Wiele dużych przedsiębiorstw nadal korzysta ze starszych komputerów mainframe do obsługi zadań o znaczeniu krytycznym, przetwarzających ogromne ilości danych transakcyjnych. Dekady inwestycji sprawiły, że systemy te są stabilne, bezpieczne i głęboko osadzone w podstawowych operacjach biznesowych. Jednocześnie organizacje stoją w obliczu rosnącej presji, aby wykorzystać te dane do nowoczesnych analiz, inicjatyw AI i podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
Nowoczesne jeziora danych oferują elastyczne i ekonomiczne podejście do centralizacji danych z różnych źródeł. Umożliwiają one dostęp do danych w trybie „schemat-on-read”, obsługują skalowalną pamięć masową obiektów i integrują się z zaawansowanymi usługami analitycznymi natywnymi dla chmury. Możliwość konsolidacji danych z komputerów mainframe w jeziorze danych może przynieść nowe korzyści poprzez przełamanie tradycyjnych silosów danych, obsługę zaawansowanych modeli analitycznych i umożliwienie samoobsługowego dostępu zarówno analitykom danych, jak i użytkownikom biznesowym.
Jednak integracja danych z komputera mainframe z nowoczesnym jeziorem danych wcale nie jest taka prosta. Stare systemy Zazwyczaj korzystają z zastrzeżonych formatów przechowywania danych, takich jak VSAM, IMS lub DB2 z kopiami COBOL, i często kodują dane w EBCDIC, a nie ASCII lub UTF-8. Modele przetwarzania wsadowego muszą być zgodne z architekturą strumieniową i wymaganiami analityki w czasie rzeczywistym. Kwestie bezpieczeństwa, zgodności i pochodzenia danych dodatkowo komplikują proces, wymagając starannego planowania i solidnych modeli zarządzania.
Organizacje dążące do połączenia tych środowisk stoją przed ważnymi decyzjami projektowymi dotyczącymi wzorców integracji, wyboru technologii i wymagań operacyjnych. Od masowych zadań ETL, przez przechwytywanie danych o zmianach, po mikrousługi oparte na API, różne podejścia wiążą się z różnymi kompromisami. czas oczekiwania, złożoność i koszty. Wybór właściwej strategii zależy od takich czynników, jak charakterystyka obciążenia, zapotrzebowanie na aktualność danych i ograniczenia regulacyjne.
Skuteczne działania integracyjne pozwalają na dopasowanie celów biznesowych do architektury technicznej, wykorzystanie narzędzi i platform dostosowanych do potrzeb oraz ustanowienie powtarzalnych praktyk operacyjnych. Rezultatem jest hybrydowe środowisko, w którym starsze systemy nadal zapewniają kluczowe możliwości transakcyjne, jednocześnie udostępniając swoje dane nowoczesnym, skalowalnym platformom analitycznym.
Zrozumienie starszych komputerów mainframe
Komputery mainframe od dziesięcioleci stanowią podstawę informatyki korporacyjnej. Słyną z niezawodności, skalowalności i możliwości obsługi dużych obciążeń transakcyjnych, co czyni je niezbędnymi w branżach takich jak bankowość, ubezpieczenia, opieka zdrowotna i administracja publiczna.
Systemy te są często budowane na dojrzałych platformach, takich jak IBM z/OS czy Unisys, i obsługują wysoce zoptymalizowane aplikacje rozwijane przez wiele lat. Ich cechy operacyjne obejmują przewidywalną wydajność, solidne zabezpieczenia i rozbudowane możliwości audytu. Pomimo stabilności, zazwyczaj opierają się na starszych wzorcach projektowych, które mogą być trudne do zintegrowania z nowoczesnymi architekturami.
Dane na komputerach mainframe są często przechowywane w zastrzeżonych lub starszych formatach. Typowe mechanizmy przechowywania danych obejmują zestawy danych VSAM, hierarchiczne bazy danych IMS oraz tabele relacyjne DB2. Wiele z tych systemów wykorzystuje copybooki języka COBOL do definiowania złożonych układów rekordów, a dane są często kodowane w standardzie EBCDIC, a nie w standardach ASCII lub UTF-8, używanych w większości współczesnych systemów.
Pod względem operacyjnym komputery mainframe są silnie zorientowane na przetwarzanie wsadowe. Zadania wsadowe wykonywane w nocy lub w trybie planowym wyodrębniają, przekształcają i ładują dane zgodnie z ustalonymi harmonogramami. Chociaż niektóre komputery mainframe obsługują również integracje oparte na przetwarzaniu transakcji online (OLTP) i kolejkach komunikatów, dominującym paradygmatem integracji pozostaje przetwarzanie wsadowe.
To środowisko, choć solidne, stwarza poważne wyzwania w integracji z nowoczesnymi jeziorami danych, które kładą nacisk na elastyczny dostęp do danych typu „schemat-on-read”, rozproszone przechowywanie obiektów i analitykę w czasie rzeczywistym. Zrozumienie podstawowych struktur danych i modeli operacyjnych komputerów mainframe jest kluczowe przed podjęciem jakichkolwiek działań integracyjnych. Skuteczne strategie wymagają uwzględnienia tych różnic poprzez staranne mapowanie, transformację i orkiestrację danych, aby zapewnić, że starsze systemy mogą niezawodnie i bezpiecznie udostępniać swoje dane nowoczesnym platformom analitycznym.
Nowoczesne architektury jezior danych
Nowoczesne jeziora danych (data lakes) zostały zaprojektowane w celu konsolidacji zróżnicowanych źródeł danych w jedno, skalowalne repozytorium, które może obsługiwać szeroki zakres zastosowań analitycznych i operacyjnych. W przeciwieństwie do tradycyjnych magazynów danych, które narzucają rygorystyczne wymagania dotyczące schematu przy zapisie, jeziora danych wykorzystują zasady schematu przy odczycie. Takie podejście pozwala na pobieranie surowych danych w ich natywnej formie i elastyczną interpretację w czasie wykonywania zapytania, umożliwiając szybkie eksperymentowanie i dostosowywanie się do zmieniających się potrzeb analitycznych.
Podstawą większości architektur jezior danych jest obiektowa pamięć masowa, która zapewnia praktycznie nieograniczoną skalowalność i ekonomiczne przechowywanie danych ustrukturyzowanych, częściowo ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych. Popularne opcje to Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage oraz rozwiązania lokalne, takie jak Hadoop Distributed File System (HDFS). Systemy te są zoptymalizowane pod kątem wysokiej trwałości i niskich kosztów archiwizacji, obsługując wzorce pobierania i pobierania danych na dużą skalę.
Jeziora danych powszechnie wykorzystują nowoczesne formaty danych, takie jak Parquet, ORC i Avro. Te formaty kolumnowe umożliwiają wydajne przechowywanie i pobieranie danych, szczególnie w przypadku obciążeń analitycznych. Obsługują zaawansowane techniki kompresji i predykatów, znacząco poprawiając wydajność zapytań i redukując koszty przechowywania.
Zarządzanie metadanymi jest kluczowym elementem projektowania jezior danych. Usługi takie jak AWS Glue Data Catalog, Azure Purview czy rozwiązania open source, takie jak Apache Hive Metastore, zapewniają scentralizowane definicje schematów, śledzenie pochodzenia danych i mechanizmy zarządzania. Ta warstwa metadanych umożliwia organizację danych na dużą skalę, egzekwowanie zasad dostępu oraz dostarczanie spójnego widoku użytkownikom i narzędziom analitycznym.
Integracja z frameworkami przetwarzania to kolejna cecha definiująca. Jeziora danych stanowią podstawę dla rozproszonych silników obliczeniowych, takich jak Apache Spark, AWS Athena, Azure Synapse i Google BigQuery. Narzędzia te umożliwiają analitykom danych i naukowcom przeprowadzanie złożonych zapytań, budowanie modeli uczenia maszynowego i tworzenie pulpitów nawigacyjnych w czasie rzeczywistym bezpośrednio w jeziorze danych.
W miarę jak przedsiębiorstwa dążą do modernizacji swoich architektur danych, jeziora danych stały się strategicznym narzędziem umożliwiającym przełamywanie silosów, demokratyzację dostępu i odblokowanie zaawansowanych możliwości analitycznych. Jednak realizacja tej wizji zależy od możliwości integracji starszych systemów, w tym komputerów mainframe, w sposób, który zachowuje jakość, pochodzenie i bezpieczeństwo danych, jednocześnie udostępniając je nowoczesnym narzędziom przetwarzania i analizy.
