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 de mainframe localmente no mainframe e migrar para Google Cloud.
- Transcodifique dados de mainframe no Google Cloud usando o Cloud Run.
- Transcodifique dados de mainframe em Google Cloud no 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 em Google Cloud.
As seções a seguir discutem essas configurações em detalhes.
Mover dados de mainframe transcodificados localmente para 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 Google Cloud.
Transcodificar dados de mainframe remotamente 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 para um serviço do Cloud Run em Google Cloud, conforme mostrado na figura a seguir. Isso libera o 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
O Mainframe Connector versão 5.13.0 e mais recentes oferece suporte à execução do Mainframe Connector como um job independente em Google Cloud. Esse recurso permite executar o Mainframe Connector como um job de 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 de 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 Google Cloud . Para mais informações, consulte Executar o Mainframe Connector no modo independente.
Transcodificar dados de mainframe movidos para Google Cloud usando uma biblioteca de fitas virtual
Se você quiser transferir volumes muito grandes de dados (cerca de 500 GB por dia) para oGoogle Cloude 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 de negócios. A transcodificação de dados é realizada por um serviço do Cloud Run em Google Cloud, conforme mostrado na figura a seguir.
Para mais informações, consulte Transcodificar dados de mainframe movidos para Google Cloud usando a biblioteca de fitas virtual.