vers UTF-8 et la gestion des structures d'enregistrements imbriquées complexes.

Smart TS XL est souvent utilisé pour rationaliser les flux de travail de déchargement par lots tout en permettant aux organisations de moderniser progressivement leurs architectures de données, sans perturber les charges de travail principales du mainframe.

Principales capacités pour l'intégration du mainframe

• Analyse du copybook COBOL: Interprète automatiquement les mises en page de cahiers COBOL et génère des configurations de mappage pour transformer les fichiers plats en formats modernes structurés.
• Conversion EBCDIC: Gère la traduction du jeu de caractères d'EBCDIC vers ASCII ou UTF-8, garantissant la compatibilité avec les outils d'analyse natifs du cloud.
• Mappage de schéma: Prend en charge les conversions de types de données riches et les définitions de schéma imbriquées pour répondre aux exigences Parquet, ORC ou Avro.
• Automatisation des tâches:Orchestre les extractions de données planifiées à partir des mainframes, avec des options d'intégration avec les planificateurs d'entreprise ou les outils d'orchestration natifs du cloud comme Apache Airflow.
• Optimisation:Optimisé pour gérer de très grands ensembles de données typiques des charges de travail des mainframes, avec des fonctionnalités de traitement parallèle et d'E/S efficaces.

Fonctionnalités de mappage et de transformation des données

L'une des fonctionnalités phares de Smart TS XL est son interface de mappage, visuelle ou pilotée par configuration, permettant de définir la correspondance entre les données mainframe et les schémas modernes. Cela élimine une grande partie du codage manuel, source d'erreurs, généralement nécessaire à l'analyse des cahiers COBOL et à l'application de transformations complexes.

Exemple de configuration de mappage (conceptuel) :

{
  "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)"}
    ]
  }
}

Ce mappage garantit que les fichiers plats mainframe exportés sont automatiquement transformés en formats en colonnes adaptés à l'analyse dans le lac de données.

Intégration avec les lacs de données modernes

Smart TS XL est conçu pour fonctionner nativement avec les principaux stockages d'objets cloud. Une fois les données extraites et transformées, elles peuvent être écrites directement dans :

• Amazon S3, aux formats Parquet ou Avro
• Azure Data Lake Stockage Gen2
• Google Cloud Storage
• Clusters HDFS sur site

Cette intégration directe élimine les étapes manuelles intermédiaires et réduit la charge opérationnelle liée à la maintenance des pipelines ETL personnalisés.

Avantages et limites

Avantages :

• Conçu spécialement pour les cas d'utilisation d'intégration mainframe.
• Gère les cahiers COBOL et EBCDIC de manière fiable.
• Automatise le mappage, la conversion et le chargement vers le stockage cloud.
• Échelles pour charges de travail par lots volumineuses et à volume élevé.
• Réduit le temps de développement des projets d’intégration.

Limitations:

• Principalement optimisé pour les modèles de déchargement par lots ; l'intégration CDC et streaming en temps quasi réel peut nécessiter des outils complémentaires.
• Les coûts de licence et de support commercial peuvent être importants pour les déploiements à grande échelle.
• Nécessite une formation et une intégration dans les flux de travail existants.

Exemples de cas d'utilisation

• Services financiers: Extraction nocturne des enregistrements clients VSAM, conversion en Parquet et chargement vers S3 pour les rapports réglementaires et les analyses dans Amazon Athena.
• Santé:Déchargement en masse des données de traitement des réclamations du mainframe vers Azure Data Lake pour la détection des fraudes pilotée par ML.
• Gouvernement: Modernisation des tâches par lots héritées en remplaçant les pipelines basés sur FTP par des flux de travail Smart TS XL automatisés alimentant BigQuery pour l'analyse des statistiques de population.

Smart TS XL est un outil pratique et spécialisé pour les organisations souhaitant réduire les risques et accélérer l'intégration de leur mainframe à leur lac de données. Grâce à sa prise en charge robuste des formats de données existants et à l'automatisation de la conversion vers des schémas modernes, il permet aux équipes d'exploiter les données mainframe pour des analyses avancées et l'IA, sans développement personnalisé important.

Considérations sur la conception et la mise en œuvre

Réussir l'intégration d'un mainframe existant à un data lake moderne ne se limite pas au choix des outils ou des modèles appropriés. Cela nécessite une conception et une planification opérationnelle réfléchies pour garantir l'intégrité, la sécurité, la conformité et la maintenabilité des données dans le temps.

