Birçok büyük işletme, büyük hacimli işlem verilerini işleyen kritik iş yüklerini çalıştırmak için hâlâ eski ana bilgisayarlara güveniyor. Onlarca yıllık yatırımlar, bu sistemleri istikrarlı, güvenli ve temel iş operasyonlarına derinlemesine entegre hale getirdi. Aynı zamanda, kuruluşlar bu verileri modern analizler, yapay zeka girişimleri ve gerçek zamanlı karar alma süreçleri için kullanma konusunda artan bir baskıyla karşı karşıya.
Modern veri gölleri, çeşitli kaynaklardan gelen verileri merkezileştirmek için esnek ve uygun maliyetli bir yaklaşım sunar. Şema okuma erişimini etkinleştirir, ölçeklenebilir nesne depolamayı destekler ve güçlü bulut tabanlı analitik hizmetleriyle entegre olur. Ana bilgisayar verilerini bir veri gölünde birleştirme yeteneği, geleneksel veri ambarlarını ortadan kaldırarak, gelişmiş analitik modelleri destekleyerek ve veri bilimcileri ve iş kullanıcıları için self servis erişimi sağlayarak yeni değerler ortaya çıkarabilir.
Ancak ana bilgisayar verilerini modern bir veri gölüyle bütünleştirmek hiç de kolay değildir. Eski sistemler Genellikle COBOL kopya defterleriyle VSAM, IMS veya DB2 gibi tescilli depolama formatlarını kullanır ve verileri genellikle ASCII veya UTF-8 yerine EBCDIC olarak kodlar. Toplu işleme odaklı işleme modelleri, akış mimarileri ve gerçek zamanlı analitik gereksinimleriyle uzlaştırılmalıdır. Güvenlik, uyumluluk ve veri soyağacı hususları, daha fazla karmaşıklık yaratarak dikkatli planlama ve sağlam yönetişim modelleri gerektirir.
Bu ortamlar arasında köprü kurmaya çalışan kuruluşlar, entegrasyon kalıpları, teknoloji seçimleri ve operasyonel gereksinimler konusunda önemli tasarım kararlarıyla karşı karşıyadır. Toplu ETL işlerinden veri yakalama ve API tabanlı mikro hizmetlere kadar farklı yaklaşımlar, farklı avantajlar ve dezavantajlarla birlikte gelir. gecikme, karmaşıklık ve maliyet. Doğru stratejinin seçimi, iş yükü özellikleri, veri tazeliği ihtiyaçları ve düzenleyici kısıtlamalar gibi faktörlere bağlıdır.
Başarılı entegrasyon çalışmaları, iş hedeflerini teknik mimarilerle uyumlu hale getirir, amaca uygun araç ve platformlardan yararlanır ve tekrarlanabilir operasyonel uygulamalar oluşturur. Sonuç, eski sistemlerin kritik işlemsel yetenekleri sunmaya devam ederken verilerini modern ve ölçeklenebilir analitik platformlara aktardığı hibrit bir ortamdır.
Eski Ana Bilgisayarları Anlama
Ana bilgisayarlar, onlarca yıldır kurumsal bilişimin omurgasını oluşturmaktadır. Güvenilirlikleri, ölçeklenebilirlikleri ve yüksek hacimli işlem yüklerini idare edebilme yetenekleriyle tanınan ana bilgisayarlar, bankacılık, sigortacılık, sağlık ve kamu gibi sektörlerde vazgeçilmezdir.
Bu sistemler genellikle IBM z/OS veya Unisys gibi olgun platformlar üzerine kuruludur ve uzun yıllar boyunca geliştirilmiş, yüksek oranda optimize edilmiş uygulamaları destekler. Operasyonel özellikleri arasında öngörülebilir performans, güçlü güvenlik ve kapsamlı denetim yetenekleri bulunur. Kararlılıklarına rağmen, genellikle modern mimarilerle entegrasyonu zor olabilen eski tasarım kalıplarına dayanırlar.
Ana bilgisayarlardaki veriler genellikle tescilli veya eski formatlarda saklanır. Yaygın depolama mekanizmaları arasında VSAM veri kümeleri, IMS hiyerarşik veritabanları ve DB2 ilişkisel tabloları bulunur. Bu sistemlerin çoğu, karmaşık kayıt düzenlerini tanımlamak için COBOL kopya defterlerini kullanır ve veriler genellikle çoğu modern sistemde kullanılan ASCII veya UTF-8 standartları yerine EBCDIC olarak kodlanır.
Ana bilgisayarlar operasyonel olarak büyük ölçüde toplu işleme odaklıdır. Gecelik veya planlı toplu işler, verileri uzun süredir yerleşik programlara göre çıkarır, dönüştürür ve yükler. Bazı ana bilgisayarlar çevrimiçi işlem işleme (OLTP) ve mesaj kuyruğu tabanlı entegrasyonları da desteklese de, baskın entegrasyon paradigması toplu işleme odaklı olmaya devam etmektedir.
Bu ortam, sağlam olmasına rağmen, esnek şema okuma erişimi, dağıtılmış nesne depolama ve gerçek zamanlı analitiğe önem veren modern veri gölleriyle entegrasyonda önemli zorluklar yaratır. Herhangi bir entegrasyon girişimine girişmeden önce, temeldeki ana bilgisayar veri yapılarını ve operasyonel modelleri anlamak kritik öneme sahiptir. Başarılı stratejiler, eski sistemlerin verilerini modern analitik platformlarla güvenilir ve emniyetli bir şekilde paylaşabilmesini sağlamak için dikkatli veri eşleme, dönüştürme ve düzenleme yoluyla bu farklılıkların ele alınmasını gerektirir.
Modern Veri Gölü Mimarileri
Modern veri gölleri, çeşitli veri kaynaklarını, çok çeşitli analitik ve operasyonel kullanım senaryolarına hizmet edebilen tek ve ölçeklenebilir bir havuzda birleştirmek üzere tasarlanmıştır. Yazma sırasında şema gerekliliklerini sıkı bir şekilde uygulayan geleneksel veri ambarlarının aksine, veri gölleri okuma sırasında şema prensiplerini benimser. Bu yaklaşım, ham verilerin doğal haliyle alınmasına ve sorgu sırasında esnek bir şekilde yorumlanmasına olanak tanıyarak hızlı denemeler yapılmasını ve gelişen analitik ihtiyaçların karşılanmasını sağlar.
Çoğu veri gölü mimarisinin merkezinde, yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriler için neredeyse sınırsız ölçeklenebilirlik ve uygun maliyetli depolama sağlayan nesne depolaması yer alır. Popüler seçenekler arasında Amazon S3, Azure Data Lake Storage, Google Cloud Storage ve Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) gibi şirket içi çözümler bulunur. Bu sistemler, yüksek dayanıklılık ve düşük maliyetli arşivleme için optimize edilmiş olup, büyük ölçekli veri alım ve alım modellerini destekler.
Veri gölleri genellikle Parquet, ORC ve Avro gibi modern veri formatlarını kullanır. Bu sütunlu formatlar, özellikle analitik iş yükleri için verimli depolama ve erişim sağlar. Gelişmiş sıkıştırma tekniklerini ve tahmin itme özelliğini destekleyerek sorgu performansını önemli ölçüde iyileştirir ve depolama maliyetlerini azaltır.
Meta veri yönetimi, veri gölü tasarımının kritik bir bileşenidir. AWS Glue Data Catalog, Azure Purview gibi hizmetler veya Apache Hive Metastore gibi açık kaynaklı çözümler, merkezi şema tanımları, veri soy ağacı takibi ve yönetişim kontrolleri sağlar. Bu meta veri katmanı, verileri ölçeklenebilir bir şekilde düzenlemeyi, erişim politikalarını uygulamayı ve kullanıcılara ve analitik araçlara tutarlı bir görünüm sunmayı mümkün kılar.
İşleme çerçeveleriyle entegrasyon, veri göllerini tanımlayan bir diğer özelliktir. Veri gölleri, Apache Spark, AWS Athena, Azure Synapse ve Google BigQuery gibi dağıtılmış bilgi işlem motorlarının temelini oluşturur. Bu araçlar, veri bilimcilerinin ve analistlerin karmaşık sorgular çalıştırmasını, makine öğrenimi modelleri oluşturmasını ve doğrudan veri gölü üzerinde gerçek zamanlı gösterge tabloları geliştirmesini sağlar.
