Как модернизировать устаревшие мэйнфреймы с помощью интеграции озера данных

Многие крупные предприятия по-прежнему используют устаревшие мэйнфреймы для выполнения критически важных задач, связанных с обработкой огромных объёмов транзакционных данных. Десятилетия инвестиций сделали эти системы стабильными, безопасными и глубоко интегрированными в основные бизнес-процессы. В то же время организации сталкиваются с растущим давлением, связанным с необходимостью использования этих данных для современной аналитики, инициатив в области искусственного интеллекта и принятия решений в режиме реального времени.

Современные озёра данных предлагают гибкий и экономичный подход к централизации данных из различных источников. Они обеспечивают доступ к схеме при чтении, поддерживают масштабируемое объектное хранилище и интегрируются с мощными облачными аналитическими сервисами. Возможность консолидации данных мэйнфреймов в озеро данных может открыть новые возможности, разрушая традиционные хранилища данных, поддерживая передовые аналитические модели и предоставляя возможность самостоятельного доступа как специалистам по данным, так и бизнес-пользователям.

Однако интеграция данных мэйнфрейма с современным озером данных — задача далеко не простая. Устаревшие системы Обычно используются проприетарные форматы хранения, такие как VSAM, IMS или DB2, с COBOL-документами, и данные часто кодируются в EBCDIC, а не в ASCII или UTF-8. Модели пакетной обработки должны быть согласованы с потоковой архитектурой и требованиями аналитики в реальном времени. Вопросы безопасности, соответствия требованиям и происхождения данных ещё больше усложняют задачу, требуя тщательного планирования и надёжных моделей управления.

Организации, стремящиеся объединить эти среды, сталкиваются с необходимостью принятия важных решений по проектированию, касающихся шаблонов интеграции, выбора технологий и эксплуатационных требований. От массовых ETL-заданий до сбора данных об изменениях и микросервисов на базе API — различные подходы подразумевают определенные компромиссы. задержка, сложность и стоимость. Выбор правильной стратегии зависит от таких факторов, как характеристики рабочей нагрузки, требования к актуальности данных и нормативные ограничения.

Успешные интеграционные процессы позволяют согласовать бизнес-цели с технической архитектурой, использовать целевые инструменты и платформы, а также внедрять воспроизводимые операционные практики. Результатом является гибридный ландшафт, в котором устаревшие системы продолжают обеспечивать критически важные транзакционные возможности, одновременно предоставляя данные современным масштабируемым аналитическим платформам.

Понимание устаревших мэйнфреймов

Мейнфреймы десятилетиями служат основой корпоративных вычислений. Они известны своей надёжностью, масштабируемостью и способностью обрабатывать большие объёмы транзакционных нагрузок, что делает их незаменимыми в таких отраслях, как банковское дело, страхование, здравоохранение и государственный сектор.

Эти системы часто построены на зрелых платформах, таких как IBM z/OS или Unisys, и поддерживают высокооптимизированные приложения, разработанные на протяжении многих лет. Их эксплуатационные характеристики включают предсказуемую производительность, надежную безопасность и широкие возможности аудита. Несмотря на свою стабильность, они, как правило, основаны на устаревших шаблонах проектирования, которые может быть сложно интегрировать с современными архитектурами.

Данные на мэйнфреймах часто хранятся в проприетарных или устаревших форматах. К распространённым механизмам хранения относятся наборы данных VSAM, иерархические базы данных IMS и реляционные таблицы DB2. Многие из этих систем используют язык программирования COBOL для определения сложных форматов записей, а данные часто кодируются в формате EBCDIC, а не в стандартах ASCII или UTF-8, используемых большинством современных систем.

С точки зрения эксплуатации мэйнфреймы в значительной степени ориентированы на пакетную обработку. Ночные или запланированные пакетные задания извлекают, преобразуют и загружают данные в соответствии с устоявшимися графиками. Хотя некоторые мэйнфреймы также поддерживают онлайн-обработку транзакций (OLTP) и интеграцию на основе очередей сообщений, доминирующей парадигмой интеграции остаётся пакетная обработка.

Эта среда, несмотря на свою надёжность, создаёт серьёзные проблемы при интеграции с современными озёрами данных, которые делают акцент на гибком доступе к схеме при чтении, распределённом объектном хранилище и аналитике в реальном времени. Понимание базовых структур данных и операционных моделей мэйнфреймов критически важно перед началом любых интеграционных процессов. Успешные стратегии требуют учёта этих различий посредством тщательного сопоставления, преобразования и оркестровки данных, чтобы гарантировать надёжный и безопасный обмен данными между устаревшими системами и современными аналитическими платформами.

Современные архитектуры озер данных

Современные озёра данных предназначены для консолидации разрозненных источников данных в едином масштабируемом репозитории, который может использоваться в широком спектре аналитических и операционных задач. В отличие от традиционных хранилищ данных, которые предъявляют строгие требования к схеме при записи, озёра данных используют принципы схемы при чтении. Такой подход позволяет получать необработанные данные в их исходном виде и гибко интерпретировать их во время выполнения запроса, что обеспечивает быстрое экспериментирование и позволяет удовлетворять меняющиеся аналитические потребности.

В основе большинства архитектур озер данных лежит объектное хранилище, которое обеспечивает практически неограниченную масштабируемость и экономичное хранение структурированных, полуструктурированных и неструктурированных данных. Среди популярных решений — Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage и локальные решения, такие как Hadoop Distributed File System (HDFS). Эти системы оптимизированы для высокой надежности и экономичного архивирования, поддерживая масштабные шаблоны загрузки и извлечения данных.

Озера данных обычно используют современные форматы данных, такие как Parquet, ORC и Avro. Эти столбчатые форматы обеспечивают эффективное хранение и извлечение данных, особенно для аналитических рабочих нагрузок. Они поддерживают передовые методы сжатия и перенос предикатов, значительно повышая производительность запросов и снижая затраты на хранение.

Управление метаданными — важнейший компонент проектирования озер данных. Такие сервисы, как AWS Glue Data Catalog, Azure Purview, или решения с открытым исходным кодом, такие как Apache Hive Metastore, обеспечивают централизованное определение схем, отслеживание происхождения данных и средства управления. Этот уровень метаданных позволяет масштабировать данные, применять политики доступа и предоставлять пользователям и аналитическим инструментам единообразное представление данных.

Интеграция с фреймворками обработки данных — ещё одна определяющая особенность. Озёра данных служат основой для таких распределённых вычислительных систем, как Apache Spark, AWS Athena, Azure Synapse и Google BigQuery. Эти инструменты позволяют специалистам по данным и аналитикам выполнять сложные запросы, строить модели машинного обучения и разрабатывать панели мониторинга в режиме реального времени непосредственно на основе озер данных.