Une attention particulière à ces considérations est essentielle pour éviter les surprises coûteuses, garantir la conformité réglementaire et répondre aux attentes de l’entreprise en matière de données opportunes et de haute qualité.

Cartographie des données et transformation de schéma

Les données mainframe héritées sont souvent présentées dans des formats hautement personnalisés, définis au fil des décennies. Les cahiers COBOL décrivent des dispositions d'enregistrement imbriquées avec des champs décimaux compactés, des clauses de redéfinition et des noms de conditions.

La traduction de ces structures dans des formats modernes en colonnes tels que Parquet nécessite une cartographie détaillée :

• Analyse du cahier de copie:Les outils doivent interpréter les dispositions d’enregistrement avec précision, en gérant les groupes imbriqués et les enregistrements de longueur variable.
• Conversion de type de données:Les décimales compressées ou les champs binaires doivent être convertis en types numériques modernes.
• Encodage Traduction:EBCDIC doit être converti de manière fiable en UTF-8 ou ASCII pour les moteurs d'analyse modernes.

Les outils de cartographie automatisés ou les connecteurs prédéfinis peuvent réduire considérablement les efforts de développement, mais ils nécessitent toujours des tests rigoureux pour garantir que tous les cas extrêmes dans les données sont traités correctement.

Ordonnancement et orchestration

Les environnements mainframe s'appuient généralement sur des planificateurs de tâches bien établis, tels que Control-M ou IBM Workload Scheduler. Les workflows d'intégration doivent s'aligner sur ces systèmes de planification ou s'intégrer à des orchestrateurs cloud natifs comme Apache Airflow.

Les pratiques clés comprennent :

• Définir des dépendances de tâches claires pour éviter les conditions de concurrence.
• Assurer les capacités de récupération et de redémarrage en cas de panne.
• Coordination des extractions du mainframe avec les transformations en aval et les chargements du lac de données.

Les tâches d’intégration doivent être conçues pour être idempotentes, garantissant un retraitement sûr en cas de défaillances partielles.

Ce type de DAG coordonne les étapes séquentielles d’extraction et de transformation avec des dépendances claires.

Intégration de la sécurité et de l'IAM

Les données mainframe contiennent souvent des informations hautement sensibles, telles que des numéros d'identification personnels, des transactions financières ou des dossiers médicaux. Le transfert de ces données vers un data lake cloud soulève des questions de sécurité cruciales :

• Chiffrement en transit et au repos: Appliquez TLS pour tous les transferts réseau et activez le chiffrement pour le stockage d'objets.
• Identity and Access Management: Intégrez-vous aux systèmes IAM d'entreprise pour appliquer l'accès au moindre privilège.
• Audit et journalisation: Capturez des journaux détaillés de toutes les étapes d'intégration pour prendre en charge l'analyse médico-légale et les examens de conformité.
• Masquage ou tokenisation des données:Si nécessaire, masquez les champs sensibles avant de les placer dans des environnements moins contrôlés.

La sécurité doit être intégrée dès le départ et non ajoutée après coup.

Surveillance, journalisation et observabilité

Les pipelines d'intégration doivent faire l'objet d'une surveillance rigoureuse pour garantir leur fiabilité et leurs performances. Les conceptions prêtes pour la production incluent :

• Bilans de santé: Surveillez la réussite/l’échec des tâches ETL, la latence et le débit.
• Journalisation détaillée: Inclure les étapes de transformation, le nombre d'enregistrements et les messages d'erreur pour le dépannage.
• Alertes:Déclencher des notifications en cas d'échec ou d'anomalie.
• Suivi de la lignée:Utilisez les outils de catalogue de données pour maintenir la visibilité sur les mappages et les transformations source-cible.

La visibilité opérationnelle est essentielle pour respecter les SLA et les exigences de conformité, et pour donner aux utilisateurs professionnels confiance dans les données.

Tests et validation des données

Les transformations de données mainframe sont sujettes à des erreurs subtiles dues à des formats hérités complexes. Des tests rigoureux sont essentiels pour détecter les problèmes avant qu'ils n'affectent les analyses en aval :

• Validation de schéma: Assurez-vous que la sortie est conforme aux schémas cibles.
• Rapprochement au niveau des enregistrements: Comparez les nombres d'enregistrements source et cible, les sommes des champs clés ou les totaux de hachage.
• Test de régression automatisé: Empêchez les changements radicaux à mesure que les pipelines d’intégration évoluent.
• Échantillonnage et inspection manuelle:Particulièrement important pour les premières migrations ou les mises en page d'enregistrement complexes.