İşletmeler veri mimarilerini modernize etmeye çalışırken, veri gölleri veri silolarını ortadan kaldırmak, erişimi demokratikleştirmek ve gelişmiş analitik yetenekleri ortaya çıkarmak için stratejik bir araç olarak ortaya çıkmıştır. Ancak bu vizyonun hayata geçirilmesi, ana bilgisayarlar da dahil olmak üzere eski sistemleri, veri kalitesini, kökenini ve güvenliğini korurken verileri modern işleme ve analitik araçlarına erişilebilir kılacak şekilde entegre etme becerisine bağlıdır.
Entegrasyon Zorlukları
Eski ana bilgisayar sistemlerini modern veri gölleriyle entegre etmek, hem teknik hem de organizasyonel zorlukların dikkatli bir şekilde analiz edilmesini gerektiren karmaşık bir girişimdir. Bu zorluklar, veri formatları, işleme paradigmaları, güvenlik modelleri ve operasyonel beklentilerdeki temel farklılıklardan kaynaklanmaktadır.
Başlıca teknik engellerden biri veri formatı uyumsuzluklarıdır. Ana bilgisayarlar genellikle verileri VSAM dosyaları, IMS hiyerarşik veritabanları veya COBOL kopya defteri tanımlı DB2 tabloları gibi tescilli formatlarda depolar. Bu kayıt düzenleri, Parquet veya ORC gibi modern veri gölü formatlarıyla doğal olarak uyumlu değildir. Ayrıca, ana bilgisayar verileri genellikle EBCDIC olarak kodlanır ve güncel araçlar ve platformlarla uyumluluk sağlamak için ASCII veya UTF-8'e dönüştürülmesi gerekir.
Toplu ve akışlı entegrasyon paradigmaları bir diğer önemli zorluğu teşkil etmektedir. Ana bilgisayarlar, verileri işlemek ve dışa aktarmak için genellikle gece boyunca çalışan planlı toplu işlere güvenir. Birçok operasyonel iş yükü için etkili olsa da, toplu iş döngüleri modern gerçek zamanlı analitik veya makine öğrenimi uygulamaları için kabul edilemez bir gecikmeye neden olabilir. Bu açığı kapatmak için, değişiklik verisi yakalama (CDC) veya olay odaklı akış mimarilerini destekleyecek entegrasyon modellerinin yeniden düşünülmesi gerekir.
Güvenlik ve uyumluluk hususları daha da karmaşıklık yaratır. Ana bilgisayarlar, genellikle GDPR, HIPAA veya SOX gibi sıkı düzenleyici kontrollere tabi hassas veriler içeren güvenilir kayıt sistemleridir. Entegrasyon çalışmaları, verilerin aktarım ve bekleme sırasında şifrelenmesini, erişimin IAM politikaları aracılığıyla uygun şekilde yönetilmesini ve uyumluluğun sürdürülmesi için denetim izlerinin ve kökenlerinin korunmasını sağlamalıdır. Herhangi bir ihlal veya yanlış yapılandırma, kuruluşları önemli yasal ve itibar risklerine maruz bırakabilir.
Veri kalitesi ve soy ağacı gereksinimleri de entegrasyon projelerini karmaşıklaştırır. Ana bilgisayar veri yapıları, yoğun, iç içe geçmiş kayıt düzenleri ve dikkatlice çözülmesi ve dönüştürülmesi gereken gömülü iş mantığıyla oldukça karmaşık olabilir. Veri eşlemelerinin doğru, dönüşümlerin doğrulanabilir ve soy ağacının izlenebilir olmasını sağlamak, entegre platforma olan güveni sürdürmek için çok önemlidir.
Operasyonel zorluklar hafife alınmamalıdır. Entegrasyon işleri güvenilir bir şekilde düzenlenmeli, etkili bir şekilde izlenmeli ve hataları zarif bir şekilde ele alacak şekilde tasarlanmalıdır. Ana bilgisayar ekipleri ve veri mühendisliği ekipleri genellikle farklı beceri setlerine ve araç tercihlerine sahip olduğundan, iş birliğini engelleyebilecek organizasyonel silolar oluşur. Bu grupları ortak hedefler, süreçler ve platformlar üzerinde birleştirmek başarı için kritik öneme sahiptir.
Bu zorlukların üstesinden gelmek, mevcut sistemlerin dikkatli bir şekilde değerlendirilmesini, uygun entegrasyon kalıplarının ve araçlarının seçilmesini ve zaman içinde güvenliği, güvenilirliği ve sürdürülebilirliği garanti eden operasyonel uygulamalara yatırım yapılmasını içeren stratejik bir yaklaşım gerektirir.
Entegrasyon Modelleri ve Stratejileri
Eski ana bilgisayarları modern veri gölleriyle entegre etmek, nadiren verileri bir yerden başka bir yere taşımaktan ibarettir. Veri yapıları, işleme modelleri, gecikme beklentileri ve güvenlik gereksinimlerindeki farklılıkları hesaba katan bilinçli mimari seçimler gerektirir.
Ana bilgisayarlar güvenilirlik, kararlılık ve yüksek hacimli toplu işleme için tasarlanmışken, modern veri gölleri esnek şema okuma depolama, ölçeklenebilir bilgi işlem ve gerçek zamanlı analitiğe öncelik verir. Bu ortamları birbirine bağlamak, ana bilgisayarın operasyonel gerçeklerine saygı duyan ve verilerin modern, bulut tabanlı tüketimini sağlayan entegrasyon modellerini seçmek anlamına gelir.
Bu modeller, geleneksel toplu yük boşaltmadan gelişmiş gerçek zamanlı akış ve API tabanlı mikro hizmetlere kadar uzanır. Her yaklaşım, belirli iş gereksinimlerini ve teknik kısıtlamaları ele alır. Bir finans kuruluşu, uyumluluğu sağlamak için günlük toplu raporlamaya ihtiyaç duyarken, aynı zamanda CDC ve akış hatları aracılığıyla neredeyse gerçek zamanlı dolandırıcılık tespitini de etkinleştirebilir. Bir sigorta şirketi, hassas verileri geniş çapta çoğaltmadan kendi kendine hizmet poliçe aramaları sunmak için API'leri kullanabilir.
Bu nedenle entegrasyon nadiren tek bir modelden ibarettir; daha ziyade veri tazeliği gereksinimlerine, iş yükü özelliklerine ve maliyet hususlarına göre uyarlanmış yaklaşımların bir kombinasyonudur. Bu entegrasyon stratejisinin tasarlanması, ana bilgisayar verilerinin analitik, yapay zeka ve iş inovasyonu için değerinin ortaya çıkarılmasında çok önemlidir.
Aşağıda, bu çözümlerin gerçek dünya ortamlarında nasıl uygulandığını gösteren pratik kod örnekleriyle birlikte, dört yaygın entegrasyon modelini ayrıntılı olarak inceliyoruz.
Toplu Boşaltma
Toplu yük boşaltma, ana bilgisayar dostu toplu işlerden yararlanarak büyük hacimli verileri planlı aralıklarla çıkarmayı sağlayan en köklü entegrasyon yaklaşımıdır. Kuruluşlar genellikle verileri dışa aktarmak için halihazırda gelişmiş FTP veya dosya tabanlı süreçlere sahiptir.
Veri gölleri için toplu işlem yalnızca verileri taşımayı değil, aynı zamanda eski kodlamaları (EBCDIC gibi) ve biçimleri (COBOL defterleri) Parquet veya Avro gibi modern şema-okuma biçimlerine dönüştürmeyi de içerir.
Örnek COBOL Kopyalama Defteri Parçası
Bu kod parçası ana bilgisayardaki bir müşteri kaydının yapısını tanımlar.
01 CUSTOMER-RECORD.
05 CUST-ID PIC 9(5).
05 CUST-NAME PIC X(30).
05 CUST-BALANCE PIC 9(7)V99.
Bu tür kopyalar ayrıştırılır ve ETL boru hatlarında modern şemalara eşlenir.
Parquet Şemasına Eşleme (JSON Örneği)
Kopyalama defteri yapısı, veri gölündeki Parquet'e yazmaya uygun bir JSON şemasına çevrilir.
{
"fields": [
{"name": "cust_id", "type": "int"},
{"name": "cust_name", "type": "string"},
{"name": "cust_balance", "type": "decimal(9,2)"}
]
}
ETL araçları veya özel kod, dışa aktarılan düz dosyaları okur, kopya defteri düzenini ayrıştırır ve kayıtları verimli depolama ve analiz için Parquet'e dönüştürür.
Örnek Hava Akışı DAG Görevi
Airflow, toplu entegrasyon işlerini düzenlemek için yaygın olarak kullanılır. FTP aracılığıyla dışa aktarılan ana bilgisayar verilerini almak için basit bir görev şöyledir:
extract_task = BashOperator(
task_id='extract_mainframe_batch',
bash_command='ftp get mainframe_server VSAM_EXPORT.DAT /tmp/VSAM_EXPORT.DAT',
dag=dag
)
Uygulamada DAG, biçim dönüştürme, şema doğrulama ve bulut depolama alanına yükleme için ek görevler içerebilir.
