Mainframe-Connector in Cloud Run bereitstellen

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie den Mainframe-Connector mit Terraform in Cloud Run als Remote-Dienst bereitstellen. Mit dem Remote-Dienst des Mainframe-Connectors Mainframe-Daten in Google Cloud speichern und exportieren können. Du kannst diesen Dienst von deinem Mainframe aus starten, um eine Remote-Transcodierung durchzuführen, oder als eigenständige Instanz, die in einen vorhandenen ETL-Workflow (Extract, Transfer, Load) eingebunden ist.

Sie können auch mehrere Instanzen des Remote-Dienstes „Mainframe Connector“ bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Mehrere Instanzen des Mainframe-Connectors bereitstellen.

So stellen Sie den Mainframe-Connector in Cloud Run bereit: Terraform:

  1. Laden Sie die Tar-Datei für die Bereitstellung des Mainframe-Connectors auf Ihren lokalen Computer herunter.

  2. Extrahieren Sie die Dateien in der TAR-Datei für die Bereitstellung.

    tar -xvf ./deployment.tar

    Die Dateien main.tf und vars.tf werden aus der TAR-Datei für die Bereitstellung extrahiert.

  3. Überprüfen und bearbeiten Sie die Variablen in der Datei vars.tf. Die meisten Variablen haben bereits Standardwerte. Die einzigen obligatorischen Variablen, die Sie festlegen müssen, sind project und connector_service_account_email.

    • project: Das Google Cloud-Projekt, in dem Sie Mainframe Connector installieren möchten.
    • connector_service_account_email: Das Dienstkonto, das alle Berechtigungen für die Vorgänge hat, die Sie mit dem Mainframe-Connector ausführen möchten.

    Sie können die Netzwerkkonfiguration auch mithilfe der connector_service_ingress und connector_service_vpc_access Variablen.

  4. Führen Sie den Befehl terraform init mit einem Cloud Storage-Bucket und einem Präfix als Argumenten aus. Mit einem Cloud Storage-Bucket und -Präfix können Sie den Bereitstellungsstatus im Bucket. Sie können auch denselben Bucket und dasselbe Präfix wiederverwenden. wenn Sie den Mainframe-Connector aktualisieren.

    terraform init \
-backend-config bucket=DEPLOYMENT_STATE_BUCKET \
-backend-config prefix=BUCKET_PREFIX

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: Der Name des Cloud Storage-Bucket.
    • BUCKET_PREFIX: Das Präfix, das Sie im Cloud Storage-Bucket verwenden möchten.

  5. Erstellen Sie eine .tfvars-Datei, um Variablen zu definieren, die Terraform bei der Bereitstellung des Mainframe-Connectors verwenden soll.

  6. Öffnen Sie die Datei .tfvars und definieren Sie die folgenden Variablen als Schlüssel/Wert-Paare.

    • instance_id:Definieren Sie einen instance_id, um Arbeitslasten zu trennen, wenn Sie mehrere Instanzen Mainframe-Connector oder die Verwendung verschiedener Dienstkonten.
    • project: Das Projekt, in dem Sie die Bereitstellung vornehmen möchten Mainframe-Anschluss.
    • connector_service_ingress: Der Typ des eingehenden Traffics.
    • additional_labels: Zusätzliche Labels, wenn Sie die Bereitstellung testen möchten.
    • connector_service_account_email:Die E-Mail-Adresse des Dienstkontos ID des Mainframe-Connectors.

    Speichern Sie die Änderungen und schließen Sie die Datei.

  7. Mainframe-Connector bereitstellen

    terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME

    Ersetzen Sie VARIABLE_FILE_NAME durch die Variablendatei, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.

  8. Optional: Wenn Sie prüfen möchten, ob der Mainframe-Connector bereitgestellt und ausgeführt wird, rufen Sie die Cloud Run-Seite auf und wählen Sie den Tab Dienste aus. Ich sollte Ihre Bereitstellung in der Tabelle aufgeführt sein.

    Zu Cloud Run

Mehrere Instanzen des Mainframe Connectors bereitstellen

Wenn Sie den Zugriff für bestimmte Jobs einschränken möchten, müssen Sie möglicherweise mehrere Instanzen des Mainframe-Connectors bereitstellen. Stellen Sie dazu die Mainframe-Connector mehrmals mit unterschiedlichen Variablen und Diensten Konten. Da der Remote-Dienst des Mainframe Connectors auf Cloud Run basiert, werden Ihnen nur die tatsächlichen Laufzeiten in Rechnung gestellt. Sie müssen auch keine Hochverfügbarkeit einrichten, da jede Instanz bereits Load-Balancing und hochverfügbar.

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