В то время как предприятия стремятся модернизировать свои архитектуры данных, озёра данных стали стратегическим инструментом устранения разрозненности, упрощения доступа и раскрытия передовых аналитических возможностей. Однако реализация этой идеи зависит от способности интегрировать устаревшие системы, включая мэйнфреймы, таким образом, чтобы сохранить качество, происхождение и безопасность данных, обеспечивая при этом доступ к ним для современных инструментов обработки и анализа.

Проблемы интеграции

Интеграция устаревших мэйнфреймовых систем с современными озёрами данных — сложная задача, требующая тщательного анализа как технических, так и организационных проблем. Эти проблемы обусловлены фундаментальными различиями в форматах данных, парадигмах обработки, моделях безопасности и эксплуатационных ожиданиях.

Одно из основных технических препятствий заключается в несовместимости форматов данных. Мэйнфреймы часто хранят данные в проприетарных форматах, таких как файлы VSAM, иерархические базы данных IMS или таблицы DB2 с определениями COBOL. Эти структуры записей изначально несовместимы с современными форматами озёр данных, такими как Parquet или ORC. Кроме того, данные мэйнфреймов обычно кодируются в формате EBCDIC, который необходимо преобразовать в ASCII или UTF-8 для обеспечения совместимости с современными инструментами и платформами.

Парадигмы пакетной и потоковой интеграции представляют собой ещё одну серьёзную проблему. Мэйнфреймы традиционно используют запланированные пакетные задания, часто выполняемые ночью, для обработки и экспорта данных. Хотя пакетные циклы эффективны для многих операционных нагрузок, они могут создавать задержку, неприемлемую для современных приложений аналитики в реальном времени или машинного обучения. Преодоление этого разрыва требует переосмысления шаблонов интеграции для поддержки архитектур сбора данных об изменениях (CDC) или потоковой передачи, управляемой событиями.

Вопросы безопасности и соответствия требованиям ещё больше усложняют ситуацию. Мейнфреймы — это надёжные системы учёта, часто содержащие конфиденциальные данные, подлежащие строгому регулированию, такому как GDPR, HIPAA или SOX. Интеграция должна обеспечивать шифрование данных при передаче и хранении, надлежащее управление доступом с помощью политик IAM, а также сохранение контрольных журналов и данных о происхождении для обеспечения соответствия требованиям. Любое нарушение или неверная настройка могут подвергнуть организации серьёзным правовым и репутационным рискам.

Требования к качеству данных и происхождению также усложняют интеграционные проекты. Структуры данных мэйнфреймов могут быть очень сложными, с плотной, вложенной структурой записей и встроенной бизнес-логикой, которую необходимо тщательно декодировать и преобразовать. Обеспечение корректности сопоставления данных, проверяемости преобразований и отслеживания происхождения данных крайне важно для поддержания доверия к интегрированной платформе.

Не следует недооценивать эксплуатационные сложности. Интеграционные задачи должны быть надёжно организованы, эффективно контролироваться и спроектированы так, чтобы обеспечить корректную обработку ошибок. Команды мэйнфреймов и команды инженеров данных часто имеют разные навыки и предпочтения в инструментах, что создаёт организационную разобщённость, которая может препятствовать сотрудничеству. Согласование этих групп на основе общих целей, процессов и платформ имеет решающее значение для успеха.

Решение этих проблем требует стратегического подхода, сочетающего тщательную оценку существующих систем, выбор соответствующих схем и инструментов интеграции, а также инвестиции в эксплуатационные практики, обеспечивающие безопасность, надежность и ремонтопригодность в долгосрочной перспективе.

Модели и стратегии интеграции

Интеграция устаревших мэйнфреймов с современными озёрами данных редко сводится к простому переносу данных из одного места в другое. Для этого требуется продуманный архитектурный выбор, учитывающий различия в структурах данных, моделях обработки, ожидаемых задержках и требованиях безопасности.

Мейнфреймы создавались для обеспечения надежности, стабильности и пакетной обработки больших объёмов данных, в то время как современные озёра данных отдают приоритет гибкому хранению данных на основе схем чтения, масштабируемым вычислениям и аналитике в реальном времени. Объединение этих сред подразумевает выбор шаблонов интеграции, учитывающих особенности работы мейнфрейма и одновременно обеспечивающих современное, облачное потребление данных.

Эти шаблоны варьируются от традиционной пакетной выгрузки до расширенной потоковой передачи в реальном времени и микросервисов на базе API. Каждый подход учитывает конкретные бизнес-требования и технические ограничения. Финансовому учреждению может потребоваться ежедневная пакетная отчётность для соблюдения требований, одновременно обеспечивая обнаружение мошенничества практически в режиме реального времени с помощью CDC и потоковых конвейеров. Страховая компания может использовать API для самостоятельного поиска полисов без широкого копирования конфиденциальных данных.

Таким образом, интеграция редко представляет собой единый шаблон, а скорее представляет собой комбинацию подходов, учитывающих требования к актуальности данных, характеристики рабочей нагрузки и финансовые соображения. Разработка такой стратегии интеграции имеет решающее значение для раскрытия потенциала данных мэйнфреймов для аналитики, искусственного интеллекта и бизнес-инноваций.

Ниже мы подробно рассмотрим четыре распространенных шаблона интеграции, а также приведем практические примеры кода, иллюстрирующие, как эти решения реализуются в реальных средах.

Пакетная разгрузка

Пакетная выгрузка данных — наиболее распространённый подход к интеграции, использующий пакетные задания, оптимизированные для мэйнфреймов, для извлечения больших объёмов данных с заданными интервалами. В организациях часто уже используются отлаженные FTP- или файловые процессы для экспорта данных.

Для озер данных пакетная обработка включает в себя не только перемещение данных, но и преобразование устаревших кодировок (например, EBCDIC) и форматов (COBOL) в современные форматы схемы при чтении, такие как Parquet или Avro.

Пример фрагмента тетради на COBOL
В этом фрагменте определяется структура записи о клиенте на мэйнфрейме.

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

Такие тетради анализируются и сопоставляются с современными схемами в конвейерах ETL.

Сопоставление со схемой Parquet (пример JSON)
Структура тетради преобразуется в схему JSON, подходящую для записи в Parquet в озере данных.

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

Инструменты ETL или пользовательский код считывают экспортированные плоские файлы, анализируют структуру тетради и преобразуют записи в Parquet для эффективного хранения и аналитики.

Пример задачи DAG воздушного потока
Airflow обычно используется для организации пакетных интеграционных заданий. Вот простая задача для извлечения экспортированных данных мэйнфрейма через FTP:

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

На практике DAG может включать дополнительные задачи по преобразованию формата, проверке схемы и загрузке в облачное хранилище.

Пакетную выгрузку данных относительно легко внедрить, поскольку она соответствует существующим процессам мэйнфреймов. Однако она приводит к задержке данных, которая может составлять от нескольких часов до целого дня, что делает её менее подходящей для аналитики, требующей срочных действий.