Toplu veri aktarımı, mevcut ana bilgisayar süreçlerine uyum sağladığı için nispeten kolay benimsenir. Ancak, saatlerce hatta bir gün boyunca veri gecikmesi yarattığı için zaman açısından kritik analizler için daha az uygun hale gelir.
Veri Yakalamayı Değiştir (CDC)
CDC, yalnızca ana bilgisayar verilerinde yapılan değişiklikleri çoğaltarak gecikmeyi azaltır. CDC çözümleri, tüm tabloları tekrar tekrar taşımak yerine, günlükleri veya günlükleri eklemeler, güncellemeler ve silmeler açısından izler ve ardından bu değişiklikleri veri gölüne aktarır.
Bu yaklaşım, veri hareketini en aza indirir ve neredeyse gerçek zamanlı analizlere olanak tanır. Özellikle operasyonel raporlama, makine öğrenimi kanalları veya senkronize veri ambarlarının bakımı için değerlidir.
DB2'de CDC'yi Etkinleştirmek İçin Örnek SQL (kavramsal):
ALTER TABLE CUSTOMER
ENABLE CHANGE DATA CAPTURE;
Bu komut, araçların işlem günlüklerinden okuma yapmasına izin vererek CDC'yi etkinleştirmek için veritabanı düzeyindeki yapılandırmayı gösterir.
Örnek Kafka Connect CDC Bağlayıcı Yapılandırması:
Birçok CDC çözümü, değişiklikleri sürekli olarak yayınlamak için Kafka gibi mesaj aracılarıyla entegre olur. İşte örnek bir yapılandırma:
{
"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"
}
}
Bu kurulum, ana bilgisayar değişikliklerini bir Kafka konusuna aktarır ve bunları S3'e yazan Spark Yapılandırılmış Akış veya Kafka Connect Sinks gibi alt akış tüketicileri için kullanılabilir hale getirir.
CDC, gecikmeyi önemli ölçüde azaltır ancak tutarlılık, sıralama ve hata kurtarmayı sağlamada karmaşıklık yaratır. Ayrıca, günlük kesilmesi veya şema kayması gibi sorunları ele almak için dikkatli izleme gerektirir.
Akış Veri Entegrasyonu
Akış entegrasyonu, değişiklik olaylarını gerçek zamanlı olarak işleyerek CDC'yi genişletir. Ana bilgisayar güncellemelerinin bulut tabanlı analitik sistemlere sürekli olarak aktığı mimarilere olanak tanır ve dolandırıcılık tespiti, kişiselleştirme ve operasyonel gösterge panelleri gibi kullanım durumlarını destekler.
Veriler, mesaj kuyruklarına veya Kafka ya da IBM MQ gibi akış platformlarına aktarılabilir. Apache NiFi, Spark Streaming veya Flink gibi işleme çerçeveleri, verileri dönüştürüp veri gölüne yükleyebilir.
Örnek NiFi Flow (sahte JSON):
NiFi'yi kullanarak yeni ana bilgisayar dışa aktarımlarını izlemeye ve bunları Kafka'ya yayınlamaya yönelik basitleştirilmiş bir örnek:
{
"processor": "GetFile",
"properties": {
"Input Directory": "/mainframe/exports",
"Polling Interval": "5 secs"
},
"next": {
"processor": "PublishKafka",
"properties": {
"Topic Name": "mainframe-stream"
}
}
}
Bu akış, ana bilgisayar tarafından oluşturulan yeni dosyaları otomatik olarak alır ve bunları Kafka'ya olay olarak gönderir; burada gerçek zamanlı olarak işlenebilirler.
Akış entegrasyonu güçlü ancak operasyonel olarak zorlu bir süreçtir. Doğruluğun sağlanması için izleme, ölçeklendirme ve geç veya sıra dışı verilerin işlenmesine yatırım yapmayı gerektirir.
API'leri ve Mikro Hizmetleri Açığa Çıkarma
Toplu veri taşımaya bir alternatif, ana bilgisayar verilerini ve iş mantığını API'ler aracılığıyla kullanıma sunmaktır. Bu model, tüm veri kümelerini kopyalamadan gerçek zamanlı, isteğe bağlı erişim sağlayarak veri yönetimiyle ilgili endişeleri azaltır.
API'ler, REST veya SOAP arayüzleri aracılığıyla CICS işlemlerine veya DB2 sorgularına erişimi modernize eden IBM z/OS Connect gibi araçlar kullanılarak oluşturulabilir.
Örnek z/OS Connect API Tanımlayıcısı (YAML):
Bu tanımlayıcı, müşteri verilerini ana bilgisayardan almak için bir REST uç noktası tanımlar.
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
Örnek cURL Çağrısı:
curl -X GET "https://api.example.com/customer/12345"
-H "Authorization: Bearer TOKEN"
Bu çağrı, belirli bir müşterinin verilerini doğrudan ana bilgisayardan alır.
API'ler, işlemsel kullanım örnekleri ve harici entegrasyonlar için özellikle uygundur. Modern uygulamaların, toptan veri çoğaltmasına ihtiyaç duymadan ana bilgisayar sistemleriyle etkileşim kurmasına olanak tanırlar. Ancak, performans, güvenlik ve sürdürülebilirliği garanti altına almak için dikkatlice tasarlanmaları gerekir.
Doğru Deseni Seçmek
Etkili entegrasyon stratejileri genellikle bu kalıpları birleştirir. Toplu yük boşaltma, düzenleyici raporlama ihtiyaçlarını karşılayabilir, CDC ve akış hatları neredeyse gerçek zamanlı analitik modelleri besleyebilir ve API'ler müşteriye yönelik uygulamaları güçlendirebilir.
Doğru karışımın seçimi, iş önceliklerine, veri tazeliği gereksinimlerine, mevcut sistem yeteneklerine ve bütçe kısıtlamalarına bağlıdır. Başarılı bir entegrasyon, teknoloji seçimlerini stratejik hedeflerle uyumlu hale getirirken, ana bilgisayar sistemlerinin kurumsal veri ortamının temel bileşenleri olarak değer sunmaya devam etmesini sağlar.
Entegrasyon için Teknoloji Seçenekleri
Eski ana bilgisayarları modern veri gölleriyle entegre etmek mimari planlamadan daha fazlasını gerektirir; aynı zamanda veri çıkarma, dönüştürme, taşıma ve büyük ölçekte yüklemenin karmaşıklığını idare edebilecek doğru teknoloji setinin seçilmesini de gerektirir.
Entegrasyon ekosistemi, ana bilgisayar bağlayıcılarına sahip ticari ETL paketlerinden bulut tabanlı hizmetlere, açık kaynaklı çerçevelere ve özel tedarikçi çözümlerine kadar geniş bir yelpazede yer almaktadır. Her biri farklı soyutlama, otomasyon ve kontrol seviyeleri sunarak, kuruluşların araçları belirli ihtiyaç ve kısıtlamalara göre eşleştirmesine olanak tanır.
Ticari ETL ve Entegrasyon Araçları
Birçok kurumsal düzeyde ETL platformu, güçlü ana bilgisayar entegrasyon yetenekleri sunar. Bu araçlar, eski veri yapılarını, EBCDIC kodlamasını, COBOL kopyalarını ve karmaşık toplu iş planlamasını yönetmek üzere tasarlanmıştır.
Örnekler şunları içerir:
- IBM DataStage ve InfoSphere Information Server: Gelişmiş meta veri yönetimiyle VSAM ve DB2 gibi ana bilgisayar kaynaklarına yönelik derin destek.
- Informatica PowerCenter: Ana bilgisayar bağlantısı, veri kalitesi özellikleri ve iş akışı düzenlemesi sunar.
- Talend: Birleşik entegrasyon paketi içerisinde ana bilgisayar konnektörleri ve dönüşüm bileşenlerini içerir.
Bu araçlar, görsel tasarımcılar, yeniden kullanılabilir bileşenler ve kurumsal düzeyde izleme sayesinde geliştirmeyi kolaylaştırır. Ticari ETL çözümlerine halihazırda yatırım yapmış büyük kuruluşlar için genellikle ilk tercihtir.
Bulut Yerel Hizmetler
Büyük bulut sağlayıcıları, ana bilgisayar verilerini çıkarıp bunları minimum altyapı yönetimiyle depolama platformlarına taşıyabilen yönetilen entegrasyon hizmetleri sunar.