Wyzwania integracyjne
Integracja starszych systemów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych to złożone przedsięwzięcie, które wymaga starannej analizy wyzwań technicznych i organizacyjnych. Wyzwania te wynikają z fundamentalnych różnic w formatach danych, paradygmatach przetwarzania, modelach bezpieczeństwa i oczekiwaniach operacyjnych.
Jedną z głównych przeszkód technicznych jest niezgodność formatów danych. Komputery mainframe często przechowują dane w zastrzeżonych formatach, takich jak pliki VSAM, hierarchiczne bazy danych IMS lub tabele DB2 z definicjami copybook w języku COBOL. Te układy rekordów nie są natywnie kompatybilne z nowoczesnymi formatami jezior danych, takimi jak Parquet czy ORC. Ponadto dane w komputerach mainframe są zazwyczaj kodowane w formacie EBCDIC, który musi zostać przekonwertowany na ASCII lub UTF-8, aby zapewnić interoperacyjność ze współczesnymi narzędziami i platformami.
Paradygmaty integracji przetwarzania wsadowego i strumieniowego stanowią kolejne istotne wyzwanie. Komputery mainframe tradycyjnie opierają się na zaplanowanych zadaniach wsadowych, często uruchamianych w nocy, w celu przetwarzania i eksportowania danych. Chociaż cykle wsadowe są skuteczne w przypadku wielu obciążeń operacyjnych, mogą wprowadzać opóźnienia nieakceptowalne dla nowoczesnych aplikacji analitycznych w czasie rzeczywistym lub uczenia maszynowego. Zniwelowanie tej luki wymaga ponownego przemyślenia wzorców integracji, aby obsługiwać architektury przechwytywania danych zmian (CDC) lub strumieniowania sterowanego zdarzeniami.
Kwestie bezpieczeństwa i zgodności dodatkowo komplikują sytuację. Komputery mainframe to zaufane systemy archiwizacji, często zawierające wrażliwe dane podlegające ścisłym regulacjom, takim jak RODO, HIPAA czy SOX. Działania integracyjne muszą zapewniać szyfrowanie danych w trakcie przesyłu i przechowywania, odpowiednie zarządzanie dostępem za pomocą zasad IAM oraz zachowanie śladów audytu i pochodzenia danych w celu zachowania zgodności. Każde naruszenie lub błędna konfiguracja może narazić organizacje na poważne ryzyko prawne i utratę reputacji.
Wymagania dotyczące jakości danych i pochodzenia również komplikują projekty integracyjne. Struktury danych komputerów mainframe mogą być bardzo złożone, z gęstymi, zagnieżdżonymi układami rekordów i wbudowaną logiką biznesową, które wymagają starannego dekodowania i transformacji. Zapewnienie poprawności mapowania danych, weryfikowalności transformacji i możliwości śledzenia pochodzenia jest kluczowe dla utrzymania zaufania do zintegrowanej platformy.
Nie należy lekceważyć wyzwań operacyjnych. Zadania integracyjne muszą być niezawodnie koordynowane, skutecznie monitorowane i zaprojektowane tak, aby sprawnie obsługiwać błędy. Zespoły mainframe i zespoły inżynierii danych często mają różne zestawy umiejętności i preferencje dotyczące narzędzi, co tworzy silosy organizacyjne, które mogą utrudniać współpracę. Zjednoczenie tych grup wokół wspólnych celów, procesów i platform ma kluczowe znaczenie dla sukcesu.
Aby sprostać tym wyzwaniom, konieczne jest strategiczne podejście łączące w sobie staranną ocenę istniejących systemów, dobór odpowiednich wzorców i narzędzi integracji oraz inwestycje w praktyki operacyjne zapewniające bezpieczeństwo, niezawodność i łatwość konserwacji w dłuższej perspektywie.
Wzorce i strategie integracji
Integracja starszych komputerów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych rzadko sprowadza się do prostego przeniesienia danych z jednego miejsca do drugiego. Wymaga to przemyślanych wyborów architektonicznych, uwzględniających różnice w strukturach danych, modelach przetwarzania, oczekiwaniach dotyczących opóźnień i wymaganiach bezpieczeństwa.
Komputery mainframe zostały zaprojektowane z myślą o niezawodności, stabilności i przetwarzaniu wsadowym o dużej objętości, podczas gdy nowoczesne jeziora danych priorytetowo traktują elastyczne przechowywanie danych ze schematem odczytu, skalowalność obliczeniową i analitykę w czasie rzeczywistym. Połączenie tych środowisk oznacza wybór wzorców integracji, które uwzględniają realia operacyjne komputera mainframe, umożliwiając jednocześnie nowoczesne, chmurowe wykorzystanie danych.
Wzorce te obejmują zarówno tradycyjne przetwarzanie wsadowe, jak i zaawansowane przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym oraz mikrousługi oparte na API. Każde podejście uwzględnia specyficzne wymagania biznesowe i ograniczenia techniczne. Instytucja finansowa może potrzebować codziennego raportowania wsadowego, aby spełnić wymogi zgodności, jednocześnie umożliwiając wykrywanie oszustw w czasie niemal rzeczywistym za pośrednictwem CDC i strumieniowania. Firma ubezpieczeniowa mogłaby wykorzystać API do samodzielnego wyszukiwania polis bez konieczności replikowania poufnych danych.
Integracja rzadko jest zatem pojedynczym wzorcem, a raczej kombinacją podejść dostosowanych do wymagań dotyczących aktualności danych, charakterystyki obciążenia i kosztów. Zaprojektowanie tej strategii integracji jest kluczowe dla wykorzystania wartości danych z komputerów mainframe do celów analitycznych, sztucznej inteligencji i innowacji biznesowych.
Poniżej przyjrzymy się szczegółowo czterem powszechnie stosowanym wzorcom integracji, a także praktycznym przykładom kodu ilustrującym, w jaki sposób rozwiązania te są wdrażane w rzeczywistych środowiskach.
Rozładunek wsadowy
Odciążanie wsadowe to najpopularniejsza metoda integracji, wykorzystująca zadania wsadowe przyjazne komputerom mainframe do wyodrębniania dużych wolumenów danych w zaplanowanych odstępach czasu. Organizacje często posiadają już dojrzałe procesy FTP lub oparte na plikach, służące do eksportu danych.
W przypadku jezior danych proces wsadowy obejmuje nie tylko przenoszenie danych, ale także transformację starszych kodowań (takich jak EBCDIC) i formatów (kopie języka COBOL) do nowoczesnych formatów schematu odczytu, takich jak Parquet lub Avro.
Przykładowy fragment kodu w podręczniku COBOL
Ten fragment kodu definiuje strukturę rekordu klienta na komputerze typu mainframe.
01 CUSTOMER-RECORD.
05 CUST-ID PIC 9(5).
05 CUST-NAME PIC X(30).
05 CUST-BALANCE PIC 9(7)V99.
Takie kopie są analizowane i mapowane na nowoczesne schematy w procesach ETL.
Mapowanie do schematu Parquet (przykład JSON)
Struktura kopii jest tłumaczona na schemat JSON, który można zapisać w Parquet w jeziorze danych.
{
"fields": [
{"name": "cust_id", "type": "int"},
{"name": "cust_name", "type": "string"},
{"name": "cust_balance", "type": "decimal(9,2)"}
]
}
Narzędzia ETL lub kod niestandardowy odczytują wyeksportowane pliki płaskie, analizują układ kopii zapasowej i konwertują rekordy do formatu Parquet w celu wydajnego przechowywania i analizowania.
Przykładowe zadanie DAG przepływu powietrza
Airflow jest powszechnie używany do organizowania zadań integracji wsadowej. Oto proste zadanie pobierania wyeksportowanych danych z komputera mainframe przez FTP:
extract_task = BashOperator(
task_id='extract_mainframe_batch',
bash_command='ftp get mainframe_server VSAM_EXPORT.DAT /tmp/VSAM_EXPORT.DAT',
dag=dag
)
W praktyce DAG może obejmować dodatkowe zadania związane z konwersją formatu, walidacją schematu i ładowaniem do pamięci masowej w chmurze.
