Ten en cuenta que Mainframe Connector usa Google Analytics para recoger datos de uso. Esto nos ayuda a mejorar el software y a ofrecer una mejor experiencia de usuario. Google Analytics está habilitado de forma predeterminada.
Sin embargo, puede inhabilitar esta opción configurando una variable de entorno al ejecutar Mainframe Connector.
El uso de Google Analytics está sujeto a los
Términos del Servicio y la Política de Privacidad de Google Analytics.
Al descargar Mainframe Connector, confirmas que has leído, comprendido y aceptado los términos y condiciones.
Extrae los archivos del archivo tar de la implementación.
tar -xvf ./deployment.tar
Los archivos main.tf y vars.tf se extraen del archivo tar de implementación.
Revisa y edita las variables del archivo vars.tf. La mayoría de las variables ya tienen valores predeterminados. Las únicas variables obligatorias que debes definir son project y connector_service_account_email.
project: el proyecto de Google Cloud en el que quieres instalar Mainframe Connector.
connector_service_account_email: la cuenta de servicio que tiene todos los permisos para las operaciones que quieras realizar con Mainframe Connector.
También puedes definir la configuración de red mediante las variables connector_service_ingress y connector_service_vpc_access.
Ejecuta el comando terraform init
con un segmento y un prefijo de Cloud Storage como
argumentos. Si usas un prefijo y un segmento de Cloud Storage, podrás guardar el estado de la implementación en el segmento. También puedes reutilizar el mismo segmento y prefijo
cuando actualices Mainframe Connector.
DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: nombre del segmento de Cloud Storage.
BUCKET_PREFIX: el prefijo que quieras usar en el segmento de Cloud Storage.
Crea un archivo .tfvars para definir las variables que quieras que Terraform use durante la implementación de Mainframe Connector.
Abre el archivo .tfvars y define las siguientes variables como pares clave-valor.
instance_id: define un instance_id para separar diferentes cargas de trabajo cuando quieras tener varias instancias de Mainframe Connector o usar diferentes cuentas de servicio.
project: el proyecto en el que quieres implementar Mainframe Connector.
connector_service_ingress: el tipo de entrada.
additional_labels: etiquetas adicionales si quieres probar la implementación.
connector_service_account_email: ID de correo de la cuenta de servicio de Mainframe Connector.
Guarda los cambios y cierra el archivo.
Implementa Mainframe Connector.
terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME
Sustituye VARIABLE_FILE_NAME por el archivo de variables que has creado en el paso anterior.
(Opcional) Para comprobar si Mainframe Connector se ha desplegado y está en ejecución, vaya a la página Cloud Run y seleccione la pestaña Servicios. Debería ver su implementación en la tabla.
Implementar varias instancias de Mainframe Connector
Para limitar el acceso a trabajos específicos, puede que tengas que implementar varias instancias de Mainframe Connector. Para ello, implementa Mainframe Connector varias veces con diferentes variables y cuentas de servicio. Como el servicio remoto Mainframe Connector se basa en Cloud Run, solo se te cobrará cuando se ejecute cada servicio.