Система отслеживания измененных данных (CDC)

CDC сокращает задержку, реплицируя только изменения, внесённые в данные мэйнфрейма. Вместо многократного перемещения целых таблиц решения CDC отслеживают журналы на предмет вставок, обновлений и удалений, а затем передают эти изменения в озеро данных.

Такой подход минимизирует перемещение данных и обеспечивает аналитику практически в реальном времени. Он особенно ценен для оперативной отчётности, конвейеров машинного обучения и поддержки синхронизированных хранилищ данных.

Пример SQL для включения CDC в DB2 (концептуальный):

ALTER TABLE CUSTOMER
ENABLE CHANGE DATA CAPTURE;

Эта команда иллюстрирует конфигурацию уровня базы данных для активации CDC, позволяя инструментам читать журналы транзакций.

Пример конфигурации коннектора Kafka Connect CDC:
Многие решения CDC интегрируются с брокерами сообщений, такими как Kafka, для непрерывной потоковой передачи изменений. Вот пример конфигурации:

{
  "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"
  }
}

Такая настройка направляет изменения мэйнфрейма в тему Kafka, делая их доступными для последующих потребителей, таких как Spark Structured Streaming или Kafka Connect Sinks, записывающих данные в S3.

CDC значительно сокращает задержку, но усложняет обеспечение согласованности, упорядоченности и устранения ошибок. Кроме того, требуется тщательный мониторинг для решения таких проблем, как усечение журнала или дрейф схемы.

Интеграция потоковых данных

Интеграция потоковой передачи данных расширяет возможности CDC, обрабатывая события изменений в режиме реального времени. Она позволяет создавать архитектуры, в которых обновления мэйнфреймов непрерывно передаются в облачные аналитические системы, поддерживая такие сценарии использования, как обнаружение мошенничества, персонализация и создание операционных панелей управления.

Данные могут быть загружены в очереди сообщений или на потоковые платформы, такие как Kafka или IBM MQ. Затем фреймворки обработки, такие как Apache NiFi, Spark Streaming или Flink, могут преобразовать данные и загрузить их в озеро данных.

Пример NiFi Flow (псевдо-JSON):
Упрощенный пример использования NiFi для отслеживания новых экспортов мэйнфреймов и их публикации в Kafka:

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

Этот поток автоматически подбирает новые файлы, созданные мэйнфреймом, и отправляет их как события в Kafka, где их можно обрабатывать в режиме реального времени.

Интеграция потоковых данных — мощный, но требовательный к эксплуатации инструмент. Она требует инвестиций в мониторинг, масштабирование и обработку запоздалых или нерегулярных данных для обеспечения корректности.

Представление API и микросервисов

Альтернативой перемещению больших объёмов данных является предоставление данных и бизнес-логики мэйнфрейма через API. Этот подход обеспечивает доступ в режиме реального времени по запросу без копирования целых наборов данных, что снижает проблемы управления данными.

API-интерфейсы можно создавать с использованием таких инструментов, как IBM z/OS Connect, который модернизирует доступ к транзакциям CICS или запросам DB2 через интерфейсы REST или SOAP.

Пример дескриптора API z/OS Connect (YAML):
Этот дескриптор определяет конечную точку REST для извлечения данных о клиентах из мэйнфрейма.

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

Пример вызова cURL:

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

Этот вызов извлекает данные конкретного клиента непосредственно из мэйнфрейма.

API-интерфейсы особенно хорошо подходят для транзакционных сценариев использования и внешней интеграции. Они позволяют современным приложениям взаимодействовать с мэйнфреймами без необходимости полной репликации данных. Однако их необходимо тщательно проектировать, чтобы обеспечить производительность, безопасность и удобство обслуживания.

Выбор правильного шаблона

Эффективные стратегии интеграции часто сочетают эти шаблоны. Пакетная выгрузка данных может удовлетворить потребности в нормативной отчетности, CDC и потоковые конвейеры могут использоваться для аналитических моделей, близких к реальному времени, а API могут быть использованы для поддержки клиентских приложений.

Выбор оптимального сочетания зависит от бизнес-приоритетов, требований к актуальности данных, существующих возможностей системы и бюджетных ограничений. Успешная интеграция позволяет согласовать выбор технологий со стратегическими целями, гарантируя при этом, что мэйнфреймы продолжат приносить пользу как основные компоненты корпоративного ландшафта данных.

Технологические возможности интеграции

Интеграция устаревших мэйнфреймов с современными озерами данных требует большего, чем просто архитектурное планирование — она также требует выбора правильного набора технологий, способных справиться со сложностью извлечения, преобразования, транспортировки и загрузки данных в нужном масштабе.

Экосистема интеграции обширна: от коммерческих ETL-комплексов с коннекторами для мэйнфреймов до облачных сервисов, фреймворков с открытым исходным кодом и специализированных решений от поставщиков. Каждый из них предлагает различные уровни абстракции, автоматизации и контроля, позволяя организациям адаптировать инструменты к конкретным потребностям и ограничениям.

Коммерческие ETL и инструменты интеграции

Многие платформы ETL корпоративного уровня предоставляют надежные возможности интеграции с мэйнфреймами. Эти инструменты разработаны для работы с устаревшими структурами данных, кодировкой EBCDIC, тетрадями COBOL и сложным планированием пакетных заданий.

Примеры включают в себя:

• IBM DataStage и InfoSphere Information Server: глубокая поддержка источников мэйнфреймов, таких как VSAM и DB2, с расширенным управлением метаданными.
• Informatica PowerCenter: обеспечивает подключение к мэйнфреймам, функции обеспечения качества данных и организацию рабочих процессов.
• Talend: включает в себя соединители мэйнфреймов и компоненты преобразования в своем едином интеграционном пакете.

Эти инструменты упрощают разработку благодаря визуальным конструкторам, повторно используемым компонентам и мониторингу корпоративного уровня. Они часто являются первым выбором для крупных организаций, уже инвестировавших в коммерческие ETL-решения.

Облачные сервисы

Крупные поставщики облачных услуг предлагают управляемые интеграционные сервисы, которые позволяют извлекать данные мэйнфреймов и переносить их на свои платформы хранения с минимальным управлением инфраструктурой.

Примеры включают в себя:

• Репликация данных для модернизации мэйнфреймов AWS: поддерживает репликацию данных DB2 или VSAM на базе CDC в S3 или другие службы AWS.
• Azure Data Factory: предлагает готовые соединители для баз данных мэйнфреймов и может организовывать пакетную или потоковую передачу данных в Azure Data Lake Storage.
• Google Cloud Dataflow: может интегрироваться с очередями сообщений или пользовательскими потоками CDC для преобразования и загрузки данных мэйнфрейма в BigQuery или облачное хранилище.

Эти сервисы снижают операционные издержки и изначально интегрируются с нижестоящими облачными аналитическими сервисами. Они хорошо подходят для гибридных облачных стратегий, когда мэйнфреймы остаются локально, а аналитические нагрузки переносятся в облако.