Ces contrôles programmatiques contribuent à garantir l’intégrité des données tout au long du pipeline.

Préparation opérationnelle

Au-delà du pipeline technique, tenez compte des facteurs organisationnels et de processus :

• Définissez une propriété claire pour les tâches d’intégration.
• Créez des runbooks pour les équipes opérationnelles.
• Former le personnel aux outils et aux flux de travail.
• Planifiez la gestion du changement à mesure que les systèmes sources évoluent.

Une stratégie d’intégration durable traite les pipelines mainframe vers data lake comme des charges de travail de production de premier ordre, avec un support, une documentation et une gestion du cycle de vie appropriés.

Alignement sur les exigences commerciales

Enfin, toutes les décisions de conception doivent être ancrées dans les besoins de l’entreprise :

• Définissez les exigences de fraîcheur des données dans les SLA.
• Priorisez les ensembles de données en fonction de la valeur commerciale.
• Équilibrez les coûts et les performances pour le stockage et le traitement dans le cloud.
• Impliquez les parties prenantes dès le début pour aligner les attentes.

L'excellence technique à elle seule ne garantit pas le succès. Les efforts d'intégration doivent rester étroitement liés aux objectifs commerciaux pour générer une valeur réelle et mesurable.

Études de cas et exemples pratiques

Les intégrations réussies entre mainframe et lac de données ne sont pas des exercices théoriques ; ce sont des projets critiques et à enjeux élevés que les organisations mettent en œuvre pour atteindre des objectifs métier concrets. Vous trouverez ci-dessous des exemples pratiques et des études de cas représentatives illustrant la manière dont différents secteurs d'activité abordent ce défi complexe d'intégration. Chaque exemple met en évidence des modèles, des choix d'outils et des considérations de conception qui peuvent éclairer d'autres organisations qui planifient des transformations similaires.

Services financiers : Déchargement par lots pour les rapports réglementaires

Une banque multinationale devait se conformer à l'évolution des exigences réglementaires en matière de reporting, exigeant des données historiques de transactions consolidées et détaillées pour l'ensemble de ses opérations mondiales. Sa plateforme bancaire principale était hébergée sur IBM z/OS, les données transactionnelles étant stockées dans des ensembles de données VSAM et des tables relationnelles dans DB2.

Modèle d'intégration : Déchargement par lots

• Les tâches par lots nocturnes extrayaient les tables VSAM et DB2 dans des fichiers plats.
• Les cahiers de copie COBOL définissent les dispositions d'enregistrement.
• Les données EBCDIC ont été converties en UTF-8.
• Les données ont été transformées au format Parquet et chargées sur Amazon S3.
• Définitions de schéma gérées par AWS Glue Catalog.

Outils clés :

• IBM DataStage pour l'extraction et la transformation.
• Airflow pour orchestrer les flux de travail nocturnes.
• AWS S3 et Glue pour le stockage et les métadonnées.

Résultat:

• Actualisation quotidienne des données prenant en charge les rapports de conformité et les analyses internes.
• Données de transaction historiques centralisées et interrogeables pour les auditeurs.
• Réduction des efforts de reporting manuel et des taux d’erreur.

Cet exemple montre comment les processus par lots traditionnels peuvent être modernisés pour alimenter un lac de données sans perturber les opérations mainframe existantes.

Santé : CDC en temps réel pour la détection des fraudes

Un important organisme payeur de soins de santé souhaitait mettre en œuvre une détection des fraudes en temps réel sur les données de remboursement stockées sur un mainframe exécutant IMS et DB2. La nécessité d'identifier rapidement les schémas suspects excluait l'intégration par lots.

Modèle d'intégration : Capture de données modifiées (CDC) avec streaming

• Les journaux DB2 ont été lus par les outils CDC pour capturer les insertions, les mises à jour et les suppressions.
• Les modifications ont été publiées dans les rubriques Apache Kafka en temps quasi réel.
• Spark Structured Streaming a consommé ces sujets, en transformant les données et en les écrivant au format Parquet dans Azure Data Lake Storage.
• Les modèles ML en aval ont analysé les nouvelles données de réclamation pour la notation de la fraude.

