Déployer Mainframe Connector sur Cloud Run

Cette page explique comment déployer le connecteur Mainframe sur Cloud Run en tant que service distant à l'aide de Terraform. Vous pouvez ensuite utiliser le service distant Mainframe Connector pour le transcodage, stocker et exporter des données de mainframe sur Google Cloud. Vous pouvez déclencher ce service à partir de votre mainframe pour effectuer un transcodage à distance ou en tant qu'instance autonome intégrée à un workflow d'extraction, de transfert et de chargement (ETL) existant.

Vous pouvez également déployer plusieurs instances du connecteur de mainframe. un service distant. Pour en savoir plus, consultez Déploiement de plusieurs instances du connecteur Mainframe.

Pour déployer le connecteur de mainframe sur Cloud Run à l'aide de Terraform:

  1. Téléchargez le fichier tar de déploiement du connecteur Mainframe sur votre ordinateur local.

  2. Extrayez les fichiers du fichier .tar du déploiement.

    tar -xvf ./deployment.tar

    Les fichiers main.tf et vars.tf sont extraits du fichier tar de déploiement.

  3. Examinez et modifiez les variables dans le fichier vars.tf. La plupart des variables ont déjà des valeurs par défaut. Les seules variables obligatoires que vous devez définir sont project et connector_service_account_email.

    • project:projet Google Cloud dans lequel vous souhaitez installez Mainframe Connector.
    • connector_service_account_email:compte de service qui dispose de toutes les autorisations pour les opérations que vous souhaitez effectuer Mainframe Connector.

    Vous pouvez également définir la configuration du réseau à l'aide de la propriété connector_service_ingress et connector_service_vpc_access variables.

  4. Exécutez la terraform init. avec un bucket et un préfixe Cloud Storage en tant que . L'utilisation d'un bucket et d'un préfixe Cloud Storage vous permet d'enregistrer l'état de déploiement dans le bucket. Vous pouvez également réutiliser le même bucket et le même préfixe lorsque vous mettez à niveau Mainframe Connector.

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

    Remplacez les éléments suivants :

    • DEPLOYMENT_STATE_BUCKET : nom du bucket Cloud Storage.
    • BUCKET_PREFIX: préfixe que vous souhaitez utiliser dans le bucket Cloud Storage.

  5. Créez un fichier .tfvars pour définir les variables de votre choix. Terraform à utiliser lors du déploiement du connecteur de mainframe.

  6. Ouvrez le fichier .tfvars et définissez les variables suivantes en tant que paires clé-valeur.

    • instance_id : définissez un instance_id pour séparer les différents charges de travail lorsque vous souhaitez disposer de plusieurs instances de connecteur mainframe ou utiliser différents comptes de service.
    • project:projet dans lequel vous souhaitez déployer Mainframe Connector.
    • connector_service_ingress:type d'entrée.
    • additional_labels:étiquettes supplémentaires si vous souhaitez tester le déploiement.
    • connector_service_account_email:adresse e-mail du compte de service ID du connecteur de mainframe.

    Enregistrez les modifications et fermez le fichier.

  7. Déployez le connecteur de mainframe.

    terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME

    Remplacez VARIABLE_FILE_NAME par le fichier de variables que vous avez créé à l'étape précédente.

  8. (Facultatif) Pour vérifier si le connecteur de mainframe est déployé et en cours d'exécution, Accédez à la page Cloud Run, puis sélectionnez l'onglet Services. Toi Votre déploiement devrait figurer dans le tableau.

    Accédez à Cloud Run

Déployer plusieurs instances du connecteur de mainframe

Pour limiter l'accès à des tâches spécifiques, vous devrez peut-être déployer plusieurs instances du connecteur Mainframe. Pour ce faire, déployez Mainframe Connector plusieurs fois avec des variables et des services différents Google Cloud. Étant donné que le service à distance du connecteur Mainframe est basé sur Cloud Run, vous ne serez facturé que lorsque chaque service est en cours d'exécution. Vous n'avez pas non plus besoin de configurer la haute disponibilité, car chaque instance est déjà à équilibrage de charge et à disponibilité élevée.

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