Örnekler şunları içerir:
- AWS Ana Bilgisayar Modernizasyon Veri Çoğaltma: DB2 veya VSAM verilerinin S3 veya diğer AWS hizmetlerine CDC tabanlı çoğaltılmasını destekler.
- Azure Data Factory: Ana bilgisayar veritabanları için önceden oluşturulmuş bağlayıcılar sunar ve Azure Data Lake Storage'a toplu veya akışlı veri alımını düzenleyebilir.
- Google Cloud Dataflow: Ana bilgisayar verilerini BigQuery veya Cloud Storage'a dönüştürmek ve yüklemek için mesaj kuyrukları veya özel CDC akışlarıyla entegre edilebilir.
Bu hizmetler, operasyonel ek yükü azaltır ve alt akış bulut analitik hizmetleriyle yerel olarak entegre olur. Ana bilgisayar sistemlerinin şirket içinde kaldığı ve analitik iş yüklerinin buluta kaydığı hibrit bulut stratejileri için oldukça uygundurlar.
Açık Kaynak Çözümleri
Esneklik veya maliyet kontrolü arayan kuruluşlar için açık kaynaklı araçlar, entegrasyon hattının değerli bileşenleri olabilir.
Örnekler şunları içerir:
- Apache NiFi: Dosyaları alma, kayıtları dönüştürme ve Kafka veya nesne depolamasına yayınlama desteğiyle görsel, sürükle ve bırak veri akışı tasarımı sağlar.
- Apache Kafka ve Kafka Connect: CDC tabanlı çoğaltma ve akış entegrasyon kalıpları için ortaktır. Ana bilgisayar CDC bağlayıcıları (ticari veya özel olarak oluşturulmuş), değişiklik olaylarını Kafka konularına yayınlayabilir.
- Apache Spark: Çıkarılan ana bilgisayar verilerinin büyük ölçekli dönüşümü için kullanılır; buna kopyaların ayrıştırılması ve Parquet veya ORC formatlarına yazılması da dahildir.
Açık kaynak, özgürlük ve maliyet avantajları sunsa da, yapılandırma, izleme ve bakım için genellikle daha fazla mühendislik yatırımı gerektirir.
Satıcıya Özel Konnektörler ve Adaptörler
Bazı satıcılar ana bilgisayar entegrasyonunda uzmanlaşmış olup, ana bilgisayar sistemleri ile modern veri gölleri arasında minimum düzeyde özel geliştirmeyle köprü kurmak için özel olarak tasarlanmış araçlar sunmaktadır.
Örnekler şunları içerir:
- Precisely Connect (eski adıyla Syncsort): COBOL kopya defterleri, EBCDIC dönüşümü ve CDC için yerel destekle ana bilgisayarlardan bulut depolamaya optimize edilmiş veri hareketi sağlar.
- IBM z/OS Connect: Ana bilgisayar uygulamalarını REST API'leri olarak kullanıma sunarak, büyük ölçekli veri çoğaltımı olmadan API tabanlı entegrasyona olanak tanır.
- GT Software Ivory Service Architect: CICS ve IMS işlemleri için benzer API etkinleştirme araçları.
Bu çözümler genellikle VSAM veya IMS'den yüksek performanslı çıkarma, gerçek zamanlı işlemsel API'ler veya uyumluluğa odaklı veri soy hattı takibi gibi özel gereksinimleri karşılar.
özel Çözümler
Bazı durumlarda, kuruluşlar benzersiz gereksinimleri karşılamak için özel entegrasyon hatları oluşturur. Özel çözümler arasında COBOL kopya defteri ayrıştırıcıları, kodlama dönüştürücüler ve özel planlama betikleri bulunabilir.
Örnek:
- Pandas ve PySpark kullanarak dışa aktarılan düz dosyaları okumak, kopya defterlerini ayrıştırmak, EBCDIC'yi UTF-8'e dönüştürmek ve Parquet'i S3'e yazmak için Python tabanlı ETL betikleri.
- Ana bilgisayara özgü formatları gerçek zamanlı olarak ayrıştıran özel NiFi işlemciler.
Özel veri hatları maksimum esneklik sağlar, ancak geliştirme ve bakım maliyetlerini artırabilir. Hazır çözümler benzersiz iş kurallarını veya veri yapılarını desteklemediğinde, genellikle haklı çıkarlar.
Teknolojiyi Stratejiye Uydurma
Doğru teknoloji karışımının seçimi, seçilen entegrasyon modellerine, veri tazeliği gereksinimlerine, mevcut becerilere ve bütçeye bağlıdır.
- Toplu yük boşaltma, mevcut ETL araçlarına veya bulut tabanlı orkestrasyona dayanabilir.
- CDC ve yayın entegrasyonu Kafka, yönetilen çoğaltma hizmetleri ve NiFi kanallarından faydalanır.
- API tabanlı entegrasyon, z/OS Connect gibi ana bilgisayara özgü etkinleştirme araçlarına bağlıdır.
Başarılı entegrasyon stratejileri, bu araçları iş hedefleriyle eşleştirerek veri hattının sağlam, sürdürülebilir ve uygun maliyetli olmasını sağlarken düzenleyici ve güvenlik gereksinimlerini de karşılar.
Entegrasyon Çözümü Olarak Smart TS XL
Ana bilgisayarları modern veri gölleriyle entegre etmek, genellikle eski veri yapılarının, kodlama şemalarının ve operasyonel iş akışlarının karmaşıklığını yönetebilen ve bunları bulut tabanlı depolama ve işleme ortamlarına bağlayabilen özel araçlar gerektirir. Smart TS XL, ana bilgisayar verilerinin büyük ölçekte çıkarılması, dönüştürülmesi ve yüklenmesine odaklanarak bu zorlukları ele almak üzere özel olarak tasarlanmış bir çözümdür.
Smart TS XL, COBOL defterleri, VSAM veri kümeleri, DB2 tabloları veya diğer eski formatlarda yapılandırılmış büyük hacimli ana bilgisayar verilerini boşaltması ve bunları Parquet veya Avro gibi modern, analitik kullanıma hazır formlarda Amazon S3, Azure Data Lake Storage veya Google Cloud Storage gibi nesne depolama sistemlerinde sunması gereken kuruluşlar için özel olarak tasarlanmıştır.
Smart TS XL'e Genel Bakış
Smart TS XL, özünde ana bilgisayar verilerinin benzersiz özelliklerini anlayan otomatik bir ana bilgisayar-bulut entegrasyon çözümüdür. COBOL kopya defterlerinin ayrıştırılmasını ve eşlenmesini, EBCDIC'den UTF-8'e dönüşümlerin yapılmasını ve karmaşık iç içe geçmiş kayıt düzenlerinin yönetilmesini destekler.
Smart TS XL, kuruluşların ana bilgisayar iş yüklerini aksatmadan veri mimarilerini kademeli olarak modernize etmelerini sağlarken, toplu yük boşaltma iş akışlarını kolaylaştırmak için sıklıkla kullanılır.
Ana Bilgisayar Entegrasyonu için Temel Yetenekler
- COBOL Kopya Defteri Ayrıştırma: COBOL defter düzenlerini otomatik olarak yorumlar ve düz dosyaları yapılandırılmış modern formatlara dönüştürmek için eşleme yapılandırmaları oluşturur.
- EBCDIC Dönüşümü: EBCDIC'den ASCII veya UTF-8'e karakter seti çevirisini yönetir ve bulut tabanlı analiz araçlarıyla uyumluluğu garantiler.
- Şema Eşleme: Parquet, ORC veya Avro gereksinimlerine uyacak şekilde zengin veri türü dönüşümlerini ve iç içe şema tanımlarını destekler.
- İş Otomasyonu: Ana bilgisayarlardan planlanmış veri özütlerini düzenler ve Apache Airflow gibi kurumsal planlayıcılar veya bulut tabanlı orkestrasyon araçlarıyla bütünleşme seçenekleri sunar.
- Yüksek Performans: Ana bilgisayar iş yüklerine özgü çok büyük veri kümelerini işlemek üzere optimize edilmiştir; paralel işleme ve verimli G/Ç özelliklerine sahiptir.
Veri Eşleme ve Dönüştürme Özellikleri
Smart TS XL'in öne çıkan özelliklerinden biri, ana bilgisayar verilerinin modern şemalara nasıl eşleneceğini tanımlayan görsel veya yapılandırma odaklı eşleme arayüzüdür. Bu arayüz, COBOL kopyalarını ayrıştırmak ve karmaşık dönüşümler uygulamak için genellikle gereken manuel ve hataya açık kodlamanın çoğunu ortadan kaldırır.