Решения с открытым исходным кодом

Для организаций, стремящихся к гибкости или контролю затрат, инструменты с открытым исходным кодом могут стать ценными компонентами интеграционного конвейера.

Примеры включают в себя:

• Apache NiFi: обеспечивает визуальное проектирование потоков данных с возможностью перетаскивания, а также поддержку приема файлов, преобразования записей и публикации в Kafka или объектном хранилище.
• Apache Kafka и Kafka Connect: широко используются в шаблонах репликации и потоковой интеграции на базе CDC. Коннекторы CDC для мэйнфреймов (коммерческие или разработанные на заказ) могут публиковать события изменений в темах Kafka.
• Apache Spark: используется для крупномасштабного преобразования извлеченных данных мэйнфрейма, включая анализ тетрадей и запись в форматы Parquet или ORC.

Хотя открытый исходный код обеспечивает свободу и экономию средств, он часто требует больших инженерных инвестиций в настройку, мониторинг и обслуживание.

Разъемы и адаптеры, специфичные для конкретного поставщика

Некоторые поставщики специализируются на интеграции мэйнфреймов, предлагая специализированные инструменты для соединения систем мэйнфреймов и современных озер данных с минимальным объемом индивидуальной разработки.

Примеры включают в себя:

• Precisely Connect (ранее Syncsort): обеспечивает оптимизированное перемещение данных из мэйнфреймов в облачное хранилище со встроенной поддержкой тетрадей COBOL, преобразования EBCDIC и CDC.
• IBM z/OS Connect: предоставляет приложения мэйнфреймов в виде REST API, обеспечивая интеграцию на основе API без крупномасштабной репликации данных.
• GT Software Ivory Service Architect: аналогичные инструменты поддержки API для транзакций CICS и IMS.

Эти решения часто отвечают специализированным требованиям, таким как высокопроизводительное извлечение из VSAM или IMS, API-интерфейсы для транзакций в реальном времени или отслеживание происхождения данных с ориентацией на соответствие нормативным требованиям.

Индивидуальные решения

В некоторых случаях организации разрабатывают индивидуальные интеграционные конвейеры для удовлетворения уникальных требований. Индивидуальные решения могут включать парсеры COBOL, конвертеры кодировок и специальные скрипты планирования.

Это критически важно для анализа и выбора наиболее эффективных ключевых слов для улучшения рейтинга вашего сайта.

• Скрипты ETL на основе Python с использованием Pandas и PySpark для чтения экспортированных плоских файлов, анализа тетрадей, преобразования EBCDIC в UTF-8 и записи Parquet в S3.
• Специальные процессоры NiFi, которые анализируют форматы, специфичные для мэйнфреймов, в режиме реального времени.

Индивидуальные конвейеры обеспечивают максимальную гибкость, но могут увеличить затраты на разработку и обслуживание. Они часто оправданы, когда готовые решения не поддерживают уникальные бизнес-правила или структуры данных.

Сопоставление технологий со стратегией

Выбор правильного сочетания технологий зависит от выбранных схем интеграции, требований к актуальности данных, имеющихся навыков и бюджета.

• Пакетная выгрузка может осуществляться с использованием существующих инструментов ETL или облачной оркестровки.
• Интеграция CDC и потоковой передачи данных выигрывает от использования Kafka, управляемых служб репликации и конвейеров NiFi.
• Интеграция на базе API зависит от инструментов поддержки, специфичных для мэйнфреймов, таких как z/OS Connect.

Успешные стратегии интеграции позволяют согласовать эти инструменты с бизнес-целями, гарантируя надежность, удобство обслуживания и экономичность конвейера данных, а также соответствие нормативным требованиям и требованиям безопасности.

Smart TS XL как интеграционное решение

Интеграция мэйнфреймов с современными озёрами данных часто требует специализированных инструментов, способных справиться со сложностью устаревших структур данных, схем кодирования и рабочих процессов, одновременно подключая их к облачным средам хранения и обработки. Smart TS XL — одно из таких решений, специально разработанное для решения этих задач с акцентом на масштабируемое извлечение, преобразование и загрузку данных с мэйнфреймов.

Smart TS XL разработан специально для предприятий, которым необходимо выгружать большие объемы данных мэйнфреймов, структурированных в тетрадях COBOL, наборах данных VSAM, таблицах DB2 или других устаревших форматах, и предоставлять их в современных, готовых для аналитики формах, таких как Parquet или Avro, в системах хранения объектов, таких как Amazon S3, Azure Data Lake Storage или Google Cloud Storage.

Обзор Smart TS XL

По сути, Smart TS XL — это автоматизированное решение для интеграции мэйнфреймов с облаком, которое учитывает уникальные характеристики данных мэйнфреймов. Оно поддерживает анализ и сопоставление тетрадей COBOL, преобразование EBCDIC в UTF-8 и управление сложными вложенными структурами записей.

Smart TS XL часто используется для оптимизации рабочих процессов пакетной выгрузки, позволяя организациям постепенно модернизировать свои архитектуры данных, не нарушая основные рабочие нагрузки мэйнфреймов.

Ключевые возможности интеграции мэйнфреймов

• Анализ тетради COBOL: Автоматически интерпретирует макеты тетрадей COBOL и генерирует конфигурации сопоставления для преобразования плоских файлов в структурированные современные форматы.
• Преобразование EBCDIC: Обеспечивает преобразование набора символов из EBCDIC в ASCII или UTF-8, обеспечивая совместимость с облачными аналитическими инструментами.
• Отображение схемы: Поддерживает расширенные преобразования типов данных и определения вложенных схем для соответствия требованиям Parquet, ORC или Avro.
• Автоматизация работы: Организует запланированное извлечение данных из мэйнфреймов с возможностью интеграции с корпоративными планировщиками или облачными инструментами оркестровки, такими как Apache Airflow.
• Высокие эксплуатационные характеристики: Оптимизирован для обработки очень больших наборов данных, типичных для рабочих нагрузок мэйнфреймов, с функциями параллельной обработки и эффективного ввода-вывода.

Возможности отображения и преобразования данных

Одной из выдающихся особенностей Smart TS XL является его визуальный или настраиваемый интерфейс сопоставления, позволяющий определить, как данные мэйнфрейма соотносятся с современными схемами. Это устраняет значительную часть ручного и подверженного ошибкам кодирования, которое обычно требуется для анализа текстов на COBOL и применения сложных преобразований.

Пример конфигурации сопоставления (концептуальный):

{
  "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)"}
    ]
  }
}

Такое сопоставление гарантирует, что экспортированные файлы мэйнфрейма автоматически преобразуются в удобные для аналитики столбчатые форматы в озере данных.

