データ移行の道筋を選択する

このページでは、Mainframe Connector がデータ移行をサポートする方法と、各アプローチの利点について説明します。

Mainframe Connector は、要件に応じて次の構成で実行できます。

以降のセクションでは、これらの構成について詳しく説明します。

ローカルでコード変換されたメインフレーム データを Google Cloudに移動する

メインフレームのデータをメインフレーム上でローカルに Optimized Row Columnar（ORC）形式にコード変換できます。この形式は BigQuery でサポートされています。この構成では、以下の図に示すように、Mainframe Connector により、抽出、変換、読み込み（ETL）パイプライン全体を IBM z/OS からすべて管理できます。

Mainframe Connector を使用したローカル トランスコード
ローカル コード変換

詳細については、メインフレーム上でローカルにコード変換されたデータを Google Cloud に移動する Google Cloudをご覧ください。

Cloud Run を使用してメインフレーム データをリモートでコード変換する Google Cloud

メインフレーム上でローカルにデータのコード変換を行うのは CPU 使用率の高いプロセスであり、100 万命令/秒（MIPS）の高い消費につながります。これを回避するには、次の図に示すように、メインフレーム データのコード変換を Google Cloudの Cloud Run サービスに委任します。これにより、ビジネス クリティカルなタスクにメインフレームを解放し、MIPS の消費を削減できます。

Mainframe Connector を使用したリモート コード変換
リモートのコード変換

詳細については、 Google Cloudでメインフレーム データをリモートでトランスコードするをご覧ください。

Mainframe Connector をスタンドアロン モードで実行する

Mainframe Connector バージョン 5.13.0 以降では、Mainframe Connector を Google Cloudでスタンドアロン ジョブとして実行できます。この機能を使用すると、Mainframe Connector をコンテナ化されたバッチジョブとして実行できます。たとえば、Cloud Run ジョブ、Google Kubernetes Engine ジョブ、または Docker コンテナ内で実行できます。このオプションを使用すると、Mainframe Connector をメインフレームにローカルにインストールする必要がなくなります。また、Mainframe キュー シーケンシャル アクセス メソッド（QSAM）ファイルの解析を既存の抽出、変換、読み込み（ETL）ワークフローに簡単に統合できます。

Mainframe Connector のスタンドアロン バージョンを使用する場合は、QSAM ファイルを Google Cloud に読み込む ETL ワークフローを自分で設定する必要があります。詳細については、Mainframe Connector をスタンドアロン モードで実行するをご覧ください。

仮想テープ ライブラリを使用して、 Google Cloud に移動したメインフレーム データをコード変換する

非常に大量のデータ（1 日あたり約 500 GB 以上）をGoogle Cloudに転送し、この作業にメインフレームを使用したくない場合は、データセンターにハードウェア デバイスをデプロイして、VTL と 10G イーサネットを使用してメインフレーム ストレージ システムから Cloud Storage にデータを直接転送できます。ハードウェア デバイスは VTL を使用してメインフレーム ストレージ システムから直接データを受信するため、メインフレームと Cloud Storage の間のデータ転送プロセスはメインフレームをまったく使用せず、メインフレームがビジネスクリティカルなタスクに開放されます。次の図に示すように、データ トランコードはGoogle Cloudの Cloud Run サービスによって実行されます。

VTL 接続を使用してメインフレーム データを Google Cloudに移動する
VTL 接続を使用してメインフレーム データを Google Cloudに移動する

詳細については、仮想テープ ライブラリを使用して Google Cloud に移動したメインフレーム データをコード変換する Google Cloud をご覧ください。

次のステップ