Outils clés :

• IBM Infosphere CDC pour la capture basée sur les journaux.
• Apache Kafka pour la messagerie.
• Azure Data Lake Storage Gen2 pour le stockage.
• Azure Databricks pour le streaming Spark et le ML.

Résultat:

• Réduction significative du temps de latence de détection des fraudes, de plusieurs jours à quelques minutes.
• Amélioration de la précision et de la réactivité des modèles de fraude.
• Visibilité en temps quasi réel sur les soumissions de réclamations.

Ce cas d'utilisation montre la puissance de la combinaison du CDC avec le streaming pour fournir des analyses opérationnelles qui ne sont tout simplement pas possibles avec les paradigmes de lots hérités.

Gouvernement : approche hybride pour l'analyse statistique

Un organisme national de statistique devait moderniser le traitement de ses données démographiques, traditionnellement gérées sur un ordinateur central par des traitements par lots complexes. Les analystes avaient besoin d'un accès simplifié aux données granulaires tout en garantissant une sécurité et une traçabilité rigoureuses.

Modèle d'intégration : Lot hybride + API

• Les tâches par lots nocturnes déchargeaient de grands ensembles de données vers Google Cloud Storage au format Avro.
• Les pipelines NiFi personnalisés ont analysé les définitions de copybook COBOL et transformé les enregistrements.
• z/OS Connect a exposé des transactions mainframe sélectionnées en tant qu'API REST pour les requêtes à la demande.

Outils clés :

• NiFi pour l'analyse et le déplacement des données.
• z/OS Connect pour l'activation des API.
• Google Cloud Storage et BigQuery pour l'analyse.

Résultat:

• Les analystes peuvent interroger des données historiques à l’aide de SQL dans BigQuery.
• Les API sécurisées fournissent un accès contrôlé et en temps réel aux principaux systèmes mainframe.
• Maintien d'une lignée de données rigoureuse et d'une auditabilité pour la conformité.

Cet exemple démontre que les modèles d’intégration hybrides peuvent répondre à plusieurs cas d’utilisation (lots pour les rapports à grande échelle, API pour l’accès transactionnel) au sein d’une architecture unique et cohérente.

Diagrammes et modèles d'architecture

Bien que les diagrammes spécifiques dépendent des choix organisationnels, les architectures de haut niveau typiques pour ces cas partagent des éléments communs :

• Les sources de données: Systèmes mainframe (VSAM, IMS, DB2).
• Couche d'extraction : Tâches par lots ou outils CDC.
• Transport: Transfert de fichiers sécurisé, files d'attente de messages (Kafka) ou API.
• Transformation: Outils ETL (DataStage, Informatica), jobs Spark, flux NiFi.
• Stockage: Magasins d'objets (S3, ADLS, GCS) au format Parquet ou Avro.
• Consommation: Analyses basées sur SQL, tableaux de bord BI, pipelines ML.

Ces études de cas soulignent qu'il n'existe pas de méthode unique et « idéale » pour intégrer les mainframes aux lacs de données. Au contraire, les conceptions performantes s'adaptent aux besoins spécifiques de l'entreprise, aux contraintes des systèmes existants et aux plateformes d'analyse ciblées.

Tendances futures de l'intégration du mainframe au lac de données

Alors que de nombreuses organisations se concentrent sur la résolution des défis d'intégration actuels, les équipes tournées vers l'avenir anticipent également l'évolution des architectures mainframe-data lake au cours des prochaines années. Ces tendances émergentes reflètent des changements plus larges dans l'informatique d'entreprise : conception cloud-native, analyse en temps réel, charges de travail pilotées par l'IA/ML et gouvernance décentralisée des données.

Comprendre ces tendances peut aider les organisations à concevoir des stratégies d’intégration qui sont non seulement efficaces aujourd’hui, mais également résilientes et adaptables pour l’avenir.

Modernisation du mainframe et microservices

L'un des changements les plus importants en cours est la modernisation progressive des charges de travail mainframe elles-mêmes. Plutôt que de se contenter de décharger les données, les entreprises explorent les moyens de refactoriser ou de re-plateformiser les applications existantes dans des architectures de microservices.

Cette approche de modernisation peut réduire la complexité de l'intégration à long terme en exposant la logique métier et les données clés via des API standardisées. Au lieu d'exporter des ensembles de données entiers, les applications modernisées peuvent offrir un accès aux données en temps réel avec une sécurité et une gouvernance optimisées.