Przenoszenie danych wsadowych jest stosunkowo łatwe do wdrożenia, ponieważ pasuje do istniejących procesów komputerów mainframe. Wprowadza jednak opóźnienia danych sięgające od kilku godzin do całego dnia, co czyni je mniej odpowiednimi do analiz krytycznych czasowo.
Zmień przechwytywanie danych (CDC)
CDC zmniejsza opóźnienia, replikując jedynie zmiany wprowadzone w danych mainframe. Zamiast wielokrotnie przenosić całe tabele, rozwiązania CDC monitorują logi lub dzienniki pod kątem wstawień, aktualizacji i usunięć, a następnie przesyłają te zmiany do jeziora danych.
Takie podejście minimalizuje ruch danych i umożliwia analizę niemal w czasie rzeczywistym. Jest to szczególnie przydatne w przypadku raportowania operacyjnego, procesów uczenia maszynowego lub utrzymywania zsynchronizowanych magazynów danych.
Przykładowy kod SQL umożliwiający włączenie CDC w DB2 (koncepcyjny):
ALTER TABLE CUSTOMER
ENABLE CHANGE DATA CAPTURE;
To polecenie ilustruje konfigurację na poziomie bazy danych w celu aktywacji CDC, umożliwiając narzędziom odczytywanie dzienników transakcji.
Przykładowa konfiguracja łącznika CDC Kafka Connect:
Wiele rozwiązań CDC integruje się z brokerami komunikatów, takimi jak Kafka, aby stale przesyłać zmiany. Oto przykładowa konfiguracja:
{
"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"
}
}
Ta konfiguracja przesyła strumieniowo zmiany w komputerze mainframe do tematu Kafka, dzięki czemu są one dostępne dla odbiorców końcowych, takich jak Spark Structured Streaming czy Kafka Connect Sinks zapisujących w usłudze S3.
CDC znacząco redukuje opóźnienia, ale wprowadza złożoność w zapewnianiu spójności, kolejności i odzyskiwaniu błędów. Wymaga również starannego monitorowania w celu radzenia sobie z problemami takimi jak obcinanie logów czy dryf schematu.
Integracja danych strumieniowych
Integracja strumieniowa rozszerza możliwości CDC, przetwarzając zdarzenia zmian w czasie rzeczywistym. Umożliwia to tworzenie architektur, w których aktualizacje komputerów mainframe są stale przesyłane do chmurowych systemów analitycznych, wspierając takie zastosowania jak wykrywanie oszustw, personalizacja i panele operacyjne.
Dane mogą być pobierane do kolejek komunikatów lub platform streamingowych, takich jak Kafka czy IBM MQ. Stamtąd platformy przetwarzania, takie jak Apache NiFi, Spark Streaming czy Flink, mogą przekształcać i ładować dane do jeziora danych.
Przykładowy przepływ NiFi (pseudo-JSON):
Uproszczony przykład wykorzystania NiFi do monitorowania nowych eksportów komputerów mainframe i publikowania ich w Kafce:
{
"processor": "GetFile",
"properties": {
"Input Directory": "/mainframe/exports",
"Polling Interval": "5 secs"
},
"next": {
"processor": "PublishKafka",
"properties": {
"Topic Name": "mainframe-stream"
}
}
}
Ten przepływ automatycznie odbiera nowe pliki wygenerowane na komputerze mainframe i wysyła je jako zdarzenia do Kafki, gdzie mogą być przetwarzane w czasie rzeczywistym.
Integracja strumieniowa jest wydajna, ale wymaga dużego nakładu pracy. Wymaga inwestycji w monitorowanie, skalowanie i obsługę opóźnionych lub nieuporządkowanych danych, aby zapewnić ich poprawność.
Udostępnianie interfejsów API i mikrousług
Alternatywą dla masowego przesyłania danych jest udostępnianie danych i logiki biznesowej komputerów mainframe za pośrednictwem interfejsów API. Ten model umożliwia dostęp w czasie rzeczywistym i na żądanie bez konieczności replikowania całych zestawów danych, co zmniejsza obawy związane z zarządzaniem danymi.
Interfejsy API można tworzyć przy użyciu narzędzi takich jak IBM z/OS Connect, które unowocześniają dostęp do transakcji CICS lub zapytań DB2 za pośrednictwem interfejsów REST lub SOAP.
Przykładowy deskryptor interfejsu API z/OS Connect (YAML):
Ten deskryptor definiuje punkt końcowy REST służący do pobierania danych klienta z komputera typu 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
Przykładowe wywołanie cURL:
curl -X GET "https://api.example.com/customer/12345"
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
To wywołanie pobiera dane konkretnego klienta bezpośrednio z komputera typu mainframe.
Interfejsy API są szczególnie przydatne w zastosowaniach transakcyjnych i integracjach zewnętrznych. Umożliwiają one nowoczesnym aplikacjom interakcję z systemami mainframe bez konieczności masowej replikacji danych. Muszą być jednak starannie zaprojektowane, aby zapewnić wydajność, bezpieczeństwo i łatwość konserwacji.
Wybór odpowiedniego wzoru
Skuteczne strategie integracji często łączą te wzorce. Przenoszenie zadań wsadowych może spełniać wymogi dotyczące raportowania regulacyjnego, potoki CDC i strumieniowe mogą zasilać modele analityczne działające niemal w czasie rzeczywistym, a interfejsy API mogą obsługiwać aplikacje skierowane do klientów.
Wybór odpowiedniej kombinacji zależy od priorytetów biznesowych, wymagań dotyczących aktualności danych, istniejących możliwości systemu oraz ograniczeń budżetowych. Udana integracja dostosowuje wybory technologiczne do celów strategicznych, zapewniając jednocześnie, że systemy mainframe nadal będą stanowić wartość jako kluczowe elementy środowiska danych przedsiębiorstwa.
Opcje technologiczne dla integracji
Integracja starszych komputerów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych wymaga czegoś więcej niż tylko planowania architektonicznego — wymaga również wybrania właściwego zestawu technologii, które poradzą sobie ze złożonością ekstrakcji, transformacji, transportu i ładowania danych na dużą skalę.
Ekosystem integracji jest szeroki i obejmuje komercyjne pakiety ETL z konektorami mainframe, usługi chmurowe, frameworki open source i specjalistyczne rozwiązania dostawców. Każdy z nich oferuje inny poziom abstrakcji, automatyzacji i kontroli, umożliwiając organizacjom dopasowanie narzędzi do konkretnych potrzeb i ograniczeń.
Komercyjne narzędzia ETL i integracji
Wiele platform ETL klasy korporacyjnej oferuje solidne możliwości integracji z komputerami mainframe. Narzędzia te zostały zaprojektowane z myślą o obsłudze starszych struktur danych, kodowania EBCDIC, kopii COBOL oraz złożonego harmonogramowania zadań wsadowych.
Przykłady obejmują:
- IBM DataStage i InfoSphere Information Server: Kompleksowa obsługa źródeł danych na komputerach mainframe, takich jak VSAM i DB2, z zaawansowanym zarządzaniem metadanymi.
- Informatica PowerCenter: Oferuje łączność z komputerami mainframe, funkcje jakości danych i koordynację przepływu pracy.
- Talend: Obejmuje łączniki komputerów mainframe i komponenty transformacyjne w ramach swojego ujednoliconego pakietu integracyjnego.
Narzędzia te upraszczają rozwój dzięki wizualnym projektantom, komponentom wielokrotnego użytku i monitorowaniu klasy korporacyjnej. Często stanowią pierwszy wybór dla dużych organizacji z istniejącymi inwestycjami w komercyjne rozwiązania ETL.
Usługi natywne w chmurze
Duzi dostawcy usług w chmurze oferują zarządzane usługi integracyjne, które umożliwiają wyodrębnianie danych z komputerów mainframe i przenoszenie ich na platformy pamięci masowej przy minimalnym zarządzaniu infrastrukturą.
Przykłady obejmują:
- Replikacja danych modernizacji komputera mainframe AWS: obsługuje replikację danych DB2 lub VSAM opartą na CDC do S3 lub innych usług AWS.