Интеграция с современными озерами данных

Smart TS XL изначально разработан для работы с основными облачными объектными хранилищами. После извлечения и преобразования данных их можно напрямую записать в:

• Amazon S3 в форматах Parquet или Avro
• Azure Data Lake Storage 2-го поколения
• Google Cloud Storage
• Локальные кластеры HDFS

Такая прямая интеграция исключает промежуточные ручные этапы и снижает эксплуатационную нагрузку, связанную с поддержкой пользовательских конвейеров ETL.

Преимущества и ограничения

Преимущества:

• Специально разработано для вариантов использования при интеграции с мэйнфреймами.
• Надежно обрабатывает тетради COBOL и EBCDIC.
• Автоматизирует сопоставление, преобразование и загрузку в облачное хранилище.
• Масштабируется для больших объемов пакетной обработки.
• Сокращает время разработки интеграционных проектов.

Ограничения:

• В первую очередь оптимизировано для шаблонов пакетной выгрузки; для CDC в режиме, близком к реальному времени, и потоковой интеграции могут потребоваться дополнительные инструменты.
• Расходы на лицензирование и коммерческую поддержку могут быть значительными при крупномасштабных развертываниях.
• Требуется обучение и интеграция в существующие рабочие процессы.

Примеры использования

• Финансовые услуги: еженощное извлечение записей о клиентах VSAM, преобразование в Parquet и загрузка в S3 для нормативной отчетности и аналитики в Amazon Athena.
• Здравоохранение: Массовая выгрузка данных обработки претензий мэйнфреймов в Azure Data Lake для обнаружения мошенничества с помощью машинного обучения.
• Правительство: Модернизация устаревших пакетных заданий путем замены конвейеров на базе FTP автоматизированными рабочими процессами Smart TS XL, обеспечивающими работу BigQuery для анализа статистики населения.

Smart TS XL — это практичный специализированный инструмент для организаций, стремящихся снизить риски и ускорить интеграцию мэйнфреймов с озером данных. Обеспечивая надежную поддержку устаревших форматов данных и автоматизируя преобразование в современные схемы, он позволяет командам использовать данные мэйнфреймов для расширенной аналитики и искусственного интеллекта без необходимости сложной индивидуальной разработки.

Рекомендации по проектированию и реализации

Успешная интеграция устаревшего мэйнфрейма с современным озером данных — это гораздо больше, чем просто выбор правильных инструментов или шаблонов. Для этого требуется продуманное проектирование и операционное планирование, чтобы гарантировать целостность данных, безопасность, соответствие требованиям и удобство обслуживания в долгосрочной перспективе.

Особое внимание к этим факторам необходимо для того, чтобы избежать дорогостоящих сюрпризов, обеспечить соблюдение нормативных требований и оправдать ожидания бизнеса в отношении своевременных и высококачественных данных.

Картирование данных и преобразование схем

Данные устаревших мэйнфреймов часто поставляются в форматах, тщательно разработанных десятилетиями. В учебниках COBOL описываются вложенные структуры записей с упакованными десятичными полями, переопределяются условия и имена условий.

Перевод этих структур в современные столбчатые форматы, такие как паркет, требует детального картографирования:

• Анализ тетради: Инструменты должны точно интерпретировать макеты записей, обрабатывая вложенные группы и записи переменной длины.
• Преобразование типов данных: Упакованные десятичные или двоичные поля должны быть преобразованы в современные числовые типы.
• Кодирование Перевод: EBCDIC должен быть надежно преобразован в UTF-8 или ASCII для современных аналитических систем.

Автоматизированные инструменты сопоставления или готовые соединители могут значительно сократить трудозатраты на разработку, но они по-прежнему требуют тщательного тестирования, чтобы гарантировать правильную обработку всех граничных случаев в данных.

Планирование и оркестровка

В средах мэйнфреймов обычно используются хорошо зарекомендовавшие себя планировщики заданий, такие как Control-M или IBM Workload Scheduler. Рабочие процессы интеграции должны быть согласованы с этими системами планирования или интегрированы с облачными оркестраторами, такими как Apache Airflow.

Ключевые практики включают в себя:

• Определение четких зависимостей заданий для избежания условий гонки.
• Обеспечение возможности восстановления и перезапуска в случае сбоев.
• Координация извлечений данных с помощью мэйнфреймов с последующими преобразованиями и загрузками из озер данных.

Интеграционные задания должны быть идемпотентными, обеспечивающими безопасную повторную обработку в случае частичных сбоев.

Этот тип DAG координирует последовательные этапы извлечения и преобразования с четкими зависимостями.

Безопасность и интеграция IAM

Данные мэйнфреймов часто содержат конфиденциальную информацию, такую ​​как персональные идентификационные номера, финансовые транзакции или медицинские записи. Перенос этих данных в облачное хранилище данных поднимает важные вопросы безопасности:

• Шифрование при передаче и хранении: включить TLS для всех сетевых передач и шифрование для хранения объектов.
• Управление идентификацией и доступом: Интеграция с корпоративными системами IAM для обеспечения доступа с минимальными привилегиями.
• Аудит и ведение журнала: Ведите подробные журналы всех этапов интеграции для проведения криминалистического анализа и проверок соответствия.
• Маскировка данных или токенизация: При необходимости замаскируйте чувствительные поля перед их посадкой в ​​менее контролируемых условиях.

Безопасность должна быть заложена с самого начала, а не добавлена ​​в последнюю очередь.

Мониторинг, ведение журнала и наблюдаемость

Для обеспечения надежности и производительности необходимо тщательно контролировать интеграционные конвейеры. Готовые к производству проекты включают:

• Проверки здоровья: Мониторинг успешности/неудачи заданий ETL, задержек и пропускной способности.
• Подробная регистрация: включите этапы преобразования, количество записей и сообщения об ошибках для устранения неполадок.
• Предупреждение: отправка уведомлений о сбоях или аномалиях.
• Отслеживание происхождения: Используйте инструменты каталогизации данных, чтобы обеспечить прозрачность сопоставлений и преобразований источника и цели.

Операционная прозрачность имеет решающее значение для соблюдения соглашений об уровне обслуживания и требований нормативных актов, а также для обеспечения доверия бизнес-пользователей к данным.

Тестирование и проверка данных

Преобразования данных на мэйнфреймах подвержены трудноуловимым ошибкам из-за сложных устаревших форматов. Надёжное тестирование критически важно для выявления проблем до того, как они повлияют на последующую аналитику:

• Проверка схемы: Убедитесь, что выходные данные соответствуют целевым схемам.
• Сверка на уровне записей: Сравните количество исходных и целевых записей, суммы ключевых полей или итоговые хэш-данные.
• Автоматизированное регрессионное тестирование: Предотвращайте критические изменения по мере развития интеграционных конвейеров.
• Отбор проб и ручная проверка: Особенно важно для первоначальных миграций или сложных схем записей.

Такие программные проверки помогают обеспечить целостность данных на всем протяжении конвейера.