Örnek Eşleme Yapılandırması (Kavramsal):
{
"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)"}
]
}
}
Bu eşleme, dışa aktarılan ana bilgisayar düz dosyalarının veri gölünde otomatik olarak analitik dostu, sütunlu biçimlere dönüştürülmesini sağlar.
Modern Veri Gölleriyle Entegrasyon
Smart TS XL, büyük bulut nesne depolarıyla yerel olarak çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Veriler çıkarılıp dönüştürüldükten sonra doğrudan şuraya yazılabilir:
- Amazon S3, Parquet veya Avro formatlarında
- Azure Veri Gölü Depolama 2.
- Google Cloud Storage
- Şirket içi HDFS kümeleri
Bu doğrudan entegrasyon, ara manuel adımları ortadan kaldırır ve özel ETL boru hatlarının bakımının operasyonel yükünü azaltır.
Avantajlar ve Sınırlamalar
Avantajları:
- Ana bilgisayar entegrasyonu kullanım durumları için özel olarak tasarlanmıştır.
- COBOL defterlerini ve EBCDIC'yi güvenilir bir şekilde kullanır.
- Bulut depolamaya eşlemeyi, dönüştürmeyi ve yüklemeyi otomatikleştirir.
- Büyük, yüksek hacimli toplu iş yükleri için ölçeklenebilir.
- Entegrasyon projelerinin geliştirme süresini kısaltır.
Sınırlamalar:
- Öncelikle toplu boşaltma desenleri için optimize edilmiştir; gerçek zamanlıya yakın CDC ve akış entegrasyonu tamamlayıcı araçlar gerektirebilir.
- Büyük ölçekli dağıtımlarda lisanslama ve ticari destek maliyetleri önemli olabilir.
- Eğitim ve mevcut iş akışlarına entegrasyon gerektirir.
Örnek Kullanım Durumları
- Finansal hizmetler: Amazon Athena'da VSAM müşteri kayıtlarının gecelik olarak çıkarılması, Parquet'e dönüştürülmesi ve düzenleyici raporlama ve analizler için S3'e yüklenmesi.
- Sağlık: ML destekli dolandırıcılık tespiti için ana bilgisayar talep işleme verilerinin toplu olarak Azure Data Lake'e aktarılması.
- Hükümet: FTP tabanlı veri hatlarını, nüfus istatistikleri analizi için BigQuery'yi besleyen otomatik Smart TS XL iş akışlarıyla değiştirerek eski toplu işlerin modernize edilmesi.
Smart TS XL, ana bilgisayardan veri gölüne entegrasyon çalışmalarını riskten arındırmak ve hızlandırmak isteyen kuruluşlar için pratik ve özel bir araçtır. Eski veri formatları için güçlü destek sağlayarak ve modern şemalara dönüştürmeyi otomatikleştirerek, ekiplerin kapsamlı özel geliştirmelere gerek kalmadan ana bilgisayar verilerini gelişmiş analiz ve yapay zeka için kullanmalarını sağlar.
Tasarım ve Uygulama Hususları
Eski bir ana bilgisayarı modern bir veri gölüyle başarıyla entegre etmek, doğru araçları veya kalıpları seçmekten çok daha fazlasını gerektirir. Zaman içinde veri bütünlüğünü, güvenliğini, uyumluluğunu ve sürdürülebilirliğini sağlamak için dikkatli bir tasarım ve operasyonel planlama gerektirir.
Maliyetli sürprizlerden kaçınmak, düzenlemelere uyumu sağlamak ve zamanında, yüksek kaliteli veriler için iş beklentilerini karşılamak adına bu hususlara dikkat etmek çok önemlidir.
Veri Eşleme ve Şema Dönüşümü
Eski ana bilgisayar verileri genellikle onlarca yıl boyunca tanımlanmış, son derece özelleştirilmiş biçimlerde gelir. COBOL kopyaları, paketlenmiş ondalık alanlar, yeniden tanımlama maddeleri ve koşul adları içeren iç içe geçmiş kayıt düzenlerini açıklar.
Bu yapıların Parke gibi modern, sütunlu formatlara çevrilmesi detaylı haritalama gerektirir:
- Defter Ayrıştırma: Araçlar, iç içe geçmiş grupları ve değişken uzunluktaki kayıtları işleyerek kayıt düzenlerini doğru bir şekilde yorumlamalıdır.
- Veri Türü Dönüşümü: Paketlenmiş ondalık veya ikili alanlar modern sayısal türlere dönüştürülmelidir.
- Kodlama Çevirisi: Modern analitik motorları için EBCDIC'in güvenilir bir şekilde UTF-8 veya ASCII'ye dönüştürülmesi gerekir.
Otomatik haritalama araçları veya önceden oluşturulmuş bağlayıcılar, geliştirme çabasını önemli ölçüde azaltabilir, ancak verilerdeki tüm uç durumların doğru şekilde işlendiğinden emin olmak için yine de sıkı testler gerektirirler.
Planlama ve Orkestrasyon
Ana bilgisayar ortamları genellikle Control-M veya IBM Workload Scheduler gibi köklü iş zamanlayıcılarına dayanır. Entegrasyon iş akışlarının bu planlama sistemleriyle uyumlu olması veya Apache Airflow gibi bulut tabanlı düzenleyicilerle entegre olması gerekir.
Temel uygulamalar şunları içerir:
- Yarış koşullarından kaçınmak için net iş bağımlılıkları tanımlamak.
- Arıza durumunda kurtarma ve yeniden başlatma yeteneklerinin sağlanması.
- Ana bilgisayar özetlerini, alt akış dönüşümleri ve veri gölü yüklemeleriyle koordine etmek.
Entegrasyon işleri, kısmi arızalar durumunda güvenli yeniden işlemeyi garanti altına alacak şekilde idempotent olacak şekilde tasarlanmalıdır.
Bu tür DAG'lar, çıkarma ve dönüştürmenin ardışık adımlarını açık bağımlılıklarla koordine eder.
Güvenlik ve IAM Entegrasyonu
Ana bilgisayar verileri genellikle kişisel kimlik numaraları, finansal işlemler veya sağlık kayıtları gibi son derece hassas bilgiler içerir. Bu verileri bulut tabanlı bir veri gölüne taşımak kritik güvenlik sorularını gündeme getirir:
- Aktarım ve Bekleme Sırasında Şifreleme: Tüm ağ aktarımları için TLS'yi zorunlu kılın ve nesne depolaması için şifrelemeyi etkinleştirin.
- Kimlik ve Erişim Yönetimi: En az ayrıcalıklı erişimi zorunlu kılmak için kurumsal IAM sistemleriyle bütünleştirin.
- Denetim ve Günlüğe Kaydetme: Adli analiz ve uyumluluk incelemelerini desteklemek için tüm entegrasyon adımlarının ayrıntılı kayıtlarını yakalayın.
- Veri Maskeleme veya Simgeleştirme: Gerektiğinde, daha az kontrollü ortamlara yerleştirmeden önce hassas alanları maskeleyin.
Güvenlik, sonradan eklenmemeli, baştan itibaren oluşturulmalıdır.
İzleme, Kayıt ve Gözlemlenebilirlik
Güvenilirlik ve performansın sağlanması için entegrasyon hatlarının sağlam bir şekilde izlenmesi gerekir. Üretime hazır tasarımlar şunları içerir:
- Sağlık kontrolleri: ETL işinin başarısını/başarısızlığını, gecikmeyi ve verimi izleyin.
- Ayrıntılı Günlük Kaydı: Sorun giderme için dönüşüm adımlarını, kayıt sayılarını ve hata mesajlarını ekleyin.
- Uyarı: Arızalar veya anormallikler için tetikleyici bildirimler.
- Soy Takibi: Kaynak-hedef eşlemeleri ve dönüşümlerinin görünürlüğünü korumak için veri kataloğu araçlarını kullanın.
SLA'ları ve uyumluluk gerekliliklerini karşılamak ve iş kullanıcılarına veriler konusunda güven vermek için operasyonel görünürlük esastır.
Test ve Veri Doğrulaması
Ana bilgisayar veri dönüşümleri, karmaşık eski formatlar nedeniyle ince hatalara eğilimlidir. Sorunlar alt akış analitiğini etkilemeden önce onları yakalamak için sağlam testler kritik öneme sahiptir:
- Şema Doğrulaması: Çıktının hedef şemalara uygun olduğundan emin olun.
- Rekor Düzeyde Uzlaştırma: Kaynak ve hedef kayıt sayılarını, anahtar alan toplamlarını veya karma toplamlarını karşılaştırın.
- Otomatik Regresyon Testi: Entegrasyon hatları geliştikçe meydana gelebilecek yıkıcı değişiklikleri önleyin.