- Azure Data Factory: oferuje gotowe łączniki dla baz danych mainframe i umożliwia organizowanie przetwarzania wsadowego lub strumieniowego w usłudze Azure Data Lake Storage.
- Google Cloud Dataflow: Możliwość integracji z kolejkami komunikatów lub niestandardowymi strumieniami CDC w celu przekształcania i ładowania danych z komputera mainframe do usługi BigQuery lub usługi Cloud Storage.
Usługi te redukują obciążenie operacyjne i natywnie integrują się z usługami analityki w chmurze niższego szczebla. Doskonale sprawdzają się w hybrydowych strategiach chmurowych, w których systemy mainframe pozostają lokalne, a obciążenia analityczne są przenoszone do chmury.
Rozwiązania Open Source
Dla organizacji poszukujących elastyczności i kontroli kosztów narzędzia typu open source mogą okazać się cennym elementem procesu integracji.
Przykłady obejmują:
- Apache NiFi: zapewnia wizualne projektowanie przepływu danych metodą „przeciągnij i upuść” z obsługą pobierania plików, przekształcania rekordów i publikowania w usłudze Kafka lub pamięci masowej obiektów.
- Apache Kafka i Kafka Connect: Wspólne dla wzorców replikacji i integracji strumieniowej opartych na CDC. Konektory CDC dla komputerów mainframe (komercyjne lub tworzone na zamówienie) mogą publikować zdarzenia zmian w tematach Kafka.
- Apache Spark: Służy do masowej transformacji wyodrębnionych danych z komputerów mainframe, w tym do analizy kopii zapasowych i zapisywania w formatach Parquet lub ORC.
Chociaż oprogramowanie typu open source zapewnia swobodę i niższe koszty, często wymaga większych nakładów inżynieryjnych na konfigurację, monitorowanie i konserwację.
Złącza i adaptery specyficzne dla dostawcy
Niektórzy dostawcy specjalizują się w integracji komputerów mainframe, oferując narzędzia zaprojektowane specjalnie do łączenia systemów mainframe i nowoczesnych jezior danych, wymagające minimalnego niestandardowego rozwoju.
Przykłady obejmują:
- Precisely Connect (dawniej Syncsort): zapewnia zoptymalizowane przesyłanie danych z komputerów mainframe do pamięci masowej w chmurze z natywną obsługą copybooków COBOL, konwersji EBCDIC i CDC.
- IBM z/OS Connect: udostępnia aplikacje mainframe jako interfejsy API REST, umożliwiając integrację opartą na interfejsie API bez konieczności replikacji danych na dużą skalę.
- GT Software Ivory Service Architect: Podobne narzędzia do obsługi API dla transakcji CICS i IMS.
Rozwiązania te często spełniają specjalistyczne wymagania, takie jak wysokowydajna ekstrakcja z VSAM lub IMS, interfejsy API transakcji w czasie rzeczywistym lub śledzenie pochodzenia danych pod kątem zgodności.
Rozwiązania niestandardowe
W niektórych przypadkach organizacje budują dedykowane procesy integracyjne, aby sprostać unikalnym wymaganiom. Niestandardowe rozwiązania mogą obejmować parsery copybooków COBOL, konwertery kodowania i niestandardowe skrypty harmonogramowania.
Przykład:
- Skrypty ETL oparte na języku Python, wykorzystujące Pandas i PySpark do odczytu eksportowanych plików płaskich, analizy copybooków, konwersji EBCDIC na UTF-8 i zapisu Parquet do S3.
- Niestandardowe procesory NiFi, które w czasie rzeczywistym analizują formaty specyficzne dla komputerów mainframe.
Niestandardowe potoki zapewniają maksymalną elastyczność, ale mogą zwiększyć koszty rozwoju i utrzymania. Często są uzasadnione, gdy gotowe rozwiązania nie obsługują unikalnych reguł biznesowych ani struktur danych.
Dopasowanie technologii do strategii
Wybór właściwego połączenia technologii zależy od wybranych wzorców integracji, wymagań dotyczących aktualności danych, dostępnych umiejętności i budżetu.
- Przenoszenie zadań wsadowych może opierać się na istniejących narzędziach ETL lub natywnej koordynacji chmurowej.
- Integracja CDC i przesyłania strumieniowego korzysta z rozwiązań Kafka, zarządzanych usług replikacji i potoków NiFi.
- Integracja oparta na API wymaga narzędzi przeznaczonych specjalnie dla komputerów mainframe, takich jak z/OS Connect.
Skuteczne strategie integracji dopasowują te narzędzia do celów biznesowych, gwarantując solidność, łatwość utrzymania i opłacalność przepływu danych, a jednocześnie spełniając wymogi regulacyjne i bezpieczeństwa.
Smart TS XL jako rozwiązanie integracyjne
Integracja komputerów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych często wymaga specjalistycznych narzędzi, które potrafią obsłużyć złożoność starszych struktur danych, schematów kodowania i operacyjnych przepływów pracy, a jednocześnie połączyć je z natywnymi dla chmury środowiskami pamięci masowej i przetwarzania. Smart TS XL to jedno z takich rozwiązań, stworzone specjalnie z myślą o tych wyzwaniach, ze szczególnym uwzględnieniem ekstrakcji, transformacji i ładowania danych z komputerów mainframe na dużą skalę.
Rozwiązanie Smart TS XL zostało zaprojektowane specjalnie dla przedsiębiorstw, które muszą przenieść duże ilości danych z komputerów mainframe ustrukturyzowanych w kopiach COBOL, zestawach danych VSAM, tabelach DB2 lub innych starszych formatach i dostarczyć je w nowoczesnych formatach gotowych do analizy, takich jak Parquet lub Avro, do systemów pamięci masowej obiektów, takich jak Amazon S3, Azure Data Lake Storage lub Google Cloud Storage.
Przegląd Smart TS XL
W swojej istocie Smart TS XL to zautomatyzowane rozwiązanie do integracji komputerów mainframe z chmurą, które rozumie specyficzne cechy danych mainframe. Obsługuje parsowanie i mapowanie kopii COBOL, obsługę konwersji EBCDIC na UTF-8 oraz zarządzanie złożonymi układami zagnieżdżonych rekordów.
Rozwiązanie Smart TS XL jest często wykorzystywane do usprawniania przepływów pracy wsadowej, umożliwiając jednocześnie organizacjom stopniową modernizację architektur danych bez zakłócania podstawowych obciążeń komputerów mainframe.
Kluczowe możliwości integracji komputerów mainframe
- Analiza kopii COBOL:Automatycznie interpretuje układy kopii COBOL i generuje konfiguracje mapowania w celu przekształcania płaskich plików w ustrukturyzowane, nowoczesne formaty.
- Konwersja EBCDIC:Obsługuje translację zestawu znaków z EBCDIC na ASCII lub UTF-8, zapewniając zgodność z natywnymi dla chmury narzędziami analitycznymi.
- Mapowanie schematu:Obsługuje rozbudowane konwersje typów danych i zagnieżdżone definicje schematów, aby spełnić wymagania Parquet, ORC lub Avro.
- Automatyzacja pracy:Organizuje zaplanowane wyodrębnianie danych z komputerów mainframe, z możliwością integracji z harmonogramami przedsiębiorstw lub narzędziami do koordynacji w chmurze, takimi jak Apache Airflow.
- Wysoka Wydajność:Zoptymalizowany pod kątem obsługi bardzo dużych zbiorów danych, typowych dla obciążeń komputerów mainframe, z funkcjami przetwarzania równoległego i wydajnego wejścia/wyjścia.
Funkcje mapowania i transformacji danych
Jedną z wyróżniających się cech Smart TS XL jest wizualny lub sterowany konfiguracją interfejs mapowania, który definiuje sposób mapowania danych mainframe do nowoczesnych schematów. Eliminuje to znaczną część ręcznego, podatnego na błędy kodowania, zazwyczaj wymaganego do analizy kopii COBOL i stosowania złożonych transformacji.
Przykładowa konfiguracja mapowania (koncepcyjna):
{
"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)"}
]
}
}
Dzięki temu mapowaniu można mieć pewność, że eksportowane płaskie pliki mainframe są automatycznie przekształcane w przyjazne dla analityki formaty kolumnowe w jeziorze danych.