Оперативная готовность

Помимо технических аспектов, рассмотрите организационные и процессуальные факторы:

• Определите четкую ответственность за выполнение интеграционных задач.
• Создавайте руководства для операционных групп.
• Обучите персонал работе с инструментами и рабочими процессами.
• Планируйте управление изменениями по мере развития исходных систем.

Устойчивая стратегия интеграции рассматривает конвейеры от мэйнфрейма к озеру данных как первоклассные производственные рабочие нагрузки с соответствующей поддержкой, документацией и управлением жизненным циклом.

Соответствие бизнес-требованиям

Наконец, все проектные решения должны основываться на потребностях бизнеса:

• Определите требования к актуальности данных в соглашениях об уровне обслуживания.
• Расставьте приоритеты в наборах данных на основе их ценности для бизнеса.
• Баланс стоимости и производительности для облачного хранения и обработки.
• Привлекайте заинтересованные стороны на ранних этапах, чтобы согласовать ожидания.

Одно лишь техническое совершенство не гарантирует успеха. Интеграционные усилия должны быть тесно связаны с бизнес-целями, чтобы обеспечить реальную, измеримую ценность.

Тематические исследования и практические примеры

Успешная интеграция мэйнфрейма с озером данных — это не теоретические упражнения, а критически важные проекты с высокими ставками, которые организации реализуют для достижения реальных бизнес-целей. Ниже приведены практические примеры и репрезентативные кейсы, иллюстрирующие, как различные отрасли подходят к этой сложной задаче интеграции. В каждом примере рассматриваются шаблоны, выбор инструментов и особенности проектирования, которые могут быть полезны другим организациям, планирующим аналогичные преобразования.

Финансовые услуги: пакетная выгрузка данных для нормативной отчетности

Транснациональному банку необходимо было соответствовать меняющимся требованиям регулирующих органов к отчетности, требующим консолидированных и подробных исторических данных о транзакциях по всем его глобальным операциям. Его основная банковская платформа была размещена на IBM z/OS, а данные о транзакциях хранились в наборах данных VSAM и реляционных таблицах в DB2.

Шаблон интеграции: Пакетная разгрузка

• Ночные пакетные задания извлекали таблицы VSAM и DB2 в плоские файлы.
• Определенные в тетрадях COBOL макеты записей.
• Данные EBCDIC были преобразованы в UTF-8.
• Данные были преобразованы в формат Parquet и загружены в Amazon S3.
• Определения управляемых схем каталога AWS Glue.

Ключевые инструменты:

• IBM DataStage для извлечения и преобразования.
• Airflow для организации ночных рабочих процессов.
• AWS S3 и Glue для хранения и метаданных.

Результат:

• Ежедневное обновление данных для поддержки отчетности о соответствии и внутренней аналитики.
• Централизованные, запрашиваемые исторические данные о транзакциях для аудиторов.
• Сокращение объема ручной работы по составлению отчетов и количества ошибок.

В этом примере показано, как можно модернизировать традиционные пакетные процессы для заполнения озера данных, не нарушая работу существующих мэйнфреймов.

Здравоохранение: CDC в режиме реального времени для обнаружения мошенничества

Крупная организация, предоставляющая медицинские услуги, стремилась внедрить функцию обнаружения мошенничества в режиме реального времени в данных страховых случаев, хранящихся на мэйнфрейме с системами IMS и DB2. Необходимость быстрого выявления подозрительных закономерностей исключала возможность пакетной интеграции.

Шаблон интеграции: Сбор данных об изменениях (CDC) с потоковой передачей

• Журналы DB2 считывались инструментами CDC для фиксации вставок, обновлений и удалений.
• Изменения в темах Apache Kafka публиковались практически в режиме реального времени.
• Spark Structured Streaming использовал эти темы, преобразуя данные и записывая их в формате Parquet в Azure Data Lake Storage.
• Модели машинного обучения на нисходящем этапе анализировали данные о новых претензиях для оценки мошенничества.

Ключевые инструменты:

• IBM InfoSphere CDC для сбора данных на основе журналов.
• Apache Kafka для обмена сообщениями.
• Azure Data Lake Storage Gen2 для хранения данных.
• Azure Databricks для потоковой передачи данных Spark и машинного обучения.

Результат:

• Значительное сокращение времени обнаружения мошенничества — с дней до минут.
• Повышение точности и оперативности моделей мошенничества.
• Отображение поданных заявлений в режиме, приближенном к реальному времени.

Этот вариант использования демонстрирует возможности объединения CDC с потоковой передачей для предоставления операционной аналитики, которая просто невозможна при использовании устаревших парадигм пакетной обработки.

Правительство: гибридный подход к статистическому анализу

Национальному статистическому агентству требовалось модернизировать обработку данных о населении, которая исторически осуществлялась на мэйнфрейме со сложными пакетными заданиями. Аналитикам требовался более простой доступ к детальным данным, при этом обеспечивая строгую безопасность и прослеживаемость.

Шаблон интеграции: Гибридная партия + API

• Ежемесячные пакетные задания выгружали большие наборы данных в Google Cloud Storage в формате Avro.
• Пользовательские конвейеры NiFi анализируют определения из тетради COBOL и преобразуют записи.
• z/OS Connect представила выбранные транзакции мэйнфрейма в виде REST API для запросов по требованию.

Ключевые инструменты:

• NiFi для анализа и перемещения данных.
• z/OS Connect для включения API.
• Google Cloud Storage и BigQuery для анализа.

Результат:

• Аналитики могут запрашивать исторические данные, используя SQL в BigQuery.
• Защищенные API-интерфейсы обеспечивали контролируемый доступ в режиме реального времени к ключевым системам мэйнфреймов.
• Обеспечивается строгая преемственность данных и возможность аудита для соблюдения требований.

В этом примере показано, что гибридные шаблоны интеграции могут охватывать различные варианты использования — пакетную обработку для крупномасштабной отчетности, API для транзакционного доступа — в рамках единой целостной архитектуры.

Архитектурные схемы и шаблоны

Хотя конкретные диаграммы зависят от организационных решений, типичные высокоуровневые архитектуры для этих случаев имеют общие элементы:

• Источники данных: Мэйнфреймовые системы (VSAM, IMS, DB2).
• Слой экстракции: Пакетные задания или инструменты CDC.
• Трасфер: Безопасная передача файлов, очереди сообщений (Kafka) или API.
• Трансформация: Инструменты ETL (DataStage, Informatica), задания Spark, потоки NiFi.
• Хранение: Объектные хранилища (S3, ADLS, GCS) в формате Parquet или Avro.
• Расход: Аналитика на основе SQL, панели BI, конвейеры машинного обучения.

Эти примеры подчёркивают, что не существует единственно «правильного» способа интеграции мэйнфреймов с озёрами данных. Вместо этого успешные проекты адаптируются к конкретным бизнес-потребностям, ограничениям устаревших систем и целевым аналитическим платформам.

