Questa pagina spiega come eseguire il deployment di Mainframe Connector su Cloud Run come servizio remoto utilizzando Terraform. Puoi quindi utilizzare il servizio remoto del connettore Mainframe per archiviare ed esportare i dati del mainframe su Google Cloud. Puoi attivare questo servizio dal tuo mainframe per eseguire la transcodifica remota oppure come istanza autonoma integrata con un flusso di lavoro di estrazione, trasferimento e caricamento (ETL) esistente.
Puoi anche eseguire il deployment di più istanze del servizio remoto Mainframe Connector. Per ulteriori informazioni, vedi Eseguire il deployment di più istanze del connettore per mainframe.
Per eseguire il deployment del connettore mainframe su Cloud Run utilizzando Terraform, segui questi passaggi:
Scarica il file tar di deployment del connettore Mainframe sulla tua macchina locale.
Estrai i file nel file tar del deployment.
tar -xvf ./deployment.tar
I file
main.tf
evars.tf
vengono estratti da il file tar del deployment.Esamina e modifica le variabili nel file
vars.tf
. La maggior parte delle variabili ha già valori predefiniti. Le uniche variabili obbligatorie da impostare sonoproject
econnector_service_account_email
.project
: il progetto Google Cloud in cui vuoi installare Mainframe Connector.connector_service_account_email
: l'account di servizio che possiede tutte le autorizzazioni per le operazioni che vuoi eseguire utilizzando Mainframe Connector.
Puoi anche impostare la configurazione di rete utilizzando
connector_service_ingress
econnector_service_vpc_access
come la codifica one-hot delle variabili categoriche.Esegui il comando
terraform init
con un bucket e un prefisso Cloud Storage come argomenti. L'utilizzo di un bucket e un prefisso di Cloud Storage consente di salvare lo stato del deployment nel bucket. Puoi anche riutilizzare lo stesso bucket e lo stesso prefisso quando esegui l'upgrade di Mainframe Connector.terraform init \ -backend-config bucket=DEPLOYMENT_STATE_BUCKET \ -backend-config prefix=BUCKET_PREFIX
Sostituisci quanto segue:
- DEPLOYMENT_STATE_BUCKET: il nome del bucket Cloud Storage.
- BUCKET_PREFIX: il prefisso da utilizzare nella nel bucket Cloud Storage.
Crea un file
.tfvars
per definire le variabili che vuoi che Terraform utilizzi durante il deployment di Mainframe Connector.Apri il file
.tfvars
e definisci le seguenti variabili come coppie chiave-valore.instance_id
: definisci uninstance_id
per separa i diversi carichi di lavoro quando vuoi avere più istanze Mainframe Connector o di utilizzare account di servizio diversi.project
: il progetto in cui vuoi eseguire il deployment. Connettore mainframe.connector_service_ingress
: il tipo di traffico in entrata.additional_labels
: etichette aggiuntive se vuoi testare per il deployment.connector_service_account_email
: l'indirizzo email dell'account di servizio ID del connettore mainframe.
Salva le modifiche e chiudi il file.
Esegui il deployment di Mainframe Connector.
terraform apply -var-file=VARIABLE_FILE_NAME
Sostituisci VARIABLE_FILE_NAME con il file delle variabili che hai creato nel passaggio precedente.
(Facoltativo) Per verificare se il connettore del mainframe è stato implementato e in esecuzione, vai alla pagina Cloud Run e seleziona la scheda Servizi. Tu dovrebbe vedere il tuo deployment elencato nella tabella.
Esegui il deployment di più istanze di Mainframe Connector
Per limitare l'accesso per job specifici, potrebbe essere necessario eseguire il deployment di più istanze del connettore mainframe. Puoi farlo eseguendo il deployment Connettore mainframe più volte con variabili e servizi diversi . Poiché il servizio remoto Mainframe Connector si basa su Cloud Run, ti verrà addebitato solo quando ogni servizio è effettivamente in esecuzione. Inoltre, non è necessario configurare l'alta disponibilità (HA) perché ogni istanza è già bilanciata in base al carico e ad alta disponibilità.
Passaggi successivi
- Transcodificare i dati del mainframe da remoto su Google Cloud
- Transcodifica i dati del mainframe spostati in Google Cloud utilizzando una libreria di nastri virtuali
- Esegui il connettore mainframe come job autonomo