Integracja z nowoczesnymi jeziorami danych
Rozwiązanie Smart TS XL zostało zaprojektowane do natywnej współpracy z głównymi chmurowymi bazami danych obiektów. Po wyodrębnieniu i przekształceniu danych można je zapisać bezpośrednio w:
- Amazon S3 w formatach Parquet lub Avro
- Azure Data Lake Storage Gen2
- Google Cloud Storage
- Lokalne klastry HDFS
Dzięki bezpośredniej integracji wyeliminowano pośrednie czynności wykonywane ręcznie i zmniejszono obciążenie operacyjne związane z utrzymaniem niestandardowych procesów ETL.
Zalety i ograniczenia
Zalety:
- Zaprojektowane specjalnie do integracji z komputerami mainframe.
- Niezawodnie obsługuje copybooki COBOL i EBCDIC.
- Automatyzuje mapowanie, konwersję i ładowanie do pamięci masowej w chmurze.
- Skalowalność w przypadku dużych obciążeń wsadowych.
- Skraca czas rozwoju projektów integracyjnych.
Ograniczenia:
- Zoptymalizowane przede wszystkim pod kątem wzorców przetwarzania wsadowego; integracja CDC i przesyłania strumieniowego w czasie niemal rzeczywistym może wymagać uzupełniających się narzędzi.
- Koszty licencji i wsparcia komercyjnego mogą być znaczne w przypadku wdrożeń na dużą skalę.
- Wymaga przeszkolenia i integracji z istniejącymi przepływami pracy.
Przykładowe przypadki użycia
- Usługi finansowe:Nocne wyodrębnianie rekordów klientów VSAM, konwersja do Parquet i ładowanie do S3 na potrzeby raportowania regulacyjnego i analiz w Amazon Athena.
- Zdrowie:Masowe przenoszenie danych dotyczących przetwarzania roszczeń z komputerów mainframe do Azure Data Lake w celu wykrywania oszustw za pomocą uczenia maszynowego.
- Rząd:Modernizacja starszych zadań wsadowych poprzez zastąpienie procesów opartych na protokole FTP zautomatyzowanymi przepływami pracy Smart TS XL przekazującymi dane do usługi BigQuery na potrzeby analizy statystyk populacji.
Smart TS XL to praktyczne, specjalistyczne narzędzie dla organizacji, które chcą ograniczyć ryzyko i przyspieszyć integrację komputerów mainframe z jeziorem danych. Zapewniając solidne wsparcie dla starszych formatów danych i automatyzując konwersję do nowoczesnych schematów, umożliwia zespołom odblokowanie danych z komputerów mainframe do zaawansowanych analiz i sztucznej inteligencji bez konieczności przeprowadzania rozbudowanych prac rozwojowych.
Rozważania dotyczące projektowania i wdrażania
Pomyślna integracja starszego komputera mainframe z nowoczesnym jeziorem danych wymaga znacznie więcej niż tylko doboru odpowiednich narzędzi lub wzorców. Wymaga przemyślanego projektu i planowania operacyjnego, aby zapewnić integralność, bezpieczeństwo, zgodność i łatwość konserwacji danych w dłuższej perspektywie.
Należy zwrócić szczególną uwagę na te kwestie, aby uniknąć kosztownych niespodzianek, zapewnić zgodność z przepisami i spełnić oczekiwania biznesowe dotyczące terminowych i wysokiej jakości danych.
Mapowanie danych i transformacja schematów
Dane z komputerów mainframe często występują w wysoce niestandardowych formatach, definiowanych przez dekady. Podręczniki języka COBOL opisują zagnieżdżone układy rekordów z wypełnionymi polami dziesiętnymi, redefiniują klauzule i nazwy warunków.
Przełożenie tych struktur na nowoczesne, kolumnowe formaty, takie jak Parquet, wymaga szczegółowego mapowania:
- Analiza zeszytu:Narzędzia muszą dokładnie interpretować układ rekordów, obsługiwać zagnieżdżone grupy i rekordy o zmiennej długości.
- Konwersja typu danych:Pola dziesiętne spakowane lub binarne muszą zostać przekonwertowane na nowoczesne typy liczbowe.
- Kodowanie tłumaczenia:W przypadku nowoczesnych silników analitycznych kod EBCDIC należy niezawodnie przekonwertować na UTF-8 lub ASCII.
Zautomatyzowane narzędzia mapowania lub gotowe łączniki mogą znacznie zmniejszyć nakład pracy związany z tworzeniem oprogramowania, ale nadal wymagają rygorystycznych testów, aby mieć pewność, że wszystkie przypadki brzegowe w danych są obsługiwane poprawnie.
Harmonogramowanie i orkiestracja
Środowiska komputerów mainframe zazwyczaj korzystają z uznanych harmonogramów zadań, takich jak Control-M lub IBM Workload Scheduler. Przepływy pracy integracyjne muszą być zgodne z tymi systemami harmonogramowania lub integrować się z natywnymi dla chmury systemami koordynacji, takimi jak Apache Airflow.
Kluczowe praktyki obejmują:
- Określenie jasnych zależności między zadaniami w celu uniknięcia sytuacji wyścigu.
- Zapewnienie możliwości odzyskiwania i ponownego uruchomienia w razie awarii.
- Koordynacja ekstraktów mainframe z transformacjami downstream i obciążeniami jeziora danych.
Zadania integracyjne powinny być zaprojektowane tak, aby były idempotentne, zapewniając bezpieczne ponowne przetwarzanie w przypadku częściowych awarii.
Ten rodzaj DAG koordynuje kolejne kroki ekstrakcji i transformacji z zachowaniem jasnych zależności.
Integracja bezpieczeństwa i IAM
Dane z komputerów mainframe często zawierają bardzo poufne informacje, takie jak numery identyfikacyjne, transakcje finansowe czy dokumentacja medyczna. Przeniesienie tych danych do jeziora danych w chmurze rodzi krytyczne pytania dotyczące bezpieczeństwa:
- Szyfrowanie w ruchu i w stanie spoczynku: Wymuś protokół TLS dla wszystkich transferów sieciowych i włącz szyfrowanie dla pamięci masowej obiektów.
- Zarządzanie tożsamością i dostępem:Zintegruj z systemami IAM przedsiębiorstwa, aby wymusić dostęp z minimalnymi uprawnieniami.
- Audyt i logowanie: Rejestruj szczegółowe dzienniki wszystkich etapów integracji w celu wsparcia analizy kryminalistycznej i przeglądów zgodności.
- Maskowanie danych lub tokenizacja:W razie potrzeby zamaskuj wrażliwe pola przed umieszczeniem ich w środowiskach o mniejszej kontroli.
Bezpieczeństwo musi być wpisane w system od samego początku, a nie dodawane na końcu.
Monitorowanie, rejestrowanie i obserwowalność
Procesy integracyjne muszą być solidnie monitorowane, aby zapewnić niezawodność i wydajność. Projekty gotowe do produkcji obejmują:
- Badania zdrowia:Monitoruj powodzenie/niepowodzenie zadania ETL, opóźnienia i przepustowość.
- Szczegółowe rejestrowanie:Dołącz kroki transformacji, liczbę rekordów i komunikaty o błędach w celu rozwiązywania problemów.
- Alerty:Wyzwalaj powiadomienia o awariach i nieprawidłowościach.
- Śledzenie rodowodu:Używaj narzędzi katalogu danych, aby zachować przejrzystość mapowań i transformacji źródło-cel.
Widoczność operacyjna jest niezbędna do spełniania umów SLA i wymogów zgodności, a także do zapewnienia użytkownikom biznesowym zaufania do danych.
Testowanie i walidacja danych
Transformacje danych w komputerach mainframe są podatne na drobne błędy ze względu na złożone, starsze formaty. Solidne testy są kluczowe, aby wykryć problemy, zanim wpłyną one na dalsze analizy:
- Walidacja schematu: Upewnij się, że dane wyjściowe są zgodne ze schematami docelowymi.
- Uzgadnianie na poziomie rekordu:Porównaj liczbę rekordów źródłowych i docelowych, sumy pól kluczowych lub sumy skrótów.
- Automatyczne testy regresji: Zapobiegaj zmianom powodującym przerwanie działania systemu w miarę jego rozwoju.
- Pobieranie próbek i kontrola ręczna:Szczególnie ważne w przypadku migracji wykonywanych po raz pierwszy lub skomplikowanych układów rekordów.