Будущие тенденции интеграции мэйнфреймов с озером данных

В то время как многие организации сосредоточены на решении современных задач интеграции, дальновидные команды также планируют развитие архитектур «мэйнфрейм-озеро данных» в ближайшие несколько лет. Эти новые тенденции отражают более широкие сдвиги в корпоративных ИТ-системах — в сторону облачного проектирования, аналитики в реальном времени, рабочих нагрузок на основе искусственного интеллекта и машинного обучения и децентрализованного управления данными.

Понимание этих тенденций может помочь организациям разрабатывать стратегии интеграции, которые не только эффективны сегодня, но и устойчивы и адаптируемы к будущему.

Модернизация мэйнфреймов и микросервисы

Одним из крупнейших изменений, происходящих в настоящее время, является постепенная модернизация самих рабочих нагрузок мэйнфреймов. Вместо того, чтобы просто выгружать данные, организации изучают возможности рефакторинга или переноса устаревших приложений на микросервисную архитектуру.

Такой подход к модернизации позволяет снизить сложность долгосрочной интеграции за счёт предоставления доступа к основной бизнес-логике и данным через стандартизированные API. Вместо экспорта целых наборов данных модернизированные приложения могут предоставлять доступ к данным в режиме реального времени с детальной защитой и управлением.

Такие инструменты, как IBM z/OS Connect, являются одними из первых, кто поддерживает эту тенденцию, помогая командам разработчиков постепенно добавлять API к существующим программам на COBOL или CICS без их полного переписывания. Со временем всё больше рабочих нагрузок мэйнфреймов могут полностью переноситься на облачные платформы, что ещё больше упростит интеграцию с озёрами данных и аналитическими сервисами.

Облачные CDC и конвейеры репликации

По мере развития облачных платформ они все чаще предлагают управляемые услуги CDC и репликации данных, специально разработанные для объединения локальных мэйнфреймов и облачного хранилища.

AWS, Azure и Google Cloud активно инвестируют в масштабируемые конвейеры CDC с низкой задержкой, способные обрабатывать все нюансы журналов транзакций мэйнфреймов. Эти сервисы снижают потребность в разработке собственных ETL-процессов и повышают надежность и мониторинг.

В будущих архитектурах потоки данных об изменениях, по всей вероятности, будут рассматриваться с мэйнфреймов как еще один источник в единой облачной платформе данных, что упростит поддержку аналитики в реальном времени, обучения моделей ИИ и оперативной отчетности.

ИИ и МО для обогащения данных

После того как данные мэйнфреймов попадают в озеро данных, организации все чаще применяют машинное обучение и ИИ для создания коммерческой ценности.

• Модели обнаружения мошенничества, обученные на исторических данных о страховых претензиях.
• Алгоритмы прогностического обслуживания на основе эксплуатационных журналов.
• Модели сегментации и персонализации клиентов на основе истории транзакций.

По мере того как платформы МО становятся более доступными, интеграционные конвейеры будут все чаще включать в себя не только перемещение и преобразование данных, но и проектирование функций, вывод моделей и обратную связь с операционными системами.

При проектировании интеграции необходимо будет учитывать эти требования, гарантируя качество, происхождение и актуальность данных на уровнях, подходящих для обучения и оценки моделей МО.

Бессерверный и событийно-управляемый ETL

Бессерверные и событийно-управляемые парадигмы меняют подход организаций к интеграции данных.

Вместо монолитных еженощных пакетных заданий или долго работающих ETL-серверов организации переходят на конвейеры, запускаемые событиями, построенные на бессерверных платформах. AWS Lambda, Azure Functions и Google Cloud Functions могут реагировать на поступление новых данных в хранилища объектов или на новые события в очередях сообщений, запуская задания по запросу.

Эта модель снижает затраты за счёт устранения неиспользуемой инфраструктуры и повышает скорость реагирования в случаях, когда время критично. Интеграция с мэйнфреймами будет всё активнее использовать эти бессерверные шаблоны, особенно для сценариев CDC и потоковой передачи данных.

Data Mesh и федеративное управление

По мере роста озер данных растет и потребность в надежных моделях управления данными и организационных моделях, позволяющих избежать центральных узких мест.

Парадигма сетки данных поощряет отношение к данным как к продукту, при котором команды, ориентированные на предметную область, отвечают за качество, документирование и доступность своих наборов данных. Для интеграции мэйнфреймов это означает:

• Четко определенные права собственности на продукты данных, полученные с помощью мэйнфреймов.
• Надежные метаданные и отслеживание происхождения.
• Стандартизированные политики доступа на всех уровнях хранения.

Федеративное управление гарантирует, что даже строго регламентированные данные мэйнфреймов могут быть демократизированы ответственно внутри организации, избегая разрозненности и обеспечивая при этом соответствие требованиям.

Готовимся к будущему

Эти тенденции подчеркивают, что интеграция мэйнфрейма с озером данных — это не просто перемещение данных, но и возможность для бизнеса быстрее и эффективнее внедрять инновации.

Архитекторам и инженерным группам необходимо спланировать:

• Поддержка гибридных рабочих нагрузок, сочетающих пакетную обработку, CDC, потоковую передачу и API.
• Разработка конвейеров, расширяемых для машинного обучения и аналитики в реальном времени.
• Инвестирование в метаданные, происхождение и безопасность — первостепенные задачи.
• Согласование стратегий интеграции с более широкими стратегиями модернизации и облачных технологий.

Организации, которые предвидят эти тенденции, могут гарантировать, что их сегодняшние инвестиции сохранят свою ценность завтра, создавая основу, которая будет поддерживать меняющиеся аналитические требования и бизнес-приоритеты в будущем.

Рекомендации и лучшие практики

Интеграция устаревших мэйнфреймов с современными озерами данных — важнейшая инициатива, способная обеспечить значительную ценность для бизнеса. Однако она также сложна и рискованна, если к ней подходить без четкой стратегии.

На основе отраслевого опыта и успешных практических примеров ниже представлены основные рекомендации и передовые практики, которые помогут организациям эффективно пройти этот путь.

Оцените конфиденциальность данных как можно раньше

Мейнфреймы часто хранят некоторые из самых конфиденциальных данных организации, включая финансовые транзакции, персональную медицинскую информацию и данные счетов клиентов. Перед проектированием интеграционных конвейеров командам следует провести тщательную оценку конфиденциальности и классификации данных.

• Определите элементы персональных данных, данных, регулируемых PCI, HIPAA, или другие конфиденциальные данные.
• Перед перемещением определите требования по маскированию или токенизации данных.
• Убедитесь, что политики шифрования (при передаче и хранении) четко определены.

Ранняя оценка помогает избежать дорогостоящих переделок и обеспечивает соблюдение нормативных требований с самого начала.