Des outils comme IBM z/OS Connect sont parmi les premiers à favoriser cette tendance, aidant les équipes à activer progressivement les API des programmes COBOL ou CICS existants sans les réécrire complètement. Au fil du temps, davantage de charges de travail mainframe pourraient migrer entièrement vers des plateformes cloud natives, simplifiant ainsi davantage l'intégration avec les lacs de données et les services analytiques.

Pipelines de réplication et CDC natifs du cloud

À mesure que les plateformes cloud arrivent à maturité, elles proposent de plus en plus de services de CDC et de réplication de données gérés, spécialement conçus pour relier les mainframes sur site et le stockage cloud.

AWS, Azure et Google Cloud investissent massivement dans des pipelines CDC évolutifs et à faible latence, capables de gérer les subtilités des journaux de transactions mainframe. Ces services réduisent le besoin de développement ETL personnalisé et améliorent la fiabilité et la surveillance.

Les architectures futures traiteront probablement les flux de données de modification provenant des mainframes comme une simple source supplémentaire dans une plate-forme de données unifiée et native du cloud, ce qui facilitera la prise en charge des analyses en temps réel, de la formation des modèles d'IA et des rapports opérationnels.

IA et ML pour l'enrichissement des données

Une fois que les données du mainframe atterrissent dans un lac de données, les organisations appliquent de plus en plus l’apprentissage automatique et l’IA pour générer de la valeur commerciale.

• Modèles de détection de fraude formés sur des données de réclamations historiques.
• Algorithmes de maintenance prédictive alimentés par les journaux opérationnels.
• Modèles de segmentation et de personnalisation des clients basés sur l'historique des transactions.

À mesure que les plateformes ML deviennent plus accessibles, les pipelines d’intégration incluront de plus en plus non seulement le déplacement et la transformation des données, mais également l’ingénierie des fonctionnalités, l’inférence de modèles et les boucles de rétroaction vers les systèmes opérationnels.

Les conceptions d’intégration devront tenir compte de ces exigences en garantissant la qualité, la lignée et la fraîcheur des données à des niveaux adaptés à la formation et à la notation des modèles ML.

ETL sans serveur et piloté par événements

Les paradigmes sans serveur et pilotés par les événements changent la façon dont les organisations envisagent l’intégration des données.

Au lieu de tâches monolithiques par lots nocturnes ou de serveurs ETL de longue durée, les entreprises se tournent vers des pipelines déclenchés par des événements, basés sur des plateformes sans serveur. AWS Lambda, Azure Functions et Google Cloud Functions peuvent réagir à l'arrivée de nouvelles données dans les magasins d'objets ou à de nouveaux événements dans les files d'attente de messages, déclenchant ainsi des tâches de transformation à la demande.

Ce modèle réduit les coûts en éliminant les infrastructures inutilisées et améliore la réactivité pour les cas d'utilisation urgents. L'intégration mainframe tirera de plus en plus parti de ces modèles sans serveur, notamment pour les scénarios de CDC et de streaming.

Data Mesh et gouvernance fédérée

À mesure que les lacs de données se développent, le besoin d’une gouvernance des données robuste et de modèles organisationnels qui évitent les goulots d’étranglement centraux augmente également.

Le paradigme du maillage de données encourage le traitement des données comme un produit, les équipes métier étant responsables de la qualité, de la documentation et de l'accessibilité de leurs ensembles de données. Pour l'intégration mainframe, cela signifie :

• Propriété clairement définie des produits de données dérivés du mainframe.
• Suivi robuste des métadonnées et de la lignée.
• Politiques d’accès standardisées sur toutes les couches de stockage.

La gouvernance fédérée garantit que même les données mainframe hautement réglementées peuvent être démocratisées de manière responsable au sein d'une organisation, en évitant les silos tout en maintenant la conformité.

Préparer l'avenir

Ces tendances soulignent que l’intégration du mainframe au lac de données ne consiste pas seulement à déplacer des données, mais à permettre à l’entreprise d’innover plus rapidement et plus efficacement.

Les architectes et les équipes d’ingénierie doivent prévoir :

• Prise en charge des charges de travail hybrides combinant lots, CDC, streaming et API.
• Conception de pipelines extensibles pour le ML et l'analyse en temps réel.
• Investir dans les métadonnées, la lignée et la sécurité en tant que préoccupations de premier ordre.
• Aligner les stratégies d’intégration avec des stratégies plus larges de modernisation et de cloud.