Takie programowe kontrole pomagają zapewnić integralność danych w całym procesie.
Gotowość operacyjna
Oprócz kwestii technicznych należy wziąć pod uwagę czynniki organizacyjne i procesowe:
- Określ jasną odpowiedzialność za zadania integracyjne.
- Utwórz podręczniki dla zespołów operacyjnych.
- Szkolenie personelu w zakresie narzędzi i przepływów pracy.
- Zaplanuj zarządzanie zmianą w miarę rozwoju systemów źródłowych.
Zrównoważona strategia integracji traktuje potoki od komputerów mainframe do jeziora danych jako obciążenia produkcyjne najwyższej klasy, z odpowiednim wsparciem, dokumentacją i zarządzaniem cyklem życia.
Dostosowanie do wymagań biznesowych
Na koniec, wszystkie decyzje projektowe powinny być oparte na potrzebach biznesowych:
- Zdefiniuj wymagania dotyczące aktualności danych w umowach SLA.
- Ustal priorytety zestawów danych na podstawie ich wartości biznesowej.
- Znajdź równowagę między kosztami a wydajnością przechowywania i przetwarzania w chmurze.
- Zaangażuj interesariuszy na wczesnym etapie, aby ustalić oczekiwania.
Sama doskonałość techniczna nie gwarantuje sukcesu. Działania integracyjne muszą być ściśle powiązane z celami biznesowymi, aby zapewnić realną, mierzalną wartość.
Studia przypadków i przykłady praktyczne
Udane integracje komputerów mainframe z jeziorami danych to nie ćwiczenia teoretyczne; to kluczowe, ryzykowne projekty, które organizacje realizują, aby osiągnąć rzeczywiste cele biznesowe. Poniżej znajdują się praktyczne przykłady i reprezentatywne studia przypadków, które ilustrują, jak różne branże podchodzą do tego złożonego wyzwania integracyjnego. Każdy przykład podkreśla wzorce, dobór narzędzi i kwestie projektowe, które mogą być pomocne dla innych organizacji planujących podobne transformacje.
Usługi finansowe: odciążanie wsadowe w celu raportowania regulacyjnego
Międzynarodowy bank musiał dostosować się do zmieniających się wymogów regulacyjnych dotyczących raportowania, wymagających skonsolidowanych, szczegółowych danych historycznych dotyczących transakcji w ramach swoich globalnych operacji. Jego podstawowa platforma bankowa była hostowana na platformie IBM z/OS, a dane transakcyjne były przechowywane w zestawach danych VSAM i tabelach relacyjnych w DB2.
Wzorzec integracji: Rozładunek wsadowy
- Nocne zadania wsadowe wyodrębniały tabele VSAM i DB2 do plików płaskich.
- Zeszyty COBOL-a definiowały układ rekordów.
- Dane EBCDIC zostały przekonwertowane do UTF-8.
- Dane zostały przekształcone do formatu Parquet i załadowane do Amazon S3.
- Definicje schematów zarządzanych przez katalog AWS Glue.
Kluczowe narzędzia:
- IBM DataStage do ekstrakcji i transformacji.
- Airflow do organizowania nocnych przepływów pracy.
- AWS S3 i Glue do przechowywania i metadanych.
Wynik:
- Codzienne odświeżanie danych wspomagające raportowanie zgodności i analizę wewnętrzną.
- Centralne, możliwe do przeszukania historyczne dane transakcyjne dla audytorów.
- Zmniejszenie nakładu pracy związanego z ręcznym tworzeniem raportów oraz liczby błędów.
Ten przykład pokazuje, w jaki sposób można zmodernizować tradycyjne procesy wsadowe, aby zasilały jezioro danych bez zakłócania bieżących operacji na komputerze mainframe.
Opieka zdrowotna: CDC w czasie rzeczywistym do wykrywania oszustw
Duży podmiot świadczący usługi opieki zdrowotnej dążył do wdrożenia systemu wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym w danych dotyczących roszczeń, które znajdowały się na komputerze mainframe z systemem IMS i DB2. Potrzeba szybkiej identyfikacji podejrzanych wzorców wykluczyła integrację wsadową.
Wzorzec integracji: Przechwytywanie danych zmian (CDC) z przesyłaniem strumieniowym
- Dzienniki DB2 były odczytywane przez narzędzia CDC w celu przechwytywania operacji wstawiania, aktualizacji i usuwania danych.
- Zmiany w tematach Apache Kafka zostały opublikowane niemal w czasie rzeczywistym.
- Rozwiązanie Spark Structured Streaming przetworzyło te tematy, przekształcając dane i zapisując je w formacie Parquet w usłudze Azure Data Lake Storage.
- Modele uczenia maszynowego downstream analizują nowe dane dotyczące roszczeń pod kątem oceny oszustw.
Kluczowe narzędzia:
- IBM Fosphere CDC do przechwytywania danych w oparciu o dzienniki.
- Apache Kafka do przesyłania wiadomości.
- Azure Data Lake Storage Gen2 do przechowywania danych.
- Azure Databricks do przesyłania strumieniowego i uczenia maszynowego Spark.
Wynik:
- Znaczne skrócenie czasu oczekiwania na wykrycie oszustwa — z dni do minut.
- Poprawa dokładności i szybkości reakcji modeli wykrywania oszustw.
- Wgląd w zgłoszenia roszczeń w czasie niemal rzeczywistym.
Ten przypadek użycia pokazuje potencjał połączenia CDC ze strumieniowaniem w celu dostarczania analiz operacyjnych, co po prostu nie jest możliwe w przypadku starszych paradygmatów przetwarzania wsadowego.
Rząd: hybrydowe podejście do analizy statystycznej
Krajowy urząd statystyczny musiał zmodernizować przetwarzanie danych demograficznych, które historycznie odbywało się na komputerze mainframe ze złożonymi zadaniami wsadowymi. Analitycy potrzebowali łatwiejszego dostępu do szczegółowych danych przy jednoczesnym zachowaniu ścisłego bezpieczeństwa i pokrewieństwa.
Wzorzec integracji: Hybrydowy pakiet + API
- Nocne zadania wsadowe przekazywały duże zbiory danych do Google Cloud Storage w formacie Avro.
- Zindywidualizowane potoki NiFi analizowały definicje z copybooków COBOL i przekształcały rekordy.
- z/OS Connect udostępnił wybrane transakcje komputerów mainframe jako interfejsy API REST na potrzeby zapytań na żądanie.
Kluczowe narzędzia:
- NiFi do parsowania i przesyłania danych.
- z/OS Connect umożliwiający korzystanie z interfejsu API.
- Google Cloud Storage i BigQuery do analiz.
Wynik:
- Analitycy mogą wyszukiwać dane historyczne przy użyciu języka SQL w usłudze BigQuery.
- Bezpieczne interfejsy API zapewniają kontrolowany dostęp w czasie rzeczywistym do najważniejszych systemów mainframe.
- Utrzymywano ścisłe pochodzenie danych i możliwość audytu w celu zapewnienia zgodności.
Ten przykład pokazuje, że hybrydowe wzorce integracji mogą obsługiwać wiele przypadków użycia — przetwarzanie wsadowe w przypadku raportowania na dużą skalę, interfejsy API w celu zapewnienia dostępu transakcyjnego — w ramach jednej spójnej architektury.
Diagramy i wzorce architektoniczne
Choć konkretne diagramy zależą od wyborów organizacyjnych, typowe architektury wysokiego poziomu w tych przypadkach mają wspólne elementy:
- Źródła danych: Systemy mainframe (VSAM, IMS, DB2).
- Warstwa ekstrakcji: Zadania wsadowe lub narzędzia CDC.
- transport: Bezpieczny transfer plików, kolejki komunikatów (Kafka) lub API.
- Transformacja: Narzędzia ETL (DataStage, Informatica), zadania Spark, przepływy NiFi.
- Przechowywanie: Magazyny obiektów (S3, ADLS, GCS) w formacie Parquet lub Avro.
- Zużycie: Analityka oparta na SQL, panele BI, procesy uczenia maszynowego.
Te studia przypadków podkreślają, że nie ma jednego „właściwego” sposobu integracji komputerów mainframe z jeziorami danych. Zamiast tego, udane projekty dostosowują się do konkretnych potrzeb biznesowych, ograniczeń starszych systemów i docelowych platform analitycznych.
