Ten en cuenta que Mainframe Connector usa Google Analytics para recopilar datos de uso. Esto nos ayuda a mejorar el software y brindar una mejor experiencia del usuario. De forma predeterminada, Google Analytics está habilitado.
Sin embargo, puedes inhabilitar esta opción configurando una variable de entorno cuando ejecutes Mainframe Connector.
El uso de Google Analytics está sujeto a las Condiciones del Servicio y la Política de Privacidad de Google Analytics.
Si descargas Mainframe Connector, confirmas que leíste, comprendes y aceptas los términos y condiciones.
Extrae los archivos del archivo tar de 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 establecer son project y connector_service_account_email.
project: Es el Google Cloud proyecto en el que deseas instalar el conector de Mainframe.
connector_service_account_email: Es la cuenta de servicio que tiene todos los permisos para las operaciones que deseas realizar con el conector de Mainframe.
También puedes establecer la configuración de red con las variables connector_service_ingress y connector_service_vpc_access.
Ejecuta el comando terraform init
con un bucket y un prefijo de Cloud Storage como
argumentos. El uso de un bucket y un prefijo de Cloud Storage te ayuda a guardar el estado de la implementación en el bucket. También puedes reutilizar el mismo bucket y prefijo
cuando actualices el conector de Mainframe.
DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: Es el nombre del bucket de Cloud Storage.
BUCKET_PREFIX: Es el prefijo que deseas usar en el
bucket de Cloud Storage.
Crea un archivo .tfvars para definir las variables que deseas que Terraform use durante la implementación del conector de Mainframe.
Abre el archivo .tfvars y define las siguientes variables como
parejas clave-valor.
instance_id: Define un instance_id para separar diferentes cargas de trabajo cuando desees tener varias instancias de Mainframe Connector o usar diferentes cuentas de servicio.
project: Es el proyecto en el que deseas implementar el conector de Mainframe.
connector_service_ingress: Es el tipo de entrada.
additional_labels: Etiquetas adicionales si deseas probar la implementación.
connector_service_account_email: Es el ID de correo electrónico 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
Reemplaza VARIABLE_FILE_NAME por el archivo de variables que creaste en el paso anterior.
Para verificar si el conector de Mainframe se implementó y está en ejecución,
ve a la página de Cloud Run y selecciona la pestaña Servicios (opcional). Deberías ver tu implementación en la tabla.
Implementa varias instancias de Mainframe Connector
Para limitar el acceso de trabajos específicos, es posible que debas implementar varias instancias
del conector de Mainframe. Para ello, implementa el conector de mainframe varias veces con diferentes variables y cuentas de servicio. Dado que el servicio remoto de Mainframe Connector se basa en
Cloud Run, solo se te facturará cuando cada servicio esté en ejecución.
Tampoco necesitas configurar la alta disponibilidad (HA), ya que cada instancia ya tiene balanceo de cargas y alta disponibilidad.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-03 (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)"]]
