En esta página, se proporciona una descripción general de las formas en que el conector de Mainframe ayuda a migrar tus datos y las ventajas de cada enfoque.
Puedes ejecutar Mainframe Connector en las siguientes configuraciones según tus requisitos:
- Transcodifica los datos de la unidad central de procesamiento de forma local en la unidad central y, luego, mígralos a Google Cloud.
- Transcodifica datos de mainframe en Google Cloud con Cloud Run.
- Transcodifica datos de mainframe en Google Cloud modo independiente con Cloud Run.
- Transfiere datos de la unidad central a Cloud Storage con una biblioteca de cintas virtuales (VTL) y, luego, transcódelos en Google Cloud.
En las siguientes secciones, se analizan estas configuraciones en detalle.
Cómo transferir datos de mainframe transcodificados de forma local a Google Cloud
Puedes transcodificar datos de mainframe de forma local en el mainframe al formato Optimized Row Columnar (ORC), que es compatible con BigQuery. En esta configuración, el conector de Mainframe te ayuda a administrar una canalización completa de extracción, transformación y carga (ETL) desde IBM z/OS, como se muestra en la siguiente figura.
Para obtener más información, consulta Cómo mover datos transcodificados de forma local en el mainframe a Google Cloud.
Transcodifica datos de la unidad central de procesamiento de forma remota en Google Cloud con Cloud Run
La transcodificación de datos de forma local en un mainframe es un proceso intensivo en la CPU que genera un alto consumo de millones de instrucciones por segundo (MIPS). Para evitar esto, puedes delegar la transcodificación de datos de mainframe a un servicio de Cloud Run en Google Cloud, como se muestra en la siguiente figura. Esto libera el mainframe para tareas críticas de la empresa y también reduce el consumo de MIPS.
Para obtener más información, consulta Cómo transcodificar datos de mainframe de forma remota en Google Cloud.
Ejecuta Mainframe Connector en modo independiente
La versión 5.13.0 y versiones posteriores de Mainframe Connector admiten la ejecución de Mainframe Connector como un trabajo independiente en Google Cloud. Esta función te permite ejecutar Mainframe Connector como un trabajo por lotes en contenedores, por ejemplo, como un trabajo de Cloud Run, de Google Kubernetes Engine o dentro de un contenedor de Docker. Esta opción te ayuda a evitar instalar el conector de Mainframe de forma local en tu sistema y te permite integrar el análisis de archivos del método de acceso secuencial en cola (QSAM) de Mainframe a los flujos de trabajo de extracción, transformación y carga (ETL) existentes.
Cuando usas la versión independiente del conector de Mainframe, debes configurar el flujo de trabajo de ETL que carga el archivo QSAM en Google Cloud por tu cuenta. Para obtener más información, consulta Cómo ejecutar Mainframe Connector en modo independiente.
Transcodifica los datos del mainframe que se movieron a Google Cloud con una biblioteca de cintas virtual
Si quieres transferir grandes volúmenes de datos (alrededor de más de 500 GB diarios) aGoogle Cloudy no quieres usar tu mainframe para esta tarea, puedes implementar un dispositivo de hardware en tu centro de datos para transferir datos directamente desde el sistema de almacenamiento de mainframe a Cloud Storage con un VTL y Ethernet 10G. Como el dispositivo de hardware recibe los datos directamente del sistema de almacenamiento del mainframe con un VTL, el proceso de transferencia de datos entre el mainframe y Cloud Storage no usa el mainframe en absoluto, lo que lo libera para tareas críticas para la empresa. Un servicio de Cloud Run realiza la transcodificación de datos enGoogle Cloud, como se muestra en la siguiente figura.
Para obtener más información, consulta Cómo transcodificar datos de mainframes que se movieron a Google Cloud con la biblioteca de cintas virtuales.