Przyszłe trendy w integracji komputerów mainframe z jeziorem danych
Podczas gdy wiele organizacji koncentruje się na rozwiązywaniu dzisiejszych wyzwań integracyjnych, zespoły patrzące w przyszłość planują również ewolucję architektur mainframe-to-data-lake w ciągu najbliższych kilku lat. Te pojawiające się trendy odzwierciedlają szersze zmiany w IT przedsiębiorstw – w kierunku projektowania natywnego dla chmury, analityki w czasie rzeczywistym, obciążeń opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym (AI/ML) oraz zdecentralizowanego zarządzania danymi.
Zrozumienie tych trendów może pomóc organizacjom w projektowaniu strategii integracji, które będą nie tylko skuteczne dzisiaj, ale także odporne i łatwe do dostosowania w przyszłości.
Modernizacja komputerów mainframe i mikrousługi
Jedną z największych zmian, jakie zachodzą, jest stopniowa modernizacja samych obciążeń komputerów mainframe. Zamiast po prostu przenosić dane, organizacje badają możliwości refaktoryzacji lub replatformizacji starszych aplikacji w architekturach mikrousług.
To podejście modernizacyjne może zmniejszyć długoterminową złożoność integracji poprzez udostępnienie podstawowej logiki biznesowej i danych za pośrednictwem standardowych interfejsów API. Zamiast eksportować całe zestawy danych, zmodernizowane aplikacje mogą zapewniać dostęp do danych w czasie rzeczywistym z zachowaniem szczegółowych zabezpieczeń i kontroli.
Narzędzia takie jak IBM z/OS Connect są jednymi z pierwszych czynników napędzających ten trend, pomagając zespołom stopniowo włączać istniejące programy COBOL lub CICS do API bez konieczności ich gruntownego przepisywania. Z czasem więcej obciążeń komputerów mainframe może zostać w całości przeniesionych na platformy chmurowe, co jeszcze bardziej uprości integrację z jeziorami danych i usługami analitycznymi.
Natywne dla chmury rozwiązania CDC i potoki replikacji
W miarę rozwoju platform chmurowych coraz częściej oferują one zarządzane usługi CDC i replikacji danych, stworzone specjalnie z myślą o łączeniu lokalnych komputerów mainframe z pamięcią masową w chmurze.
AWS, Azure i Google Cloud intensywnie inwestują w skalowalne potoki CDC o niskim opóźnieniu, które mogą obsługiwać niuanse dzienników transakcji komputerów mainframe. Usługi te zmniejszają potrzebę tworzenia niestandardowych procesów ETL oraz poprawiają niezawodność i monitorowanie.
Przyszłe architektury prawdopodobnie będą traktować strumienie danych o zmianach z komputerów mainframe po prostu jako kolejne źródło w ujednoliconej, natywnej dla chmury platformie danych — co ułatwi obsługę analiz w czasie rzeczywistym, szkolenie modeli AI i raportowanie operacyjne.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe do wzbogacania danych
Gdy dane z komputera mainframe trafią do jeziora danych, organizacje coraz częściej stosują uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję w celu generowania wartości biznesowej.
- Modele wykrywania oszustw trenowane na danych historycznych dotyczących roszczeń.
- Algorytmy konserwacji predykcyjnej oparte na dziennikach operacyjnych.
- Modele segmentacji i personalizacji klientów oparte na historii transakcji.
W miarę jak platformy uczenia maszynowego stają się coraz bardziej dostępne, procesy integracyjne będą w coraz większym stopniu obejmować nie tylko przemieszczanie i transformację danych, ale także inżynierię funkcji, wnioskowanie o modelach i pętle sprzężenia zwrotnego do systemów operacyjnych.
Projekty integracyjne będą musiały uwzględniać te wymagania, gwarantując jakość, pochodzenie i aktualność danych na poziomach odpowiednich do szkolenia i oceniania modeli ML.
ETL bezserwerowe i sterowane zdarzeniami
Paradygmaty bezserwerowe i sterowane zdarzeniami zmieniają sposób, w jaki organizacje myślą o integracji danych.
Zamiast monolitycznych, nocnych zadań wsadowych lub długotrwałych serwerów ETL, organizacje przechodzą na potoki wyzwalane zdarzeniami, zbudowane na platformach bezserwerowych. AWS Lambda, Azure Functions i Google Cloud Functions mogą reagować na nowe dane trafiające do magazynów obiektów lub nowe zdarzenia w kolejkach komunikatów, uruchamiając zadania transformacji na żądanie.
Ten model redukuje koszty poprzez eliminację nieaktywnej infrastruktury i poprawia responsywność w przypadkach użycia wrażliwych na czas. Integracja komputerów mainframe będzie w coraz większym stopniu wykorzystywać te wzorce bezserwerowe, szczególnie w scenariuszach CDC i streamingu.
Siatka danych i zarządzanie federacyjne
W miarę rozrastania się jezior danych rośnie również zapotrzebowanie na solidne zarządzanie danymi i modele organizacyjne, które pozwolą uniknąć centralnych wąskich gardeł.
Paradygmat siatki danych zachęca do traktowania danych jako produktu, a zespoły zorientowane na domenę odpowiadają za jakość, dokumentację i dostępność swoich zbiorów danych. W przypadku integracji komputerów mainframe oznacza to:
- Jasno określona własność produktów danych pochodzących z komputerów mainframe.
- Solidne metadane i śledzenie pochodzenia.
- Standaryzowane zasady dostępu pomiędzy warstwami pamięci masowej.
Zarządzanie federacyjne zapewnia, że nawet ściśle regulowane dane z komputerów mainframe mogą być w sposób odpowiedzialny udostępniane w ramach organizacji, unikając silosów przy jednoczesnym zachowaniu zgodności.
Przygotowanie na przyszłość
Trendy te podkreślają, że integracja komputerów mainframe z jeziorem danych nie polega wyłącznie na przesyłaniu danych, ale także na umożliwieniu przedsiębiorstwu szybszego i skuteczniejszego wprowadzania innowacji.
Architekci i zespoły inżynierów muszą zaplanować:
- Obsługa obciążeń hybrydowych łączących przetwarzanie wsadowe, CDC, przesyłanie strumieniowe i interfejsy API.
- Projektowanie procesów rozszerzalnych o uczenie maszynowe i analizę w czasie rzeczywistym.
- Inwestowanie w metadane, pochodzenie i bezpieczeństwo jest kwestią priorytetową.
- Dopasowanie strategii integracji do szerszych strategii modernizacji i rozwiązań chmurowych.
Organizacje, które przewidują te trendy, mogą mieć pewność, że ich dzisiejsze inwestycje będą miały wartość także w przyszłości. Tworzą one fundamenty, które będą wspierać zmieniające się wymagania analityczne i priorytety biznesowe również w przyszłości.
Zalecenia i najlepsze praktyki
Integracja starszych komputerów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych to inicjatywa o kluczowym znaczeniu, która może przynieść znaczące korzyści biznesowe, ale jest również skomplikowana i ryzykowna, jeśli podejmie się ją bez jasnej strategii.
W oparciu o doświadczenia branżowe i udane studia przypadków, przedstawiamy kluczowe zalecenia i najlepsze praktyki, które pomogą organizacjom skutecznie przejść przez ten proces.
Wczesna ocena wrażliwości danych
Komputery mainframe często przechowują jedne z najbardziej wrażliwych danych organizacji, w tym transakcje finansowe, dane dotyczące zdrowia i dane kont klientów. Przed zaprojektowaniem procesów integracyjnych zespoły powinny przeprowadzić dokładną ocenę wrażliwości i klasyfikacji danych.
- Zidentyfikuj dane osobowe, PCI, regulowane przez HIPAA lub inne poufne elementy danych.
- Przed przemieszczeniem zdefiniuj wymagania dotyczące maskowania danych lub tokenizacji.
- Upewnij się, że zasady szyfrowania (podczas przesyłania i przechowywania) są dobrze zdefiniowane.
Wczesna ocena pozwala uniknąć kosztownych zmian i zapewnia zgodność z przepisami od samego początku.