Tampoco es necesario que configures la alta disponibilidad, ya que cada instancia ya tiene equilibrio de carga y alta disponibilidad.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-21 (UTC)."],[],[],null,["# Deploy Mainframe Connector on Cloud Run\n\nThis page discusses how you can deploy Mainframe Connector on\nCloud Run as a remote service using [Terraform](https://www.terraform.io/).\nYou can then use the Mainframe Connector remote service to transcode,\nstore, and export mainframe data on Google Cloud. You can trigger this service\nfrom your mainframe to [perform remote transcoding](/mainframe-connector/docs/remote-transcoding),\nor as a [standalone instance that is integrated with an existing extract, transfer, and load (ETL) workflow](/mainframe-connector/docs/standalone-mode).\n\nYou can also deploy multiple instances of the Mainframe Connector\nremote service. For more information, see [Deploy multiple instances of the Mainframe Connector](#deploy-multiple-instances).\n\nTo deploy Mainframe Connector on Cloud Run using\n[Terraform](https://www.terraform.io/), use the following steps:\n\n1. Download the [Mainframe Connector deployment tar file]().\n\n ### Important\n\n Be aware that Mainframe Connector uses Google Analytics\n to collect usage data. This helps us improve the software and provide a\n better user experience. By default, Google Analytics is enabled.\n However, you can opt out by configuring an [environment variable](/mainframe-connector/docs/environment-variables#disable_analytics) when\n running Mainframe Connector.\n\n\n \u003cbr /\u003e\n\n\n The use of Google Analytics is subject to the Google Analytics\n [Terms of Service and Privacy Policy](https://www.google.com/analytics/terms).\n By downloading Mainframe Connector, you acknowledge that you have\n read, understood, and accepted the terms and conditions. \n [Download](https://storage.googleapis.com/mainframe-connector-release/latest/deployment.tar) Cancel\n2. Extract the files in the deployment tar file.\n\n ```\n tar -xvf ./deployment.tar\n ```\n\n The `main.tf` and `vars.tf` files are extracted from\n deployment tar file.\n3. Review and edit the variables in the `vars.tf` file. Most of the\n variables already have default values. The only mandatory variables you need\n to set are `project` and `connector_service_account_email`.\n\n - **`project`:** The Google Cloud project in which you want to install Mainframe Connector.\n - **`connector_service_account_email`:** The service account that has all the permissions for the operations you want to perform using Mainframe Connector.\n\n You can also set the network configuration using the\n `connector_service_ingress` and `connector_service_vpc_access`\n variables.\n4. Run the [`terraform init`](https://developer.hashicorp.com/terraform/cli/commands/init)\n command with a Cloud Storage *bucket* and *prefix* as\n arguments. Using a Cloud Storage bucket and prefix helps you save the\n deployment state in the bucket. You can also reuse the same bucket and prefix\n when you upgrade Mainframe Connector.\n\n ```\n terraform init \\\n -backend-config bucket=DEPLOYMENT_STATE_BUCKET \\\n -backend-config prefix=BUCKET_PREFIX\n ```\n\n Replace the following:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eDEPLOYMENT_STATE_BUCKET\u003c/var\u003e: The name of the Cloud Storage bucket.\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003eBUCKET_PREFIX\u003c/var\u003e: The prefix that you want to use in the Cloud Storage bucket.\n5. Create a `.tfvars` file to define variables that you want\n Terraform to use during the Mainframe Connector deployment.\n\n6. Open the `.tfvars` file and define the following variables as\n key-value pairs.\n\n - **`instance_id`:** Define an `instance_id` to separate different workloads when you want to have multiple instances of Mainframe Connector, or to use different service accounts.\n - **`project`:** The project in which you want to deploy Mainframe Connector.\n - **`connector_service_ingress`:** The ingress type.\n - **`additional_labels`:** Additional labels if you want to test the deployment.\n - **`connector_service_account_email`:** The service account email ID of Mainframe Connector.\n\n Save your changes and close the file.\n7. Deploy Mainframe Connector.\n\n ```\n terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME\n ```\n\n Replace \u003cvar translate=\"no\"\u003eVARIABLE_FILE_NAME\u003c/var\u003e with the variables file you created in\n the previous step.\n8. (Optional) To check if Mainframe Connector is deployed and running,\n go to the Cloud Run page, and select the **Services** tab. You\n should see your deployment listed in the table.\n\n [Go to Cloud Run](https://console.cloud.google.com/run?enableapi=true)\n\nDeploy multiple instances of the Mainframe Connector\n----------------------------------------------------\n\nTo limit access for specific jobs, you might need to deploy multiple instances\nof the Mainframe Connector. You can do this by deploying the\nMainframe Connector multiple times with different variables and service\naccounts. Since the Mainframe Connector remote service is based on\nCloud Run, you will only be billed when each service is actually running.\nYou also don't need to set up high availability (HA) as each instance is already\nload balanced and highly available.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Transcode mainframe data remotely on Google Cloud](/mainframe-connector/docs/remote-transcoding)\n- [Transcode mainframe data moved to Google Cloud using a virtual tape library](/mainframe-connector/docs/vtl-transcoding)\n- [Run Mainframe Connector as a standalone job](/mainframe-connector/docs/standalone-mode)"]]