Начните с небольших концепций

Интеграционные проекты часто терпят неудачу, когда команды пытаются заменить десятилетия пакетных заданий и пользовательского кода за один этап. Вместо этого:

• Выберите один, четко определенный вариант использования для подтверждения шаблонов интеграции.
• Проверьте инструменты и преобразования на репрезентативном подмножестве данных.
• Привлекайте к проектированию и реализации как команды мэйнфреймов, так и инженеров озер данных.

Подтверждение концепции снижает риски, укрепляет доверие заинтересованных сторон и создает шаблоны многократного использования для более широкого внедрения.

Инвестируйте в автоматизированные метаданные и картографирование

Анализ тетрадей на COBOL, обработка преобразований EBCDIC и сопоставление с современными схемами могут быть подвержены ошибкам и отнимать много времени, если выполнять их вручную.

Лучшая практика:

• Используйте инструменты, поддерживающие автоматизированный анализ прописей и сопоставление схем.
• Поддерживайте версионность метаданных для отслеживания изменений с течением времени.
• Интегрируйте каталоги метаданных, такие как AWS Glue или Azure Purview, для обеспечения согласованности.

Надежное управление метаданными позволяет избежать проблем с качеством данных и упрощает обслуживание по мере масштабирования интеграции.

Согласуйте SLA с ожиданиями бизнеса

Решения по проектированию интеграции всегда должны увязываться с четкими бизнес-требованиями, особенно в отношении актуальности данных.

• Пакетная выгрузка может быть приемлема для ежедневной отчетности, но недостаточна для обнаружения мошенничества в режиме реального времени.
• CDC или потоковые конвейеры могут значительно сократить задержку, но требуют больших операционных инвестиций.
• API-интерфейсы могут обслуживать транзакционные запросы без крупномасштабной репликации, но могут не поддерживать аналитические варианты использования.

Заранее документируйте и согласовывайте соглашения об уровне обслуживания с заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы избежать сюрпризов на поздних этапах жизненного цикла проекта.

Приоритет оперативной готовности

Интеграционные конвейеры — это не системы, которые можно установить и забыть. Они требуют продуманного операционного проектирования, включая:

• Мониторинг выполнения заданий, задержек и показателей отказов.
• Ведение журнала с достаточной степенью детализации для аудита и устранения неполадок.
• Оповещение операционных групп для упреждающего решения проблем.
• Руководства по эксплуатации и обучение персонала службы поддержки.

Рассматривайте задачи по интеграции как производственные задачи с четкими планами ответственности и поддержки.

Включить постепенную модернизацию

Хотя полная замена мэйнфреймов может быть долгосрочной целью, большинство организаций в ближайшем будущем перейдут на гибридные модели.

• Используйте пакетную выгрузку для проведения широкомасштабного исторического анализа.
• Добавьте CDC и потоковую передачу для операционной аналитики с более жесткими соглашениями об уровне обслуживания.
• Оберните сервисы мэйнфреймов в API-интерфейсы для доступа в режиме реального времени без репликации.

Поэтапные подходы быстро приносят пользу, снижая при этом риски и давая командам время на адаптацию.

Создавайте решения, обеспечивающие безопасность и соответствие требованиям с самого начала

Безопасность должна быть заложена с самого начала, а не добавляться позже.

• Обеспечьте строгую аутентификацию и интеграцию IAM для всех перемещений данных.
• Шифруйте данные при передаче (TLS) и хранении (S3 SSE, шифрование хранилища Azure).
• Реализуйте контроль доступа на уровнях озера данных, чтобы обеспечить доступ с минимальными привилегиями.
• Ведите подробные журналы аудита для отчетности о соответствии.
• Применяйте отслеживание происхождения данных, чтобы обеспечить прозрачность преобразований источника в цель.

Эти практики снижают риски и укрепляют доверие со стороны регулирующих органов и заинтересованных сторон бизнеса.

Сотрудничайте между подразделениями

Специалисты по мэйнфреймам и команды специалистов по облачным технологиям часто используют разные инструменты, процессы и культуру. Успешные проекты основаны на сотрудничестве:

• Межфункциональный анализ проекта для обеспечения осуществимости и одобрения.
• Общие стандарты документации и метаданных.
• Модели совместной оперативной поддержки.

Преодоление организационной разобщенности так же важно, как и преодоление технологической разобщенности.

Фокус на долгосрочной ремонтопригодности

Отдайте приоритет ремонтопригодности, чтобы избежать создания нового поколения хрупких, непрозрачных трубопроводов, которые станут наследием завтрашнего дня.

• Автоматизируйте управление схемами и преобразования.
• Управление версиями конфигураций ETL и кода.
• Документируйте сквозные потоки данных и права собственности.
• Проектируйте конвейеры так, чтобы они были модульными и расширяемыми для новых вариантов использования.

Хорошо поддерживаемая инфраструктура интеграции поддерживает меняющиеся потребности бизнеса и снижает затраты на адаптацию к будущим тенденциям, таким как аналитика в реальном времени, машинное обучение и миграция в облако.

Превращая наследие в возможности

Интеграция устаревших мэйнфреймов с современными озёрами данных — это больше, чем просто технический проект миграции. Это стратегическая инициатива, которая может высвободить десятилетия ценных данных для углубленной аналитики, принятия решений в режиме реального времени и машинного обучения. Организации, добившиеся успеха в этом начинании, получат значительное преимущество, преобразуя жёсткие, разрозненные системы в гибкие платформы на основе данных, способные поддерживать меняющиеся бизнес-потребности.

Достижение этой интеграции требует продуманного планирования и дисциплинированного исполнения. Командам предстоит решать целый ряд задач: от работы с проприетарными форматами данных и пакетно-ориентированными процессами до обеспечения безопасности, соответствия требованиям и эксплуатационной сложности. Выбор правильных шаблонов интеграции, будь то пакетная выгрузка, CDC, потоковая передача или API, зависит от понимания конкретных бизнес-требований к актуальности данных, задержкам и контролю доступа.

Выбор технологий также имеет значение. Развитые ETL-инструменты, облачные сервисы, фреймворки с открытым исходным кодом и специализированные решения, такие как Smart TS XL, играют свою роль в различных сценариях. Лучшие архитектуры часто сочетают в себе несколько шаблонов и инструментов для удовлетворения разнообразных потребностей предприятия.

Не менее важны операционные и организационные аспекты. Успешные интеграционные проекты с самого начала ставят во главу угла управление метаданными, автоматизацию, мониторинг и безопасность. Они способствуют тесному сотрудничеству между экспертами по мэйнфреймам и командами инженеров облачных данных. Они создают процессы и конвейеры, которые легко обслуживать, расширять и которые прозрачны для поддержки будущего роста.

В конечном счёте, интеграция мэйнфреймов с современными озёрами данных — это не замена одной системы другой, а обеспечение сосуществования и раскрытие полного потенциала корпоративных данных. Имея чёткую стратегию, правильные технологии и ориентируясь на долгосрочную устойчивость, организации могут превратить эту сложную задачу в основу конкурентного преимущества и инноваций.