- Örnekleme ve Manuel Muayene: Özellikle ilk kez yapılan geçişler veya karmaşık kayıt düzenleri için önemlidir.
Bu tür programlı kontroller, veri bütünlüğünün boru hattı boyunca sağlanmasına yardımcı olur.
Operasyonel Hazırlık
Teknik sürecin ötesinde, organizasyonel ve süreç faktörlerini de göz önünde bulundurun:
- Entegrasyon işleri için net bir sahiplik tanımlayın.
- Operasyon ekipleri için runbook'lar oluşturun.
- Personelinize araçlar ve iş akışları konusunda eğitim verin.
- Kaynak sistemler geliştikçe değişim yönetimini planlayın.
Sürdürülebilir bir entegrasyon stratejisi, ana bilgisayardan veri gölüne giden hatları, uygun destek, dokümantasyon ve yaşam döngüsü yönetimiyle birinci sınıf üretim iş yükleri olarak ele alır.
İş Gereksinimleriyle Uyum Sağlama
Son olarak, tüm tasarım kararları iş ihtiyaçlarına göre belirlenmelidir:
- SLA'larda veri tazeliği gereksinimlerini tanımlayın.
- Veri kümelerini iş değerine göre önceliklendirin.
- Bulut depolama ve işleme için maliyet ve performans dengesini sağlayın.
- Beklentileri uyumlu hale getirmek için paydaşları erken aşamada dahil edin.
Tek başına teknik mükemmellik başarıyı garanti etmez. Entegrasyon çalışmaları, gerçek ve ölçülebilir değer sunmak için iş hedefleriyle sıkı bir şekilde bağlantılı kalmalıdır.
Vaka Çalışmaları ve Pratik Örnekler
Başarılı ana bilgisayar-veri gölü entegrasyonları teorik çalışmalar değil; kuruluşların gerçek iş hedeflerine ulaşmak için yürüttükleri kritik ve yüksek riskli projelerdir. Aşağıda, farklı sektörlerin bu karmaşık entegrasyon sorununa nasıl yaklaştığını gösteren pratik örnekler ve temsili vaka çalışmaları yer almaktadır. Her örnek, benzer dönüşümler planlayan diğer kuruluşlara bilgi sağlayabilecek kalıpları, araç seçimlerini ve tasarım hususlarını vurgulamaktadır.
Finansal Hizmetler: Düzenleyici Raporlama için Toplu Yük Boşaltma
Çok uluslu bir bankanın, küresel operasyonları genelinde konsolide edilmiş, ayrıntılı geçmiş işlem verileri gerektiren değişen düzenleyici raporlama gerekliliklerine uyması gerekiyordu. Ana bankacılık platformu IBM z/OS üzerinde barındırılıyor, işlem verileri VSAM veri kümelerinde, ilişkisel tablolar ise DB2'de saklanıyordu.
Entegrasyon Deseni: Toplu Boşaltma
- Gecelik toplu işler VSAM ve DB2 tablolarını düz dosyalara çıkardı.
- COBOL defterleri tanımlanmış kayıt düzenlerini tanımladı.
- EBCDIC verileri UTF-8'e dönüştürüldü.
- Veriler Parquet formatına dönüştürüldü ve Amazon S3'e yüklendi.
- AWS Glue Catalog tarafından yönetilen şema tanımları.
Anahtar Araçlar:
- Çıkarma ve dönüştürme için IBM DataStage.
- Gece iş akışlarını düzenlemek için Airflow.
- Depolama ve meta veriler için AWS S3 ve Glue.
Sonuç:
- Uyumluluk raporlamasını ve dahili analitiği destekleyen günlük veri yenileme.
- Denetçiler için merkezi, sorgulanabilir geçmiş işlem verileri.
- Manuel raporlama çabalarının ve hata oranlarının azaltılması.
Bu örnek, mevcut ana bilgisayar işlemlerini aksatmadan bir veri gölünü beslemek için geleneksel toplu işlemlerin nasıl modernize edilebileceğini göstermektedir.
Sağlık: Sahtekarlık Tespiti için Gerçek Zamanlı CDC
Büyük bir sağlık ödeme kuruluşu, IMS ve DB2 çalıştıran bir ana bilgisayarda bulunan talep verilerinde gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti uygulamak istedi. Şüpheli modellerin hızlı bir şekilde tespit edilmesi ihtiyacı, toplu entegrasyona olanak tanımadı.
Entegrasyon Deseni: Akışlı Veri Yakalama (CDC) Değişimi
- DB2 günlükleri, eklemeleri, güncellemeleri ve silmeleri yakalamak için CDC araçları tarafından okundu.
- Apache Kafka konularındaki değişiklikler neredeyse gerçek zamanlı olarak yayınlandı.
- Spark Yapılandırılmış Akış bu konuları tüketti, verileri dönüştürdü ve Parquet formatında Azure Data Lake Storage'a yazdı.
- Aşağı akış ML modelleri, dolandırıcılık puanlaması için yeni talep verilerini analiz etti.
Anahtar Araçlar:
- Günlük tabanlı yakalama için IBM Infosphere CDC.
- Mesajlaşma için Apache Kafka.
- Depolama için Azure Data Lake Storage Gen2.
- Spark akışı ve ML için Azure Databricks.
Sonuç:
- Dolandırıcılık tespitindeki gecikme süresi önemli ölçüde azaldı; günlerden dakikalara.
- Dolandırıcılık modellerinin doğruluğu ve tepkiselliği iyileştirildi.
- Talep gönderimlerine ilişkin neredeyse gerçek zamanlı görünürlük.
Bu kullanım örneği, operasyonel analizleri eski toplu paradigmalarla mümkün olmayan şekilde sunmak için CDC'yi akışla birleştirmenin gücünü göstermektedir.
Hükümet: İstatistiksel Analiz için Hibrit Yaklaşım
Ulusal bir istatistik kurumunun, geçmişte karmaşık toplu işlerle ana bilgisayarda işlenen nüfus verisi işleme süreçlerini modernize etmesi gerekiyordu. Analistlerin, sıkı güvenlik ve veri dizini sağlarken ayrıntılı verilere daha kolay erişmeleri gerekiyordu.
Entegrasyon Deseni: Hibrit Toplu İşlem + API
- Gecelik toplu işler, büyük veri kümelerini Avro formatında Google Cloud Storage'a aktardı.
- Özel NiFi boru hatları COBOL kopya defteri tanımlarını ayrıştırdı ve kayıtları dönüştürdü.
- z/OS Connect, isteğe bağlı sorgular için seçili ana bilgisayar işlemlerini REST API'leri olarak kullanıma sundu.
Anahtar Araçlar:
- Ayrıştırma ve veri hareketi için NiFi.
- API etkinleştirmesi için z/OS Connect.
- Analiz için Google Cloud Storage ve BigQuery.
Sonuç:
- Analistler, BigQuery'de SQL kullanarak geçmiş verileri sorgulayabilirler.
- Güvenli API'ler, ana bilgisayar sistemlerine kontrollü, gerçek zamanlı erişim sağladı.
- Uyumluluk için sıkı veri soyağacı ve denetlenebilirlik korundu.
Bu örnek, hibrit entegrasyon modellerinin tek bir tutarlı mimari içinde birden fazla kullanım durumunu (büyük ölçekli raporlama için toplu işlem, işlemsel erişim için API'ler) ele alabileceğini göstermektedir.
Mimarlık Diyagramları ve Desenleri
Belirli diyagramlar kurumsal tercihlere bağlı olsa da, bu durumlar için tipik üst düzey mimariler ortak unsurları paylaşır:
- Veri kaynakları: Ana bilgisayar sistemleri (VSAM, IMS, DB2).
- Çıkarma Katmanı: Toplu işler veya CDC araçları.
- Ulaşım: Güvenli dosya aktarımı, mesaj kuyrukları (Kafka) veya API'ler.
- Dönüşüm: ETL araçları (DataStage, Informatica), Spark işleri, NiFi akışları.
- Depolama: Nesne depoları (S3, ADLS, GCS) Parquet veya Avro formatında.
- Tüketim: SQL tabanlı analitikler, BI gösterge panelleri, ML hatları.
Bu vaka çalışmaları, ana bilgisayarları veri gölleriyle entegre etmenin tek bir "doğru" yolu olmadığını vurgulamaktadır. Bunun yerine, başarılı tasarımlar belirli iş ihtiyaçlarına, eski sistem kısıtlamalarına ve hedeflenen analitik platformlarına uyum sağlar.