Les organisations qui anticipent ces tendances peuvent garantir que leurs investissements d’aujourd’hui restent précieux demain, créant ainsi une base qui prend en charge l’évolution des demandes analytiques et des priorités commerciales dans le futur.

Recommandations et bonnes pratiques

L’intégration des mainframes hérités aux lacs de données modernes est une initiative essentielle qui peut générer une valeur commerciale significative, mais elle est également complexe et risquée si elle est abordée sans stratégie claire.

S’appuyant sur l’expérience du secteur et sur des études de cas réussies, voici des recommandations clés et des meilleures pratiques pour aider les organisations à naviguer efficacement dans ce parcours.

Évaluer la sensibilité des données dès le début

Les mainframes stockent souvent certaines des données les plus sensibles d'une organisation, notamment les transactions financières, les informations de santé personnelles et les détails des comptes clients. Avant de concevoir des pipelines d'intégration, les équipes doivent procéder à une évaluation approfondie de la sensibilité et de la classification des données.

• Identifiez les éléments de données PII, PCI, réglementés par HIPAA ou autres éléments de données sensibles.
• Définissez les exigences de masquage ou de tokenisation des données avant le mouvement.
• Assurez-vous que les politiques de chiffrement (en transit et au repos) sont bien définies.

Une évaluation précoce permet d’éviter des refontes coûteuses et garantit la conformité réglementaire dès le départ.

Commencez par des preuves de concept à petite échelle

Les projets d'intégration échouent souvent lorsque les équipes tentent de remplacer des décennies de tâches par lots et de code personnalisé en une seule phase. Au lieu de cela :

• Choisissez un cas d’utilisation unique et bien défini pour prouver les modèles d’intégration.
• Valider les outils et les transformations sur un sous-ensemble représentatif de données.
• Impliquez les équipes mainframe et les ingénieurs du lac de données dans la conception et l'exécution.

Les preuves de concept réduisent les risques, renforcent la confiance des parties prenantes et créent des modèles réutilisables pour un déploiement plus large.

Investissez dans les métadonnées et la cartographie automatisées

L'analyse des copybooks COBOL, la gestion des conversions EBCDIC et le mappage vers des schémas modernes peuvent être sujets aux erreurs et prendre du temps s'ils sont effectués manuellement.

La meilleure pratique consiste à :

• Utilisez des outils qui prennent en charge l’analyse automatisée des cahiers et le mappage de schémas.
• Maintenez des métadonnées versionnées pour suivre les changements au fil du temps.
• Intégrez des catalogues de métadonnées comme AWS Glue ou Azure Purview pour garantir la cohérence.

Une gestion robuste des métadonnées évite les problèmes de qualité des données et simplifie la maintenance à mesure que l’intégration évolue.

Aligner les SLA sur les attentes de l'entreprise

Les décisions de conception d’intégration doivent toujours être liées à des exigences commerciales claires, notamment en ce qui concerne la fraîcheur des données.

• Le déchargement par lots peut être acceptable pour les rapports quotidiens, mais insuffisant pour la détection des fraudes en temps réel.
• Les pipelines CDC ou de streaming peuvent réduire considérablement la latence, mais nécessitent davantage d'investissements opérationnels.
• Les API peuvent répondre à des requêtes transactionnelles sans réplication à grande échelle, mais peuvent ne pas prendre en charge les cas d’utilisation analytiques.

Documentez et convenez des SLA avec les parties prenantes de l’entreprise dès le début pour éviter les surprises plus tard dans le cycle de vie du projet.

Donner la priorité à la préparation opérationnelle

Les pipelines d'intégration ne sont pas des systèmes à configurer et à oublier. Ils nécessitent une conception opérationnelle solide, incluant :

• Surveillance de l'exécution des tâches, de la latence et des taux d'échec.
• Journalisation avec suffisamment de détails pour les audits et le dépannage.
• Alerter les équipes opérationnelles pour une résolution proactive des problèmes.
• Manuels d'exécution et formations pour le personnel de soutien.

Traitez les tâches d’intégration comme des charges de travail de production avec des plans de propriété et de support clairs.

Activer la modernisation progressive

Bien que le remplacement complet du mainframe puisse être l’objectif à long terme, la plupart des organisations adoptent des modèles hybrides à court terme.

