Esta página oferece uma visão geral das maneiras como o conector de mainframe oferece suporte à migração de dados e as vantagens de cada abordagem.
É possível executar o Mainframe Connector nas seguintes configurações com base nos seus requisitos:
- Transcodificar dados do mainframe localmente e migrar para o Google Cloud.
- Transcodifique dados de mainframe no Google Cloud usando o Cloud Run.
- Transcodifique dados de mainframe no Google Cloud em modo autônomo usando o Cloud Run.
- Transfira dados de mainframe para o Cloud Storage usando uma biblioteca de fitas virtual (VTL) e transcodifique os dados no Google Cloud.
As seções a seguir discutem essas configurações em detalhes.
Mover dados de mainframe transcodificados localmente para o Google Cloud
É possível transcodificar dados de mainframe localmente no mainframe para o formato ORC (Optimized Row Columnar), que é compatível com o BigQuery. Nessa configuração, o Mainframe Connector ajuda a gerenciar um pipeline completo de extração, transformação e carga (ETL) totalmente do IBM z/OS, conforme mostrado na figura a seguir.
Para mais informações, consulte Mover dados transcodificados localmente no mainframe para o Google Cloud.
Transcodificar dados de mainframe remotamente no Google Cloud usando o Cloud Run
A transcodificação de dados localmente em um mainframe é um processo que exige muita CPU e resulta em um alto consumo de milhões de instruções por segundo (MIPS). Para evitar isso, é possível delegar a transcodificação de dados de mainframe a um serviço do Cloud Run no Google Cloud, conforme mostrado na figura a seguir. Isso libera seu mainframe para tarefas essenciais de negócios e também reduz o consumo de MIPS.
Para mais informações, consulte Transcodificar dados de mainframe remotamente no Google Cloud.
Executar o Mainframe Connector no modo independente
A versão 5.13.0 e mais recentes do Mainframe Connector oferecem suporte à execução do Mainframe Connector como um job independente no Google Cloud. Esse recurso permite executar o Mainframe Connector como um job em lote contêinerizado, por exemplo, como um job do Cloud Run, do Google Kubernetes Engine ou em um contêiner do Docker. Essa opção ajuda a evitar a instalação local do Mainframe Connector no mainframe e facilita a integração da análise de arquivos do método de acesso sequencial em fila (QSAM, na sigla em inglês) do mainframe a fluxos de trabalho de extração, transformação e carregamento (ETL) existentes.
Ao usar a versão autônoma do conector de mainframe, é necessário configurar o fluxo de trabalho de ETL que carrega o arquivo QSAM para o Google Cloud. Para mais informações, consulte Executar o Mainframe Connector no modo independente.
Transcodificar dados de mainframe movidos para o Google Cloud usando uma biblioteca de fitas virtual
Se você quiser transferir volumes muito grandes de dados (cerca de 500 GB por dia) para o Google Cloud e não quiser usar o mainframe para isso, é possível implantar um dispositivo de hardware no data center para transferir dados diretamente do sistema de armazenamento do mainframe para o Cloud Storage usando um VTL e uma ethernet de 10 Gbps. Como o dispositivo de hardware recebe os dados diretamente do sistema de armazenamento do mainframe usando um VTL, o processo de transferência de dados entre o mainframe e o Cloud Storage não usa o mainframe, liberando-o para tarefas críticas para os negócios. A transcodificação de dados é realizada por um serviço do Cloud Run no Google Cloud, conforme mostrado na figura a seguir.
Para mais informações, consulte Transcodificar dados de mainframe movidos para o Google Cloud usando a biblioteca de fitas virtual.