Ana Bilgisayardan Veri Gölüne Entegrasyonda Gelecekteki Trendler
Birçok kuruluş günümüzün entegrasyon zorluklarını çözmeye odaklanırken, geleceğe dönük ekipler de ana bilgisayardan veri gölüne mimarilerin önümüzdeki birkaç yıl içinde nasıl gelişeceğini planlıyor. Bu ortaya çıkan trendler, kurumsal BT'de bulut tabanlı tasarıma, gerçek zamanlı analitiğe, yapay zeka/makine öğrenimi odaklı iş yüklerine ve merkezi olmayan veri yönetimine doğru daha geniş çaplı değişimleri yansıtıyor.
Bu eğilimleri anlamak, kuruluşların yalnızca bugün etkili olmakla kalmayıp aynı zamanda geleceğe yönelik dayanıklı ve uyarlanabilir entegrasyon stratejileri tasarlamalarına yardımcı olabilir.
Ana Bilgisayar Modernizasyonu ve Mikro Hizmetler
Devam eden en büyük değişimlerden biri, ana bilgisayar iş yüklerinin kademeli olarak modernize edilmesidir. Kuruluşlar, verileri basitçe boşaltmak yerine, eski uygulamaları mikro hizmet mimarilerine nasıl yeniden yapılandıracaklarını veya yeniden platformlandıracaklarını araştırıyorlar.
Bu modernizasyon yaklaşımı, temel iş mantığını ve verilerini standartlaştırılmış API'ler aracılığıyla kullanıma sunarak uzun vadeli entegrasyon karmaşıklığını azaltabilir. Modernize edilmiş uygulamalar, tüm veri kümelerini dışa aktarmak yerine, ayrıntılı güvenlik ve yönetişimle gerçek zamanlı veri erişimi sağlayabilir.
IBM z/OS Connect gibi araçlar, bu trendin erken öncülerindendir ve ekiplerin mevcut COBOL veya CICS programlarını toptan yeniden yazmadan kademeli olarak API uyumlu hale getirmelerine yardımcı olur. Zamanla, daha fazla ana bilgisayar iş yükü tamamen bulut tabanlı platformlara taşınabilir ve bu da veri gölleri ve analitik hizmetlerle entegrasyonu daha da basitleştirebilir.
Bulut Yerel CDC ve Çoğaltma Boru Hatları
Bulut platformları olgunlaştıkça, şirket içi ana bilgisayarlar ile bulut depolama alanını birbirine bağlamak için özel olarak tasarlanmış yönetilen CDC ve veri çoğaltma hizmetleri giderek daha fazla sunulmaktadır.
AWS, Azure ve Google Cloud, ana bilgisayar işlem günlüklerinin inceliklerini işleyebilen düşük gecikmeli, ölçeklenebilir CDC veri hatlarına büyük yatırımlar yapıyor. Bu hizmetler, özel ETL geliştirme ihtiyacını azaltıyor ve güvenilirliği ve izlemeyi iyileştiriyor.
Gelecekteki mimariler, büyük olasılıkla ana bilgisayarlardan gelen veri akışlarını, birleşik, bulut tabanlı bir veri platformundaki başka bir kaynak olarak ele alacak ve bu da gerçek zamanlı analizleri, yapay zeka modeli eğitimini ve operasyonel raporlamayı desteklemeyi kolaylaştıracaktır.
Veri Zenginleştirme için Yapay Zeka ve Makine Öğrenmesi
Ana bilgisayar verileri bir veri gölüne ulaştığında, kuruluşlar iş değeri yaratmak için giderek daha fazla makine öğrenimi ve yapay zekadan yararlanıyor.
- Tarihsel talep verileri üzerinde eğitilen dolandırıcılık tespit modelleri.
- Operasyonel kayıtlardan beslenen öngörücü bakım algoritmaları.
- İşlem geçmişlerine dayalı müşteri segmentasyonu ve kişiselleştirme modelleri.
ML platformları daha erişilebilir hale geldikçe, entegrasyon hatları yalnızca veri taşıma ve dönüştürmeyi değil, aynı zamanda mühendislik, model çıkarımı ve operasyonel sistemlere geri bildirim döngülerini de içerecektir.
Entegrasyon tasarımlarının, ML modellerinin eğitimi ve puanlanması için uygun düzeylerde veri kalitesini, soyunu ve güncelliğini sağlayarak bu gereksinimleri hesaba katması gerekecektir.
Sunucusuz ve Olay Odaklı ETL
Sunucusuz ve olay odaklı paradigmalar, kuruluşların veri entegrasyonuna ilişkin düşünme biçimini değiştiriyor.
Kuruluşlar, tek parça halinde gecelik toplu işler veya uzun süreli ETL sunucuları yerine, sunucusuz platformlar üzerine kurulu olay tetiklemeli veri hatlarına yöneliyor. AWS Lambda, Azure Functions ve Google Cloud Functions, nesne depolarına gelen yeni verilere veya mesaj kuyruklarındaki yeni olaylara tepki vererek isteğe bağlı dönüşüm işlerini başlatabilir.
Bu model, atıl altyapıyı ortadan kaldırarak maliyetleri düşürür ve zamana duyarlı kullanım durumlarında yanıt verme hızını artırır. Ana bilgisayar entegrasyonu, özellikle CDC ve akış senaryoları için bu sunucusuz modellerden giderek daha fazla yararlanacaktır.
Veri Ağı ve Federasyon Yönetimi
Veri gölleri büyüdükçe, merkezi darboğazlardan kaçınan sağlam veri yönetişimine ve organizasyon modellerine olan ihtiyaç da artıyor.
Veri ağı paradigması, verinin bir ürün olarak ele alınmasını ve alan odaklı ekiplerin veri kümelerinin kalitesine, dokümantasyonuna ve erişilebilirliğine sahip olmasını teşvik eder. Ana bilgisayar entegrasyonu için bu şu anlama gelir:
- Ana bilgisayardan türetilen veri ürünlerinin açıkça tanımlanmış mülkiyeti.
- Güçlü meta veri ve soy takibi.
- Depolama katmanları arasında standartlaştırılmış erişim politikaları.
Federasyon yönetimi, sıkı bir şekilde düzenlenen ana bilgisayar verilerinin bile bir organizasyon içinde sorumlu bir şekilde demokratikleştirilmesini, uyumluluğu korurken siloların önlenmesini sağlar.
Geleceğe Hazırlık
Bu eğilimler, ana bilgisayardan veri gölüne entegrasyonun yalnızca veriyi taşımakla ilgili olmadığını, aynı zamanda işletmenin daha hızlı ve daha etkili bir şekilde yenilik yapmasını sağladığını vurgulamaktadır.
Mimarlar ve mühendislik ekiplerinin şunları planlaması gerekir:
- Toplu, CDC, akış ve API'leri birleştiren hibrit iş yüklerini destekler.
- ML ve gerçek zamanlı analizler için genişletilebilir veri hatları tasarlamak.
- Meta veriye, soyağacına ve güvenliğe birinci sınıf yatırım yapmak.
- Entegrasyon stratejilerinin daha geniş modernizasyon ve bulut stratejileriyle uyumlu hale getirilmesi.
Bu eğilimleri öngörebilen kuruluşlar, bugün yaptıkları yatırımların yarın da değerli kalmasını sağlayarak, gelecekte de gelişen analitik talepleri ve iş önceliklerini destekleyen bir temel oluşturabilirler.
Öneriler ve En İyi Uygulamalar
Eski ana bilgisayarların modern veri gölleriyle entegre edilmesi, önemli iş değerlerinin kilidini açabilecek kritik bir girişimdir; ancak net bir strateji olmadan yaklaşıldığında karmaşık ve risklidir.
Sektör deneyiminden ve başarılı vaka çalışmalarından yola çıkarak, kuruluşların bu yolculuğu etkili bir şekilde yönetmelerine yardımcı olacak temel öneriler ve en iyi uygulamalar aşağıda yer almaktadır.
Veri Hassasiyetini Erken Değerlendirin
Ana bilgisayarlar genellikle finansal işlemler, kişisel sağlık bilgileri ve müşteri hesap bilgileri gibi bir kuruluşun en hassas verilerinden bazılarını depolar. Entegrasyon hatlarını tasarlamadan önce, ekipler kapsamlı bir veri hassasiyeti ve sınıflandırma değerlendirmesi yapmalıdır.
- PII, PCI, HIPAA tarafından düzenlenen veya diğer hassas veri öğelerini belirleyin.
- Hareket etmeden önce veri maskeleme veya belirteçleştirme gereksinimlerini tanımlayın.
- Şifreleme politikalarının (aktarım ve bekleme sırasında) iyi tanımlandığından emin olun.
Erken değerlendirme, maliyetli yeniden tasarımlardan kaçınmaya yardımcı olur ve en başından itibaren düzenlemelere uyumu garanti eder.