• Utilisez le déchargement par lots pour permettre une analyse historique à grande échelle.
• Ajoutez le CDC et le streaming pour des analyses opérationnelles avec des SLA plus stricts.
• Enveloppez les services mainframe avec des API pour un accès en temps réel sans réplication.

Les approches incrémentales génèrent rapidement de la valeur tout en réduisant les risques et en donnant aux équipes le temps de s’adapter.

Construisez dès le départ pour la sécurité et la conformité

La sécurité doit être intégrée dès le début et non ajoutée ultérieurement.

• Appliquez une authentification forte et une intégration IAM pour tous les mouvements de données.
• Chiffrez les données en transit (TLS) et au repos (S3 SSE, chiffrement de stockage Azure).
• Implémentez des contrôles d’accès sur les couches du lac de données pour appliquer l’accès au moindre privilège.
• Conservez des journaux d’audit détaillés pour les rapports de conformité.
• Appliquez le suivi de la lignée des données pour garantir la transparence des transformations de la source à la cible.

Ces pratiques réduisent les risques et renforcent la confiance avec les régulateurs et les parties prenantes de l’entreprise.

Collaborer au-delà des silos

Les spécialistes mainframe et les équipes d'ingénierie des données cloud natives ont souvent des outils, des processus et des cultures différents. Les projets réussis privilégient la collaboration :

• Examens de conception interfonctionnels pour garantir la faisabilité et l’adhésion.
• Documentation partagée et normes de métadonnées.
• Modèles de soutien opérationnel conjoint.

Il est aussi important de combler les silos organisationnels que de combler les silos technologiques.

Se concentrer sur la maintenabilité à long terme

Donnez la priorité à la maintenabilité pour éviter de créer une nouvelle génération de pipelines fragiles et opaques qui deviendront l’héritage de demain.

• Automatisez la gestion des schémas et les transformations.
• Contrôle de version des configurations ETL et du code.
• Documentez les flux de données de bout en bout et la propriété.
• Concevez des pipelines modulaires et extensibles pour de nouveaux cas d’utilisation.

Un cadre d’intégration bien entretenu prend en charge l’évolution des besoins de l’entreprise et réduit le coût d’adaptation aux tendances futures telles que l’analyse en temps réel, l’apprentissage automatique et les migrations vers le cloud.

Transformer l'héritage en opportunité

L'intégration des mainframes existants aux lacs de données modernes est bien plus qu'un simple projet de migration technique. Il s'agit d'une initiative stratégique permettant de libérer des décennies de données précieuses pour l'analyse avancée, la prise de décision en temps réel et le machine learning. Les organisations qui réussissent cet effort acquièrent un avantage considérable en transformant des systèmes rigides et cloisonnés en plateformes agiles et axées sur les données, capables de répondre à l'évolution des besoins métier.

Réaliser cette intégration nécessite une planification réfléchie et une exécution rigoureuse. Les équipes doivent relever des défis allant des formats de données propriétaires et des processus par lots à la sécurité, la conformité et la complexité opérationnelle. Le choix des modèles d'intégration appropriés, qu'il s'agisse de déchargement par lots, de CDC, de streaming ou d'API, repose sur la compréhension des exigences métier spécifiques en matière de fraîcheur des données, de latence et de contrôle d'accès.

Les choix technologiques sont également importants. Les outils ETL matures, les services cloud natifs, les frameworks open source et les solutions spécialisées comme Smart TS XL ont chacun leur rôle à jouer dans différents scénarios. Les meilleures architectures combinent souvent plusieurs modèles et outils pour répondre aux différents besoins de l'entreprise.

Les aspects opérationnels et organisationnels sont tout aussi importants. Les projets d'intégration réussis privilégient dès le départ la gestion des métadonnées, l'automatisation, la surveillance et la sécurité. Ils encouragent une étroite collaboration entre les experts mainframe et les équipes d'ingénierie des données cloud. Ils créent des processus et des pipelines maintenables, extensibles et transparents pour accompagner la croissance future.

En fin de compte, l'intégration des mainframes aux lacs de données modernes ne consiste pas à remplacer un système par un autre, mais à permettre la coexistence et à exploiter pleinement le potentiel des données d'entreprise. Avec une stratégie claire, les technologies adaptées et une approche axée sur la durabilité à long terme, les organisations peuvent transformer ce défi complexe en un atout concurrentiel et un levier d'innovation.