Zacznij od dowodów koncepcji na małą skalę
Projekty integracyjne często kończą się niepowodzeniem, gdy zespoły próbują zastąpić dziesiątki lat zadań wsadowych i niestandardowego kodu w jednej fazie. Zamiast tego:
- Wybierz pojedynczy, dobrze zdefiniowany przypadek użycia, aby udowodnić wzorce integracji.
- Przeprowadź weryfikację narzędzi i transformacji na reprezentatywnej grupie danych.
- Zaangażuj zespoły mainframe i inżynierów data lake w projektowanie i realizację.
Dowody słuszności koncepcji ograniczają ryzyko, budują zaufanie interesariuszy i tworzą wzorce wielokrotnego użytku do szerszego wdrożenia.
Inwestuj w zautomatyzowane metadane i mapowanie
Analizowanie kopii języka COBOL, obsługa konwersji EBCDIC i mapowanie na nowoczesne schematy mogą być podatne na błędy i zabierać dużo czasu, jeśli wykonuje się je ręcznie.
Najlepszą praktyką jest:
- Użyj narzędzi, które obsługują automatyczną analizę składniową kopii i mapowanie schematów.
- Prowadź wersje metadanych, aby śledzić zmiany zachodzące w czasie.
- Zintegruj katalogi metadanych, takie jak AWS Glue lub Azure Purview, aby zapewnić spójność.
Solidne zarządzanie metadanymi pozwala uniknąć problemów z jakością danych i upraszcza konserwację w miarę skalowania integracji.
Dostosuj umowy SLA do oczekiwań biznesowych
Decyzje dotyczące projektowania integracji zawsze powinny być podejmowane w oparciu o jasne wymagania biznesowe, zwłaszcza w zakresie aktualności danych.
- Przekazywanie danych wsadowych może być dopuszczalne w przypadku codziennego raportowania, ale nie jest wystarczające do wykrywania oszustw w czasie rzeczywistym.
- CDC lub potoki strumieniowe mogą znacząco zmniejszyć opóźnienia, ale wymagają większych inwestycji operacyjnych.
- Interfejsy API mogą obsługiwać zapytania transakcyjne bez konieczności replikacji na dużą skalę, ale nie obsługują przypadków użycia analitycznego.
Udokumentuj i uzgodnij umowy SLA z interesariuszami biznesowymi na wczesnym etapie, aby uniknąć niespodzianek na późniejszym etapie cyklu życia projektu.
Nadaj priorytet gotowości operacyjnej
Potoki integracyjne nie są systemami typu „ustaw i zapomnij”. Wymagają solidnego projektu operacyjnego, obejmującego:
- Monitorowanie wykonywania zadań, opóźnień i wskaźników awarii.
- Rejestrowanie danych z wystarczającą ilością szczegółów na potrzeby audytów i rozwiązywania problemów.
- Wysyłanie alertów do zespołów operacyjnych w celu proaktywnego rozwiązywania problemów.
- Podręczniki i szkolenia dla personelu pomocniczego.
Traktuj zadania integracyjne jak obciążenia produkcyjne z jasno określonymi właścicielami i planami wsparcia.
Włącz stopniową modernizację
Choć długoterminowym celem może być całkowita wymiana komputerów mainframe, w niedalekiej przyszłości większość organizacji przyjmuje modele hybrydowe.
- Użyj funkcji przetwarzania wsadowego, aby umożliwić analizę historyczną na dużą skalę.
- Dodaj CDC i przesyłanie strumieniowe na potrzeby analiz operacyjnych z bardziej rygorystycznymi umowami SLA.
- Uzupełnij usługi komputerów mainframe o interfejsy API, aby uzyskać dostęp w czasie rzeczywistym bez replikacji.
Podejście przyrostowe szybko przynosi korzyści, jednocześnie redukując ryzyko i dając zespołom czas na adaptację.
Twórz z myślą o bezpieczeństwie i zgodności od samego początku
Bezpieczeństwo musi być uwzględnione od samego początku, a nie dodawane później.
- Wprowadź silne uwierzytelnianie i integrację IAM dla całego przesyłu danych.
- Szyfruj dane w ruchu (TLS) i w stanie spoczynku (S3 SSE, Azure Storage Encryption).
- Wprowadź kontrolę dostępu do warstw jeziora danych, aby wymusić dostęp z najmniejszymi uprawnieniami.
- Prowadź szczegółowe rejestry audytów w celu raportowania zgodności.
- Zastosuj śledzenie pochodzenia danych, aby zapewnić przejrzystość transformacji źródłowych na docelowe.
Praktyki te ograniczają ryzyko i budują zaufanie organów regulacyjnych i interesariuszy biznesowych.
Współpracuj w ramach silosów
Specjaliści od komputerów mainframe i zespoły inżynierii danych w chmurze często korzystają z różnych narzędzi, procesów i kultur. Udane projekty kładą nacisk na współpracę:
- Wielofunkcyjne przeglądy projektu w celu zapewnienia wykonalności i akceptacji.
- Wspólne standardy dokumentacji i metadanych.
- Wspólne modele wsparcia operacyjnego.
Łączenie silosów organizacyjnych jest tak samo ważne jak łączenie silosów technologicznych.
Skupienie się na długoterminowej utrzymywalności
Nadaj priorytet łatwości utrzymania, aby uniknąć tworzenia nowej generacji kruchych, nieprzejrzystych rurociągów, które w przyszłości staną się dziedzictwem.
- Zautomatyzuj zarządzanie schematami i transformacje.
- Kontrola wersji konfiguracji ETL i kodu.
- Dokumentuj przepływy danych i ich odpowiedzialność.
- Projektuj modułowe i rozszerzalne procesy, aby umożliwić nowe zastosowania.
Dobrze utrzymana infrastruktura integracyjna obsługuje zmieniające się potrzeby biznesowe i ogranicza koszty dostosowywania się do przyszłych trendów, takich jak analiza w czasie rzeczywistym, uczenie maszynowe i migracje do chmury.
Przekształcanie dziedzictwa w szansę
Integracja starszych komputerów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych to coś więcej niż projekt migracji technicznej. To strategiczna inicjatywa, która może odblokować cenne dane gromadzone przez dekady, umożliwiając zaawansowaną analitykę, podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i uczenie maszynowe. Organizacje, którym uda się to osiągnąć, zyskują znaczącą przewagę, przekształcając sztywne, odizolowane systemy w zwinne, oparte na danych platformy, które mogą sprostać zmieniającym się potrzebom biznesowym.
Osiągnięcie tej integracji wymaga przemyślanego planowania i zdyscyplinowanej realizacji. Zespoły muszą sprostać wyzwaniom, od zastrzeżonych formatów danych i procesów wsadowych, po bezpieczeństwo, zgodność z przepisami i złożoność operacyjną. Wybór odpowiednich wzorców integracji, czy to w zakresie przetwarzania wsadowego, CDC, streamingu, czy interfejsów API, zależy od zrozumienia specyficznych wymagań biznesowych dotyczących aktualności danych, opóźnień i kontroli dostępu.
Wybór technologii również ma znaczenie. Dojrzałe narzędzia ETL, usługi chmurowe, frameworki open source i specjalistyczne rozwiązania, takie jak Smart TS XL, odgrywają rolę w różnych scenariuszach. Najlepsze architektury często łączą wiele wzorców i narzędzi, aby sprostać zróżnicowanym potrzebom całego przedsiębiorstwa.
Równie ważne są aspekty operacyjne i organizacyjne. Udane projekty integracyjne od samego początku priorytetowo traktują zarządzanie metadanymi, automatyzację, monitorowanie i bezpieczeństwo. Zachęcają one do ścisłej współpracy między ekspertami od komputerów mainframe a zespołami inżynierii danych w chmurze. Budują procesy i potoki, które są łatwe w utrzymaniu, rozszerzalne i transparentne, wspierając przyszły rozwój.
Ostatecznie, integracja komputerów mainframe z nowoczesnymi jeziorami danych nie polega na zastąpieniu jednego systemu innym, ale na umożliwieniu współistnienia i uwolnieniu pełnego potencjału danych przedsiębiorstwa. Dzięki jasnej strategii, odpowiednim technologiom i skupieniu się na długoterminowej stabilności, organizacje mogą przekształcić to złożone wyzwanie w fundament przewagi konkurencyjnej i innowacji.