Küçük Ölçekli Kavram Kanıtlarıyla Başlayın
Ekipler onlarca yıllık toplu işleri ve özel kodları tek bir aşamada değiştirmeye çalıştıklarında, entegrasyon projeleri genellikle başarısız olur. Bunun yerine:
- Entegrasyon modellerini kanıtlamak için tek, iyi tanımlanmış bir kullanım durumu seçin.
- Verilerin temsili bir alt kümesinde araçları ve dönüşümleri doğrulayın.
- Tasarım ve uygulamada hem ana bilgisayar ekiplerini hem de veri gölü mühendislerini dahil edin.
Kavram kanıtları riski azaltır, paydaş güvenini oluşturur ve daha geniş bir uygulama için yeniden kullanılabilir modeller yaratır.
Otomatik Meta Veri ve Haritalamaya Yatırım Yapın
COBOL kopyalarının ayrıştırılması, EBCDIC dönüşümlerinin yönetilmesi ve modern şemalara eşlenmesi, manuel olarak yapıldığında hataya açık ve zaman alıcı olabilir.
En iyi uygulama şudur:
- Otomatik defter ayrıştırma ve şema eşlemesini destekleyen araçları kullanın.
- Zaman içindeki değişiklikleri izlemek için sürümlü meta verileri koruyun.
- Tutarlılığı sağlamak için AWS Glue veya Azure Purview gibi meta veri kataloglarını entegre edin.
Güçlü meta veri yönetimi, veri kalitesi sorunlarını önler ve entegrasyon ölçeklendikçe bakımı basitleştirir.
SLA'ları İş Beklentileriyle Uyumlu Hale Getirin
Entegrasyon tasarım kararları her zaman net iş gereksinimlerine, özellikle de veri güncelliğine bağlı olmalıdır.
- Toplu yük boşaltma günlük raporlama için kabul edilebilir olabilir ancak gerçek zamanlı dolandırıcılık tespiti için yeterli değildir.
- CDC veya akış hatları gecikmeyi önemli ölçüde azaltabilir ancak daha fazla operasyonel yatırım gerektirir.
- API'ler büyük ölçekli çoğaltma olmadan işlemsel sorgulara hizmet verebilir ancak analitik kullanım durumlarını desteklemeyebilir.
Proje yaşam döngüsünün ilerleyen dönemlerinde sürprizlerle karşılaşmamak için iş paydaşlarıyla SLA'ları erken aşamada belgelendirin ve üzerinde anlaşın.
Operasyonel Hazırlığa Öncelik Verin
Entegrasyon hatları, kurulup unutulacak sistemler değildir. Güçlü bir operasyonel tasarım gerektirirler:
- İş yürütme, gecikme ve başarısızlık oranlarının izlenmesi.
- Denetimler ve sorun giderme için yeterli ayrıntıyla günlük kaydı.
- Proaktif sorun çözümü için operasyon ekiplerine uyarıda bulunulması.
- Destek personeli için runbook'lar ve eğitimler.
Entegrasyon işlerini, net sahiplik ve destek planlarıyla üretim iş yükleri olarak ele alın.
Artımlı Modernizasyonu Etkinleştir
Uzun vadeli hedef ana bilgisayarın tamamen değiştirilmesi olsa da çoğu kuruluş yakın vadede hibrit modelleri benimsiyor.
- Büyük ölçekli tarihsel analizleri etkinleştirmek için toplu boşaltmayı kullanın.
- Daha sıkı SLA'larla operasyonel analizler için CDC ve yayın akışı ekleyin.
- Gerçek zamanlı erişim için ana bilgisayar hizmetlerini çoğaltmaya gerek kalmadan API'lerle sarın.
Artımlı yaklaşımlar, riski azaltırken ve ekiplere uyum sağlamaları için zaman tanırken hızlı bir şekilde değer sağlar.
Baştan Güvenlik ve Uyumluluk için Oluşturun
Güvenlik sonradan eklenmemeli, baştan tasarlanmalıdır.
- Tüm veri hareketleri için güçlü kimlik doğrulama ve IAM entegrasyonunu uygulayın.
- Verileri aktarım sırasında (TLS) ve bekleme sırasında (S3 SSE, Azure Depolama Şifrelemesi) şifreleyin.
- En az ayrıcalıklı erişimi sağlamak için veri gölü katmanlarında erişim kontrollerini uygulayın.
- Uyumluluk raporlaması için ayrıntılı denetim günlüklerini tutun.
- Kaynak-hedef dönüşümleri hakkında şeffaflığı sağlamak için veri soy hattı izlemeyi uygulayın.
Bu uygulamalar riski azaltır ve düzenleyiciler ve iş paydaşları ile güven oluşturur.
Silolar Arası İşbirliği Yapın
Ana bilgisayar uzmanları ve bulut tabanlı veri mühendisliği ekipleri genellikle farklı araçlara, süreçlere ve kültürlere sahiptir. Başarılı projeler iş birliğine önem verir:
- Uygulanabilirliği ve kabulü sağlamak için işlevler arası tasarım incelemeleri.
- Paylaşılan dokümantasyon ve meta veri standartları.
- Ortak operasyonel destek modelleri.
Kurumsal siloları birleştirmek, teknolojik siloları birleştirmek kadar önemlidir.
Uzun Vadeli Sürdürülebilirliğe Odaklanın
Yarının mirası haline gelecek kırılgan, opak yeni nesil boru hatları oluşturmaktan kaçınmak için sürdürülebilirliğe öncelik verin.
- Şema yönetimini ve dönüşümlerini otomatikleştirin.
- Versiyon kontrolü ETL yapılandırmaları ve kodları.
- Uçtan uca veri akışlarını ve sahipliğini belgelendirin.
- Yeni kullanım durumları için modüler ve genişletilebilir olacak şekilde boru hatları tasarlayın.
İyi yönetilen bir entegrasyon çerçevesi, gelişen iş ihtiyaçlarını destekler ve gerçek zamanlı analiz, makine öğrenimi ve bulut geçişleri gibi gelecekteki trendlere uyum sağlamanın maliyetini azaltır.
Mirası Fırsata Dönüştürmek
Eski ana bilgisayarları modern veri gölleriyle entegre etmek, teknik bir geçiş projesinden çok daha fazlasıdır. Gelişmiş analiz, gerçek zamanlı karar alma ve makine öğrenimi için onlarca yıllık değerli verinin kilidini açabilecek stratejik bir girişimdir. Bu çabada başarılı olan kuruluşlar, katı ve bölünmüş sistemleri, gelişen iş ihtiyaçlarını destekleyebilen çevik ve veri odaklı platformlara dönüştürerek güçlü bir avantaj elde eder.
Bu entegrasyonun sağlanması, dikkatli bir planlama ve disiplinli bir uygulama gerektirir. Ekipler, özel veri formatlarından ve toplu işleme odaklı süreçlerden güvenlik, uyumluluk ve operasyonel karmaşıklığa kadar uzanan zorluklarla başa çıkmalıdır. Toplu veri aktarımı, CDC, veri akışı veya API'ler gibi doğru entegrasyon modellerinin seçilmesi, veri güncelliği, gecikme süresi ve erişim kontrolüne ilişkin belirli iş gereksinimlerinin anlaşılmasına bağlıdır.
Teknoloji seçimleri de önemlidir. Olgun ETL araçları, bulut tabanlı hizmetler, açık kaynaklı çerçeveler ve Smart TS XL gibi özel çözümlerin her birinin farklı senaryolarda oynayacağı roller vardır. En iyi mimariler genellikle kuruluş genelindeki çeşitli ihtiyaçları karşılamak için birden fazla model ve aracı bir araya getirir.
Operasyonel ve organizasyonel yönler de aynı derecede önemlidir. Başarılı entegrasyon projeleri, başlangıçtan itibaren meta veri yönetimi, otomasyon, izleme ve güvenliğe öncelik verir. Ana bilgisayar uzmanları ve bulut veri mühendisliği ekipleri arasında yakın iş birliğini teşvik ederler. Gelecekteki büyümeyi desteklemek için sürdürülebilir, genişletilebilir ve şeffaf süreçler ve kanallar oluştururlar.
Sonuç olarak, ana bilgisayarları modern veri gölleriyle entegre etmek, bir sistemi başka bir sistemle değiştirmek değil, bir arada var olmayı sağlamak ve kurumsal verilerin tüm potansiyelini ortaya çıkarmaktır. Net bir strateji, doğru teknolojiler ve uzun vadeli sürdürülebilirliğe odaklanarak, kuruluşlar bu karmaşık zorluğu rekabet avantajı ve inovasyon için bir temele dönüştürebilirler.
