Notez que Mainframe Connector utilise Google Analytics pour collecter les données d'utilisation. Cela nous aide à améliorer le logiciel et à offrir une meilleure expérience utilisateur. Par défaut, Google Analytics est activé.
Toutefois, vous pouvez désactiver cette fonctionnalité en configurant une variable d'environnement lorsque vous exécutez Mainframe Connector.
L'utilisation de Google Analytics est soumise aux Conditions d'utilisation et aux règles de confidentialité de Google Analytics.
En téléchargeant Mainframe Connector, vous reconnaissez avoir lu, compris et accepté les conditions d'utilisation.
Extrayez les fichiers du fichier tar de déploiement.
tar -xvf ./deployment.tar
Les fichiers main.tf et vars.tf sont extraits du fichier tar de déploiement.
Vérifiez 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 installer le connecteur Mainframe.
connector_service_account_email:compte de service disposant de toutes les autorisations pour les opérations que vous souhaitez effectuer à l'aide de Mainframe Connector.
Vous pouvez également définir la configuration réseau à l'aide des variables connector_service_ingress et connector_service_vpc_access.
Exécutez la commande terraform init avec un bucket et un préfixe Cloud Storage comme arguments. 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.
DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: nom du bucket Cloud Storage.
BUCKET_PREFIX: préfixe que vous souhaitez utiliser dans le bucket Cloud Storage.
Créez un fichier .tfvars pour définir les variables que vous souhaitez que Terraform utilise lors du déploiement du connecteur Mainframe.
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 du connecteur Mainframe ou utiliser différents comptes de service.
project:projet dans lequel vous souhaitez déployer le connecteur Mainframe.
connector_service_ingress:type d'entrée.
additional_labels:libellés supplémentaires si vous souhaitez tester le déploiement.
connector_service_account_email:ID de messagerie du compte de service de Mainframe Connector.
Enregistrez les modifications et fermez le fichier.
Déployez Mainframe Connector.
terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME
Remplacez VARIABLE_FILE_NAME par le fichier de variables que vous avez créé à l'étape précédente.
(Facultatif) Pour vérifier si le connecteur Mainframe est déployé et en cours d'exécution, accédez à la page Cloud Run, puis sélectionnez l'onglet Services. Votre déploiement devrait s'afficher dans le tableau.
Déployer plusieurs instances de Mainframe Connector
Pour limiter l'accès à des tâches spécifiques, vous devrez peut-être déployer plusieurs instances du connecteur Mainframe. Pour ce faire, déployez le connecteur mainframe plusieurs fois avec différentes variables et comptes de service. 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 (HA), car chaque instance est déjà équilibrée en charge et hautement disponible.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/03 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 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)"]]